2021/2022
Herramientas Informáticas para la Estadística
Código: 104849 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2503852 Estadística Aplicada | FB | 1 | 1 |
La metodología docente y la evaluación propuestas en la guía pueden experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Contacto
- Nombre:
- Joaquim Roe Vellve
- Correo electrónico:
- Joaquim.Roe@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- catalán (cat)
- Algún grupo íntegramente en inglés:
- No
- Algún grupo íntegramente en catalán:
- Sí
- Algún grupo íntegramente en español:
- No
Otras observaciones sobre los idiomas
Este documento es una traducción del original catalán. En el caso de imprecisiones o discrepancias, la versión catalana es la guía válida y oficial del curso.Equipo docente
- Aureli Alabert
- Sundus Zafar
Prerequisitos
Al ser una asignatura de primero de grado y el primer semestre, no tiene ningún prerrequisito.
Objetivos y contextualización
Los objetivos principales de la asignatura son los siguientes:
- Familiarizarse con el uso de un manipulador algebraico y de cálculo. Este manipulador debe considerarse como una herramienta habitual en el estudio del resto de asignaturas.
- Aprender a estructurar y redactar textos científicos con el procesador de textos LaTeX.
- Familiarizarse con el concepto de paquete estadístico. En particular, crear y transformar bases de datos y habituarse a entornos de trabajo en modo gráfico y consola.
- Aprender a utilizar un sistema operativo en línea de comando, aprovechando la potencia de los ordenadores actuales para fusionar, separar o extraer datos de archivos o conjuntos de archivos.
- Introducirse en la formalización de algoritmos mediante un lenguaje de programación.
Competencias
- Evaluar de manera crítica y con criterios de calidad el trabajo realizado.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
- Seleccionar las fuentes y técnicas de adquisición y gestión de datos adecuadas para su tratamiento estadístico.
- Trabajar cooperativamente en un contexto multidisciplinar asumiendo y respetando el rol de los diferentes miembros del equipo.
- Utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas.
- Utilizar eficazmente la bibliografía y los recursos electrónicos para obtener información.
Resultados de aprendizaje
- Demostrar destreza en operaciones con paquetes de cálculo simbólico.
- Emplear editores científicos para la presentación de trabajos, problemas, informes y textos científicos en general.
- Evaluar de manera crítica y con criterios de calidad el trabajo realizado.
- Identificar correctamente los tipos de datos y de medidas.
- Identificar las ventajas y los inconvenientes de internet como fuente importante de información en estadística.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
- Trabajar cooperativamente en un contexto multidisciplinar asumiendo y respetando el rol de los diferentes miembros del equipo.
- Usar con solvencia lenguajes de programación relacionados con aplicaciones estadísticas.
- Utilizar eficazmente bibliografía y recursos electrónicos para obtener información.
Contenido
- Breve introducción a la informática. Recursos informáticos de la universidad disponibles para la asignatura.
- Procesador de textos (LaTeX): Localización del software. Estructura de un fichero TeX.
- Paquetes estadísticos (R): Entornos de trabajo. Declaración de variables. Creación, obtención y manipulación de bases de datos. Herramientas descriptivas. Entorno gráfico.
- Manipulador algebraico y de cálculo (Sage): Cálculos numéricos y algebraicos. Gráficos de funciones. Resolución de ecuaciones. Definición de funciones. Listas, conjuntos y sucesiones. Programación lógica, iteraciones y procedimientos.
- Sistema operativo (Bash): entorno gráfico. La consola. Primeras instrucciones y obtención de ayuda. Manipulación de archivos. Manipulación de datos: expresiones regulares, grep y awk.
- Programación (Python): introducción al Python.
Metodología
Las clases prácticas se hacen en aulas informatizadas o preparadas para el uso de portátiles.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases prácticas | 52 | 2,08 | 3, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Elaboració del programa amb el paquet estadístic | 20 | 0,8 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
| Elaboración del programa en Python | 20 | 0,8 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
| Preparación del documento LaTeX | 10 | 0,4 | 3, 2, 5, 8, 10 |
| Preparación del examen del manipulador algebraico y de cálculo | 20 | 0,8 | 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 |
| Preparation of the operating system exam | 19 | 0,76 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
Evaluación
La evaluación continua (mediante entregas y exámenes parciales) permite obtener una nota de la asignatura; para aprobar serà necesario que esta nota sea igual o superior a 5 y la nota de cada bloque en que se divide la asignatura sea igual o superior a 3. Se reserva un espacio de 4 horas para evaluar de nuevo los exámenes no superados de la evaluación continua.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entrega de un programa en R | 0.22 | 0 | 0 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
| Entrega del documento LaTeX | 0.13 | 0 | 0 | 3, 2, 5, 6, 7, 8, 10 |
| Entrega del programa en Python | 0.22 | 0 | 0 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
| Examen final | 0.43 | 4 | 0,16 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
| Examen manipulador algebraico y de cálculo | 0.26 | 3 | 0,12 | 3, 1, 2, 4, 7, 9, 10 |
| Examen sistema operativo | 0.17 | 2 | 0,08 | 3, 4, 5, 7, 9, 10 |
Bibliografía
Como esta asignatura se realiza con ordenadores, la fuente principal de información será la ayuda de los programas que se utilizan. Además, como bibliografía complementaria, recomendamos los recursos online siguientes:
- Tobias Oetiker, Hubert Partl, Irene Hyna and Elisabeth Schlegl. The not so short introduction toLaTeX2E (or LaTeX in 139 minutes). https://tobi.oetiker.ch/lshort/lshort.pdf
- W.N. Venables, D.M. Smith and the R Development Core Team: An introduction to R.https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf
- GNU Bash manual, https://www.gnu.org/software/bash/manual/
- Guido van Rossum, Fred L. Drake, Jr., editors, The Python Language Reference, http://marvin.cs.uidaho.edu/Teaching/CS515/pythonReference.pdf
- The Sage Reference Manual, https://doc.sagemath.org/html/en/reference/
Software
SageMath, R, Python, LaTeX y GNU/Linux.