lunes, 27 de febrero de 2012

Clase del día 29-2-12


(UD2) CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Tema 3: El concepto de probabilidad (2/2). Problemas

En la primera parte de la clase continuaremos desarrollando el concepto de probabilidad. Esta segunda parte del Tema 3 tratará de cómo cuantificar probabilidades; incluye la conocida Regla de Laplace.

En la segunda parte del tema se realizarán ejercicios y problemas del tema 3 incluidos en Moodle

 Estas serán las trasparencias que se utilicen en clase para la parte teórica:

jueves, 23 de febrero de 2012

Clase del día 24-2-12


(UD2) CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Tema 3: El concepto de probabilidad (1/2)

En este primer tema de la Unidad Didáctica 2 tratará del concepto de probabilidad. En esta primera parte del Tema 3 se abordarán las tres interpretaciones del concepto de probabilidad, su definición axiomática y sus propiedades elementales.


Estas serán las trasparencias para la clase:



lunes, 20 de febrero de 2012

Clase del día 23-2-12

(UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Informe práctico 1 (2/2)


La segunda parte de la descripción del informe práctico comienzará con dos representaciones que ya hemos incluido en un post anterior.

3.1 Realizar una tabulación de frecuencia de los datos.

3.2 Representar gráficamente dichos datos. Utilizar para ello representaciones diferenciales, histogramas o diagrama de barras, y representaciones integrales, curvas de frecuencias relativas acumuladas. En el caso de una v.a. continua, justificar la elección de un número concreto de clases; para ello jugar con diferentes números de éstas.

En este video se aclara cómo se obtener representaciones integrales, curvas de frecuencias relativas acumuladas.

  

A continuación, se ilustrará cómo obtener los resultados que sirven de base a los tres últimos puntos del informe:

3.3  Representación mediante un diagrama tallo-hoja.

  

3.4  Dar e interpretar los valores numéricos que resumen esos conjuntos de datos.

  


3.5  Reconocimiento de valores atípicos mediante el diagrama de cajas.

  

Importante: Recordad que cada punto del informe práctico deberá incluir una interpretación soportada por la teoría de la asignatura. No basta con poner las salidas del software utilizado, hay que dar una explicación de cada salida.

Fecha de entrega: a lo sumo el 20 de marzo.

Clase del día 23-2-12

(UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Informe práctico 1 (1/2)

Se discutirá cada punto del guión del Informe 1 incluido en Moodle. Como soporte se utilizarán las siguientes trasparencias:





Esta presentación se sustentará en un conjunto de videos que servirán simultáneamente de guión y de manual práctico:

2.1 Describir gráficamente un conjunto de datos multidimensionales:

        a) Starplot

       


        b) Scatterplot matrix


       

         
    2.2 Poner un ejemplo de una distribución marginal y de otra condicionada, dando una interpretación a las mismas.

    Para elaborar el punto 2.3 del informe, lo primero que hay que realizar es una recodificación de los datos. Equivale a su categorización o discretización, un aspecto básico a la hora de construir la tabla de contingencia.

    Si los datos los datos estan categorizados en origen, este procedimiento no sería necesario; a no ser que la falta de repeticiones en la distribución conjunta obligase a una nueva recodificación.

       

    Una vez recodificado los datos, podemos obtener la tabla de contingencia, de donde se deducuría las distribuciones marginales y el ejemplo de condicional.

       

    2.3 Histogramas tridimensionales.

    Versión gráfica de la tabla de contingencia del punto 2.2

       


    Clase del día 22-2-12

    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 2: Medidas características de una distribución de frecuencias (3/3) Problemas

    En primer lugar, se desarrollará la tercera y última parte del Tema 2, cuyas trasparencias se incluyen al final del post.

    A continuación se plantearán y resolverán problemas de la UD 1, cuya evaluación os recuerdo que será el viernes 4 de marzo. Los problemas que discutiremos en clase son los ejercicios resueltos del Tema 2 y los test de la UD 1 de convocatorias anteriores; todo ello recogido en el Moodle de la asignatura. Unas trasparencias con los ejercicios que finalmente se tratarán en esta clase serán enviadas por Twitter durante el desarrollo de la misma




    jueves, 16 de febrero de 2012

    Clase del día 17-2-12


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 2: Medidas características de una distribución de frecuencias (2/3)

    En esta segunda parte del Tema 2 comenzaremos hablando de las medidas de dispersión basadas en orden. Nos centraremos en cuartiles (dividen la serie ordenada en 4 partes) y percentiles (dividen la serie ordenada en 100 partes)


    A continuación se introducirá la medidas de dispersión vinculada a la media aritmética: la varianza.      


    Como medidas de forma se introducirán el coeficiente de Fisher (simetría) y la curtosis. Las medidas de formas también son útiles para la detección de valores atípicos.

    Finalmente se introducirá el coeficiente de correlación. Basado en la covarianza, con él se logrará una medida con la que cuantificar la relación lineal que existe entre dos variables.

    Estas son las trasparencias para la clase de hoy:

     

    miércoles, 15 de febrero de 2012

    Clase del día 16-2-12


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 2: Medidas características de una distribución de frecuencias (1/3)

    Este Tema 2 trata de lo que hemos llamado 4º objetivo de la Estadística Descriptiva: "Resumir la información en unos pocos datos representativos".

    Dependiendo de lo que se pretenda caracterizar con dicho resumen, así surgirán diversas medidas:

    a) Medidas de tendencia central: buscan caracterizar la uniformidad de los datos



    b) Medidas de dispersión: buscan caracterizar la disparidad de los datos


    c) Medidas de forma: buscan caractetizar la forma en la que se distribuyen los datos

    d) Medidas de relación: buscar caracterizar la vinculación entre variable.


    En esta primera parte del Tema 2 trataremos de las medidas de tendencia central e introduciremos las medidas de dispersión.

    Las medidas de tendencia central pretenden dar respuesta a la pregunta: ¿cuál es el centro de los datos? Tres son las medidas de tendencia central fundamentales dependiendo el criterio que se utilice para definir la idea de centro. Además, dependiendo de la naturaleza de los datos, alguna de ellas son más apropiadas que otras


    Su sensibilidad frente a los valores atípicos (asimetría) define otra de sus diferencias y ello origina lo que quizás es su utilidad principal.





    Las trasparencias que se usarán en clase son las siguientes:

    martes, 14 de febrero de 2012

    Clase del día 15-2-12


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 1: Análisis estadístico de datos. Problemas

    Esta clase la dedicaremos a resolver problemas del Tema 1. El planteamiento será el de un simulacro de examen tipo test, modalidad usada para evaluar la UD1. Será un simulacro porque, a diferencia del examen, durante la prueba iré resolviendo todas las dudas que vayan surgiendo, y se permititá todo tipo de apuntes. El objetivo es doble:

    a) Explicar qué es lo que no se debe hacer, y por qué.
    b) Ubicar cada tópico en los apuntes.

    La clase será tuiteada con la siguiente estructura: se propondrá una pregunta y, pasado el tiempo estimado para su desarrollo, se mandará la solución correspondiente.

    La clase también incluirá una breve introducción al análisis exploratorio de datos (AED) que quedó pendiente de la última clase de teoría.

    Importante. Os recuerdo de nuevo que el dia 16 a las 12:00 es la fecha límite para entregar los grupos de práctico por Moodle


    viernes, 10 de febrero de 2012

    Clase del día 10-2-12


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 1: Análisis estadístico de datos (3/3)

    En esta tercera parte del Tema 1 nos vamos a centrar en datos bidimensionales. Existen tres tipos de distribuciones de frecuencias asociadas a los datos bivariantes: conjunta, marginales y condicionadas.

    Se tratará de la representación tabular de la distribución conjunta, tabla de contingencia, así como de su representación gráfica, el histograma tridimensional.


    A continuación se hablará de la relación existente entre esa tres distribuciones y del concepto de independencia de variables estadísticas.


    Finalmente, no he podido se hacer una breve introducción al análisis exploratorio de datos (AED). El póximo día dedicaré algo de tiempo a ello.

    Estas son las trasparencias de clase:

    jueves, 9 de febrero de 2012

    Tabla de fecuencias e histogramas con STATGRAPHICS

    Como complemento a la clase de hoy, os paso un par de vídeos sobre cómo realizar una tabla de frecuencias y un histogrma con Statgraphics. Éste es el software que se recomienda, desde la coordinación de la asignatura, para realizar los dos informes prácticos.

    Cuando abordemos la elaboración de dichos informes prácticos, volveremos a incluir estos videos.

    Aprovecho para recordaros que la fecha límite para formar grupo es el el 16 de febrero, y que se hace por Moodle. También os recuerdo que los apuntes completos del Tema 1 se encuentran en dicha plataforma.







    miércoles, 8 de febrero de 2012

    Clase del día 9-2-12


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 1: Análisis estadístico de datos (2/3)


    En esta segunda parte del Tema 1 se empezará recordando las cuatro escalas de medidas de las que pueden proceder un conjunto de datos: medida nominal, ordinal, de escala y de razón.

    A continuación se tratará la representación tabular y gráfica de un conjunto de datos, basándonos en el concepto de frecuencia, o repetición. 

    El concepto de frecuencia, a su vez,  sustentará la noción de patrón a la que hicimos mención en la primera parte del tema. A veces, para que se puedan dar repeticiones, se necesitan agrupar los datos en clases. De cómo agrupar datos en clase, así como de su número idóneo, tratará el siguiente apartado.

    En el apartado de gráficos se destaca el histograma, cuyo perfil define el patrón que subyace en un conjunto de datos


    En esta segunda parte del Tema 1 nos vamos a centrar en datos unidimensionales; a diferencia de la tercera parte en donde nos centraremos en datos multidimensionales o multivariantes.


    Estas son las trasparencias de clase:


    Clase del dia 8-2-12 (2ª parte)


    (UD1) ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Tema 1: Análisis estadístico de datos (1/3)


    En esta primera parte del Tema 1 se expondrán los seis objetivos principales de la Estadística Descriptiva: 

    a) Recoger y organizar datos.
    b) Visualización de datos
    c) Detectar patrones en los datos mediante su representación gráfica y tabular.
    d)  Resumir la información en unos pocos datos representativos .
    e) Analizar relaciones de dependencia (correlación)
    f) Interpretación de la información obtenida


    A continuación, se formalizarán cinco conceptos básicos para el desarrollo de la Unidad Didáctica:

    a) Población
    b) Muestra
    c) Carácter
    d) Modalidad
    e) Variable estadística


    Las trasparencias que se utizarán para esta parte son las que se muestran a continuación:


    Clase del día 8-2-12 (1ª parte)

    Presentación de la asignatura

    En esta primera clase se van a poner en perspectiva los diferentes bloques de que consta la asignatura: la Estadística Descriptiva, el Cálculo de Probabilidades y la Inferencia Estadística. Para ello se utilizará como concepto vertebrador la idea de "patrón" o estructura subyacente a un conjunto de datos. 

    Uno de los objetivos de la Estadística Descriptiva es encontrar patrones dentro la información cuantitativa, cuando estructuras algebraicas o algoritmicas han sido descartadas. 

    La extrapolación de dichos patrones es el objetivo fundamental de la Inferencia Estadística. Realizar dicha extrapolación supone asumir error e incertidumbre. La sintaxis para trabajar en un escenario bajo incertidumbre la proporciona el Cálculo de Probabilidades.

    Aquí están las trasparencias que se usarán durante la primera parte de la clase