Tema 2 (2/2)+ Primer Informe práctico

Clase del martes 20 de febrero de 2018

La clase se dividirá en dos bloques:

Primer bloque: Final de Tema 2

Finalizaremos el Tema 2 desarrollando las medidas  de forma y de relación

Las trasparencias que se usarán en este primer bloque serán desde de la 42 a la 60 del set usado en la clase pasada.


Segundo bloque: Primer informe práctico

Se discutirá cada punto del guión del Informe Práctico 1 incluido en Moodle.

En la clase se irá haciendo referencia a un conjunto de videos que, simultáneamente, servirán de guión y de manual práctico. Los videos fueron grabados hace dos años con pocos medios,  poco tiempo (prácticamente improvisados, sin ningún guión detrás) y con otras circunstancias personales que detectaréis rápidamente al oirlos; i.e, un "catarro considerable" que me impedía a veces tener un discurso continuado. Aún así, creo que el material puede resultaros de utilidad. Debéis tomarlo como algo orientativo, y como un manual práctico audiovisual. No lo consideréis nunca como referencia para dar una interpretación de vuestros resultados. Para orientaros sobre esas interpretaciones tendremos las clases presenciales y las tutorías; que, os recuerdo, no sólo serán presenciales, sino que podéis utilizar  Moodle, Skype, Telegram etc..


A continuación paso a describiros la práctica, punto a punto:

1.- Análisis Descriptivo de una variable estadística multidimensional

Describir gráficamente ese conjunto de datos multidimensionales

1.1 Diagrama de estrellas:




1.2 Matriz de diagramas de dipersión:





2.- Análisis Descriptivo de una variable estadística unidimensional

2.1. Tabla de frecuencias:



2.2. Histogramas y curvas de frecuencias relativas acumuladas:



2.3 Diagrama tallo-hoja:




2.4 Medidas resumen:



2.5 Diagrama de cajas:



Nota Si deseáis realizar la práctica con R, además del tutorial incluido en Moodle, puede resultaros útil la colección de videos que ha realizado el profesor Raúl García

Tema 2: Medidas características de una distribución de frecuencias

Clase del viernes 16 de febrero de 2018

Si en el tema 1 nos interesabamos por el patrón subyacente en una serie de datos,  en el tema 2 lo haremos por un conjunto de medidas que sintetice dicha serie, o al mismo patrón subyacente.

Dependiendo de lo que se pretenda caracterizar con dicha síntesis o resumen, 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 variables.

 
Las trasparencias que se usarán en la clase son las siguientes:

Tema 1 (2/2)

Clase del martes 13 de febrero de 2018


Finalizaremos el bloque dedicado al análisis de datos unidimensionales y nos centraremos en el análisis estadístico de datos bidimensionales o bivariantes. En esta caso, se introducirán tres tipos de distribuciones de frecuencias: 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, se ofrecerá una breve introducción al análisis exploratorio de datos (AED).

Estas son las trasparencias para la clase de hoy:

Tema 1: Análisis estadístico de datos (1/2)

Clase del viernes 9 de febrero de 2018

Primera clase dedicada a la teoría del Tema 1. En ella se empezará introduciendo las cuatro escalas de medidas de las que pueden proceder un conjunto de datos: nominal, ordinal, de escala y de razón.

En la clase de hoy nos centaremos en los datos unidimensionales


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 clase anterior. A veces, para que se puedan dar repeticiones, se necesita agrupar los datos en clases. Se describirá cómo agrupar datos y cuál es el número idóneo de clases.

De la representación gráfica se destacará al histograma, de cuyo perfil se extrae el patrón que subyace en un conjunto de datos.

Se incluirá, una primera aproximación al análisis exploratorio de datos (AED). 

Estas son las trasparencias para la clase de hoy:

Problemas (I): UD 1

Clase del jueves 16 de febrero de 2017

Se plantearán y resolverán test y problemas de la UD 1. Recordad que el test de esta unidad se realizará el miércoles dia 22 de febrero, a las 14:00 en la antigua biblioteca (Bloque 2). Para la distribución de aulas, consultad la sección "Pruebas de Evaluación" en Moodle. Este es el listado de problemas que se resolverán en clase, por orden de exposición:

1. Test febrero 2015 y 2013
2. Ejercicios de autocomprobación nº 1-4, tema 1.
3. Ejercicios de autocomprobación nº 7, tema 1.
4. Ejercicios de autocomprobación nº 1-9, tema 2.

Recordad que lo más interesante será poder aclarar las dudas que os hayan surgido al intentar resolver los problemas.

Tema 2 (2/2)+ Primer Informe práctico

Clase del lunes 13 de febrero de 2017

La clase se dividirá en dos bloques:

Primer bloque: Final de Tema 2

Finalizaremos el Tema 2 desarrollando las medidas  de forma y de relación

Las trasparencias que se usarán en este primer bloque serán desde de la 42 a la 60 del set usado en la clase pasad.


Segundo bloque: Primer informe práctico

Se discutirá cada punto del guión del Informe Práctico 1 incluido en Moodle.

En la clase se irá haciendo referencia a un conjunto de videos que, simultáneamente, servirán de guión y de manual práctico. Los videos fueron grabados hace dos años con pocos medios,  poco tiempo (prácticamente improvisados, sin ningún guión detrás) y con otras circunstancias personales que detectaréis rápidamente al oirlos; i.e, un "catarro considerable" que me impedía a veces tener un discurso continuado. Aún así, creo que el material puede resultaros de utilidad. Debéis tomarlo como algo orientativo, y como un manual práctico audiovisual. No lo consideréis nunca como referencia para dar una interpretación de vuestros resultados. Para orientaros sobre esas interpretaciones tendremos las clases presenciales y las tutorías; que, os recuerdo, no sólo serán presenciales, sino que podéis utilizar  Moodle, Skype, Telegram etc..

Si diera tiempo, en la última parte de la clase se resolverán problemas de la UD1. Aunque será  la clase del jueves la que la dediquemos a éstos.

A continuación paso a describiros la práctica, punto a punto:

1.- Análisis Descriptivo de una variable estadística multidimensional

Describir gráficamente ese conjunto de datos multidimensionales

1.1 Diagrama de estrellas:




1.2 Matriz de diagramas de dipersión:





2.- Análisis Descriptivo de una variable estadística unidimensional

2.1. Tabla de frecuencias:



2.2. Histogramas y curvas de frecuencias relativas acumuladas:



2.3 Diagrama tallo-hoja:




2.4 Medidas resumen:



2.5 Diagrama de cajas:



Nota Si deseáis realizar la práctica con R, además del tutorial incluido en Moodle, puede resultaros útil la colección de videos que ha realizado el profesor Raúl García Castro.

Tema 2: Medidas características de una distribución de frecuencias

Clase del jueves 9 de febrero de 2017

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Importante. Recordad que el viernes dia 10, a las 13:00,  finaliza el plazo para entregar los grupos de práctica a través de Moodle.
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Si en el tema 1 nos interesabamos por el patrón subyacente en una serie de datos,  en el tema 2 lo haremos por un conjunto de medidas que sintetice dicha serie, o al mismo patrón subyacente.

Dependiendo de lo que se pretenda caracterizar con dicha síntesis o resumen, 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 variables.

 
Las trasparencias que se usarán en la clase son las siguientes:

Tema 1 (2/2)

Clase del lunes 6 de febrero de 2017

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Importante. Recordad que el viernes dia 10, a las 13:00,  finaliza el plazo para entregar los grupos de práctica a través de Moodle.
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La clase se estructurará en dos bloques.

Primer bloque: Final de Tema 1

Nos centraremos en el análisis estadístico de datos bidimensionales o bivariantes. En esta caso, se introducirán tres tipos de distribuciones de frecuencias: 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, se ofrecerá una breve introducción al análisis exploratorio de datos (AED).

Estas son las trasparencias para el primer bloque:

Segundo bloque:  Comienzo del Tema 2
 

Si en el tema 1 nos interesabamos por el patrón subyacente en una serie de datos,  en el tema 2 lo haremos por un conjunto de medidas que sintetice dicha serie, o al mismo patrón subyacente.
 
Dependiendo de lo que se pretenda caracterizar con dicha síntesis o resumen, 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 variables.

Las trasparencias que se usarán en este segundo bloque serán las 17 primeras del siguiente set:

Tema 1: Análisis estadístico de datos (1/2)

Clase del viernes 3 de febrero de 2017

Primera clase dedicada a la teoría del Tema 1. En ella se empezará introduciendo las cuatro escalas de medidas de las que pueden proceder un conjunto de datos: nominal, ordinal, de escala y de razón.

En la clase de hoy nos centaremos en los datos unidimensionales


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 clase anterior. A veces, para que se puedan dar repeticiones, se necesita agrupar los datos en clases. Se describirá cómo agrupar datos y cuál es el número idóneo de clases.

De la representación gráfica se destacará al histograma, de cuyo perfil se extrae el patrón que subyace en un conjunto de datos.

Se incluirá, una primera aproximación al análisis exploratorio de datos (AED). 

Estas son las trasparencias para la clase de hoy:

Clase de problemas (III): Combinatoria + dudas UD 1

Clase del miércoles 24 de febrero de 2016

Se resolverán test de convocatorias aneriores (febrero 2015 y 2014) y dudas de última hora para el test del viernes. Mientras se plantean dichas dudas, se irá realizando un repaso de la Combinatoria y se resolverán algunos problemas del Tema 3, el primero de la UD 2. Para esta parte se utilizarán las trasparencias 19-28 del set de la clase del pasado miércoles 17.

Nota: Recordad que el test de la UD1 se realizará el viernes 26 de febrero, y que representa un 20% de la nota final de la asignatura.

Para el grupo 2, el aula para realizar el examen es la 3102-3103 (bloque 3, al lado de Secretaría)

Clase de problemas (II): Unidad Didáctica 1

Clase del martes 23 de febrero de 2016

Se plantearán y resolverán problemas de la UD 1. Recordad que el test de esta unidad se realizará el próximo viernes, dia 26 de febrero, a las 14:00. Para la distribución de aulas, consultad la sección "Pruebas de Evaluación" en Moodle. Este es el listado de problemas que se resolverán en clase, por orden de exposición:

1. Ejercicio de autocomprobación nº 1-4, tema 1.
2. Ejercicio de autocomprobación nº 7, tema 1.
3. Ejercicio de autocomprobación nº 1-9, tema 2.

Recordad que lo más interesante será poder aclarar las dudas que os hayan surgido al intentar resolver los problemas.

Tema 3: El concepto de probabilidad

Clase del miércoles 17 de febrero de 2016

En este primer tema de la Unidad Didáctica 2, se tratará la probabilidad desde un punto de vista conceptual. Se seguirá el siguiente esquema:

1. Se abordarán las tres interpretaciones del concepto de probabilidad: clásica, frecuentista y bayesiana o subjetiva.
2. Se darará una definición axiomática, y se deduciran algunas de sus propiedades elementales.
3. Finalmente, se tratará cómo cuantificarla, haciendo hincapié en la conocida Regla de Laplace.

Estas serán las trasparencias para la clase:

Nota: Al final de la clase realizaremos problemas de los test de la UD1 de convocatorias anteriores. Recordad que el test de la UD1 se realizará el viernes 26 de febrero, y que representa un 20% de la nota final de la asignatura

Tema 2 (2/2)+ Primer Informe práctico

Clase del martes 16 de febrero de 2016

La clase se dividirá en dos bloques:

Primer bloque: Final de Tema 2

Finalizaremos el Tema 2 (ahora sí) desarrollando las medidas  de relación

Las trasparencias que se usarán en este primer bloque serán desde de la 42 a la 60 del set usado en la clase pasad.


Segundo bloque: Primer informe práctico

Se discutirá cada punto del guión del Informe Práctico 1 incluido en Moodle.

En la clase se irá haciendo referencia a un conjunto de videos que, simultáneamente, servirán de guión y de manual práctico. Los videos fueron grabados hace dos años con pocos medios,  poco tiempo (prácticamente improvisados, sin ningún guión detrás) y con otras circunstancias personales que detectaréis rápidamente al oirlos; i.e, un "catarro considerable" que me impedía a veces tener un discurso continuado. Aún así, creo que el material puede resultaros de utilidad. Debéis tomarlo como algo orientativo, y como un manual práctico audiovisual. No lo consideréis nunca como referencia para dar una interpretación de vuestros resultados. Para orientaros sobre esas interpretaciones tendremos las clases presenciales y las tutorías; que, os recuerdo, no sólo serán presenciales, sino que podéis utilizar  Moodle, Skype, Hangouts de Google+ etc..

Si diera tiempo, en la última parte de la clase se resolverán problemas de la UD1. Aunque será la semana que viene la que la dediquemos a éstos.

A continuación paso a describiros la práctica, punto a punto:

1.- Análisis Descriptivo de una variable estadística multidimensional

Describir gráficamente ese conjunto de datos multidimensionales

1.1 Diagrama de estrellas:




1.2 Matriz de diagramas de dipersión:





2.- Análisis Descriptivo de una variable estadística unidimensional

2.1. Tabla de frecuencias:



2.2. Histogramas y curvas de frecuencias relativas acumuladas:



2.3 Diagrama tallo-hoja:




2.4 Medidas resumen:



2.5 Diagrama de cajas:



Nota Si deseáis realizar la práctica con R, además del tutorial incluido en Moodle, puede resultaros útil la colección de videos que ha realizado el profesor Raúl García Castro.