Probabilidades y Estadística Introducción al Análisis de Datos
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- María Nieves Correa Campos
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1 Probabilidades y Estadística Introducción al Análisis de Datos Municipio densidad energia población Acebeda (La) Ajalvir Alameda del Valle Alamo (El) Alcalá de Henares Alcobendas Alcorcón Aldea del Fresno Algete Alpedrete Ambite Anchuelo Aranjuez Arganda del Rey Arroyomolinos Atazar (El) Batres Becerril de la Sierra Belmonte de Tajo Berrueco (El) Berzosa del Lozoya Boadilla del Monte Boalo (El) Braojos Brea de Tajo Brunete Buitrago del Lozoya Bustarviejo Cabanillas de la Sierra Cabrera (La) Cadalso de los Vidrios Camarma de Esteruelas Campo Real Canencia Carabaña Casarrubuelos Cenicientos Cercedilla Cervera de Buitrago Chapinería Chinchón Ciempozuelos Cobeña Collado Mediano Collado Villalba Colmenar Viejo Colmenar de Oreja Colmenar del Arroyo Colmenarejo Corpa Coslada 6.848, Cubas de la Sagra Daganzo de Arriba Escorial (El) Estremera Fresnedillas de la Oliva Fresno de Torote Fuenlabrada Fuente el Saz de Jarama Fuentidueña de Tajo Galapagar Garganta de los Montes Gargantilla del Lozoya y Pinilla de Buitrago Gascones Getafe Griñón Guadalix de la Sierra Guadarrama Hiruela (La) Horcajo de la Sierra Horcajuelo de la Sierra Hoyo de Manzanares Humanes de Madrid Leganés
2 Análisis de Datos Objetivos: Descubrir las posibilidades del el análisis de datos Motivar el uso de herramientas que aportan fiabilidad, flexibilidad y productividad en la gestión datos y explotación de la información Mostrar la metodología estadística de análisis de datos con aplicaciones y modelos implementados
3 Observaciones, Medidas, Datos Información / Incertidumbre Conocimiento (relaciones, probabilidad) Decisión, Predicción Problemas Definir y comprender Soluciones Explicación Métodos de estudio/investigación/análisis de datos
4 Introducción. Qué es la estadística? Es el estudio y aplicación de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad y la incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos. El objetivo es explorar los datos y realizar inferencias con la información disponible para comprender los procesos que generan los datos, ayudar a tomar decisiones y realizar predicciones. La exploración, descripción y análisis se limita al conjunto datos observado mediante resumenes numéricos y gráficos de la frecuencia. Por otra parte, la inferencia extiende las conclusiones del estudio al proceso generador de la información mediante el uso de modelos probabilísticos o estocásticos.
5 Inferencia Estadística: Probabilidad de que la Inferencia sea correcta sobre la población objeto de estudio. Obtener conclusiones basadas en datos experimentales e información subjetiva: Inferencia Bayesiana. El objetivo de la Inferencia Estadística y la Inferencia Bayesiana es evaluar la Incertidumbre mediante Probabilidad.
6 Aprender estadística: por qué? y para qué? Herramienta de trabajo Solución de problemas Investigación teórica y aplicada Comprensión y utilización de la investigación Satisfacción personal Estadística Fácil
7 Análisis de datos e Interpretación de resultados El método estadístico Extracción de información de un conjunto de datos Gráficos y tablas Medias o promedios aritméticos Variabilidad Unidades, rangos e intervalos Coeficientes de correlación Fiabilidad experimental Validez, tests o contrastes Regresión, predicciones, muestra Inferencia estadística Comparar muestras Razonamiento: ciclo deductivo e inductivo
8 Población y Muestra Población cualquier conjunto de objetos, personas, plantas, instituciones... o entes en general, que son portadores de una serie de características que nos interesa estudiar. Finita: alumnos de clase Infinita: clientes de un operador de telecomunicaciones Muestra subconjunto representativo de la población de forma que las conclusiones sacadas en aquella se generalizan a ésta. Coste, tamaño, sesgo, estimador. Censo Listado completo de la población
9 Conceptualización: Variables estadísticas y escalas Stanley Stevens' "Scales of measurement" (1946): nominal, ordinal, interval, ratio (variables estacionarias, temporales, espaciales, ) Carácter estadístico cualitativo. Escala nominal Catálogo de productos de oferta en un supermercado clasificados por la sección donde se encuentran. Catálogo de viajes de una agencia, clasificados por los destinos. Catálogo de libros la una biblioteca, clasificados por materias. Programas de la semana en una cadena de televisión, clasificados por franja horaria. Titulados universitarios, clasificados por el título obtenido. Carta de platos de un restaurante, clasificados por entrantes, primeros, segundos y postres. Escala ordinal Rutas de senderismo por los Picos de Europa, ordenados por nivel de dificultad. Predicción del viento de la mar en el litoral Cantabrico durante un año, escala de vientos. Estado de las playas de la península Ibérica un dia de agosto, código de banderas. Estado de los pacientes en urgencias de un hospital, escala de valoración clínica. Valoración de idoneidad para la localización de un planta industrial en un conjunto de alternativas. Estado de conservación del ecosistema de un municipio expresado por sus habitantes, escala likert de 5 niveles: MuyBien, Bien, Normal, Mal, MuyMal.
10 Conceptualización: Variables estadísticas y escalas Carácter estadístico cuantitativo (unidades). Escala discreta Número de hijos. Enlaces en una pagina web. Averías de un vehículo en un año. Plantilla de profesores de una universidad, años de edad. Libros prestados a los usuarios de la biblioteca. Espectadores de un programa de televisión. Escala continua Carta de platos de un restaurante, calorías. Catálogo de productos de oferta en un supermercado, precio. Duración de un viaje, tiempo. Superficie de un inmueble. Catálogo de viajes ofertados por una agencia, precio/dia. Tiempo de espera de pacientes para ser atendido en la urgencia de un hospital. Modelos de vehículos producidos por una marca, consumo.
11 Historía (breve) de la Estadística (y la probabilidad) Demografía Descriptiva Recursos naturales Juegos de AZAR Cálculo de PROBABILIDADES Investigación social, psicología, genética Muestreo e Inferencia Fundamentación teórica (axiomas, teoría de la medida, modelos probabílisticos) El ordenador y el software estadístisco: Estadística computacional. Análisis multivariante (bioestadística, ), temporal (economía, ) y espacial (x,y,z) Simulación y Análisis de Decisiones. Grandes bases de datos: Minería de Datos.
12 Historía (breve) de la Estadística (y la probabilidad) S. XVII - Pascal, Fermart, Huygens,Graunt, J. y N. Bernoulli, S. XVIII Montmort, Laplace, De Moivre, Bayes, S. XIX Legendre, Gaus, Bessel, Qutelet, Poisson, Chebyshev, Galton, Pearson, S. XX Spearman, Gosset, Fisher, Kolmogorov, Hotelling, Smirnov, Glass, Tukey, Markov, Liapunov, Borel, Lévy, Frechet, Savage, de Fineti, von Mises, Weibull, Snedecor, Savage, LindLey, Kruskal, Kendall, Gini, Feller, Erlang, Einstein, Cox, Chernoff, Box, Borel, Bonferroni, Efron, Yule, S. XXI -.
RGE1 RGE2 MPE1 MPE2 MPE3 MPE4 MPE5 MAUT postal
28190 Cardoso de la Sierra (El) 3 X X X 28755 Acebeda (La) 3 X X X 28864 Ajalvir 3 X X X 28742 Alameda del Valle 3 X X X 28607 Álamo (El) 3 X X X 28807 Álamo (El) 3 X X X 28801 Alcalá de Henares 3 X X
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