CEO - Computación en Estadística y en Optimización

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1 Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: FME - Facultad de Matemáticas y Estadística EIO - Departamento de Estadística e Investigación Operativa UB - Universitat de Barcelona MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA (Plan 2013). (Unidad docente Obligatoria) 5 Idiomas docencia: Castellano Profesorado Responsable: Otros: KLAUS GERHARD LANGOHR Primer quadrimestre: KLAUS GERHARD LANGOHR - A, B ANTONIO MONLEON GETINO - A, B LUIS ORTIZ GRACIA - A, B ANA MARIA PÉREZ MARÍN - A, B Horario de atención Horario: A horas convenidas. Capacidades previas En la parte de R habrá dos cursos: uno de nivel introductorio y otro de un nivel intermedio/avanzado. El primero es para estudiantes con ninguna o poca experiencia de R, el segundo para estudiantes que hayan trabajado con R anteriormente como, por ejemplo, estudiantes con un grado en estadística. En cambio, las clases de SAS serán las mismas para todos los estudiantes. Requisitos El curso de R de nivel medio/avanzado requiere que los estudiantes tengan experiencia en trabajar con R. Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura Específicas: 3. CE-1. Capacidad para diseñar y gestionar la recogida de información, así como la codificación, manipulación, almacenamiento y tratamiento de esta información. 4. CE-5. Capacidad para formular y resolver problemas reales de toma de decisiones en los diferentes ámbitos de aplicación sabiendo elegir el método estadístico y el algoritmo de optimización más adecuado en cada ocasión. 5. CE-6. Capacidad para utilizar el software más adecuado para realizar los cálculos necesarios en la resolución de un problema. 7. CE-9. Capacidad para implementar algoritmos de estadística e investigación operativa. Transversales: 1. USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN: Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad, y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión. 2. TRABAJO EN EQUIPO: Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido 1 / 7

2 de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles. Metodologías docentes Todas las clases se dan en aulas informáticas donde se trabajará con ambos paquetes de software estadístico. Durante la primera parte del curso se trabajará con R y a continuación con SAS. Para ilustrar los procedimientos estadísticos y cómo hacer gráficos se usarán datos reales. En cada parte del curso se evaluarán los estudiantes mediante pruebas que se hacen en clase y una práctica final. Objetivos de aprendizaje de la asignatura Durante el curso se presentan dos paquetes estadísticos, los lenguajes de programación R y SAS, que tienen una gran difusión tanto en el ámbito académico como en el ámbito empresarial e industrial. Se pretende que el/la estudiante, al acabar el curso, sea capaz de utilizar ambos paquetes para leer datos de ficheros externos, hacer análisis descriptivos, hacer gráficos de alta calidad para representar datos, ajustar modelos de regresión a un conjunto de datos, programar funciones propias. Horas totales de dedicación del estudiantado Dedicación total: 125h Horas grupo grande: 30h 24.00% Horas grupo mediano: 0h 0.00% Horas grupo pequeño: 15h 12.00% Horas actividades dirigidas: 0h 0.00% Horas aprendizaje autónomo: 80h 64.00% 2 / 7

3 Contenidos Introducción a R [Nivel introductorio] a) La página web de R b) Instalación de R y de paquetes contribuidos c) Fuentes de ayuda para R Objetos de R Creación y manipulación de a) Vectores numéricos y alfanuméricos, b) Matrices, c) Listas, d) Data frames. Análisis descriptivo y exploratorio con R a) Lectura de ficheros externos b) Análisis descriptivo univariante c) Análisis descriptivo bivariante d) Herramientas gráficas: histograma, diagrama de caja, gráfico de dispersión y otras. 3 / 7

4 Programación basica con R a) Programación básica: bucles con for, while, if-else b) Las funciones tapply, sapply, lapply c) Creación de funciones propias d) Funciones para trabajar con variables tipo fecha Estadística inferencial con R: contrastes de hipótesis y modelos de regresión a) Pruebas de hipótesis para una población b) Pruebas de hipótesis para dos y más poblaciones c) Pruebas noparamétricas d) Ajuste de modelos lineales generales Temas de R de nivel intermedio a) Reestructuración de conjuntos de datos b) Los paquetes Tidyverse c) Integrar código R en documentos de LaTeX 4 / 7

5 Introducción a SAS a) Estructura de los programas SAS: DATA y PROC. b) Conjuntos de datos SAS y librerías. c) Importación y exportación de datos. d) Creación de variables. Comandos de asignación. e) Unión de ficheros. f) Gestión de data sets. Procedimientos básicos de SAS a) Introducción a los procedimientos. b) Procedimientos estadísticos y graficos. Transformación y manipulación de datos a) Utilización de funciones predefinidas. b) Transformación condicional de variables. c) Generación de datos con bucles DO. d) Variables tipo fecha. e) Funciones cadena. f) Diagnostico y depuración de errores. 5 / 7

6 Introducción al lenguaje matricial con el SAS: SAS/IML a) Introducción al modulo SAS/IML. b) Definición de matrices. c) Operadores y funciones de SAS/IML. d) Importación y exportación de bases de datos desde IML. Procedimientos avanzados a) Introducción al módulo SAS/STAT b) Contrastes paramétricos: PROC TTEST, PROC ANOVA. c) Modelos de regresión: PROC REG i PROC GLM Introducción a la programación lineal con SAS a) Introducción al módulo SAS/OR b) Formulación y solución de modelos de programación lineal: PROC PL, PROC OPTLP y PROC OPTMODEL Sistema de calificación La nota final será la media de las notas obtenidas en las pruebas a) con R (50%), b) con SAS (50%). Con R se harán dos pruebas en clase (peso de cada prueba: 30%) y una práctica final que se tiene que hacer en casa (40%). Con SAS se harán dos pruebas en clase (peso de las pruebas: 40% cada una) y una práctica final que se tiene que hacer en casa (20%) 6 / 7

7 Bibliografía Básica: Braun, W.J.; Murdoch, D.J. A First course in statistical programming with R. Cambridge University Press, ISBN Crawley, Michael J. Statistics: An introduction using R. New York: John Wiley & Sons, ISBN Dalgaard, P. Introductory Statistics with R [en línea]. 2nd Edition. Springer, 2008Disponible a: < ISBN Cody, R. Learning SAS by Example: A Programmer's Guide [en línea]. SAS Institue, 2007Disponible a: < ISBN Cody, R. SAS Statistics by Example. SAS Institue, ISBN Delwiche, L.D.; Slaughter, S.J. The Little SAS Book: A primer. 5th Edition. SAS Institue, ISBN Kleinmann, K.; Horton, N.J. SAS and R: Data management, statistical analysis and graphics. Chapman & Hall, ISBN Der, Geoff; Everitt, Brian. A Handbook of statistical analyses using SAS. 3rd ed. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC, cop ISBN Complementaria: Muenchen, R.A. R for SAS and SPSS Users. Springer, ISBN Murrell, P. R graphics. Chapman & Hall, ISBN X. Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. First edition ISBN Base SAS 9.2 Procedures Guide [en línea]. SAS Institute, 2009Disponible a: < ISBN Base SAS 9.2 Procedures Guide: Statistical Procedures [en línea]. 3rd Edition. SAS Institute, 2010Disponible a: < ISBN SAS/IML 9.2 Users Guide [en línea]. SAS Institute, 2008Disponible a: < ISBN SAS/OR 9.2 User's Guide Mathematical Programming [en línea]. SAS Institute, 2008Disponible a: < ISBN SAS/STAT 9.2 User's Guide [en línea]. 2nd Edition. SAS Institute, 2011Disponible a: < ISBN SAS 9.2.Language Reference: concepts [en línea]. 2nd Edition. SAS Institute, 2010Disponible a: < ISBN SAS 9.2. Language Reference : dictionary [en línea]. 4th Edition. SAS Institute, 2011Disponible a: < ISBN / 7