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  • Aquí tienes instrucciones para descargar e instalar R, RStudio, Calc , GeoGebra. Es todo software libre y de calidad.

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Ya están disponibles en los enlaces correspondientes a cada práctica.

1. Exploración de datos I.

Primeros pasos con R. Tablas y diagramas.

2. Exploración de datos II.

Selección de subconjuntos de datos en vectores y tablas.

  • Objetivos:
    • Fuentes de ayuda para R.
    • Aprender a leer datos de un fichero.
    • Aprender a seleccinar subconjuntos de datos de un vector o en una tabla:
      • Por la posición que ocupan
      • Por una condición que cumplen
    • Analizar una variable atendiendo a los niveles de un factor.
  • Antes de la práctica
  • Material para la práctica

3. Recta de regresión por mínimos cuadrados

  • Objetivos:
    • Ajustar una recta a una nubes de puntos por el método de mínimos cuadrado.
    • Utilizar la recta de regresión para estimar valores no observados; interpretar la pendiente de la recta.
    • Usar transformaciones, logarítmica, exponencial y doble recíproco para ajustes no lineales (logarítmicos, exponenciales, potenciales o hiperbólicos).
  • ANTES de la práctica
  • Material de la práctica

4. Probabilidad.

  • Objetivos:
    • Poner en práctica las nociones básicas de probabilidad.
    • Distinguir entre muestreo con y sin reemplazamiento, y sus consecuencias en la independencia de extracción de muestras.
  • ANTES de la práctica
    • Haz los ejercicios del 1 al 5 de la hoja de problemas (abajo). Usa R como calculadora.
  • Material de la práctica
  • Para después de la práctica

5. Combinatoria. Variable aleatoria I.

  • Objetivos:
    • Identificar situaciones en las que hacer cálculos combinatorios. Elegir y ejecutar correctamente la herramienta combinatoria adecuada en cada caso.
    • Cálculos básicos con variables aleatorias. Uso de las funciones dbinom(), pbinom(), dnorm(), pnorm() y qnorm().
  • Material de la práctica
    • Ejercicios 12 al 14 de la práctica anterior.
    • La paradoja del cumpleaños: script
    • Un poco de combinatoria. Enunciados con soluciones.
    • Cálculos de probabilidad básicos con las distribuciones binomial y Normal. Enunciados con soluciones.

6. Variables aleatorias.

  • Objetivos:
    • Calcular probabilidades con v.a. Uso del as funciones ppois(), dpois, pt(), qt(), pchisq(), qchisq().
    • Usar v.a. para resolver modelizar supuestos reales y calcular probabilidades.
    • Teoremas de la probabilidad total y de Bayes en el contexto de v.a.
  • ANTES de la práctica
    • Si no completaste los ejercicios de variable aleatoria (binomial y normal) de la práctica anterior, lee este documento y ejecuta en un script las órdenes que van apareciendo.
  • Material de la práctica

7. Inferencia I. Intervalos de confianza 1 población.

  • Objetivos:
    • Estimar mediante intervalos los parámetros poblacionales media, varianza, proporción a partir de una muestra (usar las plantillas).
    • Cálculo de tamaños muestrales para obtener cierta precisión.
    • Determinar el nivel de confianza de un intervalo dado.
    • Uso de los qqplots para detectar normalidad.
  • ANTES de la práctica
  • Material de la práctica

8. Inferencia II. Contraste de hipótesis 1 población.

  • Objetivos:
    • Contrastar hipótesis sobre los parámetros poblacionales media, varianza, proporción a partir de una muestra.
    • Usar de forma simultánea el p-valor y los intervalos de confianza (aparecen los intervalos unilaterales).
  • Material de la práctica

9. Inferencia III. Intervalos y contrastes para dos poblaciones.

  • Objetivos:
    • Contrastar hipótesis sobre los parámetros poblacionales media, varianza, proporción a partir de una y dos muestras.
    • Usar de forma simultánea el p-valor y los intervalos de confianza (aparecen los intervalos unilaterales).
    • Introducir los contrastes de normalidad.
  • ANTES de la práctica
  • Material de la práctica

10. ANOVA.

  • Objetivos:
    • Utilizar el ANOVA para contraste para la comparación múltiple de medias.
    • Ordenar las medias en caso de que el ANOVA sea significativo.
    • Alternativas cuando no se cumplen las condiciones para ANOVA.
  • Material de la práctica:
    • Esquema ANOVA
    • Vídeo para ver en la práctica; aquí está la plantilla ANOVA básica y estos son los datos. Ojo, hay un par de bloques de código que no aparecen en el vídeo:
      • En la línea 87 el bloque “# coeficiente de determinacion r2” que calcula \(r^2\).
      • En la línea 37 el bloque “###— Graficos normalidad por muestra”; seguro que entiendes bien los resultados que produce.
    • Enunciados y soluciones. Corregido error el ejercicio 2; se usaba Barlet cuando correspondía usar Levene
  • DE REFUERZO:
    • Si no te ha quedado claro cómo ordenar las medias cuando el contraste ANOVA es significativo, visiona este vídeo en el que se explica cómo ordenar las medias cuando el contraste ANOVA es significativo (Bonferroni primero, Tuckey a partir del minuto 9:23).

11. Contrastes \(\chi^2\). Modelo de regresión.

  • Objetivos:

    • Sobre contrastes Chi cuadrado:
      • Distinguir los casos en que se aplica un contraste de homogeneidad y uno de independencia.
      • Aprender a hacer el contraste.
      • Computar la tabla de contingencia a partir de datos en bruto.
    • Sobre el modelo de regresión lineal: + Verificar las condiciones del modelo. + Estimar por IC los parámetros del modelo. + Constraste sobre la pendiente del modelo. + Calcular los intervalos de confianza y predicción para un valor predicho por el modelo.

  • ANTES de la práctica:

  • Material de la práctica: