Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)

Máster. Curso 2020/2021.

SOFTWARE ESTADÍSTICO - 607577

Curso Académico 2020-21

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
Capacidad para manejar y evaluar los procedimientos estadísticos.

Capacidad para elegir las técnicas más adecuadas para tratar la información, el orden de ejecución de las mismas y el alcance de cada una de ellas y su interpretación.
Específicas
CE3 - Capacidad para utilizar aplicaciones informáticas estadísticas, de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas con un elevado grado de complejidad.
CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Sesiones académicas teóricas
Clases prácticas
Sesiones académicas prácticas
Laboratorios
Estudios de casos
Prácticas en laboratorio de informática
Uso de máquina virtual

Presenciales

1,5

No presenciales

1,5

Semestre

1

Breve descriptor:

 Se introduce al alumno en la utilización de R, SPSS en el análisis descriptivo de datos y en la aplicación de técnicas de inferencia y de Python como lenguaje de programación genérico, también aplicado en el uso de datos.  

Requisitos

Tener conocimientos equivalentes a los que se adquieren con un primer curso de probabilidad, estadistica e inferencia estadística.

Objetivos


  • Capacidad para manejar y evaluar los procedimientos estadísticos.

  • Capacidad para elegir las técnicas más adecuadas para tratar la información, el orden de ejecución de las mismas y el alcance de cada una de ellas y su interpretación.

  • Conocimiento del alcance y limitaciones de los paquetes de programas estadísticos como SPSS y R.

  • Elaboración y presentación de informes estadísticos

  • Programación básica en Python

  • Utilización de entornos interactivos para programar en Python y analizar datos.

.

 

Contenido

Python
  • Instrucciones de control

  • Estructuras de datos: listas, diccionarios, conjuntos…

  • Funciones y orden superior

  • Entornos interactivos: jupyter y spyder
  • Módulo de trabajo con datos: Pandas

Software estadístico R

  • Introducción

  • Vectores, Matrices y "arrays"

  • Bases de Datos

  • Distribuciones de Probabilidad

  • Programación

 

SPSS

  • Introducción. Cuestiones básicas en el manejo de ficheros.

  • Técnicas de análisis exploratorio y de tratamiento de datos.

  • Análisis de datos perdidos e imputaciones.

  • Análisis factorial.

Evaluación

La evaluación final (tanto en la convocatoria ordinaria como extraordinaria) será el promedio de las evaluaciones independientes de los tres bloques, siempre que la calificación mínima en cada uno de los módulos sea igual o superior a 4 puntos. El módulo se considerará aprobado si la media aritmética se igual o superior a 5 puntos.

PYTHON
Examen práctico: 80%; Asistencia: 20%
R
Examen teórico-práctico: 80%; Asistencia y participación en las clases: 20%
SPSS
Examen práctico: 70%; Asistencia y participación en clases: 30%

• Las calificaciones iguales o superiores a 4 puntos en cada módulo se conservarán para la convocatoria extraordinaria.
• En la convocatoria extraordinaria cada estudiante se examinará solo de la parte o partes que tenga suspensas.

Bibliografía

• Everitt, Brian S. (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer.
• Faraway, J. (2004). Linear Models with R. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL,
• Verzani, J. (2005). Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL.
• The Python Tutorial (online): https://docs.python.org/3.5/tutorial/index.html
• The Python Tutorial (book),  Guido Van Rossum, Python Dev Team. ARTPOWER International, 2016.
• Python for Data Analysis, William McKinney O'Reilly Media 2012

Otra información relevante

Campus virtual

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único16/09/2020 - 02/10/2020LUNES 19:00 - 21:00INF3CARLOS DOMINGO GUZMAN LAMENCA MARTINEZ
CARLOS GREGORIO RODRIGUEZ
LUIS SANZ SAN MIGUEL
MARTES 16:30 - 18:30INF3CARLOS DOMINGO GUZMAN LAMENCA MARTINEZ
CARLOS GREGORIO RODRIGUEZ
LUIS SANZ SAN MIGUEL
MIÉRCOLES 19:00 - 21:00INF3CARLOS DOMINGO GUZMAN LAMENCA MARTINEZ
CARLOS GREGORIO RODRIGUEZ
LUIS SANZ SAN MIGUEL
JUEVES 16:30 - 18:30INF3CARLOS DOMINGO GUZMAN LAMENCA MARTINEZ
CARLOS GREGORIO RODRIGUEZ
LUIS SANZ SAN MIGUEL