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Estadística Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

SOFTWARE ESTADÍSTICO II - 801599

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG8-AD1. Razonar Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado en la determinación de la técnica de análisis de datos adecuada.
CG9-AD1. Resumir la información de un problema real mediante gráficos y medidas numéricas.
Específicas
CE2-AD1. Depurar un conjunto cualquiera de datos para su posterior análisis estadístico
CE4-AD1. Identificar la información relevante de un problema, a nivel básico
CE20-AD1. Manejar a nivel básico dos paquetes estadísticos programables
CE21-AD1. Utilizar correctamente el software estadístico programable

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

3

Breve descriptor:

Lenguaje R. Introducción a la programación y manipulación de objetos y archivos. Funciones definidas por el usuario, estadísticas y gráficas Librerías de R y recursos en Internet.

Requisitos

Ninguno

Contenido

SOFTWARE ESTADÍSTICO II

R
1. Introducción al entorno R.
2. Modo consola y modo script en R.
3. Objetos en R.
4. Estructuras de control de flujo de ejecución.
5. Operaciones con objetos.
6. Funciones: matemáticas, estadísticas y alfanuméricas.
7. Gráficos en R.
8. Paquetes de R.

Evaluación

Se valorará la nota final a través de los conocimientos adquiridos mediante el desarrollo de ejercicios, trabajos, participación en el aula y controles parciales.
Evaluación continua del trabajo realizado en clase mediante la resolución de las hojas de problemas y realización de alguna prueba de conocimientos. La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
En todo caso, el alumno sí tendrá la opción de superar la asignatura exclusivamente mediante el procedimiento de evaluación continua.

Bibliografía

MATLOFF, N (2011) "The Art of R programming. A Tour of Statistical Software Dening".
Braun W.J., Murdoch D.J. (2007) "A first course in statistical programming with R". Cambridge.
Jones O., Maillardet R; Robinson A. (2009) "Scientific Programming and Simulation Using R" (2009)
Paradis E. (2002); "R. para participantes".

Estructura

MódulosMaterias
ANÁLISIS DE DATOSPREPARACIÓN Y DEPURACIÓN DE DATOS. HERRAMIENTOS DE APOYO

Grupos

Actividades prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A11/09/2023 - 21/12/2023MIÉRCOLES 09:00 - 11:00-MARIA DEL ROSARIO CINTAS DEL RIO
Grupo tarde B11/09/2023 - 21/12/2023LUNES 16:00 - 18:00-JOSE LUIS BRITA-PAJA SEGOVIANO


Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A11/09/2023 - 21/12/2023LUNES 11:00 - 13:00-MARIA DEL ROSARIO CINTAS DEL RIO
Grupo tarde B11/09/2023 - 21/12/2023MIÉRCOLES 16:00 - 18:00-JOSE LUIS BRITA-PAJA SEGOVIANO