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Matemáticas y Estadística Plan 2019. (Plan a extinguir)

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

ANÁLISIS DE DATOS - 805530

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar
dichos objetos en diferentes contextos.
Transversales
CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de
la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos
aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen
demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística,
con base en las Matemáticas.
CT3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de
sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de
autonomía.
Específicas
CE1 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las
herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE3 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u
otras para resolver problemas estadísticos.
Otras
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la
educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también
algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las
competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de
su área de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio)
para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores
con un alto grado de autonomía

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Sesiones académicas teóricas
Clases prácticas
Sesión académica de resolución de problemas
Laboratorios

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

6

Breve descriptor:

Se introduce al alumno en los métodos de análisis de datos univariantes y multivariantes

Requisitos

Se haya cursado con aprovechamiento las asignaturas Probabilidad y Estadística y se esté cursando o se haya cursado la
asignatura de Inferencia Estadística

Objetivos

El alumno debe se capaz de manejar los métodos de análisis de datos univariante, bivariante y multivariante usando con soltura al menos un paquete estadistico

Contenido


1. Organización, reducción y representación de datos.

2. Técnicas exploratorias multivariantes: componentes principales, análisis de correspondencias, análisis de conglomerados (clustering) jerárquico y no jerárquico.

3. Tablas de contingencia, medidas de asociación.

Software estadístico aplicado al análisis de datos.

Evaluación

Examen teórico-práctico: 70%
Entrega de prácticas o proyectos: 30%
La calificación por entrega de prácticas se conservará para la convocatoria extraordinaria.

Bibliografía

Cuadras, C.M.(2007) Nuevos Métodos de Análisis Multivariante. Ed. CMC Editions
Peña, D. (2002) "Análisis de datos multivariantes" McGraw-Hill.
Salafranda; Guardia; Ferrer; Turbany (1992): Análisis Exploratorio de datos: Nuevas Técnicas Estadística. PPU
Escobar, M. (1999): Análisis gráfico/exploratorio. Ed. La muralla, S.A. Hespérides
Ludovic Lebart, Alain Morineau, Jean-Pierr Fénelon (1985) Tratamiento estadístico de datos : Métodos y programas. Marcombo: Boixareu
Greenacre M.(2008): La práctica del análisis de correspondencias, Fundación BBVA Tukey, J.W. (1977)"Exploratory data analysis" Addison-Wesley.

Otra información relevante

Uso del campus virtual.

Estructura

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

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único22/01/2024 - 10/05/2024LUNES 11:00 - 12:00INF 4ROSA ALONSO SANZ
MIÉRCOLES 11:00 - 12:00INF4 Aula de InformáticaROSA ALONSO SANZ


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único22/01/2024 - 10/05/2024LUNES 12:00 - 13:00INF-4ROSA ALONSO SANZ
MIÉRCOLES 12:00 - 13:00INF4 Aula de InformáticaROSA ALONSO SANZ