Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos
Máster. Curso 2023/2024.
SOFTWARE ESTADÍSTICO R - 609787
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 067S - MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTADÍSTICAS OFICIALES E INDICADORES SOCIALES Y ECO (2022-23)
- Carácter: OPTATIVA
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG2 - Conocer y aplicar la normativa y regulación local, autonómica, nacional e internacional en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG3 - Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG5 - Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG6 - Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG8 - Conocer los fundamentos y las implicaciones económicas de los procesos de producción y aplicación de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG10 - Estructurar el proceso de análisis de un problema con elementos aleatorios en el análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
Transversales
CT2 - Conocer y aplicar las políticas y prácticas de atención a colectivos sociales especialmente desfavorecidos e incorporar los principios de igualdad entre hombres y mujeres y de accesibilidad universal y diseño adaptado para todos a su ámbito de estudio.
CT4 - Desarrollar las aptitudes para el trabajo cooperativo y la participación en equipos, las habilidades de negociación e incorporar los valores de cooperación, esfuerzo, respeto y compromiso con la búsqueda de la calidad como signo de identidad.
Específicas
CE2 - Adquirir conocimientos básicos para operar de forma automática, autónoma e independiente con indicadores económicos y aplicarlos en la investigación y análisis de los temas que ocupan a la economía.
CE3 - Adquirir conocimientos avanzados para operar de forma autónoma e independiente con indicadores demográficos y aplicarlos a los temas que ocupan a la demografía.
Otras
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto-dirigido o autónomo.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
Presentaciones
Otras actividades
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Objetivos
Completar la formación de aquellos alumnos que no han adquirido previamente los conocimientos y competencias correspondientes a uso y manejo del software R.
Contenido
ü Introducción
§ Instalación de R y RSTUDIO
Tema 1. Conceptos Iniciales y Manipulación de datos en R
§ Operadores básicos
§ Operaciones básicas
§ Vectores, Matrices, Arrays
§ Data-frame
§ Listas en R
Tema 2. Gestión de bases de datos con R
§ Tipos de variables
§ Tipos de datos
§ Estructura de los datos
§ Selección de columnas
§ Selección de filas
§ Crear nuevas variables
§ Crear variables categóricas
§ Tipos de Bases de datos en R
Tema 3. Importación y exportación de datos
§ Importando datos desde Excel
§ Importando datos desde csv
§ Importando datos de txt
§ Importando datos de extensión .dat
§ Importación de otras extensiones (SAS, SPSS, STATAm¡, etc.)
Tema 4. Visualización de datos con R
§ Operadores de visualización
o Funciones gráficas de bajo nivel
o Funciones gráficas de alto nivel
§ Scatterplots
§ Barplot()
§ Histogramas
§ Diagrama de caja (Barplots())
§ Gráfico para distribuciones de 2 variables
§ Gráfico tridimensional (persp())
§ Opciones de gráficas
§ Ejercicios de visualización de datos
Tema 5. Programación básica en R
§ Operadores lógicos en R
§ Sentencias condicionales if y else
§ Bucle while (estructuras de repetición)
§ Bucle for (estructuras de repetición)
§ Funciones en R
§ Ejercicios
Tema 6. Programación avanzada en R
§ Funciones predefinidas
§ Aplicación de funciones sobre vectores o listas
§ Funciones matemáticas en R
§ Funciones de distribución estadísticas
Tema 7. Análisis Estadístico usando R
§ Estadística descriptiva
§ Contraste de hipótesis paramétricas y no paramétricas
§ Estadística Multivariante (Anova de una variable, regresión múltiple (variables cuantitativas y/o cualitativas), Componentes Principales, cluster, supervivencia, multinivel, etc,)
§ Series temporales: aplicaciones
Evaluación
Participación activa y respetuosa en el desarrollo de la clase: 5%
Resolución de casos prácticos propuestos por el profesor: 10%
Evaluación continua atendiendo a los resultados de las adquisiciones de competencias prácticas y teóricas vinculadas a las materias del máster: 20%
Realización de una prueba escrita final que no puede ser, en ningún caso, el único procedimiento de evaluación: 50%
Bibliografía
CONTENTO RUBIO, MANUEL RICARDO (2019). Estadística con Aplicaciones en R. UTADEO. Bogota, Colombia.
COWPERTWAIT, PAUL S.P. AND METCALFE, ANDREW V.(2009). Introductory Time Series with R. Springer, London and New York.
FIELD, ANDY, MILES, JEREMY AND FIELD, ZOE (2012). Discovering statistics using R. SAGE Los Ángeles.
PEÑALOZA FIGUEROA J.L. Y VARGAS PÉREZ, C. G (2020). Test Estadístios no Paramétricos en R: Escenarios de Aplicación e Interpretación . Volumen I. Edit. UNO. Editorial.
Putler, Daniel S. and Krider, Robert E. (2012). Customer and Business Analytics: Applied Data Mining for Business Decisión Making Using R. CRS Press. Chapman & Hall Book
SHUMWAY, ROBERT H. AND STOFFER, DAVID S. (2011). Time Series Analysis and Its Applications, with R examples. Springer, London.
TORSTEN HOTHORN AND BRIAN S. EVERITT (2014), A Handbook of Statistical Analysis Using R. CRC Press. Chapman & Hall Book.
Bibliografía complementaria:
AGRESTI, ALAN (2013). Categorical Data Analysis. Wiley-Interscience.
DENNIS D. BOOS AND L.A. STEFANSKI (2013). Essential Statistical Inference. Theory an Methods. Springer International Publishing Switzerland.
DILLON, WILLIAM R. AND GOLDSTEIN, MATTHEW (1984). Multivariate Analysis: Methods and Applications. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics.
Otra información relevante
VIDEOS
ENCUESTAS
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 12/09/2023 - 27/09/2023 | LUNES 18:00 - 21:00 | - | JUAN LUIS PEÑALOZA FIGUEROA |
| MIÉRCOLES 15:30 - 18:00 | - | JUAN LUIS PEÑALOZA FIGUEROA | ||
| 04/10/2023 - 25/10/2023 | MIÉRCOLES 15:30 - 18:00 | - | JUAN LUIS PEÑALOZA FIGUEROA | |