Estadística Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.
ESTUDIO Y DEPURACIÓN DE DATOS - 801598
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 0825 - GRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA (2009-10)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG 9-AD1- Reducir la información de interés para su tratamiento y análisis
CG 10-AD1- Realizar trabajos con otros estudiantes y debatir sobre el análisis de datos adecuado.
CG 10-AD1- Realizar trabajos con otros estudiantes y debatir sobre el análisis de datos adecuado.
Específicas
CE 2-AD1- Depurar un conjunto cualquiera de datos para su posterior análisis estadístico.
CE 5-AD1- Buscar y encontrar patrones de comportamiento en los datos.
CE 21-AD1- Utilizar correctamente el software estadístico programable
CE 5-AD1- Buscar y encontrar patrones de comportamiento en los datos.
CE 21-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
4
Breve descriptor:
Depuración, codificación, transformaciones y tratamiento previo al análisis estadístico de una base de datos.
Requisitos
Conocimientos básicos de descripción y exploración de datos, azar y probabilidad, estimación.
Objetivos
Contenido
TEMA 1. ARCHIVOS DE DATOS: CODIFICACIÓN Y TRANSFORMACIÓN
4.1 Imputación de valores perdidos en variables unidimensionales
1.1 Codificación de datos
1.2 Transformación de datos
TEMA 2. CONTROL DE INTEGRIDAD DE LOS DATOS
2.1 Estudio univariable
2.2 Estudio bivariable
2.3 Estudio multivariable
2.4 Revisión de datos duplicados
TEMA 3. VALORES PERDIDOS: DETECCIÓN Y TRATAMIENTO
3.1 Problemas de datos perdidos
3.2 Análisis de valores perdidos
TEMA 4. VALORES PERDIDOS: IMPUTACIÓN
4.1 Imputación de valores perdidos en variables unidimensionales
4.2 Métodos de imputación múltiple
TEMA 5. EVALUACIÓN DE LAS HIPÓTESIS DE PARTIDA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS
5.1 Pruebas de normalidad
5.2 Pruebas de homocedasticidad
5.3 Pruebas de independencia
Evaluación
Se utilizará el procedimiento de evaluación continua exclusivamente para aquellos alumnos que asistan a las clases de prácticas. Estos alumnos podrán realizar trabajos mediante software de aplicación específico y ser evaluados por ellos.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La 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%.
En todo caso, sí se podrá superar la asignatura mediante el procedimiento de evaluación continua.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La 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%.
En todo caso, sí se podrá superar la asignatura mediante el procedimiento de evaluación continua.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
Bibliografía
Alonso Revenga, Juana M. Depuración de Datos con SPSS y SAS García Maroto Editores, 2019
Boehmke, Bradley. "Data Wrangling with R". Springer. 2016
Cody, Ron. "Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS Software". Ed SAS Publishin; 1999
López, Ana M. Análisis previo y exploratorio de datos, [en línea], https://personal.us.es/analopez/aed.pdf
Salvador Figueras, M y Gargallo, P. (2003): "Análisis Exploratorio de Datos", [en línea]
http://www.5campus.com/leccion/aed
Boehmke, Bradley. "Data Wrangling with R". Springer. 2016
Cody, Ron. "Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS Software". Ed SAS Publishin; 1999
López, Ana M. Análisis previo y exploratorio de datos, [en línea], https://personal.us.es/analopez/aed.pdf
Salvador Figueras, M y Gargallo, P. (2003): "Análisis Exploratorio de Datos", [en línea]
http://www.5campus.com/leccion/aed
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| ANÁLISIS DE DATOS | PREPARACIÓN Y DEPURACIÓN DE DATOS. HERRAMIENTOS DE APOYO |
Grupos
| Actividades prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo mañana A | 22/01/2024 - 10/05/2024 | MIÉRCOLES 09:00 - 11:00 | - | JUAN ANTONIO GUEVARA GIL |
| Grupo tarde B | 22/01/2024 - 10/05/2024 | VIERNES 16:00 - 18:00 | - | MARIA GAMBOA PEREZ |
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo mañana A | 22/01/2024 - 10/05/2024 | LUNES 11:00 - 13:00 | - | JUAN ANTONIO GUEVARA GIL |
| Grupo tarde B | 22/01/2024 - 10/05/2024 | MARTES 18:00 - 20:00 | - | MARIA GAMBOA PEREZ |