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
- Plan de estudios: 080I - GRADO EN MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA (2019) (2019-20)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
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.
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.
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.
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
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
Sí
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
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.
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.
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
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 22/01/2024 - 10/05/2024 | LUNES 11:00 - 12:00 | INF 4 | ROSA ALONSO SANZ |
MIÉRCOLES 11:00 - 12:00 | INF4 Aula de Informática | ROSA ALONSO SANZ |
Clases prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 22/01/2024 - 10/05/2024 | LUNES 12:00 - 13:00 | INF-4 | ROSA ALONSO SANZ |
MIÉRCOLES 12:00 - 13:00 | INF4 Aula de Informática | ROSA ALONSO SANZ |