Ciencia de los Datos Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.
INFERENCIA NO PARAMÉTRICA - 806303
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 081C - GRADO EN CIENCIA DE LOS DATOS APLICADA (2022-23)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
CG7 - Plantear políticas de actuación encaminadas a tomar las mejores decisiones posibles.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
CG11 - Poner en práctica las técnicas, herramientas y metodologías propias de la Ciencia de los Datos en distintos ámbitos de aplicación.
Específicas
CE5 - Aplicar la estimación, diagnosis, comparación y validación de modelos en diferentes problemas de inferencia y predicción sobre poblaciones de estudio.
CE13 - Identificar y aplicar las técnicas para la extracción de información, preparar y depurar la información disponible para su posterior análisis de datos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Estimación no paramétrica.
Fundamentos estadísticos para determinar cuando la información muestral permita rechazar una hipótesis planteada sin la exigencia de supuestos paramétricos.
Requisitos
Contenido
TEMA I INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA NO PARAMÉTRICA
1.1.- Métodos estadísticos no paramétricos: conceptos y utilización.
1.2.- Comparación con los métodos paramétricos.
TEMA II CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE
2.1- Introducción.
2.2.- Métodos gráficos.
2.3.- Contraste Chi-cuadrado de bondad de ajuste.
2.4.- Contraste de Kolmogorov-Smirnov.
2.5.- Contrastes de normalidad.
2.5.1.- Contraste de Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors
2.5.2.- Contraste de Shapiro-Wilk
2.5.3.- Contrastes basados en coeficientes de asimetría y apuntamiento
TEMA III CONTRASTES DE INDEPENDENCIA
3.1.- Introducción.
3.2.- Contrastes de aleatoriedad. Contraste de rachas.
3.3.- Contrastes de independencia en muestras pareadas.
3.3.1.- Contraste de Kendall
3.3.2.- Contraste de los rangos de Spearman
3.3.3.- Contraste Chi-cuadrado de independencia
3.4.- Contrastes de independencia en k muestras relacionadas.
3.4.1.- Generalización del contraste Chi-cuadrado
3.4.2.- Coeficiente de concordancia de Kendall
TEMA IV CONTRASTES DE POSICIÓN Y HOMOGENEIDAD
4.1.- Introducción.
4.2.- Contrastes de posición para una muestra y muestras pareadas.
4.2.1.- Test de los signos para una muestra. Test de la Mediana.
4.2.2.- Test de los signos para muestras pareadas.
4.2.3.- Test de Wilcoxon de rangos signados para una muestra
4.2.4.- Test de Wilcoxon de rangos signados para muestras pareadas
4.3.- Contrastes de posición para dos muestras independientes.
4.3.1.- Wilcoxon-Mann-Whitney.
4.3.2.- Test de la Mediana.
4.3.3.- Contraste Chi-cuadrado
4.4.- Contrastes de posición para k muestras independientes.
4.4.1.- Contraste de Kruskal-Wallis.
4.5.- Contrastes de posición para k muestras relacionadas.
4.5.1.- Friedman.
4.5.2.- Q de Cochran.
4.5.3.- W de Kendall
4.6.- Contrastes de homogeneidad para 2 muestras independientes.
4..6.1.- Contraste de Wald-Wolfowitz.
4.6.2.- Contraste de Kolmogorov-Smirnov.
4.6.3.- Contraste Chi-cuadrado
Evaluación
El porcentaje restante, el 60%, corresponderá al examen final.
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 del 40%.
En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con la evaluación continua.
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
Bibliografía
Daniel, W. W. (1990). Applied Nonparametric Statistics. 2ª ed. PWS-Kent Publishing Company.
Gibbons, J. D. y S. Chakraborti (2003). Nonparametric Statistical Inference Fourth Edition, Revised and Expanded. New York: Marcewl Dekker.
Gómez Villegas, M. A. (2005) Inferencia Estadística. Díaz de Santos
Lehmann, E. L. (1975). Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks. McGraw-Hill.
Sidney Siegel, N. y J. Castellan (1995) Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. Trillas.
Walpole R.E., R.H Myers y S.L Myers (1998) Probabilidad y Estadística para Ingenieros, 6ª ed. Ed. Prentice Hall.
Otra información relevante
Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases Teóricas y/o Prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo Único | 09/09/2024 - 20/12/2024 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | MARIA DEL ROSARIO CINTAS DEL RIO |
Actividades Prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo Único | 09/09/2024 - 20/12/2024 | MARTES 09:00 - 11:00 | - | MARIA DEL ROSARIO CINTAS DEL RIO |