Estadística

(1º de CC. Ambientales)

curso 2016/17

OBJETIVOS

Adquirir las técnicas y competencias básicas de los métodos estadísticos que sean adecuados para el estudio de los fenómenos ambientales. Estos objetivos generales, se concretan en los siguientes puntos:

1. Introducción de las técnicas estadísticas básicas necesarias para el análisis estadístico de los datos ambientales.

2. Comprensión de los estudios estadísticos e interpretación de los resultados obtenidos en un análisis estadístico.

3. Utilización de los elementos básicos de programas informáticos de Estadística.

PROGRAMA

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

   1.1. Resúmenes gráficos y numéricos de datos cualitativos y cuantitativos.

   1.2. Medidas de asociación entre variables: covarianza, correlación, recta de regresión. Transformaciones.

   1.3. Análisis descriptivo completo de un conjunto de datos ambientales.

2. MODELOS DE PROBABILIDAD Y TÉCNICAS DE MUESTREO

   2.1. Variables aleatorias discretas y continuas. Media, mediana y varianza.

   2.2. Modelos de probabilidad más importantes: Pruebas de Bernoulli, Binomial, Poisson, Normal.

   2.3. Población y muestra.

   2.4. Selección de una muestra. Tipos de muestreo: aleatorio simple, estratificado, por conglomerados.

   2.5. Réplicas y pseudoréplicas.

3. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS

   3.1. Noción de estimador y propiedades deseables.

   3.2. Criterios para obtener estimadores puntuales.

   3.3. Noción de intervalo de confianza y método de construcción.

   3.4. Intervalos de confianza en poblaciones normales. Caso de datos emparejados.

   3.5. Intervalos de confianza para proporciones.

   3.6. Intervalos de confianza de nivel aproximado para muestras grandes.

   3.7. Determinación del mínimo tamaño muestral.

4. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS

   4.1. Planteamiento del problema y formulación de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa.

   4.2. Metodología para contrastar hipótesis. Estadístico del contraste.

   4.3. Errores de tipo I y de tipo II.

   4.4. Nivel de significación y región de rechazo. El p-valor.

   4.5. Contrastes para proporciones y en poblaciones normales.

   4.6. Relación entre los intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis.

5. CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICAS

   5.1. Diagnóstico del modelo. Consecuencias de que no se cumplan las hipótesis sobre la distribución, la independencia y la homogeneidad.

   5.2. Contrastes chi-cuadrado de bondad de ajuste, independencia y homogeneidad.

   5.3. Otros contrastes: test de Kolmogorov-Smirnov, Mann-Withney, Wilcoxon.

   5.4. Métodos gráficos de diagnóstico: P-P plots y Q-Q plots.

BIBLIOGRAFÍA

• De la Horra, J. (2003). Estadística Aplicada, Tercera ed., Ediciones Díaz de Santos.
• Milton, S. (2007). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud, Tercera ed. ampliada, McGraw-Hill.
• Moore, D. S. (1999). Estadística Aplicada Básica, Editorial Antoni Bosch.
• Peña, D. (2001). Fundamentos de Estadística, Alianza Editorial.
• Guía breve de IBM SPSS Statistics 23
• IBM SPSS Statistics 23 Brief Guide
• Guía breve de IBM SPSS Statistics 24
• IBM SPSS Statistics 24 Brief Guide

PRÁCTICAS

• Práctica 1
• Guion
• Cobre.txt
• metabolismo.sav
• Práctica 2
• Guion
• Hoja de respuestas
• reforestacion.csv
• manaties.csv
• Práctica 3
• Guion
• metabolismo.sav
• Ozono.sav

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Prof. Patricio Cifuentes
Departamento de Matemáticas
Facultad de Ciencias, Módulo 17,  Despacho 404
Teléfono: 91 497 5002
patricio.cifuentes@uam.es

http://www.uam.es/patricio.cifuentes

Horas de consulta: LMXJ 14:00-16:00

Página web de la asignatura:

http://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/cifus/CCAA/16481/2017

Página web en Moodle:

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accesible solamente a matriculados en el curso.

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Coordinador/a de la asignatura: Profª. Ana Justel
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