Análisis exploratorio de datos. Una introducción a la estadística descriptiva y probabilidad

Análisis exploratorio de datos. Una introducción a la estadística descriptiva y probabilidad

El libro Análisis exploratorio de datos es una introducción a la estadística descriptiva y probabilidad, con aplicaciones en áreas económico-administrativas. Este hace énfasis en aplicar conceptos estadísticos en contextos significativos de aprendizaje. El libro contiene más de 100 ejemplos resueltos y 300 ejercicios prácticos con información estadística aplicada. La lectura de este material revela paulatinamente una metodología que aborda conceptos estadísticos desde contextos cercanos a los estudiantes, ya que hace referencia a su realidad, su país o su profesión.    
Presentación 
1. Estadística Descriptiva 
¿Qué es la estadística? 
Población, muestras y variables 
Gráficos para resumir datos cualitativos Diagrama de barras y gráfico de sectores Rascacielos Diagrama de barras y mosaicos 
Gráficos para resumir datos cuantitativos Diagrama de tallo y hojas Diagrama de dispersión y gráfico de puntos Diagrama de líneas Histogramas Pirámides de población 
2. Estadísticos de centro y variabilidad 
Estadísticos de centro La media o promedio x Estadísticas de orden La mediana m La moda 
Estadísticos de variabilidad El rango La varianza La desviación estándar muestral El coeficiente de variación CV 
Conclusiones acerca de la distribución de una variable La desigualdad de Chevyshev Regla para las distribuciones acampanadas o regla empírica 
Otras medidas de localización Percentiles muestrales Cuartiles Gráfico de caja 
3. Correlación y regresión 
Regresión lineal simple y correlación La covarianza Coeficiente de correlación 
El modelo de la regresión lineal simple 
Modelos alternativos a la regresión lineal simple 
4. Introducción a la probabilidad 
Experimentos aleatorios Espacio muestral Diagrama de árbol  Técnicas de conteo Regla de la multiplicación Permutaciones Combinaciones 
Conceptos básicos de probabilidad 
Probabilidad 
Cálculo de probabilidades Eventos mutuamente excluyentes Complemento de un evento 
Probabilidad condicional y teorema de Bayes Independencia Teorema de Bayes 
Variables aleatorias Variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas 
5. Distribuciones discretas de probabilidad. Algunos casos prácticos 
Distribución de probabilidad binomial Situación inicial: aprobar un examen sin estudiar Características de una distribución de probabilidad binomial 
Distribución de probabilidad de Poisson 
Distribución de probabilidad hipergeométrica 
6. Distribución de probabilidad normal 
Características de la distribución de probabilidad normal 
Distribución de probabilidad normal estándar Z. 
Esquema para un proyecto de estadística descriptiva 
Pruebas de conocimientos 
Modelo Identificación, Argumentación, Formulación, Resolución e Interpretación para el análisis e interpretación de un problema de distribuciones de probabilidad 
Referencias 
Anexo 1. Código de Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas (Eurostat, 2011) Principio 1. Independencia profesional. IndicadoresPrincipio 2. Mandato de recogida de datos. IndicadoresPrincipio 3. Adecuación de los recursos. IndicadoresPrincipio 4. Compromiso de calidad. IndicadoresPrincipio 5. Confidencialidad estadística. IndicadoresPrincipio 6. Imparcialidad y objetividad. IndicadoresPrincipio 7. Metodología sólida. IndicadoresPrincipio 8. Procedimientos estadísticos adecuados. IndicadoresPrincipio 9. Una carga para los encuestados que no sea excesiva. Indicadores Principio 10. Relación costo-eficacia. IndicadoresPrincipio 11. Pertinencia. IndicadoresPrincipio 12. Precisión y fiabilidad. IndicadoresPrincipio 13. Oportunidad y puntualidad. IndicadoresPrincipio 14. Coherencia y comparabilidad. IndicadoresPrincipio 15. Accesibilidad y claridad. Indicadores 
Anexo 2. Función de distribución binomial 
Anexo 3. Función de distribución de Poisson 
Anexo 4. Función de distribución normal estándar

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