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ANALISIS DE DATOS (CC. AMBIENTALES)
PROFESORES: Juan Gerardo Alcázar Arribas (teoría), Julián Martínez (prácticas).
EMAIL: juange.alcazar@uah.es
HORARIO DE CLASES (Teoría): Miércoles, 16:05-18:00 (Aula 2).
HORARIO DE TUTORIAS (Juan Gerardo Alcázar): Martes y Miércoles, 10:3013:30. Departamento de Matemáticas, quinto despacho a la derecha, Edificio de
Ciencias.
PAGINA WEB: www3.uah.es/juange_alcazar (teoría); www2.uah.es/ddc (prácticas).
OBJETIVOS: Se pretende dotar a los alumnos de Ciencias Ambientales del
instrumental estadístico básico necesario en el desarrollo del estudio, y de la
investigación, de una ciencia que maneja por su propia naturaleza muchos datos y tablas
procedentes de la experimentación y de la observación.
CONTENIDOS:
1.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Medidas de posición: Media aritmética. Mediana. Moda. Cuartiles, deciles y percentiles.
Medidas de dispersión: Rango. Rango intercuartílico. Rango semiintercuartílico.
Varianza. Desviación típica. Coeficiente de variación de Pearson. Momentos.
Diagramas de caja. Medidas de forma: coeficientes de asimetría y curtosis.
2.- REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
Variable bidimensional. Diagrama de dispersión. Distribuciones marginales.
Distribuciones condicionadas. Regresión o ajuste. Regresión lineal mínimo-cuadrática.
Regresión parabólica. Regresión potencial. Regresión exponencial. Correlación.
Coeficiente de correlación lineal.
3.- PROBABILIDAD
Experimentos aleatorios. Espacio muestral. Suceso aleatorio. Clases de sucesos.
Operaciones con sucesos. Leyes de Morgan. Experimento compuesto. Resumen de
combinatoria. Definiciones de probabilidad. Probabilidad condicionada. Sucesos
dependientes e independientes. Probabilidad compuesta. Teorema de la probabilidad
total.
Teorema
de
Bayes.
4.- DISTRIBUCIONES DISCRETAS
Definición de variable aleatoria. Función de probabilidad. Función de distribución.
Variable aleatoria discreta. Media. Varianza. Desviación típica. Principales
distribuciones de variable aleatoria discreta: Distribución binomial, distribución de
Poisson. Aproximación de una distribución binomial por medio de una de Poisson.
5.- DISTRIBUCIONES CONTINUAS
Variable aleatoria continua. Media, esperanza matemática o valor esperado. Varianza.
Desviación típica. Distribución normal. Uso de la tabla de la distribución normal.
Aproximación de una distribución binomial por medio de una normal. Aproximación de
una distribución de Poisson por medio de una normal. Distribución t de Student.
Distribución ji-cuadrado. Distribución F de Fisher-Snedecor. Uso de las tablas.
6.- ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALO
Población y muestra. Muestreo. Estadísticos. Media muestral. Distribución de medias
muestrales. Distribución muestral de varianzas. Distribución de la diferencia de medias
en el muestreo. Estimación puntual. Estimadores puntuales más usuales. Estimación por
intervalos de confianza. Intervalo de confianza para la media de una distribución
normal. Intervalo de confianza para la proporción. Intervalo de confianza para la
varianza de una población normal. Intervalo de confianza para la diferencia de
proporciones. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas. Intervalo de
confianza para la diferencia de medias de poblaciones normales independientes.
Intervalo de confianza para la diferencia de medias, datos emparejados. Determinación
del
tamaño
de
la
muestra.
7.- CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Contraste de hipótesis. Hipótesis estadísticas. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.
Error de tipo I y de tipo II. Nivel de significación. Potencia de un contraste. Región
crítica y región de aceptación. P- valor de un contraste. Contraste para la media.
Contraste para la proporción. Contraste para la varianza. Contraste para la diferencia de
proporciones. Contraste para el cociente de varianzas. Contrastes para la diferencia de
medias de poblaciones normales independientes.
PRÁCTICAS: tendrán lugar en 8 sesiones de dos horas cada una, en horario de mañana
(consultar web de CC. Ambientales), a partir del 8 de Abril.
1. Iniciación al manejo del paquete estadístico Statgraphics.
2. Estadística descriptiva.
3. Regresión y correlación.
4. Distribuciones discretas.
5. Distribuciones continuas.
6. Distribuciones de muestreo.
7. Intervalos de confianza.
8. Contrastes de Hipótesis.
EVALUACIÓN: La calificación final de la asignatura vendrá dada por la nota obtenida
en una prueba teórica con cuestiones y ejercicios (60%) y otra de índole práctico con el
paquete estadístico Statgraphics (40%).
BIBLIOGRAFÍA:
Teoría:
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Canavos, G. C. (1993): Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos.
McGraw-Hill, Madrid. (Biblioteca de Ciencias, Politécnico)
Milton, J.S. (2001): Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. 3ª Edición.
Interamericana. McGraw-Hill, Madrid. (Biblioteca de Ciencias)
Triola, M.F. (1999): Estadística Elemental. Ed. Prentice Hall (Politécnico)
Problemas:


Quesada, V., Isidoro A., López L.A. (1991): Curso y ejercicios de Estadística.
Alhambra Universidad, Madrid (Es un libro de teoría, pero con muchos
problemas resueltos; Biblioteca del Politécnico).
Casas Sánchez, J.M., Pérez, C., Rivera L.F., Zamora A.I. (1998): Problemas de
Estadística. Ed. Pirámide (Politécnico).
Ampliación:
Peña, D. (1991): Estadística. Modelos y Métodos 1. Fundamentos. Alianza Universidad
Textos. Madrid. (Politécnico)
Statgraphics:
Llovet J., Delgado D. y Martínez J. (2000), Guía Práctica para usuarios. Statgraphics
Plus 4.1. Anaya. (Politécnico)