Docencia curso 2019-2020

Análisis Exploratorio de Datos y Bases de Datos

Guía docente

En el siguiente enlace puedes acceder a la guía docente de Análisis Exploratorio de Datos para el curso 2019-20.

Leer guía docente.

Libro de referencia del curso

Para explicar el contenido de estadística de AED (temas 1 y 6) sigo el manual: Esteban García, J. et al. Estadística descriptiva y nociones de probabilidad (ver referencias básicas en la guia docente). Las presentaciones que utilizo en clase también están basadas en este libro.

Importante: Podéis encontrar tres portadas diferentes para el libro (ver imagen), pero todas son del mismo libro (la portada depende del año de revisión del libro).

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Instalación de R y RStudio

A lo largo del curso realizaremos algunas prácticas con R (que es un programa libre, totalmente gratuito, de análisis estadístico). Por tanto, es IMPRESCINDIBLE que os instaléis R y RStudio (la interfaz que utilizaremos para trabajar) en vuestros ordenadores personales. OS RECOMIENDO QUE VENGÁIS A CLASE DE PRÁCTICAS CON VUESTROS ORDENADORES. Aquí tenéis una breve guía sobre como instalar R y RStudio.

GUIA PARA LA INSTALACIÓN DE R Y RSTUDIO.

Presentaciones

Aquí encontraréis las presentaciones que utilizo en clase. Son sólo un resumen; por tanto, os recomiendo trabajar el manual del curso o cualquier otro manual de las referencias básicas que aparecen en la guía docente.
WARNING: El contenido de los materiales correspondientes a los temas es dinámico, los cambios son frecuentes.

• Tema 1. Introducción al Análisis Exploratorio de Datos.
  • Introducción.
    
  • Tipos de variables. Escalas.
    
  • Distribuciones de frecuencias unidimensionales. Tabulación de datos.
    
  • Resúmenes estadísticos: tendencia, dispersión y forma.
    
  • Detección de valores anómalos y ausentes. Visualización.
    
• Tema 2. R para el análisis estadístico de datos. Introducción.
  • Tipos de datos en R.
    
  • Vectores, matrices, listas y dataframes.
    
  • Funciones de la familia apply.
    
• Tema 3. Acceso, limpieza y depuración de datos.
  • Fichero de texto: csv, txt.
    
  • Formatos propietarios: Excel, SPSS, Stata, etc.
    
  • Formatos de R: RData, rds.
    
  • Acceso a datos a través de API, datos no estructurados, etc.
    
  • Data cleaning: el proceso de limpieza y depuración de datos.
    
• Tema 4. Iniciación a la visualización de datos.
  • Histograma.
    
  • Diagrama de barras.
    
  • Diagrama de caja (boxplot).
    
  • Gráficos de líneas.
    
• Tema 5. Transformando los datos.
  • ¿Qué son datos tidy?.
    
  • Reshaping los datos: como pasas de formato ancho a formato long y al contrario.
    • gather()
    • spread()
    • separate()
    • unite()
• Tema 6. Análisis de datos multidimensionales.
  • Tablas de frecuencias conjuntas y marginales.
    
  • Vector de medidas centrales y matriz de varainzas-covarianzas.
    
  • Relación entre variables (covarianza, correlación, etc.).
    
  • Regresión y predicción.
    
  • Valores ausentes e imputación.
    
• Tema 7. Data wrangling: Manejando/gestionando los datos.
  • Gramática para el manejo de datos con R: el paquete dplyr.
    • select()
      
    • filter()
      
    • group_by()
      
    • summarize()
      
    • arrange()
      
    • mutate()
      
  • Unir/fusionar bases de datos:
    • Ideal: r_bind() y c_bind()
    • Mutating joins: inner_join(), left_join(), right_join(), full_join()
    • Filtering joins: semi_join(), anti_join()
    • Set operations: intersect(), union_all(), setdiff(), setequal()
      
      
      

Introducció a la Inferència Estadística (en valencià)

Guia docent

En el següent enllaç pots accedir a la guia docent de Introducció a la Inferència Estadística oer al curs 2019-20.

Llegir la guia docent.

Llibre de referència

• Teoria: ESTEBAN, J. y otros (2018). Inferencia Estadística. 2a Edición revisada. Garceta, Madrid.

• Pràctiques: MURGUI, J.S. y otros (2002). Ejercicios de Estadística. Economía y Ciencias Sociales. Valencia: Tirant lo Blanch.

Materials

Transparències, problemes, etc. estaran disponibles en l’aula virtual.

Postgrados (Títulos propios UVEG)

Master en Gestión Integral para Establecimientos Sanitarios Ópticos

• Técnicas Cuantitativas Aplicadas a la Gestión de Establecimientos Ópticos

Master en Gestión de la Opinión Pública

• Análisis de Datos y Evaluación de la Información
• Tratamiento Avanzado de la Información

Tutorías

Las tutorías del primer semestre del curso 2019-2020 son:

• Miércoles de 10:30 a 12:00 horas
  
• Miércoles de 16:00 a 17:30 horas

Despacho: 2F05

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Vicente Coll Serrano. Facultad de Economía. Universidad de Valencia.