Materiales docentes

Datos para las clases

Rdatasets enlaza a más de mil conjuntos de datos incluidos en los paquetes de R
Tidytuesday es un proyecto semanal para practicar ordenación y visualización de datos. Cada martes se publica un nuevo dataset
Universidata, portal de datos abiertos sobre educación superior
Conjuntos de datos utilizados en el libro Agresti (2002). An introduction to categorical data analysis. Wiley
La página de datos del profesor Larry Winner, clasificados según técnicas estadísticas
Repositorio de series temporales de Monash University. Un artículo de presentación de esta base de datos se puede encontrar aquí

Estadística (2º de Grado en Biología): estadística descriptiva, probabilidad básica, estimación puntual, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis.
Análisis de datos (2º de Grado en Biología): diseño de experimentos, regresión lineal simple y múltiple, regresión logística.
Análisis de datos (4º de Licenciatura en Biología): descripción de datos multivariantes, análisis discriminante, análisis de conglomerados (clusters), componentes principales y análisis factorial.

Estadística aplicada (2º de Grado en Bioquímica): R y tidyverse, estadística descriptiva, probabilidad básica, estimación puntual, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis.

Probabilidad II (3º de Grado en Matemáticas): espacios de probabilidad, independencia, esperanza, esperanza condicionada, LGN, TCL.
Estadística I (3º de Grado en Matemáticas): descripción de datos, muestreo aleatorio, estimación puntual, intervalos de confianza, contraste de hipótesis.
Estadística II (4º de Grado en Matemáticas): normal multivariante, contrastes no paramétricos, regresión lineal, clasificación y regresión logística.
Investigación Operativa (4º de Grado en Matemáticas): convexidad, optimización lineal y convexa, dualidad y multiplicadores de Karush-Kuhn-Tucker.

Estadística Aplicada (1º del Grado en Nutrición Humana y Dietética): descripción de datos, nociones elementales de inferencia, contrastes de hipótesis, regresión simple, ANOVA, jamovi.
Estadística Aplicada (2º de la Diplomatura en Nutrición Humana y Dietética): descripción de datos, nociones elementales de inferencia, contrastes de hipótesis, regresión simple.