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
Biología
- 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.
Matemáticas
- 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.
Nutrición Humana y Dietética
- 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.