Ramón Giraldo H MSc. Estadística. Profesor Universidad Nacional Curso: Aplicación de técnicas de modelación para el estudio de ecosistemas marinos. Módulo: Herramientas estadísticas. Ramón Giraldo H MSc. Estadística. Profesor Universidad Nacional

Tipos de Datos Cualitativos: Escalas Nominal y Ordinal Cuantitativos Escala de Intervalo y de Razón

Análisis Exploratorio Localización: Media, Mediana, Cuartíles Variabilidad: Desviación estándar (DE), error estándar (EE), CV. Forma: Histogramas, Diagramas de Caja, Tallos y Hojas. Estacionariedad: Dispersogramas, Magnitudes relativas.

Ejemplos Medidas Fisicoquímicas en la CGSM Temperatura en la estación La Ye.

Inferencia Parámetros Estadísticas Muestrales Distribución Muestral Estimación y Pruebas de Hipótesis (media(s), varianza(s), proporcion(es), coeficientes, distribucion(es))

Inferencia sobre la Media Variable Aleatoria T Distribución t-Student con (n-1) grados de libertad

Pregunta Cuál es el nivel medio de la variable ? ESTIMACION El nivel medio de la variable ha cambiado? PRUEBA DE HIPOTESIS

I.C. Para la media Muestras Intervalos Población

P.H. Para la media Muestras P-Valor Población

Pruebas Frecuentes Media(s): Pruebas T, Anovas Varianza(s):Pruebas Ji-Cuadrado y F Proporciones: Prueba Normal Coeficientes (correlación, regresión): Normal y T Ajuste a distribuciones: K-S, S-W

Relaciones Entre Variables Independientes Respuesta Cuantitativas Cualitativas Cuantitativa Regresión: Simple, Múltiple ANOVAS Cualitativa M.L.G., Regresión Logit T. de Cont. Modelo Log-Lineal

Regresión Relación entre una variable cuantitativa dependiente y una o varias variables cuantitativas independientes Parámetros Estimadores. MCO Estimación por Intervalos (basada en la distribuciónT) Pruebas de Hipótesis (basadas en la distribución F)

ANOVA Comparación de más de dos poblaciones (tratamientos) en términos de las medias La realización de la prueba de hipótesis se hace a través de la dist. F.

Tablas de Contingencia Se prueban hipótesis de independencia entre dos o más variables cualitativas. Para llevar a cabo las pruebas se usan distribuciones ji-cuadrado.

Métodos Multivariados Componentes principales Correlación canónica Correspondencias (simples y múltiples) Clasificación Discriminante

Modelos Datos Autocorrelacionados Datos Longitudinales (pocos datos a través del tiempo): Comparar grupos. Series de Tiempo (muchos datos a través del tiempo): Pronosticar Geoestadística (datos medidos en una región): predecir

Series de Tiempo Construir un modelo para pronosticar Modelos empleados: Suavizamiento, ARIMA, no lineales.

Geoestadística Predicción de valores en sitios de una región no observados con base en los datos observados de la misma variable Método de predicción: Kriging