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

2 Tipos de Datos Cualitativos: Escalas Nominal y Ordinal CuantitativosEscala de Intervalo y de Razón

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

4 Ejemplos Medidas Fisicoquímicas en la CGSMTemperatura en la estación La Ye.

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

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

7 Pregunta Cuál es el nivel medio de la variable ? ESTIMACIONEl nivel medio de la variable ha cambiado? PRUEBA DE HIPOTESIS

8 I.C. Para la media Muestras Intervalos Población

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

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

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

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

13 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.

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

15 Métodos MultivariadosComponentes principales Correlación canónica Correspondencias (simples y múltiples) Clasificación Discriminante

16 Modelos Datos AutocorrelacionadosDatos 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

17 Series de Tiempo Construir un modelo para pronosticarModelos empleados: Suavizamiento, ARIMA, no lineales.

18 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