Aquí os dejo una nueva aplicación on-line, en este caso para practicar las propiedades de la probabilidad. Pincha en la imagen de la entrada o en el siguiente enlace si quieres acceder a ella:
Con el fin de ayudar a entender los pasos de los problemas propuestos sobre muestreos sistemáticos, os dejo una aplicación on-line para que se pueda simular dicho muestreo paso por paso tal y como lo planteamos al hacer los problemas a mano. Si quieres ver todas las aplicaciones on-line publicadas hasta el momento puedes hacerlo desde aquí.
El diseño de la página ha sido realizado por Fernando Meneses, estudiante de Ingeniería Multimedia que ha participado también en la realización de alguna de dichas aplicaciones y que amablemente me ha permitido usar dicho diseño para publicarlas. Pincha en la imagen de la entrada o en el siguiente enlace si quieres acceder a ella:
Aplicación sobre muestreo sistemático
El tema se estadística descriptiva se da totalmente en el laboratorio de prácticas de forma interactiva usando, entre otros recurso estadísticos, el SPSS. El alumnado dispone de un guión de teoría, unas diapositivas para la parte práctica con el SPSS y el correspondiente tema on-line de la asignatura para su consulta a la hora de hacer la práctica propuesta. Aquí os dejo el guión que se utiliza en clase de prácticas para explicar la parte teórica del tema 3 de la asignatura.
Recordad que un guión no son unos apuntes.
Y si lo que quieres consultar son las diapositivas prácticas accede aquí para ver el vídeo.
Con ayuda de los diagramas de Venn podemos dar los primeros pasos para la comprensión del cálculo de probabilidades de distintos sucesos de un espacio muestral. El siguiente geogebra se ha realizado con dicho propósito. En él trabajaremos en términos de porcentajes y en caso de querer calcular probabilidades sólo habrá que dividir entre cien los resultados obtenidos. Para trabajar estos conceptos se puede proponer un ejercicio similar al siguiente.
En una ciudad se publican 3 revistas sobre tecnología y videojuegos A, B y C. Mediante una encuesta se estima que el 30% lee la revista A el 20% la revista B, el 15% lee la C, el 10% lee A y B, el 6% lee A y C, el 5% lee B y C, y el 3% lee las tres revistas.
En primer lugar introduciremos los datos que nos dan en el ejercicio tal y como aparece en el Geogebra al que puedes acceder pinchando en la imagen y obtendremos interactivamente los distintos valores del diagrama de Venn:
Una vez se tienen los datos en el diagrama de Venn y se entiende su significado será muy fácil contestar las preguntas propuestas:
a) ¿Qué porcentaje lee al menos dos revistas? 7+3+3+2=15%
b) ¿Qué porcentaje lee solo una revista? 17+8+7=32%
c) ¿Qué porcentaje no lee ninguna revista? 53%
d) ¿Qué porcentaje lee A pero no B? 17+3=20%
Con ayuda de dicho geogebra puedes realizar ejercicios similares al anterior. Os propongo aquí uno para practicar, recuerda que cuando hablamos de probabilidades habrá que pasar los resultados obtenidos con el Geogebra a tanto por uno dividiendo entre 100.
Mediante una encuesta realizada a jovenes para analizar sus preferencias en juegos on-line se ha estimado que el 80% juega al League of Legends (LOL), el 55% juega al World of Warcraft (WoW) y el 35% juega a Minecraft (Min), el 45 % juega al LOL y al WoW, el 30 % juega al LOL y al Min, el 18% juega al WoW y al Min, y el 15% juega a los tres.
Extrapolando los resultados a la población, si se elige un joven al azar calcula:
¿Qué porcentaje de jóvenes juega al LOL pero no al Minecraft?
¿Qué porcentaje de jóvenes juega al Minecraft pero no a al LOL?
Si quieres ver los geogebras que se van publicando en el blog pincha aquí.
Aquí os dejo el guión que se utiliza en clase para explicar el tema 4 de la asignatura. Recordad que un guión no son unos apuntes.
Y si quieres ver en el blog todos los guiones que se van publicando puedes hacerlo desde aquí.
Hoy he estado probando SlideShare con el fin de compartir en el blog parte del material de la asignatura que el alumnado tiene disponible en el Campus Virtual. Aquí os dejo el guión que se utiliza en clase para explicar el tema 2 de la asignatura. Este guión se complementa con la explicación en el aula de la profesora y la realización de ejercicios complementarios así como con el libro on-line de la asignatura. Recordad que un guión no son unos apuntes.
El INE ha publicado los resultados de la Encuesta de Estructura Salarial 2010 (EES-10). Esta es una investigación sobre la estructura y distribución de los salarios de periodicidad cuatrienal, que se realiza en todos los Estados miembros de la Unión Europea (UE). Resumimos algunos de los resultados:
Los principales resultados se pueden descargar aquí y si lo que quieres es investigar un poco y analizar más datos puedes acceder a los resultados detallados.
Con Web Equation podemos escribir una expresión matemática a mano (con el ratón si estamos en un ordenador o simplemente con el dedo en una tablet) y te la reconoce dando el código latex y MathML, además a través de “compute with WolframAlpha” podremos resolver esa integral, derivada, ecuación, etc. que habíamos escrito previamente a mano.
Os muestro aquí un ejemplo con una integral definida.
Y a continuación los cálculos que realiza WolframAlpha.
Aquí os dejo un vídeo realizado en la asignatura sobre la media, mediana y moda en el que el Señor Angulo va a ver al director de la empresa en la que trabaja porque cree que le ha engañado a la hora de explicarle las condiciones económicas del puesto en el que ha sido contratado. No te lo pierdas, te ayudará a entender la diferencia entre estos tres conceptos.
Si quieres ver otros vídeos publicados en el blog pincha aquí.
¿Te atreves con el siguiente ejercicio?:
¿Cuántos números no negativos de seis cifras tienen al menos una cifra par?
Ayúdate de la siguiente actividad tipo test para ver si sabes plantear este tipo de problemas.
Hay preguntas de respuesta única y de respuesta múltiple:
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Stat Trek es un sitio web que proporciona herramientas on-line para ayudar a resolver problemas de estadística. Está bastante bien y ayuda a entender los conceptos. En esta asignatura lo utilizaremos especialmente en el tema de probabilidad y análisis combinatorio, pero puede servir para el cálculo de probabilidades en el tema de modelos de distribuciones discretos y continuos o incluso para simular muestreos aleatorios.
Comprueba qué base tienes para seguir la asignatura de Estadística de Ingeniería Multimedia. Es un juego con preguntas muy sencillas preparado en la asignatura para que analicéis qué hay que repasar de vuestros estudios preuniversitarios … ¿Cuántos puntos has conseguido y porcentaje de acierto? Si no llegas al 50% tendrás que ponerte las pilas …
INTRODUCCIÓN AL MUESTREO Y SISTEMAS DE MEDICIÓN DE AUDIENCIAS
Ejercicio 2.1: Clasifica las siguientes variables.
Ejercicio 2.2: Una gran multinacional ha solicitado a su departamento de informática que realice una aplicación que permita gestionar on-line las ventas de sus comerciales. Para hacer las primeras comprobaciones deciden elegir 5 comerciales mediante un muestreo aleatorio. Para ello disponen de un fichero con 750 filas donde en la primera fila aparecen los campos que definen cada uno de los datos tomados a los comerciales (DNI, apellidos, nombre, etc.) seguido del resto de filas con los datos concretos de cada uno de los comerciales.
Ejercicio 2.3: En una de las líneas de producción de una empresa se producen piezas electrónicas que luego se empaquetan en bolsas que contienen cada una de ellas 500 piezas. Posteriormente las bolsas se introducen en contenedores con capacidad para 50 bolsas. El inspector del control de calidad de la empresa quiere analizar el funcionamiento de dicha línea de producción. Esto es importante para la empresa porque cualquier desviación en las medidas de las piezas producidas supondría grandes pérdidas para la empresa. Explica cuál es el muestreo aleatorio más apropiado para realizar este control de calidad una vez llenados los contenedores y explica qué pasos podría seguir para realizar dicho muestreo si se desea extraer una muestra de 1000 piezas. Ejercicio 2.4: Una gran multinacional ha solicitado a su departamento de informática que realice una aplicación que permita gestionar on-line las ventas de sus comerciales. Para hacer las primeras comprobaciones deciden elegir una muestra aleatoria de 9 comerciales. Para ello disponen de un fichero con 965 filas en el que en las ocho primeras filas aparece una cabecera, en la novena los campos que definen cada uno de los datos tomados a los comerciales (Zona, DNI, apellidos, nombre, etc.) seguido del resto de filas con los datos concretos de cada uno de los comerciales. Estos datos se han ordenado por Zona (zona A, zona B) y las 340 últimas filas muestran los datos de los comerciales de la zona B. Si se realiza un muestreo estratificado, indica el número de comerciales que debe coger de cada zona. Posteriormente simula un muestreo sistemático en cada zona e índica en qué filas aparecerán los datos de los comerciales que van a formar parte de la muestra. Ejercicio 2.5: Se sabe que en cierta ciudad hay 1761 hoteles distribuidos de la siguiente forma atendiendo a la categoría: 225 de 5 estrellas, 356 de 4 estrellas, 329 de 3 estrellas, 404 de 2 estrellas y 447 de una estrella. Se desea extraer una muestra aleatoria de tamaño 430 para analizar la política de los hoteles respecto al servicio de acceso a Internet. Explica qué tipo de muestreo es el más apropiado y explica todo el proceso a realizar dando los tamaños muestrales correspondientes. Ejercicio 2.6: Un centro comercial acaba de recibir dos pedidos de sintonizadores TDT para ponerlos a la venta entre sus clientes, uno de la empresa A y otro de la empresa B. Los sintonizadores de la empresa A vienen numerados con códigos desde el 2324 al 4500 y los de la empresa B del 995 al 3416. El gerente de dicho centro está preocupado por la calidad de dichos sintonizadores y decide obtener una muestra de 7 aparatos y someterlos a varias pruebas. Simula, paso por paso y de forma razonada, un muestreo estratificado para obtener dicha muestra, utilizando en cada uno de los estratos un muestreo aleatorio sistemático. Indica para cada elemento obtenido en la muestra, qué código tiene y de qué empresa es. Ejercicio 2.7: Se desea conocer la política de las tiendas de informática de una gran ciudad respecto al uso de software pirata. Para ello una cadena de televisión pretende hacer un estudio exhaustivo con cámara oculta en una muestra aleatoria de dichas tiendas. Se dispone de un fichero con todas las tiendas de la ciudad por localización geográfica. Propón de forma razonada un método de muestreo apropiado. Ejercicio 2.8: Haz una pequeña investigación para ampliar los tipos de muestreo dados en clase y explica en qué consiste y de qué tipo es el muestreo bola de nieve. Explica algunos de los motivos por los que se usa este muestreo y si los resultados obtenidos a través del mismo son extrapolables a la población total. Incluye las referencias utilizadas en el desarrollo de este ejercicio. Ejercicio 2.9: Haz una pequeña investigación para ampliar la información dada en clase y explica en qué consisten los sistemas de medición de audiencias en Internet mediante análisis de logs y mediante análisis de tags, indicando algunas de las ventajas e inconvenientes de los mismos. Incluye las referencias utilizadas en el desarrollo de este ejercicio. Ejercicio 2.10: Realiza las siguientes cuestiones.
Ejercicio 2.11: En un municipio de 397 personas se desea obtener una muestra de 17 personas mediante muestreo aleatorio sistemático. Describe el proceso y simula dicha muestra sistemática. Ejercicio 2.12: Una gran empresa ha solicitado a su departamento de informática que realice una aplicación que permita gestionar on-line las ventas en todas sus tiendas. Para hacer las primeras comprobaciones deciden elegir 7 tiendas. Para ello disponen de un fichero con 1520 filas en el que en las 3 primeras filas aparece una cabecera y en la cuarta los campos que definen cada uno de los datos tomados de cada tienda (Dirección postal, Nombre del gerente, etc.). A continuación están el resto de filas con los datos concretos de cada una de las tiendas. Simula de forma razonada un muestreo sistemático e indica en qué filas aparecerán los datos de las tiendas que van a formar parte de la muestra. Ejercicio 2.13: Explica los siguientes conceptos indicando además en qué contexto aparecen y poniendo un ejemplo ilustrativo en cada caso: Difusión, tirada, rating, share, metodología user centric. Ejercicio 2.14: Una gran empresa ha solicitado a su departamento de informática que realice una aplicación que permita gestionar on-line las ventas en todas sus tiendas. Para hacer las primeras comprobaciones deciden elegir 4 tiendas. Para ello disponen de un fichero con 1230 filas en el que en las seis primeras filas aparece una cabecera y en la séptima los campos que definen cada uno de los datos tomados de cada tienda (Dirección postal, nombre del gerente, etc.). A continuación están el resto de filas con los datos concretos de cada una de las tiendas. Simula de forma razonada un muestreo aleatorio simple e indica en qué filas aparecerán los datos de las tiendas que van a formar parte de la muestra. Ejercicio 2.15: Un centro comercial acaba de recibir un pedido de sintonizadores TDT para ponerlos a la venta entre sus clientes. Dichos sintonizadores vienen numerados con códigos desde el 3456 al 4795. El gerente de dicho centro está preocupado por la calidad de dichos sintonizadores y decide obtener una muestra sistemática de 6 aparatos y someterlos a varias pruebas. Ayúdale a obtener la muestra. Ejercicio 2.16: Una compañía de alquiler de automóviles desea estimar el kilometraje promedio de su flota. Cuenta con 10000 automóviles. De estos, 2000 son automóviles grandes, 3500 medianos, 2000 pequeños y 2500 compactos. Después de analizar los errores potenciales involucrados en el muestreo, la compañía decidió que el tamaño de la muestra fuera de 1200. También decidió hacer una estratificación según los tamaños de los automóviles. Explica cuántos automóviles se deben muestrear en cada categoría. Ejercicio 2.17: Una gran compañía ha hecho una compra de 31800 ordenadores portátiles, para sus trabajadores, a dos empresas (A y B). De la empresa A compró 12300 portátiles y de la empresa B compró el resto. El director de la compañía desea realizar un control de calidad sobre 300 de esos portátiles. Explica qué tipo de muestreo es el más apropiado y explica todo el proceso a realizar dando los tamaños muestrales correspondientes. Ejercicio 2.18: Explica en qué consiste la recogida de datos por registros. Indica algún ejemplo que ilustre tu explicación. Ejercicio 2.19: Explica en qué consiste la recogida de datos por observación. Indica varios ejemplos que ilustre tu explicación. Ejercicio 2.20: Explica, según lo tratado en teoría, las posibles ventajas de estudiar una población a partir de muestras. Da además para cada una de dichas ventajas un ejemplo explicativo. Ejercicio 2.21: Comprueba que tienes claros algunos conceptos básicos del tema con el siguiente juego y anota tu puntuación: https://blogs.ua.es/violeta/2011/11/02/sencillo-videojuego-estadisticaim-introduccion-al-muestreo/ |
A continuación se incluyen algunos recursos multimedia que pueden ser útiles a la hora de generar contenidos educativos. Algunos de ellos han sido utilizados en este blog.
Uso didactico del Powerpoint y más
PowerPoint Games and Game Templates
Technology-based Learning Activities Master Hyperlink List & Examples
Unas diapositivas para reflexionar sobre las nuevas tecnologías desde la perspectiva de género. Y os preguntaréis qué tendrá esto que ver con la Estadística y la Ingeniería Multimedia … pues dale un vistazo a las diapositivas y lo sabrás.
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