El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 8 (Análisis inferencial de datos categóricos) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
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Contrates de hipótesis para parámetros poblacionales con SPSS
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 7 (Contrastes de hipótesis para parámetros poblacionales) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
Ejercicio sobre intervalos de confianza
Os adjunto un ejemplo de cálculo de intervalo de confianza, en el que se incluyen los distintos pasos a seguir para llegar a la solución. Os puede servir de ayuda a la hora de realizar la práctica relativa al tema 6.
Estimación de parámetros poblacionales con SPSS (Intervalos de confianza)
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el tema 6 (Estimación de parámetros poblacionales) para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
Modelos de distribución discretos y continuos con R y SPSS
El siguiente vídeo resume algunas de las opciones del SPSS y de R que se van a utilizar en el tema de Modelos de distribuciones discretos y continuos para realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.
A la hora de entender el cálculo de probabilidades en variables aleatorias continuas, es útil conocer la forma que tiene la función de densidad. Tal y como se desprende del vídeo, con R podemos ver la forma de dicha función para variables aleatorias continuas tales como la Normal, t de Student, F de Snedecor, Ji-cuadrado, etc. Para otras funciones de densidad relativas a los ejercicios iniciales sobre variables aleatorias continuas podemos usar, por ejemplo, fooplot, una herramienta on-line que permite representar gráficamente funciones.
R y R-Commander
Aunque generalmente utilizaremos el SPSS, también se irán introduciendo algunos procedimientos estadísticos con el software R.
R es un lenguaje de programación y un entorno para análisis estadístico y la realización de gráficos. Debido a su naturaleza es fácilmente adaptable a una gran variedad de tareas. Fue inicialmente escrito por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en Nueva Zelanda. R actualmente es el resultado de un esfuerzo de colaboración de personas del todo el mundo. Desde mediados de 1997 se formó lo que se conoce como núcleo de desarrollo de R, que actualmente es el que tiene la posibilidad de modificación directa del código fuente. R abarca una amplia gama de técnicas estadísticas que van desde los modelos lineales a las más modernas técnicas de clasificación pasando por los test clásicos. El código de R está disponible como software libre bajo las condiciones de la licencia GNU-GPL. Además está disponible precompilado para una multitud de plataformas. La página principal del proyecto es http://www.r-project.org.
El software libre R con el entorno gráfico R-Commander (Rcmdr) se puede obtener en la siguiente dirección (para windows): http://cran.es.r-project.org/bin/windows/base/release.htm
Luego se procede con la ejecución, siguiendo las instrucciones. Para la instalación de Rcmdr, se arranca R desde Inicio → Todos los programas → R. A continuación, Paquetes → Instalar Paquete(s) y elegido el mirror desde el cual se quiere instalar el paquete, por ejemplo Spain (Madrid), se selecciona Rcmdr.
Harán falta más paquetes para la instalación completa de Rcmdr, pero se instalarán automáticamente la primera vez que se ejecute.
Si se cierra Rcmdr (sin cerrar R), para volver a cargarlo se debe ejecutar la instrucción Commander().
Instrucciones más detalladas y actualizadas pueden encontrarse en http://knuth.uca.es/R en la sección R Wiki. Además, existen multitud de documentos que ilustran sobre el manejo de R. En particular, el siguiente libro, accesible on-line explica como utilizar R y R-Commander en Estadística básica y la forma de instalarlo tanto sobre Windows como sobre GNU/LINUX: http://knuth.uca.es/moodle/course/view.php?id=37