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.
En el siguiente enlace encontraréis otro geogebra de Manuel Sada. Esta vez está dedicado a la distribución binomial, el cálculo de la función de cuantía y conceptos relacionados.
Distribución Binomial B(n,p) y cálculo de probabilidades en dicha variable aleatoria discreta.
En los siguientes enlaces se puede acceder a varios geogebras realizados por Manuel Sada que nos permiten entender mejor en qué consiste la distribución Normal y el cálculo de probabilidades en la misma. Como ya sabéis, GeoGebra es un software libre de matemáticas, escrito en Java, para educación en todos sus niveles disponible en múltiples plataformas. Reúne dinámicamente, aritmética, geometría, álgebra y cálculo en un único conjunto tan sencillo a nivel operativo como potente. Ofrece representaciones diversas de los objetos desde cada una de sus posibles perspectivas: vistas gráficas, algebraicas, estadísticas y de organización en organización en tablas y planillas y hojas de datos dinámicamente vinculadas.
Cálculo de probabilidades en una N(0,1) del tipo P(Z<k)=P(Z≤k)
Cálculo de probabilidades en una N(μ,σ) del tipo P(X<k)=P(X≤k)
Cálculo de probabilidades en una N(0,1) del tipo P(a<Z<b)
Uno de los aspectos que serán de especial relevancia para la comprensión del resto de temas de la asignatura es saber calcular percentiles en distintas distribuciones y entender su significado. El siguiente geogebra realizado por José Álvarez nos lo muestra gráficamente para el caso de la N(0,1).
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.
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
PSPP es un una aplicación de software libre para el análisis de datos. Se presenta en modo gráfico y está escrita en el lenguaje de programación C. Su apariencia es similar al software propietario SPSS, de hecho pretende ser su sustitución en versión libre, aunque por el momento dispone de menos funcionalidades que el SPSS. Con PSPP se pueden tratar ficheros de datos creados con SPSS sin ningún problema.
En el siguiente enlace podéis acceder a la web del producto: http://www.gnu.org/software/pspp/ y descargarlo.