1. Computación Estadística y Estadística Computacional. Evolución histórica.
2. Lenguajes de programación: Visual Basic.
3. Metodología del Análisis Estadístico Computacional con SPSS.
4. Metodología del Análisis Estadístico Computacional con los entornos de análisis y
programación estadística R y S+.
5. Casos prácticos: análisis estadístico de datos reales. Comparación de software.
6. Resolución práctica de problemas clásicos de la Estadística con R y S+.
• Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza paramétricos y no
paramétricos.
• Análisis de Regresión: estimación paramétrica.
• Estimación no paramétrica de curvas notables: regresión y densidad.
• Métodos multivariantes.
Biblio:
1. Arriaza Gómez, J., Fernández Palacín, F., López Sánchez, M.A., Muñoz
Márquez, M., Pérez Plaza, S. y Sánchez Nava, S. (2008). Estadística Básica
con R y R-Commander. Disponible libremente on-line
(http://knuth.uca.es/ebrcmdr).
2. Ceballos, F.J. (1996). Enciclopedia de Visual Basic. Ed. Rama
3. Crawley, M.J. (2007). The R book. John Wiley & Sons Inc.
4. Faraway, J.J. (2002). Practical Regression and Anova using R. Ed. el autor.
5. Gentle, J.E. (2002). Elements of Computational Statistics. Springer-Verlag,
New York, Inc.
6. Harriger, A.R., Lisack, S.K., Gotwals, J.K., y Lutes, K.D. (2004). Introduction to
computer programming with Visual Basic 6. A Problem-Solving Approach.
Series in Programming and Development. E&T.
7. Lizasoan, L. y Joaristi, L. (1999). SPSS para Windows. Ed. Rama
8. Pérez, C. (2004). Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones
con SPSS. Ed. Pearson.Prentice Hall.
9. Pérez, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Ed. Prentice.
10. Spector, P. (2008). Data Manipulation with R. Springer Science+Business
Media, LLC.
11. Visual Basic. Manual del usuario.
12. SPSS para Windows. Manual del usuario.
2. Lenguajes de programación: Visual Basic.
3. Metodología del Análisis Estadístico Computacional con SPSS.
4. Metodología del Análisis Estadístico Computacional con los entornos de análisis y
programación estadística R y S+.
5. Casos prácticos: análisis estadístico de datos reales. Comparación de software.
6. Resolución práctica de problemas clásicos de la Estadística con R y S+.
• Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza paramétricos y no
paramétricos.
• Análisis de Regresión: estimación paramétrica.
• Estimación no paramétrica de curvas notables: regresión y densidad.
• Métodos multivariantes.
Biblio:
1. Arriaza Gómez, J., Fernández Palacín, F., López Sánchez, M.A., Muñoz
Márquez, M., Pérez Plaza, S. y Sánchez Nava, S. (2008). Estadística Básica
con R y R-Commander. Disponible libremente on-line
(http://knuth.uca.es/ebrcmdr).
2. Ceballos, F.J. (1996). Enciclopedia de Visual Basic. Ed. Rama
3. Crawley, M.J. (2007). The R book. John Wiley & Sons Inc.
4. Faraway, J.J. (2002). Practical Regression and Anova using R. Ed. el autor.
5. Gentle, J.E. (2002). Elements of Computational Statistics. Springer-Verlag,
New York, Inc.
6. Harriger, A.R., Lisack, S.K., Gotwals, J.K., y Lutes, K.D. (2004). Introduction to
computer programming with Visual Basic 6. A Problem-Solving Approach.
Series in Programming and Development. E&T.
7. Lizasoan, L. y Joaristi, L. (1999). SPSS para Windows. Ed. Rama
8. Pérez, C. (2004). Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones
con SPSS. Ed. Pearson.Prentice Hall.
9. Pérez, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Ed. Prentice.
10. Spector, P. (2008). Data Manipulation with R. Springer Science+Business
Media, LLC.
11. Visual Basic. Manual del usuario.
12. SPSS para Windows. Manual del usuario.
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