Plan de Asignatura: Estadística Aplicada

1. Información General del Curso

  • Nombre de la Asignatura: Estadística Aplicada
  • Duración: [Especificar duración, e.g., un semestre académico]
  • Créditos: [Especificar créditos]
  • Modalidad: [Presencial/En línea/Híbrida]
  • Prerequisitos: [Especificar si aplica, e.g., Introducción a la Estadística, Programación Básica]

2. Descripción del Curso

Este curso de Estadística Aplicada está orientado a desarrollar en los estudiantes las competencias necesarias para analizar datos mediante técnicas estadísticas avanzadas, utilizando Python y R como principales herramientas. Además, se enfoca en la creación de aplicaciones web interactivas utilizando Streamlit (Python) y Posit Cloud (R), potenciando el aprendizaje con el uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, Gemini, Copilot, Hugging Chat y Perplexity para optimizar el desarrollo de análisis y aplicaciones.

3. Competencias del Curso

Competencias Generales

  • Capacidad de análisis y síntesis: Aplicar técnicas estadísticas para el análisis e interpretación de datos en diversos contextos.
  • Uso de tecnologías de la información y la comunicación: Emplear Python, R y herramientas de inteligencia artificial para desarrollar análisis estadísticos y aplicaciones interactivas.
  • Trabajo en equipo: Colaborar eficazmente en grupos para desarrollar proyectos estadísticos utilizando plataformas colaborativas.
  • Resolución de problemas: Identificar, modelar y resolver problemas estadísticos complejos utilizando técnicas multivariadas.

Competencias Específicas

  • Aplicación de conceptos estadísticos avanzados: Utilizar Python y R para implementar modelos estadísticos que incluyan análisis de una, dos y varias variables.
  • Desarrollo de aplicaciones interactivas: Crear aplicaciones web para la visualización y análisis de datos mediante Streamlit y Posit Cloud.
  • Integración de IA en el proceso analítico: Utilizar ChatBots de IA para optimizar la creación de código, resolver problemas y mejorar la comprensión de técnicas estadísticas.
  • Interpretación y análisis de resultados multivariados: Implementar y evaluar métodos como ANOVA y análisis de componentes principales.

4. Contenidos del Curso

Módulo 1: Análisis de una Variable

  • Temas:
    • Medidas de tendencia central y dispersión.
    • Representaciones gráficas (histogramas, boxplots).
    • Distribuciones de probabilidad.
  • Herramientas:
    • Python: Visualización con Matplotlib y Seaborn.
    • R: Gráficos con ggplot2.
    • Streamlit y Posit Cloud para desplegar resultados.
  • Integración de IA:
    • Uso de ChatBots para interpretar resultados y generar scripts básicos.

Módulo 2: Análisis de dos Variables

  • Temas:
    • Correlación y causalidad.
    • Regresión lineal simple.
    • Tablas de contingencia y pruebas de independencia.
  • Herramientas:
    • Python: Scikit-learn para regresión, Pandas para manejo de datos.
    • R: Funciones de regresión en base y paquetes como dplyr.
    • Despliegue de modelos con Streamlit y Posit Cloud.
  • Integración de IA:
    • Asistencia en la creación y optimización de modelos mediante ChatBots.

Módulo 3: Análisis de Varias Variables

  • Temas:
    • Regresión múltiple.
    • Análisis de componentes principales (PCA).
    • Clustering y segmentación de datos.
  • Herramientas:
    • Python: Librerías como Scikit-learn y Statsmodels.
    • R: Paquetes como caret y FactoMineR.
    • Desarrollo de aplicaciones interactivas para análisis exploratorio.
  • Integración de IA:
    • Uso de Gemini y Copilot para generar código eficiente y solucionar errores.

Módulo 4: ANOVA (Análisis de Varianza)

  • Temas:
    • Fundamentos de ANOVA.
    • ANOVA de un factor y multifactorial.
    • Interpretación de resultados y pruebas post-hoc.
  • Herramientas:
    • Python: Librerías como SciPy y Statsmodels.
    • R: Funciones aov() y paquetes como car.
    • Despliegue de análisis con visualizaciones interactivas.
  • Integración de IA:
    • Utilización de Hugging Chat y Perplexity para entender conceptos avanzados y resolver dudas específicas.

5. Metodología de Enseñanza

  • Clases Teóricas y Prácticas:
    • Explicación de conceptos estadísticos fundamentales.
    • Ejercicios prácticos utilizando Python y R.
  • Proyectos:
    • Desarrollo de aplicaciones web interactivas para cada módulo utilizando Streamlit y Posit Cloud.
  • Uso de ChatBots de IA:
    • Asistencia en tiempo real para resolver dudas y optimizar el código.
    • Generación de ejemplos y ejercicios adicionales mediante IA.
  • Evaluaciones Continuas:
    • Cuestionarios, ejercicios prácticos y proyectos finales.

6. Evaluación del Curso

  • Participación y Asistencia: 10%
  • Ejercicios y Tareas Semanales: 30%
  • Proyectos de Aplicaciones Web: 30%
  • Exámenes Parciales: 20%
  • Proyecto Final Integrador: 10%

7. Recursos y Herramientas

  • Software:
    • Python (Anaconda, Jupyter Notebooks)
    • R y Posit Cloud
    • Streamlit para Python
  • Plataformas de IA:
    • ChatGPT, Gemini, Copilot, Hugging Chat, Perplexity
  • Material de Estudio:
    • Libros de texto recomendados.
    • Documentación oficial de Python y R.
    • Tutoriales y recursos en línea sobre Streamlit y Posit Cloud.
  • Acceso a Internet:
    • Para el uso de aplicaciones web y herramientas de IA.

8. Cronograma Tentativo

Semana Módulo / Tema Actividades Principales
1-3 Análisis de una Variable Introducción, medidas descriptivas, visualizaciones
4-6 Análisis de dos Variables Correlación, regresión lineal simple, pruebas de independencia
7-9 Análisis de varias Variables Regresión múltiple, PCA, clustering
10-12 ANOVA Fundamentos, tipos de ANOVA, interpretación
13-14 Proyectos y Presentaciones Desarrollo y presentación de proyectos finales
15 Repaso y Evaluación Final Revisión de contenidos y examen final

Nota: El cronograma puede ajustarse según las necesidades del curso y el ritmo de los estudiantes.

9. Desarrollo del Curso con Datasets

Dataset 1: Housing (Python)

  • Descripción: El dataset “housing” contiene datos demográficos y de características de viviendas en diferentes regiones. Incluye variables como la longitud y latitud geográfica, edad promedio de la vivienda, número total de habitaciones y dormitorios, población, número de hogares, ingreso promedio, valor medio de las viviendas, y la cercanía al océano.
  • Análisis Propuesto:
    • Análisis de correlación entre el ingreso medio y el valor medio de la vivienda.
    • Regresión lineal para predecir el valor medio de las viviendas en función de las variables disponibles.
    • Visualización geográfica de los datos para explorar patrones espaciales.

Dataset 2: Soils (R)

  • Descripción: Este dataset del paquete carData contiene mediciones de variables relacionadas con la composición del suelo, incluidas variables de respuesta como pH, nitrógeno, densidad y minerales (calcio, magnesio, potasio, sodio), y factores como el contorno, la profundidad y el bloque.
  • Análisis Propuesto:
    • Comparación del pH y otros elementos según la profundidad y el contorno del suelo.
    • ANOVA de un factor para analizar la variación de los niveles de nutrientes en función de la profundidad.
    • Análisis multivariado para determinar relaciones entre los elementos químicos del suelo.

Dataset 3: Acero (Python)

  • Descripción: Este dataset recoge información de la producción de acero en diferentes líneas de producción, incluyendo consumo energético, producción de diferentes tipos de acero, temperatura del sistema, presencia de averías, y niveles de emisiones de gases contaminantes.
  • Análisis Propuesto:
    • Análisis de la relación entre el consumo energético y la producción total de acero.
    • Evaluación de la influencia de las averías y la temperatura en la eficiencia energética.
    • Modelos de regresión múltiple para predecir el consumo energético y las emisiones en función de las condiciones de producción.

10. Recomendaciones para los Estudiantes

  • Participar activamente en clase y en los foros de discusión.
  • Practicar regularmente la programación en Python y R.
  • Aprovechar los ChatBots de IA para resolver dudas y optimizar el aprendizaje.
  • Colaborar en proyectos grupales para fomentar el aprendizaje colaborativo.
  • **Consultar los recursos adicionales proporcionados para profundizar en los temas vistos.

Este plan de asignatura ha sido diseñado para proporcionar una formación integral en el análisis estadístico aplicado, utilizando tecnologías y herramientas de vanguardia en el campo de la ciencia de datos.