- Introducción, concepto y funciones de la estadística
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de forma
- Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
- Medidas de tendencia central
- Medidas de posición
- Medidas de variabilidad
- Índice de asimetría de Pearson
- Puntuaciones típicas
- Introducción al análisis conjunto de variables
- Asociación entre dos variables cualitativas
- Correlación entre dos variables cuantitativas
- Regresión lineal
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución normal
- Distribuciones asociadas a la distribución normal
- Conceptos previos
- Métodos de muestreo
- Principales indicadores
- Introducción a las hipótesis estadísticas
- Contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis paramétrico
- Tipologías de error
- Contrastes no paramétricos
- Introducción a los modelos de regresión
- Modelos de regresión: aplicabilidad
- Variables a introducir en el modelo de regresión
- Construcción del modelo de regresión
- Modelo de regresión lineal
- Modelo de regresión logística
- Factores de confusión
- Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
- Modelos de medidas repetidas
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
- Datos ambientales
- Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
- Estadística en la gestión ambiental
- Poblaciones y muestras
- Parámetros estadísticos
- Escalas de medición
- Descriptores estadísticos de datos ambientales
- Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
- Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
- Aplicaciones de distribución de probabilidad
- Interpretación de estándares ambientales
- Análisis de frecuencia de inundaciones
- Datos de calidad del aire
- Necesidad y propósito del muestreo
- Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
- Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
- Monitoreo de la calidad del aire
- Muestreo de suelos
- Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
- Distribuciones muestrales
- Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
- Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
- Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
- Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
- Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
- Introducción a la regresión lineal múltiple
- Análisis de series temporales
- Introducción
- Cómo crear un archivo
- Definir variables
- Variables y datos
- Tipos de variables
- Recodificar variables
- Calcular una nueva variable
- Ordenar casos
- Seleccionar casos
- Introducción
- Análisis de frecuencias
- Tabla de correlaciones
- Diagramas de dispersión
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Matriz de correlaciones
- Contraste de medias
- 1.Test de normalidad
- Análisis de varianza
- Comparación de medias
- Realización y maquetación de gráficos
- Estadística descriptiva
- Definición de las variables
- Comandos utilizados para comparación de variables
- Comandos utilizados para correlación lineal
- Elaboración de gráficos mediante R
- Comandos utilizados para estadística descriptiva
- Comandos para estadística descriptiva
- Formulario
- Anova
- Elaboración de gráficos
- Chi cuadrado
- ¿Qué es Past?
- Introducción de datos
- Análisis de variables
- Índices de diversidad
- Otros análisis de interés
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- Pruebas no paramétricas para una muestra
- Chi-cuadrado o ji-cuadrado
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
- Prueba binomial
- Prueba de rachas
- Prueba de los signos
- Prueba del rango con signo de Wilcoxon
- Prueba de McNemar
- Pruebas para k muestras relacionadas
- Prueba de Cochran
- Prueba de Friedman
- Coeficiente de concordancia de W de Kendall
- Pruebas para dos muestras independientes
- Prueba U de Mann Whitney
- Prueba de Wald-Wolfowitz
- Prueba de reacciones extremas de Moses
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
- Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
- Prueba de la mediana
- Prueba H de Kruskal-Wallis
- Prueba de Jonckheere-Terpstra
- Experimento aleatorio
- Espacio muestral
- Suceso
- Intersección de sucesos
- Probabilidad clásica
- Probabilidad condicional
- Ley de probabilidad total
- Teorema de Bayes
- Variables aleatorias
- Desigualdad de Chebyschev
- Distribución normal
- Modelos discretos
- Distribución dicotómica (Bernoulli)
- Distribución binomial
- Distribución hipergeométrica
- Modelo de poisson
- Distribución continua
- Distribución uniforme
- Distribución exponencial
- Distribución normal
- Aproximación de una Binomial por una Poisson
- Aproximación de una Binomial por una Normal
- Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
- Corrección por continuidad
- Regresión lineal
- Coeficiente de Pearson
- Coeficiente de Spearman
- Coeficiente Tau de Kendall
- Correlación Jackknife
- La regresión logística
- Dónde y cuándo aplicarla
- Cómo interpretarla
- Precauciones
- Análisis de supervivencia
- Conceptos básicos
- Supervivencia y riesgo
- Metodología estadística
- Regresión de Cox
- Método de Kaplan-Meier