viernes, 11 de septiembre de 2015

Regresión Lineal, semestre 2015-1

Quisiera en esta entrada aclarar algunas cosas sobre la regresión lineal a la luz de los (deplorables) resultados de la segunda prueba parcial de la 746 de este semestre. Si han presentado esta prueba y no lograron el objetivo 5 o el 6, lean a continuación para ver porqué.

Comencemos repasando lo que es un modelo de regresión lineal:

\[
Y=\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_d X_d + \varepsilon
\]

martes, 30 de junio de 2015

Argumentum ad hominem

El argumentum ad hominem es una falacia lógica que consiste en ataques personales al adversario en un debate para pretender hacer ver que su posición es falsa. Algo de eso ha sucedido en estos últimos días en este blog. Es verdaderamente fastidioso tener que desviar mi energía mental, que pudiese utilizar para cosas mucho más provechosas como ampliar el contenido educativo de este blog, por citar un ejemplo. Pero lo hago, en primer lugar para defenderme de los ataques y en segundo lugar, porque creo que en el fondo, es función del docente formar, no solo impartir contenidos (de matemática en este caso). En tercer lugar, ya que algunos estudiantes han invertido tanta energía mental en averiguar mi vida por internet y darme una importancia que no tengo, espero retribuirles la atención brindada...

viernes, 22 de mayo de 2015

Trabajos prácticos de Estadística 2015-1

Estan publicados desde hace algún tiempo los enunciados para las actividades prácticas de las asignaturas de estadística: Estadística General (745), Estadística Aplicada (746) e Inferencia Estadística (738/748). Los enlaces de la página principal de evaluación de la UNA (ciberesquina) a estos documentos se da a continuación:

lunes, 10 de noviembre de 2014

Trabajos de Estadística para el 2014-2

A continuación los enlaces para el trabajo práctico de las materias de estadística (738/748, 745 y 746) correspondientes a este semestre 2014-2:

  • 745 (Estadística General)
  • 746 (Estadística Aplicada)
  • 738/748 (Inferencia Estadística)

viernes, 3 de octubre de 2014

Fraude Academico

Al corregir los exámenes integrales de la 738/748 de este semestre 2014-1, he observado un hecho muy irregular y en extremo grave que quisiera hacer público en este blog. Dos estudiantes, a quienes en lo sucesivo me referiré como Estudiante A y Estudiante B, han cometido una falta tipificada como grave en el Articulo 8, literal c del Reglamento Disciplinario Estudiantil de la Universidad Nacional Abierta, el cual establece lo siguiente:

martes, 13 de mayo de 2014

Técnicas de visualización de datos a ser utilizadas este semestre

En este lapso académico se les pide a los estudiantes de Estadística General (745) realizar diagramas de tallo y hoja, ojivas de frecuencia y diagramas de caja como parte de las actividades prácticas del objetivo 1. En esta entrada, hablaré un poco sobre estas técnicas de visualización de datos y como se implementan en R / estUNA.

martes, 22 de abril de 2014

Estadística General, Aplicada e Inferencial: Nuevos planes de evaluación y Trabajos Prácticos

Se le informa a los estudiantes inscritos en Estadística General (745), Estadística Aplicada (746) e Inferencia Estadística (738-748) que los planes de evaluación de estas materias han sido modificados para el semestre entrante 2014-1.  Donde antiguamente el objetivo 1 (745), el objetivo 6 (746) y los objetivos 8, 9 y 10 (738/748) eran evaluados mediante la elaboración de un informe cuya entrega era obligatoria, este semestre estos objetivos serán evaluados en la primera parcial (745), segunda parcial (746) y tercera parcial (738/748).  Los trabajos de estas materias son evaluaciones de tipo formativa, lo cual significa que deben ser realizadas por el estudiante, pero no se requiere la entrega de un informe o trabajo al asesor y por eso verán que en los enunciados no hay fechas de entrega, ni para el borrador ni para la versión final del informe.  Sin embargo, es importante que el estudiante realice el trabajo (pueden reunirse en grupos de estudio y con el asesor si requiere asesoría), debido a que las preguntas en los parciales se referirán a la interpretación de los resultados obtenidos tras realizar las actividades indicadas en el enunciado del trabajo.

Seguidamente les indico los enlaces de descarga de los enunciados:
Se ha actualizado la librería estUNA para incluir la data del semestre 2014-1. Pulse el enlace para descargar la librería. El dataframe para este semestre es d20141.  Próximamente, se estarán publicando entradas en este blog referente a la realización de algunas de las actividades prácticas de este semestre, como los diagramas de tallo y hoja, las ojivas, entre otras.

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martes, 24 de diciembre de 2013

Feliz Navidad en R

¡Feliz navidad 2013!


Por cierto, el árbol de navidad de arriba fue generado mediante el siguiente código en R:


parte <- list(x0=0,y0=0,x1=0,y1=1,
    rama1=NULL,rama2=NULL,extension=NULL,
    lwd=1,nivel=0,col="darkgreen")

par(mfrow=c(1,1),mar=c(5, 4, 4, 2) + 0.1)
segplot <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  segments(arbol\(\$\)x0,arbol\(\$\)y0,arbol\(\$\)x1,arbol\(\$\)y1,
      col=arbol\(\$\)col,
      lwd=arbol\(\$\)lwd)
  segplot(arbol\(\$\)rama1)
  segplot(arbol\(\$\)rama2)
  segplot(arbol\(\$\)extension)
}

crear_adornos <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.002*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2.5
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  cadorno <- sample(c("darkred","darkgoldenrod4"),size=1,prob=c(0.6,0.4))
  if (adorno)
    adornos <<- rbind(adornos,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1,color=cadorno))
  crear_adornos(arbol\(\$\)rama1)
  crear_adornos(arbol\(\$\)rama2)
  crear_adornos(arbol\(\$\)extension)
}

crear_luces1 <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.003*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  if (adorno)
luces1 <<- rbind(luces1,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1))
  crear_luces1(arbol\(\$\)rama1)
  crear_luces1(arbol\(\$\)rama2)
  crear_luces1(arbol\(\$\)extension)
}

crear_luces2 <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.003*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  if (adorno)
luces2 <<- rbind(luces2,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1))
  crear_luces2(arbol\(\$\)rama1)
  crear_luces2(arbol\(\$\)rama2)
  crear_luces2(arbol\(\$\)extension)
}

crece <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol) ) return(NULL)

  arbol\(\$\)lwd=arbol\(\$\)lwd*1.2

  if (arbol\(\$\)lwd>2.5) arbol\(\$\)col <- "brown"
  if (is.null(arbol\(\$\)extension)) {
    arbol\(\$\)extension <- list(
        x0=arbol\(\$\)x1,
        y0=arbol\(\$\)y1,
        x1=rnorm(1,1,.03)*(2*arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0),
        y1=(rnorm(1,.98,.02)+.02*(arbol\(\$\)x1==arbol\(\$\)x0))*(2*arbol\(\$\)y1-arbol\(\$\)y0),
        rama1=NULL,
        rama2=NULL,
        extension=NULL,
        lwd=1,
        nivel=arbol\(\$\)nivel-0.25,
        col=arbol\(\$\)col
    )
    largo=sqrt((arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0)^2 + (arbol\(\$\)y1-arbol\(\$\)y0)^2)
    angle <- asin((arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0)/largo)
    rama <- list(
        x0=(arbol\(\$\)x1+arbol\(\$\)x0)/2,
        y0=(arbol\(\$\)y1+arbol\(\$\)y0)/2,
        rama1=NULL,
        rama2=NULL,
        extension=NULL,
        lwd=1,
        nivel=arbol\(\$\)nivel-0.25,
        col=arbol\(\$\)col
    )
    shift <- rnorm(2,.5,.1)
    rama\(\$\)x0 <- shift[1]*arbol\(\$\)x1+(1-shift[1])*arbol\(\$\)x0
    rama\(\$\)y0 <- shift[1]*arbol\(\$\)y1+(1-shift[1])*arbol\(\$\)y0
    largo=largo*rnorm(1,.5,.05)
    co <- runif(1,.35,.45)
    rama\(\$\)x1 <- rama\(\$\)x0+sin(angle+co)*largo
    rama\(\$\)y1 <- rama\(\$\)y0+cos(angle+co)*largo
    arbol\(\$\)rama1 <- rama
    rama\(\$\)x0 <- shift[2]*arbol\(\$\)x1+(1-shift[2])*arbol\(\$\)x0
    rama\(\$\)y0 <- shift[2]*arbol\(\$\)y1+(1-shift[2])*arbol\(\$\)y0
    co <- runif(1,.35,.45)
    rama\(\$\)x1 <- rama\(\$\)x0+sin(angle-co)*largo
    rama\(\$\)y1 <- rama\(\$\)y0+cos(angle-co)*largo
    arbol\(\$\)rama2 <- rama 
  } else {
    arbol\(\$\)rama1 <- crece(arbol\(\$\)rama1)
    arbol\(\$\)rama2 <- crece(arbol\(\$\)rama2)
    arbol\(\$\)extension <- crece(arbol\(\$\)extension)
  }
  arbol\(\$\)nivel <- arbol\(\$\)nivel+1
  if (arbol\(\$\)nivel>6)  arbol\(\$\)col <- "brown"

  arbol
}
arbol <- parte
for (i in 1:9) arbol <- crece(arbol)
png("arbol%02d.png")
par(mar=c(0,0,0,0))
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
adornos <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0),color=character(0))
crear_adornos(arbol)
luces1 <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0))
crear_luces1(arbol)
luces2 <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0))
crear_luces2(arbol)
#dibuja el arbol sin las luces
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
#dibuja el arbol con las luces1
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces1,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="white")})
#dibuja el arbol con las luces2
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces2,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="yellow")})
#dibuja el arbol con todas las luces
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces1,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="white")})
with(luces2,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="yellow")})
#fin
graphics.off()

El código no es enteramente mio. La rutina para crear el arbol fue tomada de http://www.r-bloggers.com/merry-christmas-2/ . El código para crear las lucecitas y los adornos si es mio.

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domingo, 24 de noviembre de 2013

Trabajo Práctico de Estadística 2013-2 - Bibliografía

En el trabajo práctico de estadística de este semestre (2013-2) se estudia una data relativa a la ceba de la cachama blanca. A tal fín incluyo algunas referencias bibliográficas al final de esta entrada.  Si alguien ha encontrado algunos recursos bibliográficos de interés, por favor indíquelos en los comentarios de esta entrada del blog.

Quisiera sugerirles que para la discusión/interpretación de los resultados tomen en cuenta la información básica sobre la piscicultura, que debe incluirse en el marco teorico de este informe.  La discusión/interpretación de los resultados es eso, no una mera repetición de los resultados. Por ejemplo, la moda de la variable X8 para datos sin agrupar es de 84,04, tal como lo reflejan en alguna tabla de los resultados. ¿Para qué repetir esto en la discusión de los resultados? Más bien, interpreten los resultados a la luz de los procedimientos y técnicas de este cultivo. Por ejemplo, ¿está la temperatura del agua o el Ph dentro del rango sugerido para el cultivo de la cachama blanca? Existe una regla para el suministro de alimento en la cual se toma en cuenta el cálculo de la biomasa (Número de alevines por peso promedio). ¿Concuerdan los datos con esta regla? Seguramente si leen un poco sobre el cultivo de la cachama, encontraran muchos otros elementos que les ayudarán a plantear una buena interpretación de los resultados.

Por último, les recuerdo que "Discusión de los resultados" no es lo mismo que "Conclusión". Básicamente, en la Conclusión ya no van a hacer referencia al cultivo de la cachama. Para más información ver este enlace en mi blog viejo.


Bibliografía

  • TORRES, E. (2010). MANUAL DE PISCICULTURA DE AGUAS DULCES. Disponible en: http://www.alevinos-acuicultura.com/Portals/1/Manual%20Piscicultura%20Clientes.pdf .
  • PEÑUELA-HERNANDEZ, Z., HERNÁNDEZ-AREVALO, G. , CORREDOR MATUS J. R., CRUZ-CASALLAS P. E.  (2007). Consumo de oxígeno en cachama blanca (Piaractus brachypomus) durante diferentes etapas de desarrollo corporal. Revista ORINOQUIA - Universidad de los Llanos. Vol. 11, N° 1. Disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/896/89611105.pdf .
  • GOMEZ-TRUJILLO, M. (2010). Manual de piscicultura para comunidades amazónicas. Instituto del Bien Común. Lima. Disponible en: http://www.sisman.utm.edu.ec/libros/FACULTAD%20DE%20CIENCIAS%20VETERINARIAS/CARRERA%20DE%20INGENIER%C3%8DA%20EN%20ACUICULTURA%20Y%20PESQUER%C3%8DAS/LIBROS%201/manual%20pisicultura.pdf.

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martes, 19 de noviembre de 2013

Estudio de estadística descriptiva en R /estUNA - video Tutorial

Video-tutorial sobre cómo utilizar el lenguaje R y la librería estUNA para realizar análisis exploratorio de datos como los que se piden en los trabajos prácticos de Estadística General (745):

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