Creació d'un magatzem de dades

El projecte 'Construcció i explotació d'un magatzem de dades per a l'anàlisi estadístic dels resultats del Campionat de Fórmula 1' és un treball de disseny i implementació d¿una eina de consulta i explotació estadística dels resultats històrics de la Fórmula 1 que, vol donar resposta a les necessitats expressades per l¿Institut Catalàd¿Esports de Motor (en endavant, ICEM).

TFC BD relacionals : sistema gestió d'amonestacions i sancions en centres educatius

La Generalitat de Catalunya ha decidit obrir concurs públic per rebre propostes sobre el disseny d'una BD que els hi serveixi de magatzem d'informació per a la futura aplicació de gestió d'amonestacions i sancions en centres educatius d'ensenyament secundari. El marc de la col·laboració se centrarà només en el disseny de la BD en una primera fase del pla de sistemes d'informació de la Generalitat de Catalunya. A nivell general, aquest projecte pretén guardar la informació dels alumnes matriculats (núm. expedient, dades personals i de contacte, etc.), dels cursos on estan matriculats i dels professors que imparteixen aquests cursos (incloent la informació sobre quins són els tutors de cada grup i els horaris d'atenció als pares). Tota aquesta informació es gestionarà a través de cadascú dels diferents instituts d'ensenyament de Catalunya. Amb la informació abans esmentada, el sistema ha de permetre introduir les incidències o amonestacions dels alumnes, indicant-ne les seves dades necessàries (alumne, data, hora, tipus d'incidència, professor, si s'ha comunicat als pares, etc.). En cas de tenir una amonestació prou greu o una acumulació d'amonestacions s'ha de poder introduir una sanció indicant els motius i la resolució de la mateixa. El sistema a dissenyar ha de permetre emmagatzemar tota la informació comentada anteriorment i permetre generar les consultes més habituals que es realitzen. Adicionalment a aquest funcionament, la base de dades s'haurà d'encarregar de precalcular i emmagatzemar diversa informació estadística, tal i com es detalla més endavant en els requisits del mòdul estadístic.

Disseny i implementació d'un sistema de gestió d'amonestacions i sancions en centres educatius

El treball se centra en desenvolupar un sistema informàtic que serveixi com a magatzem d'informació per a una futura aplicació de gestió d'amonestacions i sancions en centres educatius d'ensenyament secundari dependents de la Generalitat de Catalunya i implica tant el disseny com la implementació de la base de dades. L'aplicació concreta de gestió, però, resta fora de l'àmbit d'aquest treball. El projecte permet, mitjançant procediments emmagatzemats, efectuar les funcionalitats principals del sistema: inserir, esborrar i/o modificar dades; a més, proporciona diversa informació estadística.

Indicadors bibliomètrics de l'activitat científica de Catalunya (Scopus, 2003-2008) : síntesi

L'enfocament principal d'aquest informe elaborat per Scimago, una de les principals fonts d'informació estadística, se centra en el sistema de producció científica de Catalunya i la seva relació amb l'Estat espanyol i amb el món. L'estudi conté un conjunt d'indicadors de macroanàlisi basada en comparacions amb altres comunitats autònomes; una anàlisi sobre el rendiment segons categories temàtiques i de manera comparada amb l'Estat espanyol i el món, i aportacions per a una microanàlisi. Les anàlisis comprenen la producció científica de tota mena d'institucions agrupades en els sectors universitari, sanitari, d'ens públics de recerca i ens privats. Les conclusions de l'estudi revelen que l'impacte científic de la recerca catalana és semblant al del Canadà, Singapur o Finlàndia. L'informe situa Catalunya com la primera comunitat espanyola pel que fa a l'impacte científic internacional. Matemàtiques, química, immunologia, ciències mediambientals, física, informàtica, ciències dels materials, medicina i agricultura són les àrees de recerca a Catalunya amb un impacte superior a la mitjana mundial. Les enginyeries registren un dèficit de producció científica si es compara amb l'activitat mundial.

Indicadores bibliométricos de la actividad científica de Cataluña (Scopus, 2003-2008) : síntesis

L'enfocament principal d'aquest informe elaborat per Scimago, una de les principals fonts d'informació estadística, se centra en el sistema de producció científica de Catalunya i la seva relació amb l'Estat espanyol i amb el món. L'estudi conté un conjunt d'indicadors de macroanàlisi basada en comparacions amb altres comunitats autònomes; una anàlisi sobre el rendiment segons categories temàtiques i de manera comparada amb l'Estat espanyol i el món, i aportacions per a una microanàlisi. Les anàlisis comprenen la producció científica de tota mena d'institucions agrupades en els sectors universitari, sanitari, d'ens públics de recerca i ens privats. Les conclusions de l'estudi revelen que l'impacte científic de la recerca catalana és semblant al del Canadà, Singapur o Finlàndia. L'informe situa Catalunya com la primera comunitat espanyola pel que fa a l'impacte científic internacional. Matemàtiques, química, immunologia, ciències mediambientals, física, informàtica, ciències dels materials, medicina i agricultura són les àrees de recerca a Catalunya amb un impacte superior a la mitjana mundial. Les enginyeries registren un dèficit de producció científica si es compara amb l'activitat mundial.

Compositional amalgamations and balances: a critical approach

The amalgamation operation is frequently used to reduce the number of parts of compositional data but it is a non-linear operation in the simplex with the usual geometry,the Aitchison geometry. The concept of balances between groups, a particular coordinate system designed over binary partitions of the parts, could be an alternative to theamalgamation in some cases. In this work we discuss the proper application of bothconcepts using a real data set corresponding to behavioral measures of pregnant sows

Coherent forecasting of multiple-decrement life tables: a test using Japanese cause of death data

Planners in public and private institutions would like coherent forecasts of the components of age-specic mortality, such as causes of death. This has been di cult toachieve because the relative values of the forecast components often fail to behave ina way that is coherent with historical experience. In addition, when the group forecasts are combined the result is often incompatible with an all-groups forecast. It hasbeen shown that cause-specic mortality forecasts are pessimistic when compared withall-cause forecasts (Wilmoth, 1995). This paper abandons the conventional approachof using log mortality rates and forecasts the density of deaths in the life table. Sincethese values obey a unit sum constraint for both conventional single-decrement life tables (only one absorbing state) and multiple-decrement tables (more than one absorbingstate), they are intrinsically relative rather than absolute values across decrements aswell as ages. Using the methods of Compositional Data Analysis pioneered by Aitchison(1986), death densities are transformed into the real space so that the full range of multivariate statistics can be applied, then back-transformed to positive values so that theunit sum constraint is honoured. The structure of the best-known, single-decrementmortality-rate forecasting model, devised by Lee and Carter (1992), is expressed incompositional form and the results from the two models are compared. The compositional model is extended to a multiple-decrement form and used to forecast mortalityby cause of death for Japan

Scoring Methods for Ordinal Multidimensional Forced-Choice Items

In most psychological tests and questionnaires, a test score is obtained bytaking the sum of the item scores. In virtually all cases where the test orquestionnaire contains multidimensional forced-choice items, this traditionalscoring method is also applied. We argue that the summation of scores obtained with multidimensional forced-choice items produces uninterpretabletest scores. Therefore, we propose three alternative scoring methods: a weakand a strict rank preserving scoring method, which both allow an ordinalinterpretation of test scores; and a ratio preserving scoring method, whichallows a proportional interpretation of test scores. Each proposed scoringmethod yields an index for each respondent indicating the degree to whichthe response pattern is inconsistent. Analysis of real data showed that withrespect to rank preservation, the weak and strict rank preserving methodresulted in lower inconsistency indices than the traditional scoring method;with respect to ratio preservation, the ratio preserving scoring method resulted in lower inconsistency indices than the traditional scoring method

Comparing methods for dimensionality reduction when data are density functions

Functional Data Analysis (FDA) deals with samples where a whole function is observedfor each individual. A particular case of FDA is when the observed functions are densityfunctions, that are also an example of infinite dimensional compositional data. In thiswork we compare several methods for dimensionality reduction for this particular typeof data: functional principal components analysis (PCA) with or without a previousdata transformation and multidimensional scaling (MDS) for diferent inter-densitiesdistances, one of them taking into account the compositional nature of density functions. The difeerent methods are applied to both artificial and real data (householdsincome distributions)

Dynamic graphics of parametrically linked multivariate methods used in compositional data analysis

Many multivariate methods that are apparently distinct can be linked by introducing oneor more parameters in their definition. Methods that can be linked in this way arecorrespondence analysis, unweighted or weighted logratio analysis (the latter alsoknown as "spectral mapping"), nonsymmetric correspondence analysis, principalcomponent analysis (with and without logarithmic transformation of the data) andmultidimensional scaling. In this presentation I will show how several of thesemethods, which are frequently used in compositional data analysis, may be linkedthrough parametrizations such as power transformations, linear transformations andconvex linear combinations. Since the methods of interest here all lead to visual mapsof data, a "movie" can be made where where the linking parameter is allowed to vary insmall steps: the results are recalculated "frame by frame" and one can see the smoothchange from one method to another. Several of these "movies" will be shown, giving adeeper insight into the similarities and differences between these methods

Statistical treatment of grain-size curves and empirical distributions: densities as compositions?

The preceding two editions of CoDaWork included talks on the possible considerationof densities as infinite compositions: Egozcue and D´ıaz-Barrero (2003) extended theEuclidean structure of the simplex to a Hilbert space structure of the set of densitieswithin a bounded interval, and van den Boogaart (2005) generalized this to the setof densities bounded by an arbitrary reference density. From the many variations ofthe Hilbert structures available, we work with three cases. For bounded variables, abasis derived from Legendre polynomials is used. For variables with a lower bound, westandardize them with respect to an exponential distribution and express their densitiesas coordinates in a basis derived from Laguerre polynomials. Finally, for unboundedvariables, a normal distribution is used as reference, and coordinates are obtained withrespect to a Hermite-polynomials-based basis.To get the coordinates, several approaches can be considered. A numerical accuracyproblem occurs if one estimates the coordinates directly by using discretized scalarproducts. Thus we propose to use a weighted linear regression approach, where all k-order polynomials are used as predictand variables and weights are proportional to thereference density. Finally, for the case of 2-order Hermite polinomials (normal reference)and 1-order Laguerre polinomials (exponential), one can also derive the coordinatesfrom their relationships to the classical mean and variance.Apart of these theoretical issues, this contribution focuses on the application of thistheory to two main problems in sedimentary geology: the comparison of several grainsize distributions, and the comparison among different rocks of the empirical distribution of a property measured on a batch of individual grains from the same rock orsediment, like their composition

Vertebrates Limb Geometry in the Simplex space

A novel metric comparison of the appendicular skeleton (fore and hind limb) ofdifferent vertebrates using the Compositional Data Analysis (CDA) methodologicalapproach it’s presented.355 specimens belonging in various taxa of Dinosauria (Sauropodomorpha, Theropoda,Ornithischia and Aves) and Mammalia (Prothotheria, Metatheria and Eutheria) wereanalyzed with CDA.A special focus has been put on Sauropodomorpha dinosaurs and the Aitchinsondistance has been used as a measure of disparity in limb elements proportions to infersome aspects of functional morphology

Robust Factor Analysis for Compositional Data

Factor analysis as frequent technique for multivariate data inspection is widely used also for compositional data analysis. The usual way is to use a centered logratio (clr)transformation to obtain the random vector y of dimension D. The factor model istheny = Λf + e (1)with the factors f of dimension k & D, the error term e, and the loadings matrix Λ.Using the usual model assumptions (see, e.g., Basilevsky, 1994), the factor analysismodel (1) can be written asCov(y) = ΛΛT + ψ (2)where ψ = Cov(e) has a diagonal form. The diagonal elements of ψ as well as theloadings matrix Λ are estimated from an estimation of Cov(y).Given observed clr transformed data Y as realizations of the random vectory. Outliers or deviations from the idealized model assumptions of factor analysiscan severely effect the parameter estimation. As a way out, robust estimation ofthe covariance matrix of Y will lead to robust estimates of Λ and ψ in (2), seePison et al. (2003). Well known robust covariance estimators with good statisticalproperties, like the MCD or the S-estimators (see, e.g. Maronna et al., 2006), relyon a full-rank data matrix Y which is not the case for clr transformed data (see,e.g., Aitchison, 1986).The isometric logratio (ilr) transformation (Egozcue et al., 2003) solves thissingularity problem. The data matrix Y is transformed to a matrix Z by usingan orthonormal basis of lower dimension. Using the ilr transformed data, a robustcovariance matrix C(Z) can be estimated. The result can be back-transformed tothe clr space byC(Y ) = V C(Z)V Twhere the matrix V with orthonormal columns comes from the relation betweenthe clr and the ilr transformation. Now the parameters in the model (2) can beestimated (Basilevsky, 1994) and the results have a direct interpretation since thelinks to the original variables are still preserved.The above procedure will be applied to data from geochemistry. Our specialinterest is on comparing the results with those of Reimann et al. (2002) for the Kolaproject data

Statistical modeling on (α, +∞)

Observations in daily practice are sometimes registered as positive values larger then a given threshold α. The sample space is in this case the interval (α,+∞), α & 0, which can be structured as a real Euclidean space in different ways. This fact opens the door to alternative statistical models depending not only on the assumed distribution function, but also on the metric which is considered as appropriate, i.e. the way differences are measured, and thus variability

Compositional data analysis: where we are and where should we be heading?

We take stock of the present position of compositional data analysis, of what has beenachieved in the last 20 years, and then make suggestions as to what may be sensibleavenues of future research. We take an uncompromisingly applied mathematical view,that the challenge of solving practical problems should motivate our theoreticalresearch; and that any new theory should be thoroughly investigated to see if it mayprovide answers to previously abandoned practical considerations. Indeed a main themeof this lecture will be to demonstrate this applied mathematical approach by a number ofchallenging examples