Documentos de soporte para una práctica interuniversitaria de bases de datos

Este informe recoge la documentación generada para llevar a cabo una práctica interuniversitaria en el área de base de datos durante los cursos 09/10 y 10/11. Se ha desarrollado una experiencia entre la UPV/EHU y la Universidad de la Rioja incorporando de forma sistemática la telecolaboración, formando equipos de trabajo con estudiantes de las dos universidades que no se conocen entre sí y han trabajado a distancia. El proyecto se ha realizado en el ámbito de dos asignaturas de bases de datos concretas, una de cada universidad, donde las similitudes y diferencias entre ambas producen equipos heterogéneos. Los alumnos han colaborado en las diferentes fases de la creación de una base de datos, desde la invención de unos requisitos hasta la realización de consultas. Para el desarrollo de esta práctica se han elaborado enunciados detallados para cada fase con ejemplos del trabajo a realizar. Además se ha acordado una rúbrica de evaluación y una encuesta para valorar la experiencia. En el presente documento se recopila dicho material de soporte.

Los camarones comerciales de la familia Penaeidae de la costa atlántica de América del Sur. Clave para el reconocimiento de las especies y datos bioecológicos

Este estudio está orientado a identificar correctamente las especies comerciales, evitar los errores que surgen como consecuencia de confundir las especies en los muestreos utilizador en los trabajos de bioestadística y por ende en la estimación del efectivo de las poblaciones. Los peneidos comerciales del litoral Atlántico de Sudamérica son fáciles de reconocer, con excepción de los representantes del género Penaeus, que en algunos casos puede ofrecer ciertas dificultades debido a la similitud en la morfología externa. Se espera que este estudio sea una contribución útil a biólogos pesqueros, pescadores y técnicos que tienen una actividad relacionada con la pesca. Hasta el presente existen sólo siete especies de camarones de la familia Penaeidae de valor comercial en aguas de Colombia, Guayanas, Venezuela, Brasil, Uruguay y Argentina.

Gramática de las gráficas: pistas para mejorar las representaciones de datos

Periodistas, científicos, sociólogos, ingenieros, economistas... En multitud de profesiones nos encontramos con la necesidad de interpretar o de realizar gráficas. Las gráficas son elementos habituales en multitud de textos: periódicos, revistas, informes, publicaciones científicas, etc. Y no es de extrañar dado que constituyen un excelente método de comunicación de información cuantitativa. No es improbable, sin embargo, encontrar gráficas que no resultan adecuadas, que no se entienden o que transmitan impresiones equívocas. Del mismo modo que los textos están sujetos a una gramática que aprendemos desde pequeños en la escuela, las gráficas también disponen de una estructura, sólo que mucho menos formalizada y, que desde luego, no se enseña en la escuela. El objetivo de este texto es ofrecer unas guías muy simples, basadas en la analogía con la gramática del lenguaje, que ayuden a comprender y especialmente a realizar representaciones gráficas correctas. Está dirigido a todos los públicos, buscándose la máxima sencillez en las ideas, sin ninguna apoyatura matemática o lingüística. Del mismo modo, los ejemplos están tomados casi exclusivamente de periódicos, de forma que el contenido de las gráficas tampoco despiste de su forma, que es lo que se pretende analizar aquí.

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

Estimación remota del área de planta en un bosque seco : validación de un sistema autónomo de captura y almacenamiento de datos

El índice de área foliar es clave en el control de los procesos de los ecosistemas y como tal se busca estimarlo cada vez con mayor precisión y frecuencia para estudios locales, regionales y globales. Los métodos han evolucionado desde la medición directa hasta la utilización de instrumentos ópticos, logrando reducir los esfuerzos y los costos y permitiendo ampliar la frecuencia, la cobertura geográfica y la variedad de ambientes en la estimación de la variable. Una herramienta de estimación es el sistema PASTiS 57, desarrollado en el INRA, que permite registrar la transmitancia de la radiación en la porción del azul del espectro automáticamente cada 1 minuto, derivando de ella el índice de área de planta (PAI). El sistema se ha probado con éxito en bosques boreales y áreas agrícolas, pero no ha sido validado en bosques secos o en áreas semiáridas. El objetivo de este trabajo fue estimar la evolución de PAI con sensores autónomos en tres sitios en un bosque seco en la provincia de San Luis bajo diferentes coberturas a lo largo de un año y evaluar su desempeño en relación a estimaciones realizadas con fotografías hemisféricas, ampliamente validadas para la obtención de PAI. El PAI obtenido mostró una evolución temporal similar al estimado con el método convencional, presentándose hasta el momento como la única herramienta para realizar un monitoreo continuo de esta variable en tierra, en una escala de detalle mayor que la de los sensores remotos satelitales, y requiriendo un menor esfuerzo de muestreo que el habitual con fotografías hemisféricas y otros sensores ópticos manuales.

Precipitation predictability during summer crop production in the Pampas Region of Argentina

p.9-20

Precipitation predictability during summer crop production in the Pampas Region of Argentina

p.9-20

Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis : una comparación entre dos métodos para estimación de parámetros

p.191-198

Estado de la vegetación y rendimientos de maíz en la provincia de Córdoba evaluados mediante datos NOAA - NDVI

p.51-55

Estimación de valores máximos de lluvia de 24 horas en Río Cuarto (Córdoba)

p.7-13

La construcción del significado de la asociación mediante actividades de análisis de datos: reflexiones sobre el papel del ordenador en la enseñanza de la estadística

Durante los cursos 1992 a 1998 hemos trabajado en un proyecto de investigación dirigido al estudio de las concepciones iniciales que tienen los alumnos sobre la asociación estadística y su evolución después de diversos experimentos de enseñanza usando ordenadores. En este trabajo, describimos brevemente los resultados de este proyecto, y los utilizamos como base para la reflexión sobre el papel del ordenador como recurso didáctico y como instrumento en la resolución de problemas, extendiendo las conclusiones presentadas en Batanero y cols. (1998).

Apuntes sobre análisis de datos. Módulo 6 de MAD

Una de las intenciones que subyacen al diseño de un módulo de esta maestría dedicado al análisis de datos es entender que la fase de implementación en el aula de la unidad didáctica puede entenderse como un experimento en el que la gran mayoría de los instrumentos concebidos para extraer información ya se diseñaron en el módulo 5. Una vez preparados los documentos que planifican el proceso de enseñanza en los módulos 1 al 4 y los instrumentos que servirán de referencia para evaluar los procesos de enseñanza y aprendizaje durante y después de la implementación (módulo 5), este módulo, sobre análisis de datos, se centra en la organización y análisis de los datos que se producirán durante la implementación en el aula de la planificación de la unidad didáctica. Otra de las intenciones, que se entrecruza con la anterior, fue ampliamente desarrollada en el módulo sobre análisis de actuación: la información procedente de los instrumentos de evaluación ayuda a mejorar el aprendizaje del alumno y a modificar la propia práctica de la enseñanza.

Pensamiento aleatorio y sistemas de datos en el área de los nuevos estándares

Este estándar recomienda que los estudiantes formulen preguntas que puedan ser resueltas usando la recolección de datos y su interpretación. Los estudiantes podrán aprender a coleccionar datos, organizar sus propios datos o los de los demás, y disponerlos en gráficas y diagramas que sean útiles para responder preguntas. Los conceptos básicos de probabilidad se pueden manejar de mano de los conceptos estadísticos.