Interpretation of wind components as compositional variables

The classical statistical study of the wind speed in the atmospheric surface layer is made generally from the analysis of the three habitual components that perform the wind data, that is, the component W-E, the component S-N and the vertical component, considering these components independent. When the goal of the study of these data is the Aeolian energy, so is when wind is studied from an energetic point of view and the squares of wind components can be considered as compositional variables. To do so, each component has to be divided by the module of the corresponding vector. In this work the theoretical analysis of the components of the wind as compositional data is presented and also the conclusions that can be obtained from the point of view of the practical applications as well as those that can be derived from the application of this technique in different conditions of weather

Compositional data and Simpson's paradox

Simpson's paradox, also known as amalgamation or aggregation paradox, appears when dealing with proportions. Proportions are by construction parts of a whole, which can be interpreted as compositions assuming they only carry relative information. The Aitchison inner product space structure of the simplex, the sample space of compositions, explains the appearance of the paradox, given that amalgamation is a nonlinear operation within that structure. Here we propose to use balances, which are specific elements of this structure, to analyse situations where the paradox might appear. With the proposed approach we obtain that the centre of the tables analysed is a natural way to compare them, which avoids by construction the possibility of a paradox. Key words: Aitchison geometry, geometric mean, orthogonal projection

Estudio sobre el análisis de la acción de juego en los deportes de equipo : su aplicación al baloncesto.

Conocer cómo se desarrolla la acción de juego en los deportes de equipo y en el baloncesto de forma más específica, a partir del estudio de 5 parámetros: técnica o modelo de ejecución, reglamento, espacio de juego, estrategia motriz y comunicación motriz. 22 partidos de baloncesto, categoría masculina, Campeonato Nacional de Primera División española, temporada 1985-86, jugados en los campos de los equipos F.C. Barcelona, R.C.D. Español y Club Joventut de Badalona. Estudio de campo de los distintos partidos de baloncesto. Metodología de elaboración propia la cual nos permite analizar el parámetro de comunicación motriz. Después de diversas pruebas fílmicas y de registrar la información en sus respectivas planillas, se elaboran los instrumentos definitivos y se determinan las variables para cada uno de los distintos parámetros. Análisis estadístico de la información recogida. El criterio para la elección de las variables se basa en la especifidad de cada parámetro y la dinámica de acción de juego en función de la posesión o no del balón. Registros escritos sobre planillas. Filmación en vídeo para analizar la técnica o modelos de ejecución técnica, el espacio de juego y el comportamiento estratégico. Grabaciones en magnetofón. Programa de ordenador para conocer con exactitud las distancias que recorren los jugadores en un partido y el ritmo a las que la efectúan. Listado de las variables. Estadística básica (Kurtosis, Midmean, Trimean, Midspread, Midrange,...). Histograma de porcentaje de aparición de cada variable. Tarta de porcentaje de cada variable en relación con el conjunto de las que están agrupadas en cada bloque. La metodología utilizada en esta investigación puede ser empleada con las adaptaciones pertinentes a los distintos deportes de equipo. Cabe considerar la conveniencia de plantearse una revisión de la metodología de la enseñanza de los deportes de equipo en nuestro país. Esta revisión metodológica se sitúa en la consideración de la conducta de decisión del jugador y en la estructura de la actividad o deporte que se practica y no en los modelos de ejecución técnica estereotipados.

Confección de perfiles aptitudinales en estudiantes universitarios.

Encontrar las relaciones consistentes entre variables aptitudinales o psicológicas y criterios de rendimiento académico, con la intención de pronosticar éstos, teniendo en cuenta las citadas variables. No representativa compuesta de 140 alumnos pertenecientes a la Escuela de Ingenieros de Caminos, Facultad de Ciencias Químicas y Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Complutense de Madrid. Para comprobar si ciertas variables individuales tienen incidencia en el rendimiento académico, se escogieron las siguientes variables independientes: de tipo aptitudinal, razonamiento abstracto, verbal, numérico. Las variables dependientes fueron las notas de los alumnos (rendimiento académico). Test de Raven : potencial de aprendizaje, test BLS, test de desarrrollo de superficies. De nueva creación: test de conceptualización (CONC), test de aptitud lógica (LOG), test de nivel operativo matemático, test perceptivo espacial, pruebas verbales (test PV5, PV4 y test de ordenación de frases). Medias, desviación típica y coeficientes de variación de los resultados de pruebas aptitudinales, así como de las notas de asignaturas. Análisis factorial de las variables aptitudinales y criterios notas : matriz de correlación, factorial no rotada, matriz factorial rotada. Correlación canónica para estudiar la relación más apropiada entre grupos de variables. Estadística de Bartlett para comprobar la significación de las correlaciones canónicas. Por falta de significación en las correlaciones canónicas de las pruebas pasadas a los alumnos de Caminos y Químicas, tan solo se afirma que en los alumnos de Física, el grupo de asignaturas, Electricidad, Topografía y Ecuaciones Diferenciales se pueden predecir sus notas a partir de las pruebas de razonamiento abstracto y nivel operativo matemático. Las aptitudes tienen mayor incidencia sobre el rendimiento académico que los rasgos de la personalidad. Para mayor y mejor acercamiento a las metas propuestas en la presente investigación sería necesario trabajar con mayor profundidad y extensión así como la utilización de una muestra mayor.

Análisis y preparación estadística de variables para el diseño de un modelo credit score de gestión de riesgo de crédito

El presente estudio busca enfatizar la labor previa a la construcción de cualquier modelo de gestión de riesgo crediticio basado en un sistema tipo scoring. Esta importante fase inicial involucra la identificación de las fuentes de información, la verificación de la cantidad y calidad de los datos, la determinación y tipificación de variables cualitativas, cuantitativas, demográficas, así como la verificación y cuantificación del poder discriminante de dichas variables respecto el objetivo planteado. Con este fin se profundiza en el análisis estadístico a nivel descriptivo, en forma individual y conjunta de los datos, además de bosquejar los pasos esenciales en la arquitectura de un modelo credit score de gestión de riesgo crediticio.

Gestión de riesgo de crédito de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Maquita Cushunchic: análisis y preparación estadística de variables para el diseño de un modelo Credit Score de cartera de consumo

El presente estudio busca analizar y preparar estadísticamente un conjunto de variables para el diseño de un modelo de aprobación CREDIT SCORE de cartera de consumo, tipo probabilístico, que apoye al oficial de crédito en la toma de la decisión antes de conceder o no un crédito de consumo; para que la decisión no sea subjetiva sino objetiva, medible (probabilística) apoyada en una ecuación que contenga sustento teórico y empírico dado por la base de datos histórica de la Cooperativa de ahorro y crédito Maquita Cushunchic. En la presente tesis partimos con fundamentación teórica que sustenta nuestro trabajo de investigación. En el segundo capítulo se realiza un diagnostico situacional de la empresa, donde se define la visión, la misión y definición de temas estratégicos. En el tercer capítulo realizaremos un análisis y preparación estadística de variables para el diseño de un modelo de aprobación CREDIT SCORE de cartera de consumo, esta fase involucra “la identificación de las fuentes de información, la verificación de cantidad y calidad de los datos, la determinación y tipificación de variables cualitativas, cuantitativas y demográficas, así como la verificación y cuantificación del poder discriminante de dichas variables respecto al objetivo planteado” 1, todo esto se lo realiza con el objetivo de aplicar un concepto de sistemas de calificación de crédito que se define de la siguiente manera: “la calificación supone que el desempeño de los prestamos futuros con características dadas, será parecido al desempeño de los prestamos pasados con características similares"2. Lo que se busca finalmente es que el modelo sea una herramienta de apoyo empírico que ayude a la toma de decisiones antes de conceder o no un credito. Finalmente termina este trabajo formulando conclusiones y recomendaciones.

Estadística aplicada a las Ciencias Sociales. Las variables

Las variables son la base, los ladrillos, sobre la que se construye el edificio de la estadística.En este e-prints se explica qué son las variables y cómo se diferencian y clasifican según diferentes criterios.

Estadística. Problemas resuetos. Contrastes de Bondad de Ajuste para variables continuas, Kolmogorov-Smirnov

Ejercicio resuelto paso a paso sobre el contraste de bondad de ajuste a una distribución normal mediante el método de Kolmogorov-Smirnov.

Estadística. Problemas resueltos. Contraste de bondad de ajuste para variables discretas, Chi cuadrado

Ejercicio resuelto paso a paso sobre el contraste de bondad de ajuste en variables disctretas (en a una distribución de Poisson) a partir de Chi-cuadrado.

Estadística. Tema 4: contrastes de bondad de ajuste de variables continuas (curso 2014-2015)

T4. Contrastes de Bondad de Ajuste para distribuciones continuas. Método Kolmogorov-Smirnov.

Estadística actuarial : regresión lineal

Estas notas de clase son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: Regresión de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras. También pueden ser útiles a los alumnos de asignaturas afines como es Introducción a la Econometría en la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas y en la Licenciatura de Economía. En estos dos últimos casos sólo necesitarían los capítulos 1, 2 y 3. Las notas de clase se estructuran siguiendo el temario de la asignatura en cuatro capítulos. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría y define algunos de los términos más habituales. En el capítulo dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. Se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo y las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas. En el capítulo tres se muestra como utilizar variables ficticias. En el cuarto y último capítulo se introduce al alumno en las técnicas de validación del modelo. Al inicio de cada capítulo se incluyen los contenidos del mismo y la bibliografía recomendada para dicho contenido. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.

Proposal and validation of methodologies for the categorisation of continuous variables in the development of prediction models

158 p.

Aplicación de metodología estadística para predecir la mortalidad de pacientes con neumonía

[es]Con esta memoria se pretende crear una herramienta de trabajo que ayude a los médicos a clasificar a los pacientes que padecen neumonía en distintos grupos de riesgo dependiendo de su gravedad. Para ello, hemos estudiado la regresión logística, que relaciona la variable respuesta mortalidad con el resto de variables (datos demográficos, antecedentes médicos y datos clínicos y exploratorios del paciente). Una vez creado el score a partir del modelo de regresión, hemos querido validarlo y compararlo con otros dos que utilizan los neumólogos: el CURB-65 y el FINE.

Estadística, indicadores y evaluación de programas educativos : edición 2010.

Al objeto de establecer indicadores que informen sobre la calidad y dinámica de los procesos de enseñanza, sobre la eficacia o las diferentes variables de contexto que singularizan el modelo educativo, se analizan indicadores de escolarización y de resultados, así como el desarrollo de programas específicos, alguno de ellos, como el programa de refuerzo curricular o el bachillerato de investigación, fruto de la innovación en la Región de Murcia. La publicación incluye datos significativos y perdurables que ofrecen la oportunidad de llevar a cabo estudios específicos.

Factores psicológicos asociados al desempeño académico en los cursos universitarios de estadística: diferencias por sexo y área de titulación

Se examinaron factores auto-perceptivos (autoconcepto,autoeficacia) y actitudinales referentes a la estadísticapara determinar si las interacciones entre el perfil autoperceptivo/actitudinal del estudiante, el sexo y el área detitulación se asocian con el rendimiento académico y laansiedad estadística. En una muestra de estudiantes universitarioscolombianos (178 mujeres, 154 hombres), losanálisis de conglomerados revelaron dos perfiles autoperceptivos/actitudinales significativamente distintos,según los niveles bajos (perfil-1) o altos (perfil-2) en lasvariables de agrupación (autoconcepto, autoeficacia yactitudes hacia la estadística). Los análisis de varianzay de covarianza mostraron que el perfil auto-perceptivo/actitudinal de los estudiantes tiene un efecto significativoen el rendimiento y la ansiedad estadística, que varía porsexo y área de titulación. Los hallazgos contrastan conlos de otros estudios que examinan los mismos constructosseparadamente.