REVISTA SERENGUETI 2(1)
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Formato: | otras publicaciones periódicas |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Descripción: | En los últimos años, el estudiantado del Bachillerato en Estadística de nuestra escuela ha realizado trabajos con múltiples técnicas estadísticas, que se aplican a diversas áreas del conocimiento. Darnos cuenta de la riqueza que envuelve la Estadística como disciplina y como herramienta para la creación de conocimiento, es fundamental. A la vez se convierte en un reto, pues ahora más que nunca, nuestros estudiantes se ven enfrentados a técnicas más complejas que los coloca ante una situación de mayor dificultad para poder comprender las características de un estudio, y de esta forma poder aplicar un enfoque adecuado cuando se trata de cumplir con los objetivos del mismo. Este nuevo número de la Revista Serengueti pone de manifiesto el papel tan importante de las aplicaciones de la Estadística en la formación de nuestro estudiantado. Se presenta un estudio mediante un diseño que se puede analizar mediante dos enfoques distintos. Se presenta un tema de actualidad como es el caso de la pandemia de Covid-19 en Costa Rica y el uso de un modelo lineal generalizado. En técnicas multivariadas se logra aplicar el agrupamiento a situaciones bastante innovadoras, tales como el análisis de sentimientos en tweets, la conformación de perfiles musicales a partir de Spotify y el uso de medidas antropométricas para caracterizar a los triatletas. También se usan técnicas de clasificación en casos más clásicos como créditos y casos de cáncer. Adicionalmente a los casos aplicados se presenta un estudio de simulación que permite partir de los conocimientos teóricos para determinar la importancia de usar una técnica como mínimos cuadrados ponderados. |
País: | Kérwá |
Institución: | Universidad de Costa Rica |
Repositorio: | Kérwá |
OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/82755 |
Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10669/82755 |
Palabra clave: | Estadística Diseño experimental Simulaciones Modelos lineales generalizados Técnicas de agrupamiento Minería de datos |