Guía docente de Estadística (2451121)

Ninguno

• Estadística descriptiva.
• Análisis exploratorio de datos
• Probabilidad. Probabilidad condicionada. Análisis de Bayes. Árbol de decisión.
• Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.
• Modelización de datos

1. Cognitivos

• Objetivo general: poseer un conocimiento interdisciplinar que permita la comprensión de los métodos y técnicas estadísticas desde su contextualización en el marco de la Criminología.
• Objetivos específicos:
  • Comprender la importancia de la Estadística en la Criminología.
  • Conocer las estrategias propias del Método Estadístico para la síntesis de información.
  • Reconocer la necesidad de la Inferencia Estadística en situaciones prácticas.
  • Diseñar estrategias adecuadas para la recogida de información de forma que sea adecuada para su posterior análisis.
  • Distinguir la naturaleza de diferentes problemas desde la perspectiva de su tratamiento estadístico.
  • Conocer los métodos de estimación de parámetros.
  • Comprender los principios de las pruebas de hipótesis estadísticas.
  • Identificar los métodos adecuados para realizar pruebas comparativas y de asociación.

2. Procedimentales

• Objetivos generales:
  • Resolver problemas fundamentales mediante técnicas propias de la Estadística Aplicada.
  • Manejar de forma eficiente recursos informáticos orientados al tratamiento estadístico de datos.
• Objetivos específicos:
  • Elaborar bases de datos adecuadas para su tratamiento estadístico.
  • Sintetizar de forma correcta la información observada.
  • Resolver problemas de estimación estadística.
  • Solucionar problemas de comparación de grupos y asociación de variables.
  • Interpretar resultados de tipo estadístico procedentes de la literatura.

3. Actitudinales

• Contemplar a la metodología estadística como herramienta fundamental en la investigación empírica

TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL: Introducción. Conceptos básicos. Variables estadísticas unidimensionales: Tablas estadísticas y representaciones gráficas. Análisis Exploratorio de Datos.

TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL: Variables estadísticas bidimensionales. Regresión y correlación.

TEMA 3. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD: Conceptos básicos. Concepto de Probabilidad. Propiedades. Probabilidad condicionada. Independencia de Sucesos. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.

TEMA 4. CONCEPTOS BÁSICOS DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS: Introducción. Variable aleatoria discreta. Variable aleatoria continua. Características de una variable aleatoria.

TEMA 5. MODELOS DE PROBABILIDAD DISCRETOS: Distribución de Bernouilli. Distribución Binomial. Distribución Multinomial. Distribución de Poisson. Aproximación de una distribución binomial por una Poisson.

TEMA 6. MODELOS DE PROBABILIDAD CONTINUOS: Distribución Normal. Distribución Normal tipificada. Aproximación de una Binomial por una distribución Normal. Distribuciones asociadas a la ley Normal.

TEMA 7. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Conceptos generales. Breve introducción al muestreo. Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales.

TEMA 8. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA: Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos de confianza.

Cada uno de los temas comprende una sesión de prácticas en las cuales se plantea uno o varios de los siguientes ejercicios:

• Relación de cuestiones breves a resolver. Se trata de cuestiones de corta extensión orientadas a constatar la correcta asimilación de los contenidos teóricos.
• Relación de problemas a resolver. Se trata de un conjunto de problemas que generalmente implican cálculo y la correcta aplicación de la metodología contemplada en cada tema.
• Desarrollo de un Tema de investigación. Se trata de desarrollar un aspecto propuesto por el profesor y relacionado con cada tema. El alumno recibirá: (1) Un esquema sucinto de los puntos a considerar; (2) Una breve relación de problemas o cuestiones que debe resolver considerando el desarrollo que ha realizado y que debe servir para orientar al alumno del tipo de producto esperado de su investigación; (3) Referencias bibliográficas relacionadas con el tema propuesto.

Práctica 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL: Ejercicios sobre conceptos básicos, variables estadísticas unidimensionales, tablas y representaciones gráficas. Creación de una base de datos en una hoja de cálculo o software estadístico. Métodos descriptivos y exploratorios con software estadístico (obtención de tablas y diagramas de frecuencias; medidas descriptivas; análisis exploratorio de datos)

Práctica 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL: Ejercicios sobre variables estadísticas bidimensionales, regresión y correlación. Tablas de doble entrada y regresión con software estadístico.

Práctica 3. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD: Ejercicios de cálculo de probabilidades, probabilidad condicionada, aplicación del Teorema de Bayes.

Práctica 4. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS: Ejercicios sobre variables aleatorias discretas y continuas. Generación de valores aleatorios con software estadístico.

Práctica 5. MODELOS DE PROBABILIDAD DISCRETOS: Ejercicios sobre la Distribución Binomial y la Poisson. Aproximación de una distribución binomial por una Poisson. Cálculo de valores de probabilidad y de cuantiles con software estadístico.

Práctica 6. MODELOS DE PROBABILIDAD CONTINUOS: Ejercicios sobre la Distribución Normal. Aproximación de una Binomial por una distribución Normal. Distribuciones asociadas a la ley Normal. Distribuciones asociadas al muestreo. Cálculo de valores de probabilidad y de cuantiles con software estadístico.

Práctica 7. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Ejercicios sobre distribuciones en el muestreo en poblaciones normales.

Práctica 8. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA: Ejercicios sobre estimación puntual y estimación por intervalos de confianza.

Seminarios

S1 .- Estadísticas oficiales en Criminología.

S2.- Construcción de mapas delincuenciales09

• Abad, F.; Huete. M.D. y Vargas, M. (2016). Estadística, Probabilidad e Introducción al Análisis Demográfico: Aplicaciones con R Commander Ed. Técnica AVICAM. Granada.
• Abad, F.; Vargas, M. (2002). Análisis de datos para las Ciencias Sociales con SPPS. Ed. Urbano. Granada.
• Casas Sánchez, J.M. y Santos Peña, J. (1995) Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces S.A.
• Peña, D.; Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Ed. Mc graw Hill. Madrid.
• Newbold, P. Estadística para los Negocios y la Economía. Prentice Hall, Madrid: 1997.

• Calot, G. Curso de estadística descriptiva. (1974). Ed. Paraninfo, Madrid.
• Fox, J.A., Levin, J. & Forde, D.R. (2009): Elementary Statistics in Criminal Justice Research (Third Edition), Boston. Pearson.
• Aitken, C., Roberts, P. & Jackson, G. (2009) Fundamentals of Probability and Statistical Evidence in Criminal Proceedings. Guidance for Judges, Lawyers, Forensic Scientists and Expert Witnesses. Descargable en http://www.rss.org.uk/Images/PDF/influencing-change/rss-fundamentals-probability-statisticalevidence.pdf.
• Vito, G., Blankenship, M.B. & Kunselman, J.C. (2008): Statistical Analysis in Criminal Justice and Criminology (Second Edition), Illinois. Waveland Press.
• Williams, F.P. (2009): Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology, New Jersey. Pearson Prentice Hall.

• Publicaciones periódicas (anuarios y revistas) - Ministerio del Interior
• Portal estadístico (dgt.gob.es)
• http://www.ine.es/
• http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/
• https://www.stat.auckland.ac.nz/~iase/
• http://www.math.uah.edu/stat/
• http://www.estadisticaparatodos.es/software/descartes.htm

• MD01. Metodología expositivo-participativa de los contenidos 
• MD02. Presentaciones en PowerPoint 
• MD03. Lecturas Especializadas 
• MD04. Uso de materiales audiovisuales 
• MD05. Utilización de plataformas virtuales 
• MD06. Uso de Bases de Datos

El sistema de evaluación es preferentemente continua, “no obstante, el alumno podrá solicitar la Evaluación Única Final de acuerdo con la Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes” (art. 8).

CONVOCATORIA ORDINARIA POR EVALUACIÓN CONTINUA:

• Una prueba escrita final que representa un 70% de la nota final. El alumno que no desee realizar esta prueba tendrá la calificación de “No Presentado”.
• Las prácticas y actividades complementarias representarán un 30% de la nota final. Estas actividades complementarias consistirán en pruebas de respuesta breve, informes o diarios de clase y exposiciones de trabajos orales en clase, individuales o en grupo, así como la participación activa del alumno en clase.
• Las calificaciones de la prueba escrita final y de prácticas y actividades complementarias suman en términos de la calificación final de la asignatura.

Pueden concurrir a ella todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. Y se garantizará, en todo caso, la posibilidad de obtener el 100% de la calificación final.

• La prueba escrita evalúa las competencias adquiridas referentes a los temas detallados en esta guía. Los estudiantes que no realicen este examen constarán en acta con la calificación “No presentado” (85% de la calificación final)
• Además, se realiza un supuesto práctico, apoyado en software estadístico (15% de la calificación final).

• Prueba escrita que evalúa las competencias adquiridas referentes a los temas detallados en esta guía. Los estudiantes que no realicen este examen constarán en acta con la calificación “No presentado” (85% de la calificación final)
• Desarrollo de un supuesto práctico, apoyado en software estadístico (15% de la calificación final)