Grado en Estadística y Empresa
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Examinando Grado en Estadística y Empresa por Materia "1209.03"
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Ítem Análisis estadístico de las facultades y grados de la universidad de Jaén.(Jaén: Universidad de Jaén, 2020-05) Cobo Martínez, Pedro ; Roca Rodríguez, Francisco de Paula; Universidad de Jaén. MatemáticasEn este trabajo de fin de grado se realiza un análisis acerca de las calificaciones medias de los diferentes grados de la Universidad de Jaén entre los cursos 2014-2015 y 2018-2019. Se recogen aspectos como las calificaciones por año y curso, además de aspectos como tasa de abandono y el análisis de la relación entre cursos formativos realizados por docentes y calificaciones medias. De dicho estudio se puede concluir que hay disparidad entre las calificaciones medias de las distintas facultades, a pesar de ser similares entre los grados de un mismo centro; además, las tasas de abandono, por lo general, siempre son mayores en el primer año de todas las titulaciones, aunque hay casos llamativos. En lo relativo a cursos formativos y calificaciones medias de las asignaturas, se demuestra que son independientes, no influyendo los cursos realizados por los docentes en las calificaciones que sus alumnos obtienen en sus asignaturas.Ítem Análisis estadístico del precio del metro cuadrado de la vivienda en las provincias andaluzas(Jaén: Universidad de Jaén, 2016-07) Esono Sango, Julián; Conde Sánchez, Antonio; Universidad de Jaén. Estadística e Investigación OperativaEn este trabajo fin de grado se analiza la evolución del precio de los inmuebles de la comunidad autónoma de Andalucía. Los datos necesarios para realizar este análisis se encuentran en el INE, en la página oficial del ministerio de Fomento y en la página del Instituto de Estadística y Cartografía de la Junta de Andalucía. Para el desarrollo del trabajo se ha descrito brevemente las variables empleadas y su principal relación con el tema en cuestión. Como el objetivo principal es saber si existe una variación de precios considerable entre las provincias, se ha realizado primero un análisis descriptivo de esta variable para saber cómo evoluciona a través del tiempo, posteriormente se emplean los demás factores que afectan a la variable original y se utiliza el método de regresión para determinar el comportamiento y las relaciones de estas variables y el precio del metro cuadrado de la vivienda.Ítem Análisis multivariante aplicado en el sector computacional(Jaén: Universidad de Jaén, 2019-05) Trigo Benítez, Francisco Javier; Rodríguez Avi, José; Universidad de Jaén. Estadística e Investigación OperativaEste estudio está orientado al sector de la computación en el que trataremos de ver las semejanzas de los distintos portátiles que se han recogido de las marcas más competentes del mercado, para ello se aplicarán diversas técnicas estadísticas orientadas para este objetivo, como son las Distancias Estadísticas y un MDS para tener una idea más clara visualmente. Acto seguido, se realizará un Estudio Descriptivo de sus diferentes variables o características mediante dos técnicas distintas, un Análisis de Componentes Principales y un Análisis de Correspondencia Múltiple a fin de agrupar dichos portátiles de la mejor manera posible y ver como se componen dichos grupos en función de sus atributos. Finalmente llevaremos a cabo un Análisis Conjunto para determinar cuáles son las características que determinan la decisión de compra final de un portátil u otro en los consumidores.Ítem Métodos de regresión para Count Data(Jaén: Universidad de Jaén, 2017-06) Fernández Boza, María Elena; Conde Sánchez, Antonio; Universidad de Jaén. Estadística e Investigación OperativaEl presente “TFG” está enfocado en describir detalladamente el modelado estadístico sobre modelos específicos de regresión para count data (datos de conteo o recuento), dado que los modelos de regresión clásicos no son adecuados, ya que presentan claras deficiencias cuando la variable dependiente es limitada, como ocurre con este tipo de datos de uso habitual; siendo una alternativa los modelos de elección discreta. Se realiza un breve resumen teórico que nos permite conocer a priori las medidas más utilizadas para poder trabajar con estos tipos de modelos, con el propósito de aplicarlas para analizar el número de víctimas de accidentes de tráfico que se registran en los puntos negros de la red vial española mediante el lenguaje de R. Esta variable, por definición, es considerada una variable truncada, ya que toma valores a partir del valor 3. Por este motivo, además de utilizar el modelo de Poisson y el modelo binomial negativo, entre otros, como modelos específicos para analizar datos de recuentos, utilizamos modelos truncados; siendo una extensión de los mismos.