¿Qué parciales deberíamos considerar?

A medida que avances hacia un análisis cuantitativo del efecto zigzag en 1500 m, ¿qué parciales deberías incluir en nuestro análisis? Como referencia, se muestra la gráfica del efecto zigzag del vídeo.

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

ejercicio interactivo práctico

Convierte la teoría en práctica con uno de nuestros ejercicios interactivos

Empezar ejercicio

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

IntermedioNivel de habilidad

4.9+

Empieza el curso gratis

Para empezar, usarás dos conjuntos de datos de investigadores del Caltech para repasar los puntos clave de Statistical Thinking I y II y prepararte para los siguientes casos prácticos.

Exercise 1: Actividad del pez cebra y melatonina Exercise 2: EDA: Representa ECDFs de la duración de los intervalos activos Exercise 3: Interpretar ECDF y la historia Exercise 4: Intervalos de confianza con bootstrap Exercise 5: Estimación de parámetros: longitud de intervalos de actividad Exercise 6: Pruebas de hipótesis con permutación y bootstrap Exercise 7: Prueba de permutación: tipo salvaje frente a heterocigoto Exercise 8: Prueba de hipótesis con bootstrap Exercise 9: Regresiones lineales y bootstrap por pares Exercise 10: Evaluar la tasa de crecimiento Exercise 11: Representar la curva de crecimiento

En este capítulo, pondrás en práctica tus habilidades de EDA, estimación de parámetros y contrastes de hipótesis con los resultados de los Campeonatos Mundiales de Natación FINA 2015.

Exercise 1: Introducción a los datos de natación Exercise 2: EDA gráfica de las eliminatorias masculinas de 200 libre Exercise 3: Tiempo de 200 m libre con intervalo de confianza Exercise 4: ¿Los nadadores van más rápido en las finales?Exercise 5: EDA: finales frente a semifinales Exercise 6: Estimaciones de parámetros de la diferencia entre finales y semifinales Exercise 7: Cómo hacer la prueba de permutación Exercise 8: Generación de muestras por permutación Exercise 9: Contraste de hipótesis: ¿Nadan igual las mujeres en semifinales y finales?Exercise 10: ¿Cómo disminuye el rendimiento de los nadadores en pruebas largas?Exercise 11: EDA: Representa todos tus datos Exercise 12: Regresión lineal del tiempo medio por parcial Exercise 13: Contraste de hipótesis: ¿están disminuyendo el ritmo?

Algunos nadadores dijeron que les resultaba más fácil nadar en una dirección que en la otra en los Mundiales de 2013. Algunos analistas han sugerido que había una corriente giratoria en la piscina. ¡En este capítulo, investigarás esta afirmación! Referencias: <a href="https://qz.com/761280/researchers-believe-certain-lanes-in-the-olympic-pool-may-have-given-some-swimmers-an-advantage/" target="_blank">Quartz Media</a>, <a href="https://www.washingtonpost.com/news/wonk/wp/2016/09/01/these-charts-clearly-show-how-some-olympic-swimmers-may-have-gotten-an-unfair-advantage/?utm_term=.dba907006ba1" target="_blank">Washington Post</a>, <a href="https://swimswam.com/rio-olympic-test-event-showed-same-pool-bias-2-0/" target="_blank">SwimSwam</a> (y también <a href="https://swimswam.com/problem-rio-pool/" target="_blank">aquí)</a>, y <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25003776" target="_blank">Cornett et al.</a>

Exercise 1: Introducción a la controversia de la corriente Exercise 2: Una métrica para la mejora Exercise 3: ECDF de la mejora de calles bajas a altas Exercise 4: Estimación de la mejora media Exercise 5: ¿Cómo deberíamos contrastar la hipótesis?Exercise 6: Prueba de hipótesis: ¿afecta el carril al rendimiento?Exercise 7: ¿Ocurrió este problema en 2015?Exercise 8: El efecto zigzag Exercise 9: ¿Qué parciales deberíamos considerar?

Ejercicio actual

Exercise 10: EDA: diferencias medias entre parciales impares y pares Exercise 11: ¿Cómo depende el efecto de la corriente de la posición de la calle?Exercise 12: Prueba de hipótesis: ¿puede ser por azar?Exercise 13: Resumen del análisis de natación

Aquí usarás tus habilidades de pensamiento estadístico para estudiar la frecuencia y las magnitudes de los terremotos. Por el camino, aprenderás nociones básicas de sismología estadística, incluida la ley de Gutenberg-Richter. Este ejercicio muestra dos ideas clave sobre ciencia de datos: 1) Como data scientist, te adentras en todo tipo de análisis específicos de dominio, lo cual es muy estimulante. Estás aprendiendo constantemente. 2) A veces te enfrentas a datos limitados, como ocurre en muchos de estos estudios de terremotos. ¡Aun así puedes avanzar mucho!

Exercise 1: Introducción a la sismología estadística y al experimento de Parkfield Exercise 2: Magnitudes de los terremotos de Parkfield Exercise 3: Cálculo del valor b Exercise 4: El valor b para Parkfield Exercise 5: Cronología de los grandes terremotos y la secuencia de Parkfield Exercise 6: Estimaciones del tiempo entre terremotos para Parkfield Exercise 7: ¿Cuándo será el próximo gran terremoto de Parkfield?Exercise 8: ¿Cómo se distribuyen los tiempos entre terremotos en Parkfield?Exercise 9: Calcular el valor de una ECDF formal Exercise 10: Calcular la estadística K-S Exercise 11: Generar réplicas K-S Exercise 12: La prueba K-S de exponencialidad

Por supuesto, los terremotos tienen un gran impacto en la sociedad y, recientemente, se han relacionado con la actividad humana. En este último capítulo, investigarás el efecto que el aumento de la inyección de aguas residuales salinas debido a la extracción de petróleo en Oklahoma ha tenido en la sismicidad de la región.

Exercise 1: Variaciones en la frecuencia de terremotos y la sismicidad Exercise 2: AED: Representar terremotos a lo largo del tiempo Exercise 3: Estimaciones del tiempo medio entre terremotos Exercise 4: Prueba de hipótesis: ¿cambió la frecuencia de terremotos?Exercise 5: Cómo presentar tu análisis Exercise 6: Magnitudes de terremotos en Oklahoma Exercise 7: EDA: Comparar magnitudes antes y después de 2010 Exercise 8: Cuantificación de los valores b Exercise 9: ¿Cómo deberíamos hacer una prueba de hipótesis sobre diferencias del valor b?Exercise 10: Prueba de hipótesis: ¿son diferentes los valores b?Exercise 11: ¿Qué puedes concluir de este análisis?Exercise 12: Comentarios finales