CURSO : Metodos Exploratorios y Computacionales para Estadistica TRADUCCION : Computational and exploratory methods in statistics SIGLA : EPG3730 CREDITOS : 10 UC / 6 SCT MODULOS : 2 Clases de Catedra y 1 Ayudantia REQUISITOS : Admision Doctorado en Estadistica RESTRICCIONES : No aplica CARACTER : Minimo TIPO : Catedra CALIFICACION : Estandar (calificacion de 1.0 a 7.0) PROFESOR : I. DESCRIPCION En este curso se definen formalmente una serie de metodos de visualizacion de informacion, ilustrando su aplicacion en el analisis exploratorio de datos y en la comunicacion de un analisis estadistico. II. OBJETIVOS Preparar el alumno para: buscar por evidencia de estructura y patrones; comprender rigurosamente conceptos claves de visualizacion; interpretar dichos metodos graficos; comunicar ideas y conceptos a traves de metodos graficos. III. CONTENIDOS 1. Introduccion a la teoria y aplicaciones de metodos de visualizacion 1.1. Motivacion 1.2. El analisis grafico como forma de explorar y comunicar 1.3. Definicion matematica de grafico 1.4. Principios de representacion grafica (Cleveland 1993, 1994) 1.5. R: Parametros graficos (R: lwd, col,?) 1.6. R: Notacion matematica (Murrell y Ihaka 2000) 1.7. R: Introduccion al paquete ggplot2 (Wickham 2016) 2. Visualizacion de datos continuos 2.1. Estimador del histograma (definicion matematica; reglas de Sturges, Scott y Freedman?Diaconis) 2.2. Boxplot 2.3. Estimador de kernel (R: density, paquete stats) 2.4. Density plot y `rug?(R: density, plot y rug) 2.5. Violin plot (R: vioplot package) 3. Visualizacion de datos categoricos 3.1. Ejemplos de datos categoricos 3.2. Mosaic plot (Hartigan y Kleiner 1984; Friendly 1994; R: mosaicplot, paquete graphics) 4. Visualizacion y comparacion de poblaciones 4.1. QQ-plot 4.2. Curva ROC 5. Visualizacion de datos continuos bivariados 5.1. Scatterplot y suavizador del scatterplot (loess, paquete stats) 5.2. Reduccion de dimension a traves de componentes principales 5.3. Biplot (Jolliffe 2002, ?5.3; Gower y Hand 1996; biplot, paquete stats) 6. Visualizacion de datos composicionales 6.1. Ejemplos de datos composicionales 6.2. El simplex unitario 6.3. La distribucion de Dirichlet 6.4. Density contour plot en el simplex 7. Visualizacion de series de tiempo 7.1. Grafico de series de tiempo (ts, paquete stats) 7.2. Correlograma (acf, paquete stats) 7.3. Periodograma (spectrum, paquete stats) 7.4. Grafico STL (Cleveland et al 1990; stl, paquete stats) 8. Visualizacion de datos funcionales 8.1. Curvas aleatorias como datos: Ejemplos 8.2. El proceso estocastico como modelo para funciones aleatorias 8.3. Medidas de profundidad para datos funcionales (Sun y Genton 2011) 8.4. Boxplot funcional (fbplot, paquete fda) IV. METODOLOGIA - Clases expositivas. - Lecturas recomendadas por el profesor incluyendo, por ejemplo, un articulo reciente del Journal of Computational and Graphical Statistics o algunos articulos en la Bibliografia (VI). V. EVALUACION - La evaluacion del curso consistira en 3 interrogaciones (70%) y un examen final (30%). VI. BIBLIOGRAFIA ? Cleveland, W. S. (1993), Visualizing Data, New Jersey: Hobart Press. ? ?? (1994), The Elements of Graphing Data, Revised edition, New Jersey: Hobart Press. ? Cleveland, R. B. Cleveland, W. S. McRae, J. E. y Terpenning, I. (1990), ?STL: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess,? Journal of Official Statistics, 6, 3?73. ? Cleveland, W. S. Grosse, E. y Shyu, W. M. (1992), ?Local Regression Models,? Chapter 8 of Statistical Models in S Eds J. M. Chambers y T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole. ? Friendly, M. (1994), ?Mosaic Displays for Multi-Way Contingency Tables,? Journal of the American Statistical Association, 89, 190?200. ? Gower, J. C. y Hand, D. J. (1996). Biplots. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. ? Hartigan, J. A. y Kleiner, B. (1984), ?A Mosaic of Television Ratings,? The American Statistician, 38, 32?35. ? Keen, K. J. (2010), Graphics for Statistics and Data Analysis with R, Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. ? Jolliffe, I. (2002), Principal Component Analysis, Springer: New York. ? Murrell, P. (2005), R Graphics. Chapman & Hall/CRC Press. ? Murrell, P. y Ihaka, R. (2000), ?An Approach to Providing Mathematical Annotation in Plots,? Journal of Computational and Graphical Statistics, 9, 582?599. ? Sun, Y. y Genton, M. G. (2011), ?Functional Boxplots,? Journal of Computational and Graphical Statistics, 20, 316?334. ? Wickham, H. (2016), ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, 2nd Edition, New York: Springer. ? Unwin, A. (2015), Graphical Data Analysis with R, Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.