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Cuándo pretendemos aprender a trabajar con series temporales, resulta muy útil contar con buenos conjuntos de datos, y si son datos reales, mucho mejor. Resulta complicado conseguir series largas o que presenten patrones interesantes y bien localizados e identificados con las que podamos realizar prácticas. Una fuente excelente de series temporales complejas es nuestro propio organismo, y todo lo que podemos aprender trabajando con ellas es extrapolable a cualquier otro contexto.

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El análisis de correspondencias es una técnica estadística que nos permite estudiar relaciones entre datos categóricos mediante el escalado óptimo y proyección ortogonal en dos o tres dimensiones de tablas de contingencia. Su implementación es relativamente sencilla, y en este artículo voy a mostrar un ejemplo utilizando el lenguaje csharp. Además, el programa de ejemplo permite dibujar gráficas sencillas con los datos resultantes.

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La base de datos del programa PISA contiene, además de las calificaciones de los alumnos, una gran cantidad de datos demográficos, socioeconómicos y culturales sobre ellos, recogidos mediante una serie de cuestionarios y que permiten poner en contexto los resultados académicos y realizar estudios con gran número de variables. La mayoría de estos datos son categóricos, lo que hace que el análisis de correspondencias sea una herramienta especialmente apropiada para trabajar con ellos. En este artículo mostraré como realizar de forma sencilla dicho análisis utilizando el paquete ca del programa R.

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En este nuevo artículo de la serie dedicada a la caracterización gráfica de series temporales complejas voy a hablar de otras dos herramientas gráficas que pueden resultar útiles, el espectro de potencia de la señal, que obtendremos mediante la transformada de Fourier, y la gráfica con la distribución de valores de la serie, un simple histograma con la frecuencia de los diferentes valores que también nos puede ofrecer información sobre la dinámica de la serie.

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Muchos de los conjuntos de datos con los que solemos trabajar se presentan en forma de series temporales. Una serie temporal se puede ver como la evolución de un sistema dinámico, caracterizado por una serie de variables y parámetros. Dependiendo del tipo de dinámica que presente el sistema, las series pueden ser estacionarias, periódicas, cuasiperiódicas, caóticas o aleatorias. En esta serie de artículos, me centraré en la caracterización de la dinámica caótica, que es la que presentan los sistemas complejos, utilizando métodos gráficos.

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En este post puedes descargar los ejemplos de código R para trabajar con los valores plausibles en la base de datos de PISA, para calcular medias, diferencias de medias o regresiones lineales de las calificaciones de los alumnos, usando los pesos replicados para obtener los errores estándar.

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En el anterior artículo de esta serie vimos cómo realizar el cálculo de errores estándar con pesos replicados en la base de datos PISA, en este artículo haremos un pequeño resumen de uno de los puntos más polémicos de estos estudios, el complejo sistema de puntuaciones implementado.

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En este post puedes descargar los ejemplos de código R sobre el cálculo de los errores estándar de la media, desviación típica, proporciones o diferencias de medias en los datos de la base de datos de PISA, utilizando el método de los pesos replicados.

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En el anterior artículo de esta serie vimos una introducción al análisis de datos PISA, con unos ejemplos de funciones en código R para realizar muestreos, y hablamos de los pesos muestrales, que ponderan a cada uno de los alumnos de manera que represente a un conjunto de individuos con las mismas características en lugar de a un solo alumno (no olvidemos que PISA pretende evaluar el efecto de las políticas educativas sobre el conjunto de la población del país, no sobre alumnos individuales). En el presente artículo, veremos cómo utilizar estos pesos a la hora de obtener estadísticos a partir de las muestras y veremos también como calcular los errores típicos de estos estadísticos utilizando pesos replicados.

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En este post encontrarás ejemplos de código R para obtener muestras de la base de datos de PISA. En estos ejemplos se corrigen los diferentes pesos de los alumnos, escuelas o padres en función del número de registros seleccionados para la muestra. También se realizan muestreos indexados por los valores de una determinada columna del conjunto de datos.

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Cada tres años, desde el año 2000, la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico) realiza una serie de exámenes a nivel nacional en una serie de países a alumnos de 15 años para evaluar el grado de conocimientos en tres grupos principales de materias: ciencias, comprensión lectora y matemáticas. Se trata del programa PISA, cuya última edición se realizó en el año 2015.

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