Estudio y Depuración de Datos
  • Declaración de autoría
  • Tema 1: Análisis Exploratorio de Datos
    • Tipos de variables
      • Ejercicio: Tipos de Datos
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    • Codificación y Transformación
      • Ejercicio: Codificación y Transformación
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    • Descriptivos, Gráficos y Tablas
      • Ejercicio: Gráficos y Tablas
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    • Ejemplo de un análisis descriptivo básico para detectar errores e incongruencias
    • PRACTICA 1
      • Resultados
  • Tema 2: Control de integridad de los datos
    • Introducción a los datos atípicos
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    • Detección y tratamiento de datos atípicos (univariante)
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (bivariante)
      • Ejercicio I
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    • Detección de datos atípicos y su tratamiento (automatización)
      • Ejercicio I - automatización
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    • Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)
      • Ejercicio II
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    • Detección y tratamiento de duplicados
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  • Tema 3: Valores Perdidos
    • Detección de datos perdidos
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    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Simple)
      • Ejercicio - Epidemia Ébola
        • Resultados
      • Ejercicio - Tipos de datos missing
        • Resultados
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Múltiple con MICE)
      • Ejercicio - MICE
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    • PRACTICA 3
  • Bibliografía
    • 📚Bibliografía
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  1. Tema 2: Control de integridad de los datos
  2. Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)

Ejercicio II

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Con la misma base de datos ozone de R comprueba si hay datos atípicos de forma multivariante

data <- read.csv("ozone.csv")  # import data
9KB
ozone.csv