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Lechón Pérez, Yolanda Cabal, Helena Rúa, Cristina de la Lago, Carmen En este nuevo estudio, impulsado por el MMA y realizado por el CIEMAT, se ha utilizado la metodología de análisis de Ciclo de Vida para analizar los procesos de produccion, distribucion y uso en España de biodiesel de semillas oleaginosas, biodiesel de aceites usados y dieles, y se han cuantificado sus impactos en el cambio climatico y en el consumo de energia a lo largo de todo el proceso

En las últimas décadas ha cambiado el enfoque de la lucha por la reducción de los impactos ambientales derivados de las actividades del hombre. Los bienes y productos interaccionan con el medio ambiente desde el momento en que se extraen las materias primas para su fabricacion hasta que acaban en un vertedero, en una incineradora o se envian a reciclar al final de su vida util. El analisis de ciclo de vida es una herramienta que permite sistematizar la obtencion de informacion ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida del producto. La huella de carbono es una evaluacion del ciclo de vida en la que se limita el analisis unicamente a aquellas emisiones que tienen efecto sobre el cambio climatico.

Dentro de esta colección, el análisis de correspondencias se enmarca entre las técnicas multivariantes de interdependencia, siendo su característica básica la ponderación de la distancia entre los elementos, lo que da origen a la distancia chi-cuadrado. Se aborda el analisis de correspondencias a partir de un ejemplo desarrollado intuitiva y manualmente. La exposicion teorica se realiza bajo un enfoque geometrico. Se explican tambien aspectos relativos a la codificacion difusa de variables cuantitativas agrupadas en intervalos, asi como a las particularidades del analisis de correspondencias con ellas. Los resultados de los ejemplos se obtienen por medio de los paquetes informaticos de analisis de datos SPAD version 3.21 y SPSS version 9.0 ambas para Windows. Dado que el uso de SPAD no esta demasiado generalizado, se dedican unas paginas a su funcionamiento general asi como a las caracteristicas del programa para analisis de correspondencias simples. Tambien se desarrolla lo concerniente a este tipo de analisis en SPSS, puesto que en la version 9.0 se han ampliado considerablemente las opciones disponibles. Se desarrolla con detalle el ejemplo de analisis de correspondencias simples, utilizando el de correspondencias multiples con el fin de explicar aspectos tecnicos. Se realiza tambien una comparacion entre los resultados de los dos paquetes de programas.

El propósito de la presente monografía es mostrar al lector, de manera clara y sencilla, los aspectos fundamentales del análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). En particular, a los profesionales e investigadores interesados en desarrollar una clasificacion o diagnostico y evaluar el rendimiento de uno o mas clasificadores, validando e interpretando los resultados de dicha clasificacion o diagnostico. Por ello, el desarrollo de los fundamentos basicos de la teoria de las curvas ROC, se complementa ampliamente con la aplicacion practica, describiendo detalladamente los pasos para llevar a cabo la ejecucion e interpretacion del analisis de curvas ROC mediante programas informaticos, de manera que el lector pueda adaptarlo a su campo de aplicacion sin entrar en el desarrollo de fondo de esta metodologia. En lineas generales, el analisis de curvas ROC es una tecnica estadistica de decision que, a partir de una caracteristica, permite discriminar entre dos grupos o subpoblaciones de una poblacion, proporcionando un criterio de clasificacion y una medida de su bondad. El uso de las curvas ROC esta muy extendido en la actualidad y juega un papel fundamental en procesos de diagnostico y clasificacion, por ejemplo en deteccion de señales, psiquiatria, medicina y psicologia, y recientemente tambien en meteorologia, inteligencia artificial y economia.

Enseña a los estudiantes a utilizar el programa Excel de Microsoft para resolver problemas estadísticos que surgen en el área de negocios y en otras más. Incluso aquellos que no cuentan con experiencia previa en el uso de hojas electrónicas de cálculo, descubrirán que el enfoque paso a paso, y los ejemplos facilitan el aprendizaje de Excel para usarlo en el análisis de conjuntos de datos.

En este libro podemos encontrar material diseñado para prestar ayuda tanto al usuario más básico en el manejo de aplicaciones informáticas y en el conocimiento de herramientas estadísticas, como al usuario mas avanzado. Todo ello prestando mas atencion a los aspectos practicos o aplicados que a los teoricos o formales, aunque sin descuidar estos ultimos. Contiene dos partes bien diferenciadas. La primera incluye los procedimientos que permiten utilizar SPSS como gestor de datos. En la segunda se incluyen varios procedimientos que permiten utilizar SPSS como programa de analisis estadistico con las tecnicas mas comunes en los planes de estudio de las titulaciones universitarias: Estadistica descriptiva, exploratoria, contrastes sobre medias, analisis de varianza, correlacion y regresion, estadistica no parametrica y fiabilidad de escalas .

Uno de los retos de mayor relevancia para las ciencias ambientales y para la ecología, consiste en comprender las relaciones que presentan los organismos y su entorno. En la actualidad se cuenta con algunas herramientas numericas y estadisticas de mucha precision y fiabilidad, pero el desafio esta en como abordar la variabilidad de escenarios del ambiente, al igual que su efecto sobre los diferentes atributos de las especies. La complejidad del analisis radica en que es posible contar con numerosas variables representadas por diversos organismos y/o por atributos de su ambiente abiotico. Es asi como se requiere contar con herramientas que permitan presentar y analizar los patrones, ya sea de forma tabular (matricial) o grafica (visualizacion de los datos). En este orden de ideas, la estadistica multivariada ofrece formas de abordar la complejidad de este tipo de analisis. El siguiente reto consiste en seleccionar la mejor tecnica o grupo de ellas que se ajusten a los patrones multivariados de nuestros datos, asi como la eleccion de una herramienta o programa estadistico, dentro de diversas opciones disponibles. El presente libro, titulado Analisis de Datos Ecologicos y Ambientales. Aplicaciones con el Programa R, propone una estructura organizada, partiendo de las generalidades del programa R, continuando con la exploracion y visualizacion de datos multivariados, incluidas las estandarizaciones y las transformaciones de las variables, para luego implementar tecnicas de ordenacion y de clasificacion multivariada que, a su vez, finalizan en pruebas de hipotesis parametricas y permutaciones (no parametricas), todo ello con la aplicacion del programa R, debido a su gran flexibilidad, solidez y trayectoria contrastada para guiarnos en este tipo de escenarios. Sumado a ello se podra acceder a todos los codigos y bases de datos utilizadas en los diferentes ejemplos y ejercicios propuestos. Este documento no se enfoca en los aspectos matematicos de las tecnicas multivariadas, sino en la aplicacion de la herramienta computacional para el analisis y la visualizacion de datos, que soportan investigaciones en temas ecologicos y ambientales.

Este manual de Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud está pensado para estudiantes, profesores e investigadores que se ven en la necesidad de aplicar herramientas estadísticas. Tanto los contenidos como la exposicion se han intentado ajustar a la idea de que un profesional de las ciencias sociales y de la salud no es un estadistico (muy probablemente, tampoco pretende serlo) y, consecuentemente, no necesita ser un experto en los fundamentos matematicos de las herramientas estadisticas que aplica. Por esta razon, la exposicion se ha orientado a resaltar la utilidad de los procedimientos disponibles y las claves para saber elegirlos, aplicarlos e interpretarlos correctamente (aunque sin prescindir de los detalles necesarios para entender la logica y el significado de los mismos).

Este manual de Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud está pensado para estudiantes, profesores e investigadores que se ven en la necesidad de aplicar herramientas estadísticas. Tanto los contenidos como la exposicion se han intentado ajustar a la idea de que un profesional de las ciencias sociales y de la salud no es un estadistico (muy probablemente, tampoco pretende serlo) y, consecuentemente, no necesita ser un experto en los fundamentos matematicos de las herramientas estadisticas que aplica. Por esta razon, la exposicion se ha orientado a resaltar la utilidad de los procedimientos disponibles y las claves para saber elegirlos, aplicarlos e interpretarlos correctamente (aunque sin prescindir de los detalles necesarios para entender la logica y el significado de los mismos).Ademas, gracias a programas informaticos como el SPSS Statistics ya no es necesario invertir tiempo en complejos calculos que no contribuyen en absoluto a entender el significado de lo que se esta haciendo. Aunque todos los procedimientos se presentan con suficiente detalle como para poder aplicarlos con una calculadora de bolsillo, de todos ellos se explica como aplicarlos con el SPSS Statistics y como interpretar correctamente los resultados que se obtienen.

Este documento realiza una incursión en el análisis de los datos de los diseños factoriales más comunes en la práctica, como son los diseños Entre, los diseños de Bloqueo, los diseños Intra y los diseños mixtos. Utiliza una vision eminentemente practica mediante la resolucion numerica de los distintos procedimientos que permiten evaluar hipotesis experimentales. Asimismo, se presentan las sintaxis mediante Manova y/o Menu del SPSS, y se comentan los resultados.Aquest document fa una incursio a l''analisi de les dades dels dissenys factorials mes comuns en la practica, com son els dissenys Entre, els dissenys de Bloqueig, els dissenys Intra i els dissenys mixtos. Utilitza una visio eminentment practica mitjançant la resolucio numerica dels diferents procediments que permeten avaluar hipotesis experimentals. Aixi mateix, es presenten les sintaxis mitjançant Manova i/o Menu del SPSS, i es comenten els resultats.This volume makes an incursion into the most common data analysis of factorial designs, as Entre, Block, Intra and mixed. It offers a very practical vision, with numerical resolution of the various procedures used to evaluate experimental hypotheses. It also shows the syntax using Manova and / or SPSS menu, and discuss the results.

En este libro se trata el modelo unifactorial de medidas repetidas desde diferentes perspectivas de análisis.

Este texto constituye una introducción a los métodos estadísticos para analizar datos en las ciencias de la actividad física y del deporte. En él se recogen los conceptos mínimos e imprescindibles que cualquier graduado debe manejar. En esta obra estos conceptos se explican con palabras en lugar de con formulas y se ilustran con ejemplos extraidos de las ciencias de la actividad fisica y del deporte. Con la experiencia conseguida despues de muchos años de docencia de esta materia, los autores han podido estructurar los contenidos necesarios con una adecuada exposicion para facilitar el aprendizaje de esta materia a los estudiantes de primer curso. Dado su caracter introductorio, no son necesarios mas que algunos conocimientos basicos de calculo para su comprension.

Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena