Search

Treballs Finals del Màster de Ciències Actuarials i Financeres, Facultat d'Economia i Empresa, Universitat de Barcelona, Curs: 2022-2023, Tutores: Eva Boj del Val and Teresa Costa Cor, The aim of this work is to deepen into a stochastic variant of the classic Chain-Ladder model to calculate claims reserves of an insurance company. Specifically, we will focus on the stochastic Generalized Multivariate Chain-Ladder model (GMCL). First, the classic deterministic method will be explained. Then, we will introduce the stochastic method and develop a practical example by using both methods to see the differences in the estimations. The function MultiChainLadder of the ChainLadder package for R (R Development Core Team, 2023) will be used

Aquest és un projecte realitzat a la planta de producció d'ampolles de vidre buit Castellar Vidrio, del grup Vidrala. L'objectiu d'aquest projecte és crear un programa capaç de trobar la solució a certes defectuositats a les ampolles, amb la intenció que, en un futur, sigui capaç d'anticipar-se a l'aparició de defectuositats i avaries de màquina. Es pretén desenvolupar una base de dades, prenent totes les variables involucrades en el procés de producció de la línia CS23, per aplicar mètodes estadístics basats en Machine Learning i Data Analysis, amb la finalitat d'establir patrons entre les variables descriptives del procés per determinar el perquè de l'ocurrència de certs defectes a les ampolles. Per realitzar el programari es treballarà a R, un llenguatge de programació intuïtiu i eficaç que, mitjançant RStudio, un IDE (Entorn de Desenvolupament Integrat) específic per a R, ens permetrà tant programar els scripts relacionats amb la base de dades com els scripts relacionats amb l'aplicació de mètodes estadístics. El procés que se seguirà serà, primerament, aprendre a programar a R, mitjançant RStudio. Posteriorment, generarem la base de dades, reunint constantment informació dels múltiples entorns de dades de la línia de producció CS23. Un cop feta la base de dades, ens centrarem en crear un programari que ens permetrà aplicar els mètodes estadístics desitjats, utilitzant les variables d'interès de la base de dades. Finalment, resoldrem un cas real plantejat pels caps de l'empresa, on obtindrem les variables descriptives més destacades durant una defectuositat present en tota la producció d'una nit, on es conclourà que el projecte és funcional i es definiran les possibles millores futures. Este es un proyecto realizado en la planta de producción de botellas de vidrio hueco Castellar Vidrio, del grupo Vidrala. El objetivo de este proyecto consiste en crear un software capaz de encontrar la solución a ciertas defectuosidades en las botellas, con la intención de que, en un futuro, sea capaz de anticiparse a la aparición de defectuosidades y averías de máquina. Se pretende desarrollar una base de datos, tomando todas las variables involucradas en el proceso de producción de la línea CS23, para aplicar métodos estadísticos basados en Machine Learning y Data Analysis, con la finalidad de establecer patrones entre las variables descriptivas del proceso para determinar el porqué de la ocurrencia de ciertos defectos en las botellas. Para realizar el software se trabajará en R, un lenguaje de programación intuitivo y eficaz que, mediante RStudio, un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado) específico para R, nos permitirá tanto programar los scripts relacionados con la base de datos como los scripts relacionados con la aplicación de métodos estadísticos. El proceso que se seguirá será, primeramente, aprender a programar en R, mediante RStudio. Posteriormente, generaremos la base de datos, reuniendo constantemente información de los múltiples entornos de datos de la línea de producción CS23. Una vez se haya realizado la base de datos, nos centraremos en crear un software que nos permitirá aplicar los métodos estadísticos deseados, usando las variables de interés de la base de datos. Finalmente, resolveremos un caso real planteado por los propios mandatarios de la empresa, donde obtendremos las variables descriptivas más influyentes en una defectuosidad presente durante toda la producción de una noche, donde se concluirá que el proyecto es funcional y se definirán las posibles mejoras futuras. This is a project developed at Castellar Vidrio, a glass bottle production plant from Vidrala group. The project focuses on CS23 production line, one of the newest and most sophisticated lines among the seven that the plant has. The aim of the project consists in creating a software The aim of the project consists in creating a software whose function is to find the solution to certain defects in the bottles, to machine breakdowns and to find the parameters that give the maximum stability to the production line. It is intended to develop a database, taking all the variables involved in the production process of the CS23 line, to apply statistical methods based on Machine Learning and Data Analysis, in order to establish patterns between the descriptive variables of the process to determine the reason for the occurrence of certain defects in the bottles. In order to develop the software, we will use R, an intuitive and effective programming language that, through RStudio, a specific IDE (Integrated Development Environment) for R, will allow us to program both the scripts related to the database and the scripts related to the application of statistical methods. The process that we will be following is, first of all, learn to program in R, through RStudio. Later, we will generate the database, constantly gathering information from the multiple data environments of interest from the CS23 production line. Once the database has been created, we will focus on creating software that will allow us to apply the desired statistical methods, using the variables of interest from the database. Finally, we will solve a real case raised by the company's own leaders, where we will obtain the most influential descriptive variables in a defectiveness that occurred during the entire production of one night, where it will be concluded that the project is functional and possible future improvements will be defined.

CSIndicators is an R package that gathers generalised methods for the flexible computation of climate-related indicators. Each method represents a specific mathematical approach which is combined with the possibility of selecting a flexible time period to define the indicator. This enables a wide range of possibilities for tailoring indicators to sectorial climate service applications. This package is intended for sub-seasonal, seasonal and decadal climate predictions, but its methods are also applicable to other time scales. Additionally, this package is compatible with the CSTools R package for climate forecast post-processing. This package was developed in the context of H2020 MED-GOLD (776467), S2S4E (776787), VITIGEOSS (869565) projects and Horizon Europe ASPECT project (101081460).

Common Spatial Patterns (CSP) is a widely used method to analyse electroencephalography (EEG) data, concerning the supervised classification of the activity of brain. More generally, it can be useful to distinguish between multivariate signals recorded during a time span for two different classes. CSP is based on the simultaneous diagonalization of the average covariance matrices of signals from both classes and it allows the data to be projected into a low-dimensional subspace. Once the data are represented in a low-dimensional subspace, a classification step must be carried out. The original CSP method is based on the Euclidean distance between signals, and here we extend it so that it can be applied on any appropriate distance for data at hand. Both the classical CSP and the new Distance-Based CSP (DB-CSP) are implemented in an R package, called dbcsp.

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2021, Director: Oscar Amorós Huguet, [en] This project seeks to develop the way to optimally regroup the personnel of the security force and police throughout the area of Spain. This project takes into account the community’s feeling about safety. The sentiment is collected in the form of comments made on the social network Twitter. The data provided by the Ministry of Spain (specifically the statistical portal of criminalistic) on property crimes including theft and scams to contrast them with the feeling of the security obtained: in order to be able to assess the feeling of the community in relation to the number of cases that occurred in the territory.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutors: Marta Cubedo Culleré i Antonio Miñarro Alonso, En moltes de les branques que componen el món científic, és freqüent l'observació i estudi de variables al llarg del temps en un conjunt de subjectes, en diferents situacions experimentals depenent de l'àrea d'investigació. En aquest Treball de Final de Grau es presenta una anàlisi basada en el temps d'evolució dels pesos de rates classificades en grups segons la dieta amb la qual estan alimentades, per a comprovar si es detecten diferències entre les corbes que modelitzen el pes al llarg del temps en funció del tipus de dieta. En aquest estudi, s'espera observar diferències entre els tres grups de rates en funció de la dieta amb la qual han estat alimentades; dieta Control, dieta hiperlipídica de blat de moro o dieta hiperlipídica d'oli d'oliva. A causa de la naturalesa d'aquest tipus de dades, els models clàssics no acostumen a ser els indicats per a elaborar una correcta anàlisi de les dades. Per això, s'han d'emprar models que sí que tinguin presents aquestes característiques. En aquest cas, es realitzar l'anàlisi d'aquestes dades mitjançant la tècnica dels models lineals mixtos amb mesures repetides. Els models mixtos són una generalització del model lineal de regressió clàssic, contemplant la possible existència d'observacions correlacionades o amb variabilitat heterogènia, vinculades a la presència de factors aleatoris. La nomenclatura models mixtos es refereix, precisament, al fet que l'anàlisi ha de bregar amb efectes fixos i aleatoris simultàniament.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Martí Casals Toquero i Jordi Cortés Martínez, Este trabajo muestra una aplicación de la estadística al mundo del deporte. En una primera parte, se ha realizado una revisión sistemática de los paquetes de R relacionados con el deporte, para observar el impacto de esta disciplina en la estadística, su crecimiento y evolución. En una segunda parte, se han aplicado técnicas de clusterización a un conjunto de datos de jugadoras de baloncesto profesionales usando métricas avanzadas para ilustrar una de las posibles aplicaciones de la estadística en este campo. Finalmente, se ha empleado un paquete de R para mostrar el potencial exploratorio de este paquete en la visualización de datos.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Lesly María Acosta Argueta, El propósito de este TFG es el de estudiar el "propensity score" (PS) y sus diversos métodos sobre un estudio observacional para estimar el efecto de un tratamiento o similar sobre una variable respuesta. La idea del uso del PS es reducir el llamado sesgo de confusión y poder así tratar un estudio observacional como si fuese aleatorizado. Este trabajo esta dividido en 5 capítulos. En el primero introduciremos el TFG. En el segundo aprenderemos que es el "propensity score", cómo se utiliza este en un estudio observacional y para que y veremos cómo se calcula esta probabilidad condicional. Tambien describiremos los 4 diferentes métodos basados en el uso del "propensity score". En el tercero ilustraremos como aplicar estos métodos a una base de datos y cómo implementarlos mediante el software estadístico R, a la vez que comentaremos los resultados de esta base de datos y como interpretarlos. En el cuarto capítulo, con dos de los métodos basados en PS y una base de datos mas reciente, estudiaremos el efecto de una variable tratamiento sobre una variable respuesta. Finalmente, en el quinto presentaremos las conclusiones, discusión y limitaciones de este TFG.

We introduce an R package that estimates decision thresholds in diagnostic settings with a continuous marker and two or three underlying states. The package implements parametric and non-parametric estimation methods based on minimizing an overall cost function, as well as confidence interval estimation approaches to account for the sampling variability of the cut-off. Further features of the package include sample size determination and estimation of diagnostic accuracy measures. We used randomly generated data and two real datasets to illustrate the capabilities and characteristics of the package.

Projecte 2016PID-UB/020, L’assignatura d'Estadística és una assignatura de primer cicle a molts plans d'estudis de la UB. En el cas de la Facultat de Biologia, els plans d’estudis dels graus de Bioquímica, Biotecnologia, Ciències Ambientals, Ciències Biomèdiques i Biologia inclouen una assignatura d’Estadística troncal a primer curs amb plans docents equivalents. Des de 2014 es va iniciar una migració per usar R enlloc del programari Java desenvolupat pel grup Statmedia per les dificultats creixents en l’ús dels applets de Java. R és un llenguatge i entorn de programació per l'anàlisi estadístic i gràfic, de software lliure i multi-plataforma que s’ha estes el seu us tant a nivell acadèmic com en la majoria d’àmbits de recerca, per més informació https://www.r-project.org/. Aquest llenguatge es basa en paquets que tenen funcionalitats diferents i que són creats per la comunitat. El paquet Shiny crea un entorn web per a facilitar la visualització dels programes fets en R, per més informació http://shiny.rstudio.com/. Estadística és una assignatura de primer cicle on es presenten els conceptes bàsics de probabilitat i estadística. El nostre projecte planteja crear una biblioteca d'aplicacions Shiny per tal d’ajudar a visualitzar els conceptes bàsics de probabilitat i estadística, facilitant per tant la seva comprensió. Es farà servir tant a les classes magistrals com per fomentar l'aprenentatge autònom atès que els alumnes tindran tot el material on-line a lliure disposició.

The current need to improve the conditions for studying the production of biotechnological products highlights the need to create kinetic trends simulators in upstream processes. For this reason, in this project, the programming of a Shiny web app using R language is carried out, which allows numerical calculation and graphing of the design equations of the different types of reactors. R is an object-oriented statistical programming language, which allows the installation of pre-built libraries that facilitate script writing. These libraries have a wide potential for action and application, and in the development of this project, dSolve libraries were used to solve systems of differential equations, ggplot2 to plot the results, and the package Shiny, which allows generating the joint file interface and server, which together compute the web app. The type of biorreactor studied includes: batch, feed-batch and chemostate. The first one has no external output or flow rate input, so the reactor volume remains constant. Feed-Batch, as the name implies, refers to a batch reactor that only has an inlet but no output flow. Chemostate, on the other hand, has both outlet and inlet flow, which is why it is also called a continuous reactor (without biomass retention). Calculations are made taking into account the reaction rate equation and the mass balances of each reactor (OUTPUT + ACCUMULATION = INPUT + GENERATION). In addition, other factors such as the association of product formation with metabolism, calculations of the specific reaction speed or enzyme inactivation must be taken into account when defining the model. In this way, the batch and feedbatch reactor types present model equations in which the results of product, biomass and substrate are calculated using systems of simple differential equations as a function of time, while the chemostate establishes the result of these variables as a function of the dilution rate from systems of non-linear equations. One of the main objectives in the development of the project has been to maintain the premise of simplicity and clarity of the interface, thus making accessible to the user a global vision of how the different parameters affect with the whole process

Desarrollar un paquete de R para analizar la propagación de estados en problemas organizacionales El presente proyecto final de master, se centra en la creación de un paquete en R de libre accesoparael análisis de la propagación de estados en redes organizacionales.Con el paquete de R creado y un determinado número de variables. Variables intrínsecas del individuo, tales como el número de estados en los que se puede encontrar y la probabilidad de cambio de estado desde un estado determinado. Juntamente con variables referentes a la organización, como son el número de individuos, las relaciones de estos individuos y el tipo de relación que existe entre ellos, ... Se puede analizar la evolución del comportamiento humano dentro de las organizaciones, y quéinfluencia someten estas organizaciones a cada uno delos integrantes de sus grupos en función de su tamaño y estructuración. Pudiendo obtener previamente, como será la adaptación de los nuevos integrantes en sus grupos de trabajo.

Summary Label propagation and diffusion over biological networks are a common mathematical formalism in computational biology for giving context to molecular entities and prioritizing novel candidates in the area of study. There are several choices in conceiving the diffusion process—involving the graph kernel, the score definitions and the presence of a posterior statistical normalization—which have an impact on the results. This manuscript describes diffuStats, an R package that provides a collection of graph kernels and diffusion scores, as well as a parallel permutation analysis for the normalized scores, that eases the computation of the scores and their benchmarking for an optimal choice. Availability and implementation The R package diffuStats is publicly available in Bioconductor, https://bioconductor.org, under the GPL-3 license. Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2017, Director: Esteban Vegas Lozano, En els darrers anys hi ha hagut un augment en l’interès de l’anàlisi de dades però alhora una crescuda en la quantitat de dades a emmagatzemar. És per això, que han començat a aparèixer nous algorismes d’anàlisi de dades més òptims i eficients que els anteriors que faciliten l’anàlisi de gran quantitat de dades, l’anomenat Big Data. Moltes d’aquestes metodologies es troben dintre de l’anomenat machine learning o aprenentatge automàtic. Tots aquests mètodes són cada cop més aplicats en el dia a dia de les persones, en l’actualitat la majoria de grans empreses, com bancs, botigues, pàgines web, utilitzen l’estudi de dades en el desenvolupament de campanyes de publicitat, venta personalitzada, entre d’altres.

quickpsy is a package to parametrically fit psychometric functions. In comparison with previous R packages, quickpsy was build to easily fit and plot data for multiple groups. Here, we describe the standard parametric model used to fit psychometric functions and the standard estimation of its parameters using maximum likelihood. We also provide examples of usage of quickpsy, including how allowing the lapse rate to vary can sometimes eliminate the bias in parameter estimation, but not in general. Finally, we describe some implementation details, such as how to avoid the problems associated to round-off errors in the maximisation of the likelihood or the use of closures and non-standard evaluation functions.

Los cursos de informática en las titulaciones que no son informáticas siempre pecan de falta de motivación y buenos resultados de los estudiantes. El argumento del estudiante acostumbra a ser: ¿A mí para que me servirá todo esto?, y esto se acusa aún más cuando al estudiante le cuestan este tipo de asignaturas. En este artículo analizamos los primeros cursos de informática en el Grado de Estadística de la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), grado conjunto de las dos universidades. En estos cursos se intentó inicialmente reducir la complejidad de los contenidos para promover mejores resultados pero no funcionó como se esperaba, así que cambiamos de táctica y decidimos modificar las herramientas para adaptarlas a aquellas que los estudiantes entienden que están más cerca de sus intereses. En este caso concreto se decidió usar el lenguaje de programación R, un lenguaje ampliamente utilizado por los estadísticos, para explicarles los conceptos básicos de la programación. Así pues, modificamos nuestra estrategia pasando de menos (contenidos más simples) a distinto (contenidos más elaborados y no triviales adaptados a sus expectativas). Teaching computer science in degrees that are not computer science related presents an important challenge: to motivate the students and to achieve good average grades. The student’s complaint is always based on his lack of motivation: What is this subject useful for?, and this is specially relevant when this subject is not easy to learn by the student. In this paper we show the case of computer courses in the Statistics degree taught in the Universitat de Barcelona (UB) and the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) (two Catalan universities). We initially tried to reduce the complexity of their contents in order to obtain better average grades. Yet, it did not work out as expected. Therefore, we changed our strategy and instead of making the contents easier (less complex), we changed the tools that were used to teach and tried to adapt them to the students’ interests. In this particular case, we decided to use the R programming language, a language widely used by statisticians, in order to explain the basics of programming. Therefore, we changed our strategy from less (simpler contents) to different (more elaborated and nontrivial contents adapted to meet their expectations).

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2016, Director: Olga Julià de Ferran, Mendelian experiments served to prove and establish fix values that would eventually become Laws. Using the statistical and genetic resources, Mendel’s Laws are proven and verified in an empirical sense as the driving force of the genetic inheritance behaviour in the 1900s. Initially, we are presenting a theoretical introduction, which is essential to understand what comes after and to develop this thesis further, and then we proceed to explain Mendel’s 1865 two-part paper Versuche über Panzenhybriden, therefore acquiring the required tools to analyse the data and produce a thorough study. Adjustment test will be done taking into account Statistics and the results established by Pearson, we produce tests of adjustment to the multinomial model, comparing the hypothesis between the practical data and the theoretical obtained by Mendel. Practical data is extracted from the paper, while theoretical data is established by Genetics. We be able to accomplish this through the R software, that allow us to get the test results and create the graphs. My dissertation’s objective is to demonstrate the veracity of Gregor Mendel’s proposals through Statistics and Mathematics.

Se presenta como se puede generar automáticamente cuestionarios Moodle usando el paquete exams de R usando informes dinámicos con latex y R.

The WeDiBaDis package provides a user friendly environment to perform discriminant analysis (supervised classification). WeDiBaDis is an easy to use package addressed to the biological and medical communities, and in general, to researchers interested in applied studies. It can be suitable when the user is interested in the problem of constructing a discriminant rule on the basis of distances between a relatively small number of instances or units of known unbalanced-class membership measured on many (possibly thousands) features of any type. This is a current situation when analyzing genetic biomedical data. This discriminant rule can then be used both, as a means of explaining differences among classes, but also in the important task of assigning the class membership for new unlabeled units. Our package implements two discriminant analysis procedures in an R environment: the well-known distance-based discriminant analysis (DB-discriminant) and a weighteddistance- based discriminant (WDB-discriminant), a novel classifier rule that we introduce. This new procedure is based on an improvement of the DB rule taking into account the statistical depth of the units. This article presents both classifying procedures and describes the implementation of each in detail. We illustrate the use of the package using an ecological and a genetic experimental example. Finally, we illustrate the effectiveness of the new proposed procedure (WDB), as compared with DB. This comparison is carried out using thirty-eight, high-dimensional, class-unbalanced, cancer data sets, three of which include clinical features.

Projecte 2014PID‐UB/056, En aquest projecte hem utilitzat el paquet “exams” de R per tal d’implementar les pràctiques de les assignatures Estadística de primer curs dels graus de Bioquímica, Biotecnologia, CC. Biomèdiques i Estadística. Les pràctiques d’aquests graus havien utilitzat fins el curs passat un aplicatiu desenvolupat en Java pel propi grup. L’experiència adquirida utilitzant exams en un projecte d’innovació PMID a l'assignatura Disseny d'Experiments de quart curs del grau de CC Biomèdiques ens va animar a substituir la nostre anterior plataforma per la combinació “exams” i Sweave per tal de dissenyar una col·lecció de preguntes individualitzades (una mateixa pregunta pot tenir moltes variants, cadascuna amb diferents dades associades). La col·lecció de preguntes s’importa al banc de preguntes de Moodle i després s’integren en qüestionaris del campus. El campus virtual s’encarrega de subministrar aleatòriament a cada estudiant una d’aquestes variants i de corregir automàticament les respostes. Seguint aquesta tecnologia s’han confeccionat una vintena de qüestionaris equivalents en prestacions i facilitat d’ús a les activitats on-line dels projectes tradicionals Statmedia. Aprofitant el canvi tecnològic s’han revisat els continguts de totes les pràctiques. Els avantatges respecte a la situació anterior són: 1) Sweave és molt conegut entre els usuaris de R i facilita la creació i modificació de les pràctiques per part dels professors “creadors” de material, 2) la gestió d’usuaris, terminis d’activitats i notes queda resolta pel propi campus virtual i simplifica notablement la tasca d’administració dels professors del grup d’innovació Statmedia. Els estudiants han realitzat les pràctiques i complimentat els formularis sense incidències remarcables malgrat el doble canvi de tecnologia i de continguts. El resultat global ha estat molt satisfactori i estem disposats en un proper projecte PMID a dissenyar amb exams totes les activitats on-line dels cursos que imparteixi el grup.

Aquest projecte s'emmarca dins del que es coneix com a "iniciatives Open Data". L'Open Data (anglès per dades obertes) consisteix en la publicació de dades de forma oberta. La publicació de conjunts de dades al públic per part d'administracions i cada cop més entitats no només fomenta la transparència a nivell de processos i activitats d'una institució, sinó que dóna l’oportunitat de crear projectes o aplicacions que molts cops es converteixen en negocis, i dels quals se'n poden beneficiar tant administracions com ciutadans. En aquest projecte, doncs, s'ha contextualitzat la situació actual de l'Open Data i s'ha dut a terme una recerca sobre els portals capdavanters en aquest apartat, tant a àmbit local i autonòmic, com a àmbit nacional i internacional. Aquesta recerca està enfocada a explorar les característiques d'aquests portals, quin tipus de dades presenten, i fins a quin punt està estès l’Open Data. En segon lloc, s'han cercat portals que no es limitin a aportar catàlegs de dades, sinó que en facin una explotació visual a mode d'aplicació (seguint la filosofia que posseir moltes dades no és sinònim de més coneixement, si no es saben tractar correctament) . Aquesta cerca ha estat la precursora del propòsit final d'aquest projecte: el de realitzar una aplicació o interfície visual de creació pròpia. Per fer-ho s'ha fet un estudi sobre les opcions més idònies per elaborar una aplicació d'aquest tipus, del qual n'ha sortit vencedor la plataforma Shiny, vinculada al llenguatge de programació R. La interfície visual s'ha creat en forma d'explorador socioeconòmic, pel qual s'han necessitat bases de dades que s'han obtingut d'un dels portals recercats prèviament (el del Banc Mundial). Finalment, s'ha creat amb èxit l'aplicació, donant una visió més acurada de quin tipus de projecte es pot dur a terme a partir de l'explotació de dades obertes, i proporcionant la certesa també, que el moviment Open Data no està fent més que créixer, i les possibilitats que presenta són moltes i molt interessants.

Linear programming is one of the most extensively used techniques in the toolbox of quantitative methods of optimization. One of the reasons of the popularity of linear programming is that it allows to model a large variety of situations with a simple framework. Furthermore, a linear program is relatively easy to solve. The simplex method allows to solve most linear programs efficiently, and the Karmarkar interior-point method allows a more efficient solving of some kinds of linear programming. The power of linear programming is greatly enhanced when came the opportunity of solving integer and mixed integer linear programming. In these models all or some of the decision variables are integers, respectively. In this book we provide a brief introduction to linear programming, together with a set of exercises that introduce some applications of linear programming. We will also provide an introduction to solve linear programming in R. For each problem a possible solution through linear programming is introduced, together with the code to solve it in R and its numerical solution.

En aquest projecte hem explorat les funcionalitats del paquet exams de R per tal d’implementar activitats individualitzades en Moodle. El mòdul exams permet incorporar en el banc de Moodle diferents tipus de preguntes, les més senzilles i habituals són les numèriques i les multichoice, si bé pels propòsits d’aquest projecte destaquen especialment les cloze. L’avantatge principal d’utilitzar exams en lloc de redactar directament les preguntes des del propi Moodle és que una mateixa pregunta amb exams pot tenir moltes variants, cadascuna amb diferents dades associades. Un cop s’integra la pregunta en un qüestionari del campus, aquest subministra aleatòriament a cada estudiant una d’aquestes variants corregint automàticament les respostes. El projecte tenia un perfil principalment exploratori de les capacitats d’exams però hem avançat força en el seu maneig de forma que hem pogut proposar als alumnes cinc activitats. No hem apreciat problemes tècnics rellevants, la participació dels estudiants ha resultat majoritària i molt satisfactòria tenint en compte el seu caràcter voluntari. La nostre conclusió és que aquesta tecnologia resulta molt eficient per dotar a qualsevol curs d’Estadística d’activitats individualitzades sota el paraigües Moodle. Estem disposats en un proper projecte PMID a dissenyar amb exams totes les activitats on-line obligatòries de l’assignatura.

Projecte fet en col.laboració amb l'empresa 4sfera Innova

El objeto de este proyecto es el desarrollo de un paquete de R basado en la creación de una interfaz gráfica de usuario para el análisis de datos tratados con el paquete RQDA.

En este trabajo se explica la experiencia innovadora realizada en la asignatura de Matemática Actuarial No Vida dentro del proyecto REDICE2008 (A0801-06). La experiencia consiste en el cambio en la enseñanza práctica de dicha asignatura incorporando el lenguaje de programación R, junto con los nuevos paquetes que incluyen funciones sobre matemática y estadística actuarial. Después de una introducción, en el trabajo se comentan los antecedentes de la enseñanza práctica de la asignatura en la Universidad de Barcelona y también la situación en España de las trece universidades que actualmente imparten la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras en España. A continuación se describe el desarrollo del proyecto, remarcando las dificultades que implica un cambio de este tipo para estudiantes alumnado y profesorado, y se detallan los resultados más importantes de la innovación. El trabajo finaliza con unas conclusiones y diversos anexos con los modelos de encuesta pasados a estudiantes alumnado y universidades.

This paper presents an analysis of motor vehicle insurance claims relating to vehicle damage and to associated medical expenses. We use univariate severity distributions estimated with non-parametric methods. The methods are implemented using the statistical package R. The nonparametric analysis presented involves kernel density estimation. We illustrate the benefits of applying transformations to data prior to employing kernel based methods. We use a log-transformation and an optimal transformation amongst a class of transformations that produces symmetry in the data. The central aim of this paper is to provide educators with material that can be used in the classroom to teach statistical estimation methods, goodness of fit analysis and importantly statistical computing in the context of insurance and risk management. To this end, we have included in the Appendix of this paper all the R code that has been used in the analysis so that readers, both students and educators, can fully explore the techniques described.