# data[].attributes.headline
Cada equipo debe publicar en su columna:

# data[].attributes.subject
Cada equipo debe publicar en su columna:

# data[].attributes.body
1. Hallazgos: Breve descripción de sus hallazgos clave.

2. Gráficos: con los principales resultados

3. Análisis: de los principales resultados

# data[].attributes.body
La base de datos a utilizar en el taller se denomina Datos_Jura.prn (Atteia et al., 1994) y corresponde a un sector de suelo en Suiza, donde se buscaba determinar la concentración de siete potenciales metales tóxicos (contaminantes) con el objetivo de establecer la existencia de riesgo de contaminación de suelo, lo que ocurre cuando la concentración de los contaminantes excede

ciertos valores límites.

Datos disponibles en: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1qnltUOv3lEbFlxNKgxsgWlWnR3IqEbccB4B9-B7Etuo/edit?usp=sharing

# data[].attributes.body
1. Coordenadas Geográficas:

Este, Norte, Cota (km): Identifican la ubicación de cada muestra.

2. Clasificación de Uso de Suelo:

Valores categóricos:

1. Bosque

2. Pastoreo

3. Pradera

4. Cultivo

3. Tipos de Roca:

Clasificación categórica basada en la geología del suelo:

1. Argoviana

2. Kimmeridgiana

3. Secuaniana

4. Portlandiana

5. Cuaternaria

4. Metales Contaminantes:

Variables cuantitativas:

Cadmio (Cd) [ppm]

Cobalto (Co) [ppm]

Cromo (Cr) [ppm]

Cobre (Cu) [ppm]

Níquel (Ni) [ppm]

Plomo (Pb) [ppm]

Zinc (Zn) [ppm]

# data[].attributes.body
Analizar la base de datos utilizando herramientas estadísticas para evaluar la calidad del suelo, identificando patrones y posibles riesgos relacionados con la concentración de contaminantes.

# data[].attributes.body
¿Qué estadísticas descriptivas destacan en los datos?

¿Cómo se comporta la distribución de los contaminantes?

¿Hay patrones visibles en la distribución geográfica de las concentraciones?

# data[].attributes.body
Lideradas por mi como docente en función de los resultados de los grupos

# data[].attributes.body
1. Calcule las estadísticas básicas de todos los atributos de la base de datos. Esto incluye estadísticas de tendencia central, de dispersión, estadísticos básicos y de forma cuando aplique. Existe(n) algún(os) valor(es) estadístico(s) que llame(n) su atención. ¿Por qué?

2. Utilice el coeficiente de asimetría para indicar si la distribución de los datos de cobre (Cu) presenta una mayor frecuencia de valores hacia la izquierda o hacia la derecha.

3. Confirme lo anterior realizando el histograma de la concentración de cobre (Cu).

4. Calcule la matriz de correlación entre todos los atributos. ¿Existen variables relacionadas? ¿Cuáles?

# data[].attributes.body
Se recomienda la siguiente estructura sugerida:

1. Indicaciones por parte de la docente: 10 minutos

2. Revisión de la base de datos: 15 minutos

3. Trabajo en equipo para realizar la actividad: 50 minutos

4. Discusiones: 15 minutos

# data[].attributes.attachment_caption
Se evaluará la actividad de acuerdo con la siguiente rúbrica de evaluación