\documentclass[a4paper,12pt,twocolumn]{article}

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\begin{document}

\title{Máster «IoT»}
\author{Complementos de Estadística}
\maketitle
\thispagestyle{empty}
Una respuesta se dará por válida sólo si está debidamente justificada.
En general, debes incluir el código fuente empleado para llevar a cabo
las operaciones.  Envía tus respuestas al correo \url{carleos@uniovi.es} o
guárdalas en tu carpeta de \url{@carleos2.epv.uniovi.es:/home/iot/}.

\begin{enumerate}
\item Carga en R los datos del fichero
  \url{@carleos2.epv.uniovi.es:/home/iot/temperaturas.one}.  Contiene
  mediciones de los sensores de un ordenador Asus Aspire One a lo
  largo de una noche, un día y otra noche.  La primera variable será
  la «temperatura interior» y la segunda será la «temperatura exterior».

\item (Si no conseguiste cargar el fichero del ejercicio anterior,
  para éste y los ejecicios posteriores carga el fichero
  \url{@carleos2.epv.uniovi.es:/home/iot/temperaturas-one.rda}.)

  ANÁLISIS DESCRIPTIVO UNIVARIANTE de la temperatura exterior:
  \begin{enumerate}
  \item Calcula su media y su desviación típica.
  \item Haz los siguientes diagramas:
    \begin{itemize}
    \item diagrama de barras de la distribución de la temperatura exterior
    \item diagrama de la secuencia temporal de la temperatura exterior
    \end{itemize}
  \end{enumerate}
\item ANÁLISIS DESCRIPTIVO BIVARIANTE de las temperaturas:
  \begin{enumerate}
  \item Represéntalas mediante una nube de puntos.
  \item Halla el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre ellas.
  \item Halla la recta de regresión lineal de forma que la temperatura exterior sea
    la variable independiente (X) y la temperatura interior sea la variable dependiente (Y).
  \end{enumerate}
\item PROBABILIDAD:
  \begin{enumerate}
  \item ¿Pueden considerarse independientes las observaciones que componen la muestra
    de temperaturas interiores en los ejercicios de arriba?
  \item ¿Pueden considerarse independientes las observaciones de la variable «speed»
    del conjunto de datos «cars» de R?  (Véase \texttt{?cars})
  \item Genera 100 valores seudoaleatorios con distribución exponencial de media igual a 10.
  \item Haz un diagrama de barras de 100.000 valores seudoaleatorios
    de la variable «suma de dos dados cúbicos».
  \end{enumerate}
\item INFERENCIA: 
  \begin{enumerate}
  \item Contrasta si la media de la variable «speed» puede asumirse igual a 20.
  \item Para los datos «sleep» de R, analiza si «group» influye en «extra».
  \item En un control de calidad de la proporción p de defectuosos, se
    considera H0 : p=0,01 bajo control; H1 : p>0,01 fuera de control.
    ¿Qué decisión tomarías si en una muestra de tamaño 100 se observan 10 defectuosos?
    Considera el nivel de significación $\alpha$ = 0,001 (uno por mil).
  \end{enumerate}
\item FILTRADO:
  \begin{enumerate}
  \item Aplica en R una media móvil a los datos de temperatura exterior del ejercicio primero.
    Realiza un gráfico que incluya la secuencia original y la secuencia alisada.
  \item Aplica en C una mediana móvil a esos mismos datos.
  \end{enumerate}

\end{enumerate}

\end{document}
