W raporcie analizuję bazę danych zdarzeń pogodowych NOAA z lat 1950–2011, aby ustalić, które typy zdarzeń są najbardziej szkodliwe dla zdrowia publicznego oraz powodują największe straty ekonomiczne w Stanach Zjednoczonych. Analizę rozpoczynam od surowego pliku data_StormData.csv.bz2, który wczytuję bezpośrednio w R. Z danych wybieram jedynie kolumny istotne dla pytań badawczych: typ zdarzenia, liczbę ofiar śmiertelnych i rannych oraz szacunki strat majątkowych i rolnych. Wartości strat przeliczam na dolary, korzystając z kolumn wykładników (K, M, B). Szkodliwość dla zdrowia mierzę sumą ofiar śmiertelnych i rannych dla każdego typu zdarzenia. Straty ekonomiczne mierzę sumą strat majątkowych i rolnych. Wyniki przedstawiam dla dziesięciu najgroźniejszych typów zdarzeń w obu kategoriach. Najwięcej szkód dla zdrowia powodują tornada. Największe straty ekonomiczne wynikają z powodzi. Wyniki wskazują, że priorytet w przygotowaniach powinny mieć tornada (zdrowie) oraz powodzie i huragany (gospodarka).

Análisis estadístico del dataset estudiantes_completa (n = 146) desarrollado en el marco de la Especialización en Ciencia de Datos (UNO, Cohorte 2026). Se aplica ANOVA de un factor para evaluar el efecto del área de interés sobre la nota final, y pruebas Chi cuadrado para analizar la asociación entre variables cualitativas. Incluye verificación de supuestos, comparaciones post hoc (Tukey, Bonferroni, Holm) y tamaño de efecto (η²).

Data 101 Montgomery College Prof Raunak Chhabra 5/28/26

Sorted by median data Because knowing which questions were answered meaningfully is part of the analysis