Fundamentos básicos para manejo de R en Estadística Descriptiva – Julio F. Suárez Cifuentes

Los cursos tradicionales de estadística han sido soportados por una diversidad de paquetes que agilizan el proceso de información y permiten realizar diversos análisis para facilitar la toma de decisiones, sin embargo el egresado al aplicar los conocimientos adquiridos queda limitado cuando debe analizar información, por no contar con paquetes que procesen y generen los resultados requeridos. Adicionalmente el alto costo que tienen los programas especializados en este campo hace que muy pocas empresas puedan acceder a ellos, originando ésta situación, que los análisis estadísticos queden limitados a las aulas de clase, o al empleo de las escasas opciones que traen las hojas electrónicas,

Hay una verdadera comunidad académica alrededor de R, en la cual participan no sólo usuarios sino personas que aportan nuevos desarrollos dando la posibilidad de atraer profesionales de diferentes áreas del conocimiento como sicólogos, ingenieros, administradores, entre otros, quienes se hacen participes. Surgen blogs y páginas de internet, en los cuales se ofrecen nuevos elementos que elaboran muchos de los que trabajan en R, y que lo potencializan, estas contribuciones vienen dadas en idiomas diferentes tales como: mandarín, japonés, español, alemán, inglés.

Contenido:

Capítulo I
1. Generalidades del paquete
1.1. Instalación
1.2. Revisión de las principales opciones de la barra de herramientas
1.3. Contribuciones
1.4. Manuales
1.5. Ayudas en R
1.6. Cargar paquetes
1.7. Acceso a la información
1.8. Exportar datos
1.9. Otras instrucciones a tener en cuenta

II. Estructuras de datos
1. Vectores
1.1. Vector numérico
1.2. Vector lógico
1.3. Vector de caracteres
1.4. Asignación de nombres a los elementos de un vector
1.5. Creación de patrones
1.6. Extracción de elementos de un vector
1.7. Valores faltantes
1.8. Otros elementos a tener en cuenta
1.9. Resultados estadísticos a partir de un vector
2. Factores
2.1. Factores ordenados
3. Matrices
4. Arrays
5. Listas
5.1. Aplicación de Funciones
6. Data.frames

III. Gráficos en R
1. Plot(): Gráficos de dispersión (nube de puntos
2. Hist(): Histograma
3. Polygon(): Polígono
4. Barplot(): Gráficos de barras
5. Pie(): Gráficos circulares
6. Boxplot(): Gráficos de caja
7. Par(mfrow): Varios gráficos en una página
8. Stem(): Gráfico de tallos y hojas
9. Opciones para guardar gráficos
10. Comandos especiales

Formato:  pdf Comprimido:  rar Peso:  103.24 MB Lenguaje:  Español

Sin comentarios.

Deja tu Comentario