Algunos temas de estadística implementados en R.
Palabras clave:
Estadística en RSinopsis
El Grupo de Investigación en Estadística (GIE), de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, cuenta entre sus líneas de investigación con una denominada «Aplicación de métodos O construcción de modelos estadísticos»; este libro es producto del desarrollo de esta línea, en lo que se refiere a la apropiación y enseñanza del software estadístico R en la UPTC y en la comunidad académica en general. El libro consta de once capítulos, en los que se dan a conocer algunos comandos básicos y diversos ejemplos que ilustran las temáticas tratadas. Los capítulos 1 y 2 presentan lo relacionado con la descarga e instalación de R, además se mencionan determinadas funciones que involucran operaciones aritméticas entre números reales, vectores, matrices y ciertos comandos especiales, entre otros. Los capítulos del 3 al l O, aunque sus títulos coincidan con los diferentes campos de la estadística, como es el caso de Estadística Descriptiva, Probabilidad, Distribuciones, Inferencia, Muestreo, Análisis Multivariado, Análisis de regresión y Diseño de experimentos, solo presentan algunos tópicos relevantes que, a juicio de los autores, se pueden abordar mediante R, sin que sean los únicos. Se espera que este libro sea oportuno para los diferentes usuarios de la estadística, y que permita un primer acercamiento con el R, de tal forma que se suscite en el usuario la curiosidad por explorar nuevas y más complejas temáticas. Por último, es importante mencionar que el proyecto que culminó en este texto se desarrolló dentro del programa de jóvenes Investigadores, apoyado por la Dirección de Investigaciones (D1N) de la UPTC.
Capítulos
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Descarga e instalación de R
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Funciones en R
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Estadística descriptiva
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Probabilidad
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Distribuciones
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Inferencia
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Muestreo
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Análisis multivariado
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Análisis de regresión
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Diseño de experimentos
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Importar y exportar datos en R
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Bibliografía
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Referencias
Demétrio, C. G. B. (2001). Modelos lineares generalizados em experimentacño agronómica. Piracicaba, Brasil. [En línea] Disponible en http://www.lce.esalq.usp.br/clarice/Apostila.pdf [Recuperado el 30-08-2010
Díaz Monroy, Luis Guillermo (2002). Estadística Multivariada: Inferencia y Métodos. Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
Ihaka R. & Gentleman R. (1996). R: A Language for Data Analysis and Graphics. journal of Computational and Graphical Statistics 5: 299-314.
Kuehl, Robert O. (2001). Diseño de experimentos, 2 a edición. México: Thomson, 661 p.
Peña, Daniel. (2002). Análisis de datos multivariantes. España: Mc Graw HiIl. R Development Core Team (2008). R:A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.
Paradis Emmanuel. R para Principiantes. Institut des Sciences de I'E'volution. Universit Montpellier 11.F-34095 Montpellier cdex 05 France.
García,j. E.; Bacherro,j. M. (2005). Estadística Descriptiva y nociones de probabilidad. España: Universidad de Valencia, Editorial Thomsom Editores.
Richard A. Becker. john M. Chambers and Allan R. Wilks (1988). The New S Language. Chapman & Hall, New York. This book is often called the "Blue Book".
Venables, W N.; Smith, D. M. (2007). The R Development Core Team Notes on R:A Programming Environment for Data Analysis and Graphics Version 2.6.1.
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