Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Ciencias Secretaría de Educación Abierta y Continua
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Introducción a la programación en R y su aplicación a la inferencia estadística

Descripción

La mayoría de los fenómenos que se estudian en la biología, ecología, ciencias de la salud, ciencias sociales, ciencias ambientales, ingeniería etc., presentan una variabilidad natural inherente por lo que para su estudio y análisis es necesario usar técnicas cuantitativas y herramientas estadísticas. En particular la inferencia estadística ha jugado un papel muy importante en la prueba de hipótesis y análisis de datos. Debido a la complejidad de los fenómenos y la cantidad significante de datos que se recopilan en la actualidad, es necesario usar computadoras y software estadístico para facilitar las tareas de investigación. Aunque existen una cantidad importante de paquetes de software estadístico (SPSS, Statistica, Systat, Minitab, etc.), el paquete estadístico R se ha posicionado como uno de los paquetes estadísticos preferidos en la investigación. R es un lenguaje y medioambiente para el cómputo estadístico y gráficas. Es un software de acceso abierto y gratuito, basado en el lenguaje y medioambiente S desarrollado por Bell laboratorios. R provee una gran variedad de técnicas estadísticas (modelación linear y no linear, pruebas de estadística clásica, análisis de series de tiempo, clasificación, clustering….) y graficas. R se compila y corre en una variedad de sistemas operativos (Windows, Mac, Linux, etc.). Otra característica importante de R es su capacidad para expandir sus capacidades a través de la incorporación de paquetes desarrollados por un número importante de contribuyentes. Estas características confieren a R una gran flexibilidad y poder para realizar análisis estadísticos y gráficos por lo que es muy recomendable su aprendizaje y uso para estudiantes y científicos en la mayoría de las áreas de la ciencia. Para aquellos fenómenos complejos que requieren un enfoque cuantitativo en su análisis, el paquete estadístico R es la herramienta ideal en la investigación.

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TEMARIO

I. Introducción al paquete estadístico R
    I.1 Breve introducción histórica de Excel y R
    I.2 Descarga e instalación de R
    I.3 El medioambiente R (interface de comandos en R y Rstudio)
    I.4 instalación y descarga de paquetes
    I.5 Aspectos básicos de R
      - Matemáticas básicas
      - Tipos de variables
      - Tipos de datos
      - Vectores
II. Manipulación de datos en R
    II.1 Estructuras avanzadas de datos
      - Matrices
      - Arreglos
      - data.frames
      - Objetos
    II.2 Lectura de datos
      - Datos de archivos csv
      - Datos de archivos txt
      - Datos disponibles en R
      - Datos disponibles en paquetes e internet
    II.3 Graficación en R
      - Graficación básica
      - Principios del análisis exploratorio de datos
      - Histogramas
      - Boxplots
      - Graficas de dispersión
III. Modelos estadísticos e inferencia estadística en R
    III.1 Distribuciones de probabilidad
      - Distribución binomial
      - Distribución de Poisson
      - Distribución Normal
      - Otras distribuciones
    III.2Inferencia estadística
      -Resumen de estadísticas
      -Correlación y varianza
      -Prueba de Chi cuadrada
      -Prueba de t
      -Prueba de F
      -ANOVA


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Actividades en curso:

Diplomado en Solvencia II. Modalidad Semipresencial Diplomado en Solvencia II. Modalidad Semipresencial
Del 12 de agosto del 2017 al 28 de abril del 2018
6ta edición Curso semi-presencial de Bioestadística 6ta edición Curso semi-presencial de Bioestadística
Del 31 de julio al 25 de agosto
Diplomado Diplomado "Minería de datos"
Del 28 de Julio al 8 de Diciembre del 2017

Cursos o información de interés en otras dependencias o facultades:

Diplomado en materia de energía

Diplomado en materia de energía
Del 26 de abril al 6 de diciembre del 2017


Ligas de interés:

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Campus Central de CU, Patrimonio Cultural de la Humanidad
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