Universidad Nacional Autónoma de México Facultad de Ciencias Secretaría de Educación Abierta y Continua
Secretaría de Educación Abierta y Continua, Facultad de Ciencias-UNAM Secretaría de Educación Abierta y Continua, Facultad de Ciencias-UNAM Facultad de Ciencias

Introducción a la programación en R y su aplicación a la inferencia estadística II

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 graficas. 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. El curso estará basado en la aplicación de las subrutinas para graficación avanzada, el análisis de regresión simple, regresión múltiple, modelos lineales generalizados, regresión no lineal y métodos multivariados. Los análisis estadísticos de bases de datos de diversas áreas (biología, pesquerías, ingeniería…) se llevaran a cabo en el salón de clases. La mayoría de estas bases de datos contienen datos reales de la investigación del profesor. La dinámica de las clases esta basada en un presentación y el uso de R y RStudio en el salón de clases. Las clases inician con una pequeña introducción sobre el análisis estadístico y luego se ve la aplicación de dicho análisis implementado en R a través de la interface RStudio. Trabajo extra voluntario estará disponible para que los alumnos practiquen la metodología aprendida. Todo el material (presentaciones, bases de datos, libros, software, códigos) estará disponible en una carpeta de dropbox. La comunicación con los alumnos se llevará a cabo a través de correo electrónico y grupos de Facebook y Whatsapp

Volver a datos generales del curso

TEMARIO

I. Gráficas avanzadas
    Gráficas de dispersión avanzadas
    Gráficas de dispersión matricial mapas
II. Regresión lineal
    Correlación ( cor() )
    Regresión lineal
    Supuestos
    Diagnostico de residuales
    Análisis de varianza
    Cambios de variable
    Notación matricial
III. Regresión múltiple
    Notación matricial
    Supuestos
    Diagnostico de residuales
IV. Modelos lineales generalizados
    Notación matricial
    Supuestos
    Diagnostico de residuales
V. Regresión no Lineal
    Regresión no lineal con Excel
    Regresión no lineal con R
VI. Métodos multivariados
    Análisis de componentes principales
    Análisis de factores
    Análisis de clusters
    Análisis de discriminantes


Volver a datos generales del curso

Actividades en curso:

Diplomado de titulación en Física: Actualización docente. <br /> Cursos y/o Diplomado Diplomado de titulación en Física: Actualización docente.
Cursos y/o Diplomado
Diplomado aprobado como opción de titulación para la carrera de Física
Del 7 de septiembre de 2017 al 13 de diciembre de 2018
Inscripciones abiertas para todos los cursos por iniciar
(consulta programación aquí)
Diplomado en Minería de datos Diplomado en Minería de datos
Del 3 de Agosto de 2018 al 18 de enero del 2019
Diplomado en Derecho y Gestión Ambiental en línea. Sexta Edición Diplomado en Derecho y Gestión Ambiental en línea. Sexta Edición
Del 4 de septiembre del 2018 al 12 de febrero de 2019
Diplomado en Teledetección, Sistemas de Información Geográfica y Modelado Espacial aplicado al estudio de los recursos naturales Diplomado en Teledetección, Sistemas de Información Geográfica y Modelado Espacial aplicado al estudio de los recursos naturales
Del 11 de mayo de 2018 al 15 de febrero de 2019
Diplomado Ordenamiento Ecológico, Impacto y Restauración Ambiental Diplomado Ordenamiento Ecológico, Impacto y Restauración Ambiental
Del 7 de agosto del 2018 al 19 de febrero de 2019

Ligas de interés:

Media Campus. Espacio para material educativo
Media Campus
Descarga Cultura. El podcast cultural de la Universidad
Descarga Cultura
El Proyecto Universitario de Enseñanza de las Matemáticas Asistida por Computadora (PUEMAC)
P.U.E.M.A.C.
Reposital, Material Educativo
Repositorio Digital Universitario
de Materiales Didácticos
Campus Central de CU, Patrimonio Cultural de la Humanidad
Campus Central de CU,
Patrimonio Cultural de la Humanidad
English Media. Unidades temáticas de Inglés
English Media.
Unidades temáticas de Inglés

 


Teléfonos y medidas de emergencia Defensoría de los derechos universitarios
Hecho en México, todos los derechos reservados 2010. Esta página puede ser reproducida con fines no lucrativos, siempre y cuando no se mutile, se cite la fuente completa y su dirección electrónica. De otra forma requiere permiso previo por escrito de la institución. Créditos
Sitio web administrado por:
Secretaría de Educación Abierta y Continua de la Facultad de Ciencias-UNAM. educontinua.inf@ciencias.unam.mx