Análisis de datos con el programa estadístico R
| Author | : Christian Salas-Eljatib |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 168 |
| Release | : 2021 |
| Genre | : |
| ISBN | : 9789566086109 |
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Analisis De Datos Con El Programa Estadistico R PDF Download
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GRÁFICOS y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA con R
| Author | : Cesar Perez Lopez |
| Publisher | : |
| Total Pages | : 236 |
| Release | : 2019-05-21 |
| Genre | : |
| ISBN | : 9781099608957 |
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El paquete gráfico del módulo básico de R permite realizar una importante variedad de gráficos. Es posible representar funciones y realizar gráficos estadísticos de todo tipo. También se pueden representar curvas en coordenadas explícitas, paramétricas y polares, así como todo tipo de superficies. Antes de aplicar cualquier técnica de análisis de datos, es preciso realizar un análisis previo de la información de la que se dispone. Es necesario examinar las variables individuales y las relaciones entre ellas, así como evaluar y solucionar problemas en el diseño de la investigación y en la recogida de datos. La primera tarea que se suele abordar es el análisis exploratorio y gráfico de los datos. La mayoría del software estadístico, incluido R, dispone de herramientas que aportan técnicas gráficas preparadas para el examen de los datos que se ven mejoradas con medidas estadísticas más detalladas para su descripción.R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software libre muy utilizado por la comunidad estadística. R implementa multitud de comandos y funciones para trabajar en el campo estadístico. Concretamente este libro profundiza en el trabajo con R en Estadística Descriptiva. Incorpora las funciones para tratamiento inicial de datos, análisis exploratorio de datos, gráficos estadísticos, expresión cuantitativa de las distribuciones, medidas de centralización, dispersión y forma, correlación, covarianza, modelo lineal de regresión múltiples.y otros temas de la estadística descriptiva. Los capítulos comienzan con notas metodológicas breves e incorporar gran variedad de ejemplos y ejercicios resueltos con el software R.
Guía para el análisis estadístico con R Commander
| Author | : Victoria Alea Riera |
| Publisher | : Edicions Universitat Barcelona |
| Total Pages | : 159 |
| Release | : 2014-09-05 |
| Genre | : Multivariate analysis |
| ISBN | : 8447538443 |
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El programa estadístico R Commander, gratuito y de libre acceso, se utiliza actualmente en muchas universidades y en la mayoría de centros de investigación, constituyendo una valiosa herramienta de estudio en el ámbito de las ciencias sociales, económicas y empresariales, entre otras. En esta guía se explican las posibilidades del programa, tanto su funcionamiento como los diferentes modelos estadísticos, y se ofrece un conjunto de bases de datos que permiten la realización y la comprobación de los diferentes ejemplos expuestos. El libro, en definitiva, pone al alcance de cualquier lector, y especialmente de los estudiantes de universitarios de estadística, una descripción práctica de un programa cuyo uso, cada vez más extendido, está ayudando a mejorar el análisis de la información sobre la realidad que nos rodea.
Software for Data Analysis
| Author | : John Chambers |
| Publisher | : Springer Science & Business Media |
| Total Pages | : 515 |
| Release | : 2008-06-14 |
| Genre | : Computers |
| ISBN | : 0387759360 |
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John Chambers turns his attention to R, the enormously successful open-source system based on the S language. His book guides the reader through programming with R, beginning with simple interactive use and progressing by gradual stages, starting with simple functions. More advanced programming techniques can be added as needed, allowing users to grow into software contributors, benefiting their careers and the community. R packages provide a powerful mechanism for contributions to be organized and communicated. This is the only advanced programming book on R, written by the author of the S language from which R evolved.
Datos composicionales y su análisis mediante R
| Author | : Diego Campos |
| Publisher | : GRIN Verlag |
| Total Pages | : 104 |
| Release | : 2015-05-13 |
| Genre | : Business & Economics |
| ISBN | : 3656960844 |
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Tesis del año 2011 en eltema Economía - Estadísticas y métodos, Nota: 7, , Idioma: Español, Resumen: Los datos composicionales se caracterizan por ser vectores aleatorios de componentes positivas y de suma constante (100, 1, un millón, etc.). En Geología, Petrología, Química, Economía, etc., es habitual trabajar con vectores de datos cuyas componentes representan la contribución relativa de diferentes partes en relación a un total, dando lugar a muestras composicionales. Con frecuencia aparecen medidas de esta índole, por ejemplo: - Ciencias de la tierra (geoquímica, petrología, etc.): El estudio composicional de un cierto tipo de bencina (compuesto de Etano, Metano, etc.). - Biología: El estudio composicional en una muestra de sangre (sustancias minerales como la glucosa, el colesterol, la urea, el calcio, el fósforo y el ácido úrico, entre otros). - Ciencias ambientales: El análisis composicional de contaminación en una cierta ciudad (distintos tipo de variables que influyen en la contaminación). - Economía: Análisis de Stock Per-Cápita en una muestra de países. Este tipo de problemas tienen una característica en común, que es poseer variables con una cierta escala (la medida no es necesariamente la misma), donde la suma total de todas las variables de cada observación, no precisamente suman un 100%, debiendo asignar un peso a cada variable para cada una de las observaciones. Esta situación provoca la inadecuación de los métodos estadísticos clásicos, así, el interés por disponer de herramientas adecuadas para éste tipo de análisis se hace fundamental. El problema del análisis estadístico de datos composicionales ha sido y es una fuente de preocupación para muchos científicos desde que en 1897 Karl Pearson pusiera de manifiesto la inadecuación de los métodos estadísticos clásicos para el estudio de los mismos. [...]
Data Manipulation with R
| Author | : Phil Spector |
| Publisher | : Springer Science & Business Media |
| Total Pages | : 159 |
| Release | : 2008-03-27 |
| Genre | : Mathematics |
| ISBN | : 0387747311 |
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The R language provides a rich environment for working with data, especially data to be used for statistical modeling or graphics. Coupled with the large variety of easily available packages, it allows access to both well-established and experimental statistical techniques. However techniques that might make sense in other languages are often very ine?cient in R, but, due to R’s ?- ibility, it is often possible to implement these techniques in R. Generally, the problem with such techniques is that they do not scale properly; that is, as the problem size grows, the methods slow down at a rate that might be unexpected. The goal of this book is to present a wide variety of data - nipulation techniques implemented in R to take advantage of the way that R works,ratherthandirectlyresemblingmethodsusedinotherlanguages. Since this requires a basic notion of how R stores data, the ?rst chapter of the book is devoted to the fundamentals of data in R. The material in this chapter is a prerequisite for understanding the ideas introduced in later chapters. Since one of the ?rst tasks in any project involving data and R is getting the data into R in a way that it will be usable, Chapter 2 covers reading data from a variety of sources (text ?les, spreadsheets, ?les from other programs, etc. ), as well as saving R objects both in native form and in formats that other programs will be able to work with.
Minería de texto con R.
| Author | : GIL PASCUAL Juan Antonio |
| Publisher | : Editorial UNED |
| Total Pages | : 316 |
| Release | : 2021-09-20 |
| Genre | : Mathematics |
| ISBN | : 8436278054 |
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En el contexto de la sociedad actual de la información los datos no estructurados toman especial relevancia. El extraer información relevante de opiniones volcadas en páginas web resulta de encuestas a usuarios de hoteles, restaurantes, centros comerciales, centros docentes, etc. Influyen de forma decisiva en las orientaciones comerciales de los mismos. En suma, aquellos registros de información textual donde el tratamiento de los mismos de forma manual resulta en cierta forma inabordable necesitan de una herramienta de ayuda. Para conseguir ese fin existe un conjunto de paquetes del programa informático-estadístico R que dan solución global a las necesidades de captar y tratar la información relevante obtenida. Por tanto, la minería de textos con R tiene como objetivo general facilitar la extracción y tratamiento de información textual para la investigación, siendo herramientas estadísticas de minería de datos las que completan el proceso. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en seis temas las tareas fundamentales del proceso de extracción y tratamiento de datos textuales. En primer lugar, se fijan los conceptos básicos en minería textual con R; después se habla de procesos primarios con los textos. Con estos dos capítulos se tienen los rudimentos básicos para cualquier tratamiento posterior del texto. En el capítulo tres se habla de las técnicas descriptivas de minería textual y en el capítulo cuatro de las técnicas explicativas. Finalmente los temas cinco y seis están dedicados a detallar ejemplos prácticos de aplicaciones de minería textual en: análisis de opiniones, análisis de estilo, pruebas y exámenes automatizados o parametrizados, tratamiento de información de twitter, análisis de redes sociales y extracción de información de la web (web scraping). No se ha pretendido ser exhaustivo en las aplicaciones de minería textual por limitaciones de espacio, simplemente se ha puesto las que se piensa son más utilizadas. La visión del texto es eminentemente práctica, con múltiples códigos para resolver los numerosos ejemplos lo que facilita una posterior aplicación en contextos personales del lector. Para su comprensión se supone un conocimiento elemental de R y cierta familiaridad con términos estadísticos básicos.
R by Example
| Author | : Jim Albert |
| Publisher | : Springer Science & Business Media |
| Total Pages | : 359 |
| Release | : 2012-01-28 |
| Genre | : Mathematics |
| ISBN | : 1461413656 |
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R by Example is an example-based introduction to the statistical computing environment that does not assume any previous familiarity with R or other software packages. R functions are presented in the context of interesting applications with real data. The purpose of this book is to illustrate a range of statistical and probability computations using R for people who are learning, teaching, or using statistics. Specifically, this book is written for users who have covered at least the equivalent of (or are currently studying) undergraduate level calculus-based courses in statistics. These users are learning or applying exploratory and inferential methods for analyzing data and this book is intended to be a useful resource for learning how to implement these procedures in R.
Analysis of Categorical Data with R
| Author | : Christopher R. Bilder |
| Publisher | : CRC Press |
| Total Pages | : 549 |
| Release | : 2014-08-11 |
| Genre | : Mathematics |
| ISBN | : 1439855676 |
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Learn How to Properly Analyze Categorical Data Analysis of Categorical Data with R presents a modern account of categorical data analysis using the popular R software. It covers recent techniques of model building and assessment for binary, multicategory, and count response variables and discusses fundamentals, such as odds ratio and probability estimation. The authors give detailed advice and guidelines on which procedures to use and why to use them. The Use of R as Both a Data Analysis Method and a Learning Tool Requiring no prior experience with R, the text offers an introduction to the essential features and functions of R. It incorporates numerous examples from medicine, psychology, sports, ecology, and other areas, along with extensive R code and output. The authors use data simulation in R to help readers understand the underlying assumptions of a procedure and then to evaluate the procedure’s performance. They also present many graphical demonstrations of the features and properties of various analysis methods. Web Resource The data sets and R programs from each example are available at www.chrisbilder.com/categorical. The programs include code used to create every plot and piece of output. Many of these programs contain code to demonstrate additional features or to perform more detailed analyses than what is in the text. Designed to be used in tandem with the book, the website also uniquely provides videos of the authors teaching a course on the subject. These videos include live, in-class recordings, which instructors may find useful in a blended or flipped classroom setting. The videos are also suitable as a substitute for a short course.
Analyzing Compositional Data with R
| Author | : K. Gerald van den Boogaart |
| Publisher | : Springer Science & Business Media |
| Total Pages | : 269 |
| Release | : 2013-06-29 |
| Genre | : Mathematics |
| ISBN | : 3642368093 |
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This book presents the statistical analysis of compositional data sets, i.e., data in percentages, proportions, concentrations, etc. The subject is covered from its grounding principles to the practical use in descriptive exploratory analysis, robust linear models and advanced multivariate statistical methods, including zeros and missing values, and paying special attention to data visualization and model display issues. Many illustrated examples and code chunks guide the reader into their modeling and interpretation. And, though the book primarily serves as a reference guide for the R package “compositions,” it is also a general introductory text on Compositional Data Analysis. Awareness of their special characteristics spread in the Geosciences in the early sixties, but a strategy for properly dealing with them was not available until the works of Aitchison in the eighties. Since then, research has expanded our understanding of their theoretical principles and the potentials and limitations of their interpretation. This is the first comprehensive textbook addressing these issues, as well as their practical implications with regard to software. The book is intended for scientists interested in statistically analyzing their compositional data. The subject enjoys relatively broad awareness in the geosciences and environmental sciences, but the spectrum of recent applications also covers areas like medicine, official statistics, and economics. Readers should be familiar with basic univariate and multivariate statistics. Knowledge of R is recommended but not required, as the book is self-contained.
