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Temario del curso
Introducción y preliminares
- Hacer que R sea más amigable, R y las GUI disponibles
- El entorno R
- Software y documentación relacionados
- R y estadísticas
- Uso interactivo de R
- Una sesión introductoria
- Obtener ayuda con las funciones y características
- R, distinción entre mayúsculas y minúsculas, etc.
- Recuperación y corrección de comandos anteriores
- Ejecución de comandos o desvío de la salida a un archivo
- Permanencia de datos y eliminación de objetos
Manipulaciones simples; Números y vectores
- Vectores y asignación
- Aritmética vectorial
- Generación de secuencias regulares
- Vectores lógicos
- Valores faltantes
- Vectores de caracteres
- Vectores índice; Selección y modificación de subconjuntos de un conjunto de datos
- Otros tipos de objetos
Objetos, sus modos y atributos
- Atributos intrínsecos: moda y longitud
- Cambiar la longitud de un objeto
- Obtención y configuración de atributos
- La clase de un objeto
Factores ordenados y no ordenados
- Un ejemplo concreto
- La función tapply() y las matrices irregulares
- Factores ordenados
Matrices y matrices
- Matrices
- Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
- Matrices de índice
- La función array()
- Aritmética mixta de vectores y matrices. La regla del reciclaje
- El producto externo de dos matrices
- Transposición generalizada de una matriz
- Matrix instalaciones
- Matrix Multiplicación
- Ecuaciones lineales e inversión
- Valores propios y vectores propios
- Descomposición de valores singulares y determinantes
- Ajuste de mínimos cuadrados y descomposición de QR
- Formando matrices particionadas, cbind() y rbind()
- La función de concatenación, (), con matrices
- Tablas de frecuencias a partir de factores
Listas y marcos de datos
- Listas
- Construcción y modificación de listas
- Concatenación de listas
- Marcos de datos
- Creación de marcos de datos
- attach() y detach()
- Trabajar con marcos de datos
- Adjuntar listas arbitrarias
- Administración de la ruta de búsqueda
Lectura de datos de archivos
- La función read.table()
- La función scan()
- Accessing conjuntos de datos incorporados
- Carga de datos de otros paquetes de R
- Edición de datos
Distribuciones de probabilidad
- R como un conjunto de tablas estadísticas
- Examinar la distribución de un conjunto de datos
- Pruebas de una y dos muestras
Agrupación, bucles y ejecución condicional
- Expresiones agrupadas
- Instrucciones de control
- Ejecución condicional: sentencias if
- Ejecución repetitiva: bucles for, repetir y while
Escribir sus propias funciones
- Ejemplos sencillos
- Definición de nuevos operadores binarios
- Argumentos con nombre y valores predeterminados
- El '...' argumento
- Asignaciones dentro de funciones
- Ejemplos más avanzados
- Factores de eficiencia en los diseños de bloques
- Quitar todos los nombres en una matriz impresa
- Integración numérica recursiva
- Alcance
- Personalización del entorno
- Clases, funciones genéricas y orientación a objetos
Modelos estadísticos en R
- Definición de modelos estadísticos; Fórmulas
- Contrastes
- Modelos lineales
- Funciones genéricas para extraer información del modelo
- Análisis de varianza y comparación de modelos
- Tablas de ANOVA
- Actualización de modelos montados
- Modelos lineales generalizados
- Familias
- La función glm()
- Mínimos cuadrados no lineales y modelos de máxima verosimilitud
- Mínimos cuadrados
- Máxima verosimilitud
- Algunos modelos no estándar
Procedimientos gráficos
- Comandos de trazado de alto nivel
- La función plot()
- Visualización de datos multivariante
- Gráficos de visualización
- Argumentos para funciones de trazado de alto nivel
- Comandos de trazado de bajo nivel
- Mathematica l Anotación
- Fuentes vectoriales Hershey
- Interacción con gráficos
- Uso de parámetros gráficos
- Cambios permanentes: La función par()
- Cambios temporales: Argumentos para funciones gráficas
- Lista de parámetros gráficos
- Elementos gráficos
- Ejes y marcas de graduación
- Márgenes de la figura
- Entorno de múltiples figuras
- Controladores de dispositivos
- Diagramas PostScript para documentos tipográficos
- Múltiples dispositivos gráficos
- Gráficos dinámicos
Paquetes
- Paquetes estándar
- Paquetes contribuidos y CRAN
- Espacios de nombres
Requerimientos
Buena comprensión de la estadística.
21 horas
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Testimonios (3)
Teníamos diferentes niveles de habilidad en la clase, lo que a veces creaba la necesidad de explicaciones más detalladas para asegurar la comprensión. El ritmo y la estructura fueron generalmente agradables.
Gary Munn - Vodacom
Curso - Introduction to R
Traducción Automática
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Sean Kaukas
Curso - Introduction to R
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Bryant Ives
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