Estadística y Análisis de Datos con R

Estadística y Análisis de Datos con R

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Acerca del curso

El curso está orientado a explorar los conceptos de estadística y sacar el mayor provecho para analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y rápida a través de R.

Dirigido a:

Profesionales de cualquier rama, docentes, investigadores, estudiantes.

Requisitos:

Tener un dominio de Microsoft Excel, en lo relacionado a formulas, funciones, tablas dinámicas y gráficas.

Aprobación:

Nota mínima: 7/10. Asistencia mínima: 80%

Metodología:

Metodología activa o del aprendizaje participativo. Análisis de guía como documento de enseñanza, resolución de casos prácticos y aplicables.

UNIDAD 1. INTRODUCCIÓN A R

  • Introducción al entorno y lenguaje de programación R
  • Conceptos de programación
  • Instalación del software
  • Instalación y uso de RStudio
  • Tipos de archivos en R (.R, .Rmd)
  • Ayuda en R
  • Operaciones básicas y Objetos
  • Importación y exportación

UNIDAD 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de variabilidad
  • Medidas de forma
  • Medidas de posicionamiento
  • Representacion gráfica
    Histograma

UNIDAD 3. ESTADÍSTICA EXPLORATORIA

  • Valores atípicos
  • Valores extremos
  • Gráfico de caja y bigotes (Tukey)

UNIDAD 4. VARIABLES ALEATORIAS

  • Concepto de probabilidad
  • Experimento aleatorio
  • Distribución Normal
  • Distribución Binomial
  • Distribución de Poisson
  • Teorema Central del Límite
  • Probabilidad de una distribución normal

UNIDAD 5. ESTADÍSTICA INFERENCIAL Y ESTIMACIÓN POR INTERVALOS

  • Puntos de corte
  • Intervalos de confianza
  • Estimación por intervalos
  • Intervalo de confianza

UNIDAD 6. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

  • Definición
  • Errores en el contraste
  • Tipos de contrastes de hipótesis

Contrastes para una y dos muestras

  • Hipótesis para una muestra
  • Hipótesis para muestras relacionadas
  • Hiptesis para muestras independientes
  • Correlación

UNIDAD 7. MANIPULACIÓN DE DATOS

  • Librería avanzada para manipulación de datos: dplyr
  • Select
  • Filter
  • Arrange
  • Rename
  • Mutate
  • Summarize
  • Count
  • Group_by
  • Tuberias

UNIDAD 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS

  • Función ggplot()
  • Aesthetics
  • Titulos y nombres de ejes
  • Barras
  • Columnas
  • Sectores circulares
  • Histogramas
  • Boxplots
  • Gráficos compuestos