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Este libro pretende cubrir, a partir del uso del software libre R y la interfaz gráfica R-Commander, las necesidades prácticas de un curso de Introducción a la Estadística. Contiene capítulos sobre Análisis Exploratorio en una y dos Dimensiones, Distribuciones de Probabilidad, Inferencia Paramétrica y no Paramétrica y Análisis de la Varianza de un Factor.
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.
El objetivo de este libro es presentar las técnicas estadísticas de análisis de datos de manera que puedan ser utilizadas por los investigadores de cualquier campo de conocimiento. No está dirigido a los especialistas en Estadística, sino a los usuarios que necesitan la estadística como herramienta en su investigación. Por ello, el enfoque es eminentemente práctico: se muestra no solo cómo y por qué funcionan los diferentes métodos, sino también el modo en que pueden ser aplicados con algunos de los programas estadísticos más conocidos.: R (programa gratuito), STATISTICA Y SPSS. Se utilizan múltiples ejemplos reales tomados de diferentes campos, para mostrar paso a paso como pueden superarse las dificultades que surgen habitualmente en la aplicación de las técnicas de análisis de datos. No es imprescindible, por consiguiente, que el lector tenga un buen nivel de conocimientos estadísticos. ÍNDICE RESUMIDO: Representación de datos. Estadística descriptiva. Distribución. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Contraste de bondad de ajuste. Contraste en homogeneidad en variables cualitativas. Contrastes de independencia y asociación en variables cualitativas. Contrastes de homogeneidad en variables cuantitativas. Contrastes de independencia y asociación en variables cuantitativas. Regresiones. Series temporales. Análisis multivariante. Modelos de simulación Cástor Guisande González: Catedrático del área de Ecología. Universidad de Vigo Antonio Vaamonde Liste. Catedrático del área de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Vigo Aldo Barreiro Felpeto. Investigador del área de Ecología. Universidad de Vigo
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.
La elaboración de este manual ha sido abordada con la intención de facilitar, especialmente a los lectores con escasa formación matemática, una primera aproximación al análisis estadístico de las series de datos. Dicho análisis puede abordarse desde la perspectiva de una sola o varias variables. Con el enfoque univariante no se pretende explicar el comportamiento de la variable ni establecer ninguna relación de causalidad. La variable debe estar correctamente definida desde el punto de vista estadístico, pero no es necesario disponer de información adicional. En este apartado se estudian algunas de las técnicas más simples, tales como las representaciones gráficas, el cálculo de las principales medidas de posición, dispersión, concentración y forma, los números índices y el análisis de series temporales. Con el enfoque multivariante, se procede al estudio conjunto de las variables para analizar la relación entre ellas a través de diferentes medidas estadísticas como la covarianza, la correlación y el análisis de regresión.
CONTENIDO: Operatoria general en statgraphics - Operatoria con gráficos - Estadística descriptiva - Descripción de datos - Parámetros estadísticos - Estadística inductiva - Teoría de probabilidad - Distribución de probabilidad - Inferencia estadística - Contraste de hipótesis - Análisis de la variancia - Análisis estructural de datos - Series temporales - Estadística de dos variables.
La presentación de la información en este texto, se hace mediante gráficos y tablas, elementos estadísticos que se constituyen en una poderosa herramienta para el análisis e interpretación de los datos, estos permiten una percepción rápida de la información presentada al expresar visualmente en forma conjunta los hechos más importantes. Todo el documento contiene definiciones, procedimientos, ejemplos, ejercicios, códigos en R que explican cómo obtener cada una de los estadígrafos calculados,