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La investigación constituye una tarea necesaria en la intervención y práctica en el ámbito de la educación, fundamentalmente se orienta a la búsqueda de alternativas, la comprensión de hechos y situaciones desde su complejidad, la consecución de soluciones, la transformación y el cambio. Por ello, investigar no puede concebirse como una tarea ajena que asuman solo los especialistas; investigar la realidad socioeducativa o pedagógica es la vía de innovación y mejora de la práctica profesional; pero en los procesos de investigación la estadística da rigor científico a las conclusiones obtenidas con datos recopilados. Los medios tecnológicos vigentes permiten un trabajo liviano para el investigador, pero a su vez riguroso y profundo. En este contexto el programa estadístico-informático R toma un papel destacado por su facilidad y libertad de uso, sin ninguna atadura a empresas comercializadoras de software y con una presencia relevante en las universidades y centros de investigación de todo el mundo. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en cinco temas, las tareas fundamentales que afronta cualquier investigador en el ámbito de las ciencias sociales. En primer lugar, se fijan los rudimentos del programa R en el entorno de trabajo RCommander; después se habla de la organización y manipulación de los datos; más tarde de la representación de la información. Con estos tres temas se cubren los aspectos descriptivos básicos del análisis de datos. En el tema cuatro se trata las relaciones entre variables. Finalmente, el quinto tema se adentra en el tratamiento de datos textuales. La visión del texto es eminentemente práctica, con algunas formulaciones matemáticas de ayuda. Además, todos los capítulos están ilustrados con ejemplos relacionados con las ciencias sociales.
Los datos, la información que está a nuestro alrededor debe ser procesada y analizada. Este libro contiene los conceptos de estadística básica que, en nuestra opinión, son vitales en la formación de cualquier profesional. Es una primera inmersión en la operación, tratamiento y comprensión de los datos. Se puede observar que cada concepto estará implementado en el desarrollo de un ejercicio práctico y acompañado con sus correspondientes líneas de código en R. Quizás, si se ve desde afuera, podría generar un poco de incertidumbre. Pero al sumergirse en su contenido, se podrá observar que se ha desglosado y explicado cada uno de los pasos para facilitar su interpretación y entendimiento. Cuando se llega al final, se tendrá la capacidad de asimilar que, en un problema real, los datos se pueden interpretar como variables aleatorias, logrando de esta forma diferenciar, modelar y contrastar las diferentes distribuciones que estos puedan implicar.
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.
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.
Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.
R es un lenguaje y entorno de programación que, además, proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas y gráficas, enriquecido con la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con finalidades específicas de análisis estadístico o gráfico. En este libro se enfoca el uso de R desde una óptica eminentemente aplicada. En un primer bloque de contenido se explica el trabajo en el entorno de R desde un nivel básico, con la idea de ayudar a todos aquellos usuarios que deseen introducirse en el programa de modo ordenado. A continuación se presentan, de modo secuenciado, los elementos del lenguaje de programación de R (operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, marcos de datos, series de tiempo, entrada-salida y otros elementos de componen la estructura del lenguaje de R). Este bloque se completa con la estructura de la programación de R (control de flujo, bucles, condicionales, etc.) y su aplicación a los algoritmos de cálculo numérico para trabajar en cálculo diferencial, cálculo integral, variable compleja y otros campos del cálculo científico. En un segundo bloque de contenido se desarrollan las capacidades gráfias de R para trabajar con curvas y superficies en los diferentes sistemas de coordenadas (explícitas, paramétricas, polares, etc.) Asimismo, se presenta en profundidad el trabajo con R en análisis exploratorio de datos y en estadístia descriptiva. En un tercer bloque de contenido se desarrolla el trabajo con R en Econometría, tratándose ampliamente el modelo lineal de regresión múltiple,los modelos lineales generalizados, los modelos del análisis de la varianza y la covarianza, los modelos logit y probit, modelos de diseño de experimentos y toda la problemática de estimación y diagnosis de los mismos. Finalmente, se desarrolla el análisis multivariante de datos, incluyendo las técnicas de reducción de la dimensión, y las técnicas de clasificación como son el análisis de componentes principales, análisis factorial y análisis clúster. CONTENIDO 1. Introducción a R. Instalación y entorno de trabajo. 2. Primeros pasos en R. El entorno de trabajo de R Studio. 3. El lenguaje R. Números, operadores, variables y funciones reales. 4. Secuencias, arrays, tablas, listas y marcos de datos. 5. Funciones. 6. Estructuras de programación y aplicaciones al cálculo numérico. 7. El lenguaje R. Variable compleja. 8. Gráficos en R. Curvas y superficies. 9. Gráficos exploratorios de datos. 10. Estadística descriptiva a través de R. 11. Modelos de regresión a través de R. 12. Modelos de análisis de la varianza a través de R. 13. Análisis en componentes principales y análisis factorial a través de R. 14. Análisis clúster a través de R.
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.
En este texto se estudian los principales conceptos de la Estadística con el propósito de que el lector aprenda los elementos básicos de esta materia y sepa aplicar sus métodos más habituales. Como para este último propósito es muy conveniente la utilización del ordenador, el texto se ha escrito ilustrando la exposición de los conceptos y métodos estadísticos con la ayuda de R, el paquete estadístico más utilizado.