Código: | 05-R |
Título: | R: Un lenguaje y entorno de programación para el análisis estadístico. |
Descripción: |
R es un conjunto de programas de software libre, que se puede descargar gratuitamente de la Red y que dispone de sistemas de almacenamiento de datos, herramientas para el análisis de estos datos y para realizar representaciones gráficas, así como una gran variedad de operaciones matemáticas. Además incluye un rico lenguaje de programación.
En este curso haremos una introducción al paquete estadístico R lo más práctica y directa posible, empezando a trabajar los temas básicos de estadística desde el primer tema.
Dado este enfoque práctico, consideramos que el curso resulta adecuado para profesores de Primaria, Secundaria, Bachillerato y Universidad, aunque también es muy útil para cualquier persona que necesite herramientas matemáticas y/o estadísticas de alto nivel.
|
Profesorado: |
Antonio Gámez Mellado Luis Miguel Marín Trechera Rosa Rodríguez Huertas
|
Programa: |
-
1. Instalación R y de R-Commander. Introducción.
Generalidades. Instalación de R. Instalación de R-Commander. Un ejemplo de sesión con R. El entorno R-Commander. Ejemplos de uso de R-Commander.
-
2. Introducción y Manejo de datos. Representaciones gráficas básicas de la Estadística.
Introducción de datos con el R-Commander. Importar y exportar ficheros de datos. Diagrama de barras. Diagrama de sectores. Histograma. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.
-
3. Estadísticos descriptivos básicos con R-Commander.
Resumen de parámetros estadísticos (Media, varianza. Desviación, cuartiles, etc.). Tablas de frecuencia. Instalación de paquetes complementarios. Los parámetros de asimetría y curtosis. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.
-
4. Estadística Bivariante.
Gráficos de dispersión. Coeficiente de correlación. Recta de Regresión. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.
-
5. Funciones de Distribución más usuales.
La distribución Uniforme, Binomial y Normal. Teorema Central del Límite. Generación de números aleatorios. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.
-
6. Inferencia Paramétrica.
Distribución muestral de la media. Intervalos de confianza. Contrastes de Hipótesis paramétricos. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.
-
7. Contrastes no paramétricos.
Test de Wilcoxon para dos muestras. Test de Wilcoxon para muestras pareadas. Test de Kruskal-Wallis. Test de Friedman. Test de la Chi-cuadrado. Ejemplos
-
8. Análisis de la Varianza.
ANOVA de un factor, ANOVA de múltiples factores. Ejemplos.
-
9. Regresión Múltiple.
Modelos de regresión múltiple en R. Interpretación de resultados. Ejemplos.
- 10. Otras Técnicas de Análisis Multivariante.
Análisis de Componentes Principales. Análisis Factorial. Análisis de Agrupación. Ejemplos. - 11. Control Estadístico de Calidad.
Introducción al Control de Calidad. Gráficos de control por variables. Gráficos de control por atributos. Ejemplos. - 12. Introducción a la programación con R.
Algunos cambios en las órdenes del R Commander. Operaciones con números
complejos. Análisis matricial básico. Definición de funciones.
Representación gráfica de Funciones. Derivación de funciones.
Integración de funciones. Ejemplos. |
Objetivos: | El curso se propone los siguientes objetivos generales:
-
a) Proveer a profesor y alumnos de una herramienta de trabajo que les permita llevar a cabo de forma informatizada los problemas propuestos en la Estadística de Secundaria, Bachillerato y Universidad. Para ello R dispone del paquete “Rcmdr” (conocido como R Commander), que permite realizar estas tareas sin necesidad de saber programar con R.
-
b) Realizar una introducción a la programación con R, que va dirigida a las personas que deseen utilizar esta herramienta no solo para mejorar los recursos anteriores, sino también para otras tareas matemáticas, como la integración, la derivación y, de manera especial, para la representación gráfica de funciones y el análisis estadístico.
-
c) Proveer, a partir de los ejemplos suministrados en el curso, así como de las tareas realizadas por los participantes, de una fuente importante de recursos didácticos para el aula de matemáticas.
|
Calendario: | El curso se estructura en los 12 bloques temáticos descritos en la sección anterior
sobre el programa. Los materiales del curso se entregarán de forma progresiva
durante el período de desarrollo del curso, y los participantes deberán
estudiar el material suministrado, realizar las tareas y actividades descritas en cada Bloque Temático con
el fin de consolidar los conocimientos, destrezas y habilitades; y entregarlas en las fechas previstas.
Al
inicio del curso se suministrará una Agenda en la que se describirán
todas las actividades y tareas que los participantes deben realizar, así
como los plazos de entrega, los mecanismos de evaluación/calificación y
las características específicas de cada una de ellas. |
Metodología: |
En este curso se pretende realizar un recorrido eminentemente práctico por las aplicaciones del paquete de programas R que son útiles en Estadística y Matemáticas. En primer lugar se trabajará con R commander, para lo que no se precisa tener nociones de programación. Se usará está introducción para realizar las primeras tareas de programación en R. No se pretende, ya que sería imposible, un conocimiento exhaustivo, sino una introducción gradual y de forma natural a la programación. Una vez que el alumno empiece a manejarse en ella, se comenzarán a introducir variaciones en los parámetros de algunas de las órdenes ya manejadas con R Commander. En la última fase del curso se introducirán algunos comandos relacionados con el cálculo matemático y la representación de funciones.
Al finalizar el curso, los participantes contaran con una fuente importante de recursos didácticos para el aula de matemáticas, que además de poseer un claro objetivo formativo y motivador para su alumnado, contribuirán a que éste se introduzca en un primer nivel de conocimiento de los lenguajes de programación.
El curso se puede realizar siguiendo los ejemplos-guía, realizando consultas por correo electrónico a los profesores o a otros alumnos, a través de grupos de discusión, etc. Partiendo de esta base, el curso introduce al alumno en las herramientas y recursos necesarios para una mejora sustancial de la práctica docente.
Al finalizar el curso se dispondrá de un buen catálogo de ejemplos y actividades, que podrán ser aplicados por cada profesor en sus propias clases, adaptándolo a sus necesidades (o preferencias) docentes.
|
Evaluación: |
Para superar el curso, los participantes deberán realizar las siguientes tareas:
-
I) Realización de los ejercicios propuestos en cada entrega o capítulo. Cada alumno realizará los trabajos propuestos individualmente y los enviará al profesor del curso mediante los canales de comunicación electrónica establecidos.
-
II) Realización de una práctica de fin de curso. Se contempla la posibilidad de realizar esta práctica final en equipo, pero pidiendo autorización previa a los tutores del curso.
-
La superación del Curso se consigue con una puntuación que sea, al menos, el 75% de la puntuación máxima posible.
|
Requisitos: |
Es necesario que los alumnos dispongan de conocimientos básicos de informática, estadística y matemáticas.
|
Bibliografía: |
En español:
-
• Introducción a R:
http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf
-
• Manual resumido de R:
http://cran.r-project.org/doc/contrib/curso-R.Diaz-Uriarte.pdf
-
• Diverso material docente:
http://www.ub.es/stat/docencia/EADB/Curso basico de R.htm
-
• Para principiantes:
http://es.geocities.com/r_vaquerizo/Manual_R3.htm
-
• Introducción al uso del R Commander:
http://geminis.dma.ulpgc.es/profesores/personal/asp/Documentacion/Manual R commander.pdf
-
• R para principiantes:
http://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf
-
• Amplio manual sobre gráficos estadísticos con R:
http://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf
-
• Curso básico de R:
http://www.ub.es/stat/docencia/EADB/Curso basico de R.pdf
En inglés:
-
• Página oficial del proyecto R:
http://www.r-project.org/
|
Otros: |
Profesorado
-
Antonio Gámez Mellado
-
Luis Miguel Marín Trechera
-
Rosa Rodríguez Huertas
|
|
Descripción reducida del curso |