1. R1. Introducción al uso de R para el análisis de datos.

   • Instalación R y de R-Commander. Introducción.

   • Introducción y Manejo de datos. Representaciones gráficas básicas de la Estadística.

   • Estadísticos descriptivos básicos con R-Commander.

   • Estadística Bivariante.

2. R2. Inferencia y estimación con R.

   • Funciones de Distribución más usuales.

   • Inferencia Paramétrica. Intervalos de Confianza. Contrastes de Hipótesis

   • Contrastes de Hipótesis paramétricos.

   • Contrastes de Hipótesis no paramétricos.

3. R3. Técnicas estadísticas avanzadas con R.

   • Análisis de la Varianza.

   • Regresión Múltiple.

   • Otras Técnicas de Análisis Multivariante.

   • Control Estadístico de Calidad.

Se pretende que al finalizar este segundo Curso del Plan de Formación en R se haya adquirido un conocimiento suficiente de las técnicas y los recursos para manejar el Software Estadístico R.

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 segundo curso haremos un trabajo con el paquete estadístico R lo más práctica y directa posible, empezando a trabajar los temas de la inferencia estadística y acabando con los temas de contrastes de hipótesis.

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.

Al finalizar el Curso se dispondrá de una documentación de recursos didácticos educativos suficientemente amplia para la enseñanza-aprendizaje de la Estadística Descriptiva. Todos los participantes deberán desarrollar actividades y recursos didácticos adaptados para la Escuela 2.0.

1. Funciones de Distribución más usuales.

Distribuciones de probabilidad discretas y continuas con R y R-Commander. Teorema Central del Límite. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.

2. Inferencia Paramétrica. Intervalos de Confianza. Contrastes de Hipótesis.

Introducción a la inferencia con R. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis con R y R-Commander. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.

3. Contrastes de Hipótesis Paramétricos.

Contrastes de hipótesis paramétricos con R y R-Commander. Contrastes de hipótesis para la media, contrastes para la varianza, contrastes para el cociente de varianzas, contrastes para proporciones con R y R-Commander. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.

4. Contrastes de Hipótesis no Paramétricos.

Contrastes de hipótesis no paramétricos. Contrastes de bondad de ajuste, contrastes de homogeneidad, contrastes de independencia, contrastes para la mediana, y otros contrastes no paramétricos con R y R-Commander. Algunas observaciones sobre las órdenes empleadas en R. Ejemplos.

• 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.

• Realizar una primera aproximación 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, de manera especial, para la representación de diagramas estadísticos y para el análisis estadístico.

• 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.

• Interpretar y adaptar los ejemplos y recursos educativos generados por otros a las necesidades particulares según las características propias de sus alumnos.

• Generar nuevos ejemplos, aplicaciones educativas, unidades didácticas, etc. En este sentido, el Curso “R” contempla la posibilidad de enriquecerse con las aportaciones de todos los participantes.

• Compartir y/o discutir materiales y recursos diseñados por otros participantes a través de los foros de aprendizaje social, fomentando el espíritu colaborativo.

• Facilitar la integración, participación de profesores-alumnos de otros países, estados o regiones y permitir la colaboración y cooperación. Posibilitar el seguimiento del curso para aquellos profesores-alumnos que no pueden asistir a una enseñanza presencial.

El período lectivo del curso se desarrollará entre los días 22 de Febrero y 20 de Abril de 2018.

• El curso es fundamentalmente práctico, y está dirigido a introducir, practicar y utilizar el software R a través de ejemplos, ejercicios y problemas basados en situaciones reales.

• Para ello, se proporcionan una serie de temas o unidades, cada uno de los cuales presenta unos conceptos básicos que se explican a través de un texto, el cual a su vez va acompañado de una serie de ejemplos que ilustran didácticamente dichos conceptos y la forma de resolverlos utilizando el software R.

• Los ejemplos propuestos en cada unidad o tema deben ser realizados adicionalmente por los participantes.

• A lo largo del curso se proponen a su vez determinadas actividades cuya entrega es obligatoria para superar el curso y mediante los cuales los participantes debe aplicar según un criterio muy práctico los conocimientos introducidos en las unidades.

• Así mismo, se debe trabajar en una práctica individual. Esta práctica se realizará en dos fases. Sobre la mitad del curso se debe proponer un concepto sobre el que trabajar los conceptos, y al final del curso se debe realizar la implementación de dicho trabajo, que irá acompañado de una memoria didáctica.

• Todo este modelo está a su vez soportado a través de las herramientas de soporte a la educación virtual, mediante foros de consulta y colaborativos entre participantes, correo electrónico, etc.

• El seguimiento y evaluación de los participantes se realizará a través de las tareas y actividades propuestas por los tutores en cada uno de los temas, así como de la actividad final que tendrán que desarrollar.

• La evaluación del propio curso por los participantes se realizará a través de un cuestionario online para los asistentes y a través de los correspondientes informes que emitirán los tutores y el coordinador de la actividad.