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Contenidos
Objetivos
Programa
Autoevaluación
Prácticas
Material docente
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Cursos impartidos
 
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Próximos cursos: (1) Gestión de datos, programación y gráficos con R, 6 de julio de 2015 de 16:00 a 20:30 (5 sesiones, lunes, miércoles y viernes).
(2) Estadística aplicada con R, 8 de junio de 2015 de 16:00 a 20:30 (5 sesiones, lunes, miércoles y viernes). (3) Análisis de datos y diseño de experimentos con R, 6 de julio de 2015 de 15:00 a 19:30 (5 sesiones, de lunes a viernes).


Universidad de Barcelona

Profesores:
      E. Vegas, A. Miñarro, F. Reverter, M.C. Ruiz de Villa

Para más información:

Universitat de Barcelona
Dep. d'Estadística

Av. Diagonal, 643
08028 Barcelona
fcarmona@ub.edu
Tel.: 934 021 560
Fax: 934 111 733

 

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Objetivos

El objetivo principal de este curso es proporcionar los elementos básicos para empezar a trabajar con el lenguaje de programación

Se hará énfasis en la utilización de este lenguaje en el ámbito de la Estadística y la creación de funciones y programas propios. Sin embargo, por la reducida duración del curso, se espera que sus amplias posibilidades se vayan descubriendo en las diversas asignaturas de Estadística. Este curso ya ha sido impartido en varias ocasiones por los profesores F. Carmona, Alex Sánchez y  J. Ocaña como prerequisito del Programa de doctorado.

Además de la definición de los principales objetos de este lenguaje y su manipulación interna, también estamos muy interesados en explicar algunas relaciones de este programa con otros. En particular, la importación y exportación de información, principalmente datos, y la creación de gráficos para otras aplicaciones, en especial, archivos EPS, PNG y PDF.

El curso también pretende proporcionar abundante información para que se pueda profundizar de forma autónoma en la utilización de este programa . Para ello se ofrece un buen conjunto de materiales docentes y bibliografía. En especial una presentación preparada a partir de un curso de Ramón Díaz-Uriarte (ver material docente).

R y S
R, also known as “GNU S”, is a language and environment for statistical computing and graphics. R implements a dialect of the award-winning language S, developed at Bell Laboratories by John Chambers et al. For newcomers it provides easy access to a wide variety of statistical and graphical techniques. Advanced users are offered a full-featured programming language with which to add functionality by defining new functions. S has forever altered the way how people analyze, visualize and manipulate data" (Association of Computer Machinery Software System Award 1998 a John Chambers).

Actualmente, S y R son los dos lenguajes más utilizados en investigación en estadística.

Los grandes atractivos de R/S son:

  • La capacidad de combinar, sin fisuras, análisis "preempaquetados" (ej.: una regresión logística) con análisis ad-hoc, específicos para una situación: capacidad de manipular y modificar datos y funciones.
  • Los gráficos de alta calidad (visualización de datos y producción de gráficos para "papers").

La comunidad de R es muy dinámica (gran crecimiento del número de paquetes) e integrada por estadísticos de gran renombre (ej.: J. Chambers, L. Terney, B. Ripley, D. Bates, etc.). Hay extensiones específicas a nuevas áreas (bioinformática, geoestadística, modelos gráficos). Es un lenguaje orientado a objetos. Se parece a Matlab y a Octave, y su sintaxis recuerda a C/C++.

R es la implementación GNU de S. Filosofía y objetivos del proyecto GNU:
http://www.gnu.org.
R se distribuye con licencia GNU GPL o General Public
http://www.gnu.org/licenses/gpl.html.
La GPL no pone ninguna restricción al uso de R, restringe su distribución (ha de ser GPL).

R se obtiene por 0 euros en http://cran.es.r-project.org

S-PLUS es un programa comercial
http://www.insightful.com/products/splus/default.asp

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Programa

El programa consta de los siguientes temas:

  1. Introducción (1h)
    • Qué es R
    • Obtención e instalación de R
    • Paquetes
    • Documentación
    • Ayudas sobre R
  2. Empezamos (2h)
    • Inicio de una sesión en R
    • Una primera sesión
    • Los datos en un vector
    • Primeras funciones
    • Editores
    • Ayuda dentro del programa
    • Instalación de paquetes adicionales
  3. Datos univariantes (3h)
    • Datos cualitativos
      • Tablas
      • Factores
      • Gráficos: diagrama de barras y de pastel.
    • Datos cuantitativos
      • Estadísticos y resumen
      • Gráficos: Tallo y hojas, histograma y diagrama de caja
  4. Vectores (1h)
    • Generación de secuencias
    • Selección de elementos de un vector
    • Valores perdidos
    • Ordenación de vectores
    • Vectores de caracteres
  5. Datos bivariantes (2h)
    • Tablas de frecuencias
    • Gráficos
    • Regresión lineal simple
  6. Arrays y matrices (1h)
    • Definiciones
    • Operaciones con matrices
    • Combinación de arrays
  7. Gráficos (1h)
    • La función plot()
    • Identificación interactiva de datos
    • Parámetros gráficos
    • Múltiples gráficos por ventana
    • Añadir elementos a un gráfico
    • Guardar los gráficos
  8. Datos multivariantes (2h)
    • Data frames
    • Acceso a los datos
    • Gráficos múltiples
    • La familia apply
    • Listas
  9. Archivos de datos (1h)
    • Lectura de datos
    • Importar datos de Excel
    • Exportar datos
    • Guardar y leer datos
  10. Datos aleatorios (1h)
    • Funciones de probabilidad
    • Generación de números aleatorios
    • Extracción de muestras
    • Simulación
  11. Funciones (1h)
    • Definición de funciones
    • Argumentos
  12. Programación (3h)
    • Qué son los “scripts”
    • Estructuras de control
    • Cuando todo falla: debug()
  13. Ejemplos (1h)
    • Intervalos de confianza
    • Contraste de hipótesis: una muestra y dos muestras
    • Ji cuadrado
    • Estadística no paramétrica
    • Modelos lineales: Regresión y Análisis de la varianza
    • Análisis multivariante

Autoevaluación

Este curso no tiene evaluación propia. Con el tiempo se incluirán ejercicios de autoevaluación.

Prácticas

El curso es totalmente práctico y se debe realizar en un aula con ordenadores con el programa R en la pantalla y probando y explorando todas las posibilidades. Se recomienda especialmente la lectura de la ayuda interna del programa.

Manuales, bibliografía y material docente

Los manuales de R incluidos en todas las instalaciones (ver la carpeta .\doc\manual) son :

  • An introduction to R. (De lectura obligatoria)

  • Writing R extensions.

  • R data import/export.

  • The R language definition.

  • R installation and administration.

Documentación general

Dos proyectos en universidades españolas:

Otros documentos:

Estadística

Estadística y Bioinformática

Material docente

Enlaces

Cursos impartidos

 

  • Curso inicial para los alumnos del programa de doctorado Estadística, análisis de datos y bioestadística. Departament d'Estadística, UB. Curso 2005-06.

  • Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials, UB. Curs 2005-06.

  • Curs de doctorat. EADB. Departament d'Estadística. UB. Curso 2006-07.

  • Institut d'Estadística de Catalunya, IDESCAT. Abril, 2006.

  • Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials. Curs 2006-07.

  • Centro de Estudios e Investigaciones Técnicas de Gipuzcoa, CEIT, San Sebastián. Febrero, 2007

  • Departament d'Ecologia, Facultat de Biologia, UB. Enero, 2008.

  • Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials. Febrero, 2008.

  • Centre de Recerca Ecològica i Aplicacions Forestals, UAB. Septiembre, 2008.

  • Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials, UB. Curs 2008-09.

  • Curs de doctorat. Departament de Genètica de la UB. Gener 2012.

  • Curs de doctorat. Departament de Biologia Animal de la UB. Febrero 2012, enero 2013, enero 2014

  • Curs per a l'Associació Catalana d'Oceanògrafes i Oceanògrafs. Març 2012, març 2013, març 2014, març 2015

  • Curso básico de R para el IMPPC. Mayo 2014

  • Cursos per a l'ICE de la Universitat de Barcelona. Juny 2009, juny 2010, gener 2011, gener 2012, gener 2014, gener 2015, gener 2016.


Dr. Alex Sánchez, Facultad de Biología. 22-01-2008
 
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  Comentaris: Francesc Carmona  Edició: Departament d'Estadística
Última actualització: 15 de febrer 2016