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Introducción a los Análisis Estadísticos en R

Introducción a los Análisis Estadísticos en R

Carrasco Ribelles, Lucía Amalia

La estadística es una herramienta esencial para extraer un conocimiento riguroso a partir del análisis de datos, tanto para la toma de decisiones empresariales como para la investigación científica. Sin embargo, su aprendizaje a menudo se hace tedioso, y es común perderse en la notación matemática o los conceptos teóricos. En este libro encontrará una introducción a los métodos...

Editorial:
Marcombo
Año de edición:
2022
ISBN:
978-84-267-3544-7
Páginas:
230
Encuadernación:
Normal tapa blanda (libros)
20,85 €
IVA incluído
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Sinopsis

La estadística es una herramienta esencial para extraer un conocimiento riguroso a partir del análisis de datos, tanto para la toma de decisiones empresariales como para la investigación científica. Sin embargo, su aprendizaje a menudo se hace tedioso, y es común perderse en la notación matemática o los conceptos teóricos. En este libro encontrará una introducción a los métodos estadísticos desde una perspectiva eminentemente práctica y actualizada. Está destinado a cualquier estudiante, investigador o profesional que necesite aplicar análisis estadísticos en un conjunto de datos, independientemente de su naturaleza. Los conceptos teóricos se presentan utilizando la menor notación matemática posible mediante descripciones intuitivas. Cada capítulo incluye ejemplos prácticos de análisis con el código y los datos necesarios para implementar los análisis presentados en R sin necesidad de tener conocimientos previos de programación. Gracias a la lectura de este libro, asimilará y aprenderá a realizar técnicas de estadística descriptiva, y a aplicar los principales métodos de contraste de hipótesis, paramétricos y no paramétricos, así como correlaciones y regresiones, además de la forma de tratar los datos anómalos y los faltantes, en un programa informático de referencia en estadística como es R. Con todo ello, esta es una guía completa que le permitirá minimizar la curva de aprendizaje y adquirir la seguridad necesaria para identificar el análisis estadístico apropiado en cada caso y realizarlo con éxito. Javier Marín Morales es doctor en Tecnologías para la Salud y el Bienestar, investigador en el Instituto de Investigación e Innovación en Bioingeniería (Universitat Politècnica de València, UPV) y colaborador docente en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad (UPV). Lucía Amalia Carrasco Ribelles tiene un Máster en Ciencia de Datos y es investigadora en la Fundación Instituto Universitario para la Investigación en Atención Primar

Índice

Índice general i Preámbulo v 1 Generación de conocimiento a partir de datos 1 1.1 Datos, información y conocimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Métodos estadísticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Inferencia estadística: población, muestra e incertidumbre asociada 3 2 Instalación y primeros pasos en R 5 2.1 R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Instalación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.1 Instalación de R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.2 Instalación e introducción a RStudio . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.3 Instalando paquetes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 Importación y exportación de datos . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.1 Utilizando el importador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2 Utilizando comandos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.3.3 Datos online . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3.4 Datos precargados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3.5 Exportación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4 tidyverse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3 Análisis exploratorio de datos 19 3.1 Análisis exploratorio de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Primer vistazo al conjunto de datos . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.3 Conceptos básicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.4 Crear subconjuntos de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4.1 Subconjuntos de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4.2 Subconjuntos de registros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.5 El concepto de frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.1 Conceptos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.2 Tablas de frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5.3 Histogramas

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