- Fecha / Hora de inicio: 1 enero, 2030
- Fecha / Hora fin: 31 diciembre, 2030
Nota: Curso no activo por este momento, si es de tú interés solicita información a los correos de contacto de este curso.
Descripción
Este curso tiene como finalidad proporcionar las bases del lenguaje de programación estadística R, con ello, el cursante aprenderá a escribir programas que le ayuden a observar, manipular y modificar objetos. Se atenderá el proceso desde la instalación del software, se explicará el lenguaje de programación, una breve introducción de estadística, introducción a los sistemas básicos de gráficos y al paquete “ggplot2” que permite crear y manipular imágenes con calidad de publicación científica. De igual manera, se aprenderá a utilizar el paquete “vegan”, el cual es una herramienta que permite observar y analizar datos cualitativos y cuantitativos multivariados, respaldados por el análisis estadístico correspondiente para facilitar la toma de decisiones. Los proyectos realizados en R, podrán ser guardados y compartidos con una gran comunidad de usuarios, ya que son libres y de código abierto, permitiendo con ello, el enfoque multidisciplinario en su creación, fortaleciendo así la adecuada toma de decisiones en su elaboración.
Video
Objetivo
Generar conocimiento teórico y práctico a nivel básico para hacer análisis estadístico con enfoque interdisciplinario usando “R” Software, además de aprender a programar, realizar análisis multivariados y de correlaciones, crear modelos, gráficos y mapas de alta calidad.
Dirigido a
Profesionistas y estudiantes de ciencias ambientales, exactas y económicas administrativas; así como a cualquier persona interesada en la exploración, manejo o análisis de datos.
Modalidad
Costo
Importe y fecha
Fechas y Hrs. de sesiones
Requerimientos Técnicos y de Software para desarrollo óptimo de curso:
- Tener acceso a una computadora e internet.
- Conocimiento básico de computación.
- Conocimiento básico de Inglés.
- Nociones de estadística.
Evaluación y acreditación
50% Asistencia (puntual).
30% Presentación de los productos prácticos del curso.
20% Proyecto final.
1. Breve introducción a la Estadística (fundamentos básicos)
1.1.- Historia de la estadística.
1.2.- Importancia de la estadística.
1.3.- Estadística Básica.
1.3.1.- Conceptos de población, muestra, censo, muestreo, paramétrico, estadístico.
1.4.- División de estadística.
1.4.1.- Estadística descriptiva, estadística inferencial.
1.5.- Tipos de variables.
1.5.1.- Variable cualitativa, variable cuantitativa, variable discreta, variable continua.
1.6.- Escalas de medición.
1.6.1.- Escala nominal, escala ordinal, escala discreta o discontinua, escala concreta o continua, escala dicotómica, escala cronológica, escala intervalar, escala de razón.
2.- Introducción a R y RStudio.
2.1.- Introducción a software R.
2.2.- Instalación de R y RStudio.
2.3.- Como interactuar con R y RStudio.
2.4.- Tipos de datos en R.
2.5.- Creación y manejo de matriz de base de datos.
3.- Trabajo en el entorno del software.
3.1.- Primer acercamiento con R Markdown.
3.2.- Creación de documentos en R Markdown.
3.3.- Como crear y compartir “scripts” en R Markdown.
4.- Visualización de datos.
4.1.- Visualización de datos.
4.2.- Comandos básicos para visualizar y ordenar datos.
4.3.- Uso del paquete “Tidyverse”.
4.4.- Uso de “ggplot”.
4.5.- Comandos básicos para gráficos.
4.6.- Paquetes para crear gráficos avanzados.
4.7.- Guardado de imágenes y gráficos de alta calidad.
5.- Exploración de datos.
5.1.- Protocolo para la exploración de datos para evitar errores estadísticos.
5.2.- Valores atípicos.
5.3.- Homogeneidad de varianzas.
5.4.- Distribución de datos.
5.5.- Problemas con la falta de datos.
5.6.- Colinealidad de variables.
5.7.- Relación entre variables.
5.8.- Interacciones.
5.9.- Independencia de variable.
6.- Análisis de datos
6.1.- Pruebas de hipótesis elementales.
6.2.- Regresión lineal simple.
6.2.1.- Creación de modelo de regresión lineal simple.
6.2.2.- Interpretación del modelo lineal.
6.2.3.- Validación del modelo lineal.
6.3.- Regresión lineal múltiple.
6.3.1.- Creación de modelo de regresión lineal múltiple.
6.3.2.- Interpretación del modelo lineal múltiple.
6.3.3.- Validación del modelo lineal múltiple.
6.4.- Modelo Lineal Generalizado.
6.4.1.- Creación de Modelo Lineal Generalizado.
6.4.2.- Tipos de MLG más comunes: para distribución tipo Poisson, Gamma y Binomial negativo.
6.4.3.- Interpretación del Modelo Lineal Generalizado.
6.4.4.- Validación del Modelo Lineal Generalizado.
7.- Análisis multivariado
7.1.- Introducción al paquete “Vegan”
7.2.- Aplicaciones del paquete “Vegan”.
7.3.- Análisis de Ordenamiento de datos.
7.3.1.- Reducción de dimensiones.
7.3.2.- Análisis de agrupamiento (Clustering).
7.3.3.- Análisis de regresión multivariado.
7.3.4.- Selección de variables.
7.3.5.- Interpretación de gráficos de análisis multivariado.
Liga de preinscripción
Dr. Angel Fernando Arguello Ortiz
Síntesis curricular:
Profesor de la Universidad Veracruzana desde hace 22 años, impartiendo diversos cursos en el país y en el extranjero sobre procesamiento de datos con énfasis en análisis estadístico y geográfico. Trabajó 5 años para el INEGI y 21 años para el Gobierno del Estado de Veracruz, generando indicadores sociodemográficos nacionales y estatales para la planeación. Las áreas de estudio en que colabora: Estadística, Demografía, Finanzas Públicas, Desarrollo Social, Prospectiva Política y Análisis Espacial.
L. P. y RR. PP. Melissa Fernanda Martínez Reyes
- 2288421700 Ext. 11523
- coordest1@uv.mx
LAE. Jesús E. Martínez R.
- Tel. 228 8-42-17-00 Ext. 11667
- efmartinez@uv.mx
Curso «Exploración, manejo y análisis de datos de enfoque interdisciplinario con “R” Software», ofertado por la Dirección General de Tecnología de Información, registrado por la Universidad Veracruzana a través del Departamento de Educación Continua de la Dirección General de Desarrollo Académico e Innovación Educativa.
CLAVE ACADÉMICA: CEC- 050-22
“La Universidad Veracruzana se reserva el derecho de cancelar o posponer el presente programa académico de educación continua, si no se cubre el cupo mínimo requerido”.