r. lenguaje de programacion y analisis estadistico de datos cesar perez 9788416228126

R. LENGUAJE DE PROGRAMACION Y ANALISIS ESTADISTICO DE DATOS

 (En papel)

CESAR PEREZ

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Acerca del libro
  • Nº de páginas: 447
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • Editoral: GARCETA GRUPO EDITORIAL
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788416228126
R es un lenguaje y entorno de programación que, además, proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas y gráficas, enriquecido con la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con finalidades específicas de análisis estadístico o gráfico.

En este libro se enfoca el uso de R desde una óptica eminentemente aplicada. En un primer bloque de contenido se explica el trabajo en el entorno de R desde un nivel básico, con la idea de ayudar a todos aquellos usuarios que deseen introducirse en el programa de modo ordenado. A continuación se presentan, de modo secuenciado, los elementos del lenguaje de programación de R (operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, marcos de datos, series de tiempo, entrada-salida y otros elementos de componen la estructura del lenguaje de R). Este bloque se completa con la estructura de la programación de R (control de flujo, bucles, condicionales, etc.) y su aplicación a los algoritmos de cálculo numérico para trabajar en cálculo diferencial, cálculo integral, variable compleja y otros campos del cálculo científico.

En un segundo bloque de contenido se desarrollan las capacidades gráfias de R para trabajar con curvas y superficies en los diferentes sistemas de coordenadas (explícitas, paramétricas, polares, etc.) Asimismo, se presenta en profundidad el trabajo con R en análisis exploratorio de datos y en estadístia descriptiva.

En un tercer bloque de contenido se desarrolla el trabajo con R en Econometría, tratándose ampliamente el modelo lineal de regresión múltiple,los modelos lineales generalizados, los modelos del análisis de la varianza y la covarianza, los modelos logit y probit, modelos de diseño de experimentos y toda la problemática de estimación y diagnosis de los mismos.

Finalmente, se desarrolla el análisis multivariante de datos, incluyendo las técnicas de reducción de la dimensión, y las técnicas de clasificación como son el análisis de componentes principales, análisis factorial y análisis clúster.

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