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Descripción del curso
Detalles
Curso Eminentemente práctico, destinado a un uso correcto del programa estadístico R.
OBJETIVO PRINCIPAL DEL CURSO INICIACIÓN DE R
Este Curso Básico de R se ha diseñado para que sea eminentemente práctico, ya que se destina a un uso correcto del programa estadístico R de licencia gratuita. No tendría ningún sentido ir proponiendo ejemplos sin más en los diferentes apartados para luego hacer una evaluación final teórica. Por eso, invitamos al alumno a que vaya replicando las órdenes, las funciones, los diferentes contrastes, los ejemplos propuestos, e incluso que vaya más allá e indague por sí mismo, una vez que consiga un pequeí±o dominio del programa. Por supuesto, al igual que el curso es práctico en su diseí±o, la evaluación del mismo también será práctica con ejercicios muy parecidos a los vistos en las diferentes unidades didácticas.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Conseguir adentrarse en el mundo de la Estadística a través del software R.
Adquirir las habilidades básicas y un conocimiento suficiente para manejar el software R.
Saber extraer de R y analizar los gráficos sencillos propuestos.
Conocer las medidas de posición y dispersión básicas así como la distribución normal a través de las distintas funciones ejecutadas en R.
Conocer las distintas Técnicas Estadísticas Paramétricas y No Paramétricas, el Anova, la Regresión y Correlación y sus funciones a través del software R.
Saber reconocer qué nos dicen los datos obtenidos a través de las funciones ejecutadas en R en los diferentes contrastes propuestos, es decir, su inferencia.
Poner en práctica en la evaluación final los conocimientos adquiridos al finalizar el curso.
CONTENIDOS:
Indagación del mundo estadístico a través del software R.
Manejo y conocimiento básico para comenzar a trabajar con R.
Conocimiento de la inferencia obtenida a través de los gráficos y las diferentes técnicas estadísticas o contrastes propuestos.
Conocimiento de las diferentes funciones y argumentos a introducir en la línea de comandos de R.
Puesta en práctica de los conocimientos adquiridos a través de los diferentes ejemplos y de la evaluación final.
TEMARIO:
UD 1
Primeros Pasos con R.
1.- Un poco de historia de r.
2.- Características.
3.- Cómo instalar r.
4.- Otras opciones de r-project.org.
5.- Primeros pasos con r.
6.- Ayuda en línea.
7.- Conclusión.
8.- Evaluación.
UD 2
Operaciones y Primeras Funciones en R.
1.- R como calculadora.
2.- R es un editor de objetos.
3.- Datos en r.
3.1.- Vector (vector).
3.2.- Factor (factor).
3.3.- Matrices (matrix).
3.4.- Estructuras de datos (data.frame).
3.5.- Listas (list).
4.- Conclusión.
5.- Evaluación.
UD 3
Estadística Descriptiva. Gráficos Sencillos con R.
1.- Gráfico de barras.
2.- Gráficos de sectores.
3.- Histograma.
4.- Nube de puntos.
5.- Gráficos de cajas.
6.- Gráficos para tablas de doble entrada.
7.- Conclusión.
8.- Evaluación.
UD 4
Estadística Descriptiva. Medidas de Posición y Dispersión. La Distribución Normal.
1.- Medidas de posición y dispersión.
1.1.- Media.
1.2.- Mediana.
1.3.- Cuasivarianza.
1.4.- Cuasidesviación típica.
1.5.- Cuantiles.
1.6.- Resumen.
2.- La distribución normal.
3.- Conclusión.
4.- Evaluación.
UD 5
Pruebas No Paramétricas.
1.- Test de Wilcoxon.
2.- Test de Wilcoxon-Mann-Whitney.
3.- Test de Kolmogorov-Smirnov de bondad de ajuste.
4.- Test de Kruskal-Wallis.
5.- Conclusión.
6.- Evaluación.
UD 6
Pruebas Paramétricas. Distribución t de Student.
1.- Distribución t de Student.
2.- Conclusión.
3.- Evaluación.
UD 7
Análisis de la Varianza.
1.- Introducción al Análisis de la Varianza.
2.- Anova de un factor: diseño completamente aleatorizado.
2.1.- Análisis de supuestos.
2.2.- Formulación del diseño.
2.3.- Tabla final de Anova.
2.4.- Anova con r.
2.5.- Comparaciones múltiples de los tratamientos.
3.- Conclusión.
4.- Evaluación.
UD 8
Regresión Lineal Simple.
1.- Introducción.
2.- Modelo.
3.- Contraste de la regresión lineal simple.
4.- Tabla de análisis de varianza para la regresión lineal simple.
5.- Regresión lineal simple con R.
6.- Conclusión.
7.- Evaluación.
UD 9
Correlación Lineal.
1.- Introducción.
2.- Coeficiente de correlación lineal de Pearson R.
3.- Correlación lineal con r.
4.- Conclusión.
5.- Evaluación.
TUTORÍAS: a cargo de profesor especialista en la materia.
Titulación que se obtiene:
150 horas, acreditadas por la Universidad Rey Juan Carlos
Duracion: 150h - 2 meses (Tiempo recomendado)
PLAZO DE MATRÍCULA: Permanente...
OBJETIVO PRINCIPAL DEL CURSO INICIACIÓN DE R
Este Curso Básico de R se ha diseñado para que sea eminentemente práctico, ya que se destina a un uso correcto del programa estadístico R de licencia gratuita. No tendría ningún sentido ir proponiendo ejemplos sin más en los diferentes apartados para luego hacer una evaluación final teórica. Por eso, invitamos al alumno a que vaya replicando las órdenes, las funciones, los diferentes contrastes, los ejemplos propuestos, e incluso que vaya más allá e indague por sí mismo, una vez que consiga un pequeí±o dominio del programa. Por supuesto, al igual que el curso es práctico en su diseí±o, la evaluación del mismo también será práctica con ejercicios muy parecidos a los vistos en las diferentes unidades didácticas.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Conseguir adentrarse en el mundo de la Estadística a través del software R.
Adquirir las habilidades básicas y un conocimiento suficiente para manejar el software R.
Saber extraer de R y analizar los gráficos sencillos propuestos.
Conocer las medidas de posición y dispersión básicas así como la distribución normal a través de las distintas funciones ejecutadas en R.
Conocer las distintas Técnicas Estadísticas Paramétricas y No Paramétricas, el Anova, la Regresión y Correlación y sus funciones a través del software R.
Saber reconocer qué nos dicen los datos obtenidos a través de las funciones ejecutadas en R en los diferentes contrastes propuestos, es decir, su inferencia.
Poner en práctica en la evaluación final los conocimientos adquiridos al finalizar el curso.
CONTENIDOS:
Indagación del mundo estadístico a través del software R.
Manejo y conocimiento básico para comenzar a trabajar con R.
Conocimiento de la inferencia obtenida a través de los gráficos y las diferentes técnicas estadísticas o contrastes propuestos.
Conocimiento de las diferentes funciones y argumentos a introducir en la línea de comandos de R.
Puesta en práctica de los conocimientos adquiridos a través de los diferentes ejemplos y de la evaluación final.
TEMARIO:
UD 1
Primeros Pasos con R.
1.- Un poco de historia de r.
2.- Características.
3.- Cómo instalar r.
4.- Otras opciones de r-project.org.
5.- Primeros pasos con r.
6.- Ayuda en línea.
7.- Conclusión.
8.- Evaluación.
UD 2
Operaciones y Primeras Funciones en R.
1.- R como calculadora.
2.- R es un editor de objetos.
3.- Datos en r.
3.1.- Vector (vector).
3.2.- Factor (factor).
3.3.- Matrices (matrix).
3.4.- Estructuras de datos (data.frame).
3.5.- Listas (list).
4.- Conclusión.
5.- Evaluación.
UD 3
Estadística Descriptiva. Gráficos Sencillos con R.
1.- Gráfico de barras.
2.- Gráficos de sectores.
3.- Histograma.
4.- Nube de puntos.
5.- Gráficos de cajas.
6.- Gráficos para tablas de doble entrada.
7.- Conclusión.
8.- Evaluación.
UD 4
Estadística Descriptiva. Medidas de Posición y Dispersión. La Distribución Normal.
1.- Medidas de posición y dispersión.
1.1.- Media.
1.2.- Mediana.
1.3.- Cuasivarianza.
1.4.- Cuasidesviación típica.
1.5.- Cuantiles.
1.6.- Resumen.
2.- La distribución normal.
3.- Conclusión.
4.- Evaluación.
UD 5
Pruebas No Paramétricas.
1.- Test de Wilcoxon.
2.- Test de Wilcoxon-Mann-Whitney.
3.- Test de Kolmogorov-Smirnov de bondad de ajuste.
4.- Test de Kruskal-Wallis.
5.- Conclusión.
6.- Evaluación.
UD 6
Pruebas Paramétricas. Distribución t de Student.
1.- Distribución t de Student.
2.- Conclusión.
3.- Evaluación.
UD 7
Análisis de la Varianza.
1.- Introducción al Análisis de la Varianza.
2.- Anova de un factor: diseño completamente aleatorizado.
2.1.- Análisis de supuestos.
2.2.- Formulación del diseño.
2.3.- Tabla final de Anova.
2.4.- Anova con r.
2.5.- Comparaciones múltiples de los tratamientos.
3.- Conclusión.
4.- Evaluación.
UD 8
Regresión Lineal Simple.
1.- Introducción.
2.- Modelo.
3.- Contraste de la regresión lineal simple.
4.- Tabla de análisis de varianza para la regresión lineal simple.
5.- Regresión lineal simple con R.
6.- Conclusión.
7.- Evaluación.
UD 9
Correlación Lineal.
1.- Introducción.
2.- Coeficiente de correlación lineal de Pearson R.
3.- Correlación lineal con r.
4.- Conclusión.
5.- Evaluación.
TUTORÍAS: a cargo de profesor especialista en la materia.
Titulación que se obtiene:
150 horas, acreditadas por la Universidad Rey Juan Carlos
Duracion: 150h - 2 meses (Tiempo recomendado)
PLAZO DE MATRÍCULA: Permanente
Sede principal del centro
Granada: Calle Pline, 1 - 18300 - Loja- Granada: Calle Pline, 1 - 18300 - Loja
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