Desde su aparición en los años 90, R se ha convertido en la aplicación informática de referencia para el análisis estadístico de datos en una amplia gama de disciplinas científicas. Una de las principales razones del éxito de este software de libre distri
Son numerosos los programas informáticos de estadística que se caracterizan por funcionar mediante menús desplegables. Esto ayuda al estudiante o al investigador, pero supone, a su vez, una limitación. El análisis numérico y estadístico mediante código ha estado tradicionalmente limitado a informáticos y ha supuesto una barrera de entrada a los demás. Con el paquete estadístico R, esto no tiene por qué ser así. Este manual se ofrece como una completa introducción al entorno R, acompañando al lector mediante sencillos ejemplos de cómo programar un análisis numérico con este potente paquete estadístico, y cubre temas de estadística, matemáticas y econometría.
Este libro está concebido para que se pueda articular en torno a él un curso de introducción a la programación estructurada para titulaciones no informáticas utilizando el lenguaje de comandos de MATLAB como lenguaje de referencia. Incorpora explicaciones teóricas, ejemplos, ejercicios propuestos, ejercicios resueltos, proyectos, etc.. Se pretende que al final del curso el estudiante haya asimilado los conceptos básicos de la programación estructurada y que se sienta cómodo dentro del entorno MATLAB. Pretende ser relevante para los estudiantes y docentes de titulaciones ajenas al ámbito estrictamente informático, y para profesionales de diferentes ámbitos (ingeniería, economía, matemáticas, biología, etc.), que necesitan una formación elemental en programación. Los elementos que conforman la programación estructurada se explican de manera organizada para que el lector los asimile y aplique con facilidad.
Geogebra, como software de geometría dinámica, permite abordar problemas geométricos y de dibujo lineal en el plano, a través de la experimentación y la manipulación de diferentes objetos que intervienen en una construcción, por lo que se podrá diseñar, construir, explorar y resolver problemas de manera interactiva.Este libro, además de exponer de forma detallada las distintas opciones y herramientas que ofrece este programa, contiene numerosas construcciones geométricas que facilitarán el aprendizaje de la geometría y sobre todo, dominar este sencillo y, a la vez, potente programa de geometría dinámica.A la representación de lugares geométricos en general y al estudio de las cónicas en particular, están dedicados sendos capítulos, con ejemplos que exponen los diferentes métodos de construcción; para finalizar con la representación de algunas curvas famosas, y con la resolución de actividades sobre ecuaciones y coordenadas, aprovechando las opciones que Geogebra ofrece para resolver estos problemas.Como queda reflejado en el subtítulo del libro, Geogebra es mucho más que geometría dinámica, por lo que el lector encontrará otros capítulos dedicados a aplicaciones, al análisis, álgebra o estadística.Cada uno de los capítulos incluye ejemplos resueltos paso a paso, apoyados por las correspondientes figuras para facilitar su aprendizaje, además de una relación de actividades propuestas para reforzar los conocimientos adquiridos.
Este libro está dirigido a profesionales y estudiantes que deseen usar MINITAB como herramienta para la realización de análisis estadísticos. Su contenido está orientado a las aplicaciones que giran en torno al control y la mejora de la calidad, pero también puede ser útil a personas que trabajan en otros ámbitos y necesitan analizar datos, especialmente en entornos industriales. Está dividido en seis bloques formados por temas afines. Cada bloque consta de varios capítulos que explican cómo utilizar MINITAB y se cierra con uno destinado exclusivamente a la resolución de casos prácticos. Naturalmente, no se comentan todas las opciones ni todas las técnicas que se pueden aplicar (eso exigiría un texto de varios volúmenes) sino solo aquellas de uso más habitual o que sirven para dar una visión general de temas más complejos. Una vez familiarizado con el programa el lector estará preparado para explorar por su cuenta aquellas otras técnicas o posibilidades que más le interesen. La información está presentada de forma muy visual, de manera que no hace falta leer largos párrafos para entender cómo se hacen las cosas. Los capítulos que tratan sobre cómo utilizar MINITAB son cortos, su contenido queda reflejado en el título y se va directamente al grano. Todos los procedimientos se explican con ejemplos y una buena forma de aprender es intentar reproducirlos. En los capítulos de casos prácticos el protagonismo lo tienen los problemas planteados, de forma que MINITAB es sólo el instrumento que ayuda a resolverlos. Los archivos de datos relativos a los ejemplos y casos prácticos se pueden encontar en www.garceta.es.
Aquest dossier és una eina perquè els estudiants sintrodueixin en el nou programari destadística de software lliure (R). El programa R presenta dues modalitats: una basada en comandes (R-Commander) i laltra utilitzant el llenguatge de programació. En aquest document sutilitza la modalitat de comandes per ser més similar al programa SPSS i facilitar ladaptació de lestudiant al nou programari.
La presencia de incertidumbre en la mayoría de las situaciones reales requiere de modelos basados en la Teoría de la Probabilidad que permitan manejarlos con rigor. En esta línea se sitúa la Simulación Estocástica, a la que se dedica este texto y que trata de la representación de sistemas, cuya actividad se compone de elementos aleatorios interconectados. Asignaturas basadas en esta materia ya están muy consolidadas en la Facultad de Matemáticas de la UCM, en cuya docencia han estado implicados los autores, lo que les ha permitido conocer de primera mano las necesidades de aprendizaje de los alumnos.
Este libro profundiza en las técnicas estadísticas que utilizan variables categóricas, tanto descriptivas como predictivas. Es habitual tratar más asiduamente las técnicas que involucran variables cuantitativas, de modo que las técnicas con variables cualitativas o categóricas tienen una menor frecuencia de uso. No obstante, la importancia de estas últimas y su utilidad práctica suele incluso superar a las anteriores. El texto comienza tratando las distribuciones de variables categóricas a través de las tablas de continencia, contrastes de independencia y medidas de asociación. A continuación, se presentan las técnicas de reducción de la dimensión con variables cualitativas entre las que destacan las técnicas de escalamiento óptimo que incluyen componentes principales con variables categóricas, análisis no lineal de correlación canónica y regresión categórica. En los capítulos siguientes se aborda el análisis de correspondencias simples y múltiples y los modelos logaritmo lineales. También se dedica una parte importante del contenido al análisis conjunto y a las técnicas de escalamiento multidimensional no métrico. Finalmente se profundiza en los árboles de decisión. Las técnicas se ilustran con ejemplos prácticos resueltos con el software IBM SPSS. Al final de cada capítulo se presentan una serie de ejercicios secuenciados en orden de dificultad que permiten afianzar los conocimientos adquiridos.
R es una plataforma de cálculo científico muy extendida y utilizada en campos como la Estadística, la Ingeniería, la Economía, las Matemáticas, la Minería de Datos, el Big Data, la Bioinformática y muchas otras ramas de las ciencias y la tecnología. Incorpora uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación gracias a la facilidad para cargar bibliotecas o paquetes con funcionalidades adicionales de cálculo, análisis y graficación, lo que permite una completa personalización de la plataforma. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux. Este libro le permitirá introducirse en el uso del programa desde un nivel básico, pues comienza especificando de manera secuenciada los elementos del lenguaje de programación de R como operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, data frames, series temporales y otras estructuras del lenguaje R. A continuación, se profundiza en los elementos del lenguaje abordando temas como el control de flujo, las condicionales, los bucles y otros elementos típicos de la programación funcional y estructurada con aplicaciones en los Métodos Matemáticos y el Cálculo Numérico. También se desarrollan de un modo extenso las capacidades gráficas de R. Asimismo, constituyen un bloque importante de contenido las aplicaciones en Estadística, Econometría y Análisis Multivariante de Datos en general. El libro incluye una gran cantidad de ejercicios que permiten al lector realizar prácticas de aprendizaje y formación.
Desde su aparición en los años 90, R se ha convertido en la aplicación informática de referencia para el análisis estadístico de datos en una amplia gama de disciplinas científicas. Una de las principales razones del éxito de este software de libre distri
Son numerosos los programas informáticos de estadística que se caracterizan por funcionar mediante menús desplegables. Esto ayuda al estudiante o al investigador, pero supone, a su vez, una limitación. El análisis numérico y estadístico mediante código ha estado tradicionalmente limitado a informáticos y ha supuesto una barrera de entrada a los demás. Con el paquete estadístico R, esto no tiene por qué ser así. Este manual se ofrece como una completa introducción al entorno R, acompañando al lector mediante sencillos ejemplos de cómo programar un análisis numérico con este potente paquete estadístico, y cubre temas de estadística, matemáticas y econometría.
Este libro está concebido para que se pueda articular en torno a él un curso de introducción a la programación estructurada para titulaciones no informáticas utilizando el lenguaje de comandos de MATLAB como lenguaje de referencia. Incorpora explicaciones teóricas, ejemplos, ejercicios propuestos, ejercicios resueltos, proyectos, etc.. Se pretende que al final del curso el estudiante haya asimilado los conceptos básicos de la programación estructurada y que se sienta cómodo dentro del entorno MATLAB. Pretende ser relevante para los estudiantes y docentes de titulaciones ajenas al ámbito estrictamente informático, y para profesionales de diferentes ámbitos (ingeniería, economía, matemáticas, biología, etc.), que necesitan una formación elemental en programación. Los elementos que conforman la programación estructurada se explican de manera organizada para que el lector los asimile y aplique con facilidad.
Geogebra, como software de geometría dinámica, permite abordar problemas geométricos y de dibujo lineal en el plano, a través de la experimentación y la manipulación de diferentes objetos que intervienen en una construcción, por lo que se podrá diseñar, construir, explorar y resolver problemas de manera interactiva.Este libro, además de exponer de forma detallada las distintas opciones y herramientas que ofrece este programa, contiene numerosas construcciones geométricas que facilitarán el aprendizaje de la geometría y sobre todo, dominar este sencillo y, a la vez, potente programa de geometría dinámica.A la representación de lugares geométricos en general y al estudio de las cónicas en particular, están dedicados sendos capítulos, con ejemplos que exponen los diferentes métodos de construcción; para finalizar con la representación de algunas curvas famosas, y con la resolución de actividades sobre ecuaciones y coordenadas, aprovechando las opciones que Geogebra ofrece para resolver estos problemas.Como queda reflejado en el subtítulo del libro, Geogebra es mucho más que geometría dinámica, por lo que el lector encontrará otros capítulos dedicados a aplicaciones, al análisis, álgebra o estadística.Cada uno de los capítulos incluye ejemplos resueltos paso a paso, apoyados por las correspondientes figuras para facilitar su aprendizaje, además de una relación de actividades propuestas para reforzar los conocimientos adquiridos. 
Este libro está dirigido a profesionales y estudiantes que deseen usar MINITAB como herramienta para la realización de análisis estadísticos. Su contenido está orientado a las aplicaciones que giran en torno al control y la mejora de la calidad, pero también puede ser útil a personas que trabajan en otros ámbitos y necesitan analizar datos, especialmente en entornos industriales. Está dividido en seis bloques formados por temas afines. Cada bloque consta de varios capítulos que explican cómo utilizar MINITAB y se cierra con uno destinado exclusivamente a la resolución de casos prácticos. Naturalmente, no se comentan todas las opciones ni todas las técnicas que se pueden aplicar (eso exigiría un texto de varios volúmenes) sino solo aquellas de uso más habitual o que sirven para dar una visión general de temas más complejos. Una vez familiarizado con el programa el lector estará preparado para explorar por su cuenta aquellas otras técnicas o posibilidades que más le interesen. La información está presentada de forma muy visual, de manera que no hace falta leer largos párrafos para entender cómo se hacen las cosas. Los capítulos que tratan sobre cómo utilizar MINITAB son cortos, su contenido queda reflejado en el título y se va directamente al grano. Todos los procedimientos se explican con ejemplos y una buena forma de aprender es intentar reproducirlos. En los capítulos de casos prácticos el protagonismo lo tienen los problemas planteados, de forma que MINITAB es sólo el instrumento que ayuda a resolverlos. Los archivos de datos relativos a los ejemplos y casos prácticos se pueden encontar en www.garceta.es.
Aquest dossier és una eina perquè els estudiants sintrodueixin en el nou programari destadística de software lliure (R). El programa R presenta dues modalitats: una basada en comandes (R-Commander) i laltra utilitzant el llenguatge de programació. En aquest document sutilitza la modalitat de comandes per ser més similar al programa SPSS i facilitar ladaptació de lestudiant al nou programari.
La presencia de incertidumbre en la mayoría de las situaciones reales requiere de modelos basados en la Teoría de la Probabilidad que permitan manejarlos con rigor. En esta línea se sitúa la Simulación Estocástica, a la que se dedica este texto y que trata de la representación de sistemas, cuya actividad se compone de elementos aleatorios interconectados. Asignaturas basadas en esta materia ya están muy consolidadas en la Facultad de Matemáticas de la UCM, en cuya docencia han estado implicados los autores, lo que les ha permitido conocer de primera mano las necesidades de aprendizaje de los alumnos.
Este libro profundiza en las técnicas estadísticas que utilizan variables categóricas, tanto descriptivas como predictivas. Es habitual tratar más asiduamente las técnicas que involucran variables cuantitativas, de modo que las técnicas con variables cualitativas o categóricas tienen una menor frecuencia de uso. No obstante, la importancia de estas últimas y su utilidad práctica suele incluso superar a las anteriores. El texto comienza tratando las distribuciones de variables categóricas a través de las tablas de continencia, contrastes de independencia y medidas de asociación. A continuación, se presentan las técnicas de reducción de la dimensión con variables cualitativas entre las que destacan las técnicas de escalamiento óptimo que incluyen componentes principales con variables categóricas, análisis no lineal de correlación canónica y regresión categórica. En los capítulos siguientes se aborda el análisis de correspondencias simples y múltiples y los modelos logaritmo lineales. También se dedica una parte importante del contenido al análisis conjunto y a las técnicas de escalamiento multidimensional no métrico. Finalmente se profundiza en los árboles de decisión. Las técnicas se ilustran con ejemplos prácticos resueltos con el software IBM SPSS. Al final de cada capítulo se presentan una serie de ejercicios secuenciados en orden de dificultad que permiten afianzar los conocimientos adquiridos.
R es una plataforma de cálculo científico muy extendida y utilizada en campos como la Estadística, la Ingeniería, la Economía, las Matemáticas, la Minería de Datos, el Big Data, la Bioinformática y muchas otras ramas de las ciencias y la tecnología. Incorpora uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación gracias a la facilidad para cargar bibliotecas o paquetes con funcionalidades adicionales de cálculo, análisis y graficación, lo que permite una completa personalización de la plataforma. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux. Este libro le permitirá introducirse en el uso del programa desde un nivel básico, pues comienza especificando de manera secuenciada los elementos del lenguaje de programación de R como operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, data frames, series temporales y otras estructuras del lenguaje R. A continuación, se profundiza en los elementos del lenguaje abordando temas como el control de flujo, las condicionales, los bucles y otros elementos típicos de la programación funcional y estructurada con aplicaciones en los Métodos Matemáticos y el Cálculo Numérico. También se desarrollan de un modo extenso las capacidades gráficas de R. Asimismo, constituyen un bloque importante de contenido las aplicaciones en Estadística, Econometría y Análisis Multivariante de Datos en general. El libro incluye una gran cantidad de ejercicios que permiten al lector realizar prácticas de aprendizaje y formación.