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Temario del curso
Día 1
Introducción y preliminar
- Haciendo R más amigable: R e interfaces gráficas disponibles
- RStudio
- Software y documentación relacionada
- R y estadística
- Uso interactivo de R
- Sesión introductoria
- Obtención de ayuda sobre funciones y características
- Comandos de R, sensibilidad a mayúsculas y minúsculas, etc.
- Recuperación y corrección de comandos anteriores
- Ejecución de comandos desde un archivo o redirección de salida a un archivo
- Permanencia de los datos y eliminación de objetos
Manipulaciones simples: números y vectores
- Vectores y asignación
- Aritmética vectorial
- Generación de secuencias regulares
- Vectores lógicos
- Valores faltantes
- Vectores de caracteres
- Vectores de índice: selección y modificación de subconjuntos de un conjunto de datos
- Otros tipos de objetos
Objetos, sus modos y atributos
- Atributos intrínsecos: modo y longitud
- Cambio de la longitud de un objeto
- Obtención y establecimiento de atributos
- La clase de un objeto
Factores ordenados y no ordenados
- Un ejemplo específico
- La función tapply() y arreglos irregulares
- Factores ordenados
Arreglos y matrices
- Arreglos
- Indexación de arreglos. Subsecciones de un arreglo
- Matrices de índice
- La función array()
- Aritmética mixta de vectores y arreglos. La regla de reciclaje
- Producto externo de dos arreglos
- Transpuesta generalizada de un arreglo
- Facilidades para matrices
- Multiplicación de matrices
- Ecuaciones lineales e inversión
- Valores y vectores propios
- Descomposición en valores singulares y determinantes
- Ajuste por mínimos cuadrados y descomposición QR
- Formación de matrices particionadas: cbind() y rbind()
- La función de concatenación, (), con arreglos
- Tablas de frecuencias a partir de factores
Día 2
Listas y marcos de datos (data frames)
- Listas
- Construcción y modificación de listas
- Concatenación de listas
- Marcos de datos (data frames)
- Creación de marcos de datos
- attach() y detach()
- Trabajo con marcos de datos
- Adjuntar listas arbitrarias
- Gestión de la ruta de búsqueda
Manipulación de datos
- Selección y subconjunto de observaciones y variables
- Filtrado y agrupación
- Recodificación y transformaciones
- Agrecación y combinación de conjuntos de datos
- Manipulación de cadenas de texto: paquete stringr
Lectura de datos
- Archivos TXT
- Archivos CSV
- Archivos XLS y XLSX
- Archivos SPSS, SAS, Stata y otros formatos
- Exportación de datos a TXT, CSV y otros formatos
- Acceso a datos desde bases de datos utilizando el lenguaje SQL
Distribuciones de probabilidad
- R como un conjunto de tablas estadísticas
- Análisis de la distribución de un conjunto de datos
- Pruebas para una y dos muestras
Agrupación, bucles y ejecución condicional
- Expresiones agrupadas
- Instrucciones de control
- Ejecución condicional: instrucciones if
- Ejecución repetitiva: bucles for, repeat y while
Día 3
Creación de funciones propias
- Ejemplos simples
- Definición de nuevos operadores binarios
- Argumentos nombrados y valores predeterminados
- El argumento '..'
- Asignaciones dentro de funciones
- Ejemplos más avanzados
- Factores de eficiencia en diseños de bloques
- Eliminación de todos los nombres en un arreglo impreso
- Integración numérica recursiva
- Alcance
- Personalización del entorno
- Clases, funciones genéricas y orientación a objetos
Análisis estadístico en R
- Modelos de regresión lineal
- Funciones genéricas para extraer información del modelo
- Actualización de modelos ajustados
- Modelos lineales generalizados
- Familias
- La función glm()
- Clasificación
- Regresión logística
- Análisis discriminante lineal
- Aprendizaje no supervisado
- Análisis de componentes principales
- Métodos de agrupamiento (k-means, agrupamiento jerárquico, k-medoides)
- Análisis de supervivencia
- Objetos de supervivencia en R
- Estimador de Kaplan-Meier
- Bandas de confianza
- Modelos PH de Cox con covariables constantes
- Modelos PH de Cox con covariables dependientes del tiempo
Procedimientos gráficos
- Comandos de gráficos de alto nivel
- La función plot()
- Visualización de datos multivariados
- Gráficos de visualización
- Argumentos para funciones de gráficos de alto nivel
- Gráficos básicos de visualización
- Relaciones multivariadas con los paquetes lattice y ggplot
- Uso de parámetros gráficos
- Lista de parámetros gráficos
Informes automatizados e interactivos
- Combinación de la salida de R con texto
- Creación de documentos HTML y PDF
Requerimientos
Buen dominio de los conceptos estadísticos.
21 Horas
Testimonios (3)
Que Haytham comenzó con lo básico y nos dio suficiente tiempo para hacer los ejemplos y asegurarnos de que todos estuviéramos en la misma página antes de pasar al siguiente tema.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Traducción Automática
Disfruté mucho que fuera muy práctico, así que estábamos constantemente teniendo la oportunidad de poner en práctica lo aprendido, en lugar de simplemente estar sentados escuchando una conferencia (por ejemplo). Me siento ahora con la capacidad de irme y empezar a usar R, algo que no había podido hacer antes
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Traducción Automática
El primer y segundo día fueron muy directos para mí y realmente disfruté esa experiencia.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Traducción Automática
