Datos Composicionales Y Su An Lisis Mediante R
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Datos Composicionales Y Su An Lisis Mediante R
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Author : Diego Campos
language : es
Publisher:
Release Date : 2015-06-03
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Tesis del ano 2011 en eltema Economia - Estadisticas y metodos, Nota: 7, Idioma: Espanol, Resumen: Los datos composicionales se caracterizan por ser vectores aleatorios de componentes positivas y de suma constante (100, 1, un millon, etc.). En Geologia, Petrologia, Quimica, Economia, etc., es habitual trabajar con vectores de datos cuyas componentes representan la contribucion relativa de diferentes partes en relacion a un total, dando lugar a muestras composicionales. Con frecuencia aparecen medidas de esta indole, por ejemplo: - Ciencias de la tierra (geoquimica, petrologia, etc.): El estudio composicional de un cierto tipo de bencina (compuesto de Etano, Metano, etc.). - Biologia: El estudio composicional en una muestra de sangre (sustancias minerales como la glucosa, el colesterol, la urea, el calcio, el fosforo y el acido urico, entre otros). - Ciencias ambientales: El analisis composicional de contaminacion en una cierta ciudad (distintos tipo de variables que influyen en la contaminacion). - Economia: Analisis de Stock Per-Capita en una muestra de paises. Este tipo de problemas tienen una caracteristica en comun, que es poseer variables con una cierta escala (la medida no es necesariamente la misma), donde la suma total de todas las variables de cada observacion, no precisamente suman un 100%, debiendo asignar un peso a cada variable para cada una de las observaciones. Esta situacion provoca la inadecuacion de los metodos estadisticos clasicos, asi, el interes por disponer de herramientas adecuadas para este tipo de analisis se hace fundamental. El problema del analisis estadistico de datos composicionales ha sido y es una fuente de preocupacion para muchos cientificos desde que en 1897 Karl Pearson pusiera de manifiesto la inadecuacion de los metodos estadisticos clasicos para el estudio de los mismos. [...]"
Datos Composicionales Y Su An Lisis Mediante R
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Author : Diego Campos
language : es
Publisher: GRIN Verlag
Release Date : 2015-05-13
Datos Composicionales Y Su An Lisis Mediante R written by Diego Campos and has been published by GRIN Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-05-13 with Business & Economics categories.
Tesis del año 2011 en eltema Economía - Estadísticas y métodos, Nota: 7, , Idioma: Español, Resumen: Los datos composicionales se caracterizan por ser vectores aleatorios de componentes positivas y de suma constante (100, 1, un millón, etc.). En Geología, Petrología, Química, Economía, etc., es habitual trabajar con vectores de datos cuyas componentes representan la contribución relativa de diferentes partes en relación a un total, dando lugar a muestras composicionales. Con frecuencia aparecen medidas de esta índole, por ejemplo: - Ciencias de la tierra (geoquímica, petrología, etc.): El estudio composicional de un cierto tipo de bencina (compuesto de Etano, Metano, etc.). - Biología: El estudio composicional en una muestra de sangre (sustancias minerales como la glucosa, el colesterol, la urea, el calcio, el fósforo y el ácido úrico, entre otros). - Ciencias ambientales: El análisis composicional de contaminación en una cierta ciudad (distintos tipo de variables que influyen en la contaminación). - Economía: Análisis de Stock Per-Cápita en una muestra de países. Este tipo de problemas tienen una característica en común, que es poseer variables con una cierta escala (la medida no es necesariamente la misma), donde la suma total de todas las variables de cada observación, no precisamente suman un 100%, debiendo asignar un peso a cada variable para cada una de las observaciones. Esta situación provoca la inadecuación de los métodos estadísticos clásicos, así, el interés por disponer de herramientas adecuadas para éste tipo de análisis se hace fundamental. El problema del análisis estadístico de datos composicionales ha sido y es una fuente de preocupación para muchos científicos desde que en 1897 Karl Pearson pusiera de manifiesto la inadecuación de los métodos estadísticos clásicos para el estudio de los mismos. [...]
Introducci N A Los An Lisis Estad Sticos En R
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Author : Lucía Amalia Carrasco Ribelles
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2022-10-28
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La estadística es una herramienta esencial para extraer un conocimiento riguroso a partir del análisis de datos, tanto para la toma de decisiones empresariales como para la investigación científica. Sin embargo, su aprendizaje a menudo se hace tedioso, y es común perderse en la notación matemática o los conceptos teóricos. En este libro encontrará una introducción a los métodos estadísticos desde una perspectiva eminentemente práctica y actualizada. Está destinado a cualquier estudiante, investigador o profesional que necesite aplicar análisis estadísticos en un conjunto de datos, independientemente de su naturaleza. Los conceptos teóricos se presentan utilizando la menor notación matemática posible mediante descripciones intuitivas. Cada capítulo incluye ejemplos prácticos de análisis con el código y los datos necesarios para implementar los análisis presentados en R sin necesidad de tener conocimientos previos de programación. Gracias a la lectura de este libro, asimilará y aprenderá a realizar técnicas de estadística descriptiva, y a aplicar los principales métodos de contraste de hipótesis, paramétricos y no paramétricos, así como correlaciones y regresiones, además de la forma de tratar los datos anómalos y los faltantes, en un programa informático de referencia en estadística como es R. Con todo ello, esta es una guía completa que le permitirá minimizar la curva de aprendizaje y adquirir la seguridad necesaria para identificar el análisis estadístico apropiado en cada caso y realizarlo con éxito.
Pr Cticas De An Lisis De Datos Para Ciencias Ambientales Con R
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Author : Ana Devaki Maldonado González
language : es
Publisher: Universidad Almería
Release Date : 2022-12-15
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Este texto está proyectado como un manual de apoyo a la docencia de la asignatura de Análisis de Datos presente en los primeros cursos de los grados en Ciencias Ambientales. Concretamente, este libro persigue un doble objetivo: servir como una introducción básica al lenguaje de programación R y, además, dar a conocer su utilidad como herramienta de análisis estadístico de datos. De ahí que el manual esté dividido en dos partes, cada una de las cuales trata los contenidos que se detallan a continuación: En la primera parte, Introducción básica a R, mostramos las características principales del programa, su instalación y la interfaz básica de RStudio, un entorno de desarrollo integrado ideal para este lenguaje de programación. Visto lo anterior, el siguiente paso es conocer los distintos objetos con los se puede trabajar en R y, en cuanto a datos se refiere, ver cómo importarlos desde ficheros externos o, por el contrario, llevarlos a un archivo de datos externo con un determinado formato. El último capítulo de esta primera parte servirá como recopilatorio de las operaciones aritméticas básicas, operadores lógicos y de comparación. La segunda parte, Análisis de datos, consta de seis prácticas. Las dos primeras muestran cómo llevar a cabo un análisis descriptivo univariante y bivariante. La tercera y la cuarta tienen que ver, respectivamente, con el análisis de componentes principales y clúster, hasta culminar con dos que recopilan una serie de contrastes de hipótesis clásicos para una y dos muestras, en cuanto a estadística inferencial se refiere. Cada una de las citadas prácticas supondrá el desarrollo de un análisis pormenorizado, atendiendo a la temática correspondiente, y tomando como punto de partida una base de datos que, si bien es proporcionada por un paquete de R, tiene relación directa con estudios de carácter ambiental, que pueden servir como modelo para llevar a cabo otros análisis de datos por parte del estudiante universitario de Ciencias Ambientales.
Introducci N Al An Lisis De Datos Con R Y R Commander En Psicolog A Y Educaci N
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Author : Jorge López Puga
language : es
Publisher: Universidad Almería
Release Date : 2012
Introducci N Al An Lisis De Datos Con R Y R Commander En Psicolog A Y Educaci N written by Jorge López Puga and has been published by Universidad Almería this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2012 with categories.
Gu A Para El An Lisis Estad Stico Con R Commander
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Author : Victoria Alea Riera
language : es
Publisher: Edicions Universitat Barcelona
Release Date : 2014-09-05
Gu A Para El An Lisis Estad Stico Con R Commander written by Victoria Alea Riera and has been published by Edicions Universitat Barcelona this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2014-09-05 with Multivariate analysis categories.
El programa estadístico R Commander, gratuito y de libre acceso, se utiliza actualmente en muchas universidades y en la mayoría de centros de investigación, constituyendo una valiosa herramienta de estudio en el ámbito de las ciencias sociales, económicas y empresariales, entre otras. En esta guía se explican las posibilidades del programa, tanto su funcionamiento como los diferentes modelos estadísticos, y se ofrece un conjunto de bases de datos que permiten la realización y la comprobación de los diferentes ejemplos expuestos. El libro, en definitiva, pone al alcance de cualquier lector, y especialmente de los estudiantes de universitarios de estadística, una descripción práctica de un programa cuyo uso, cada vez más extendido, está ayudando a mejorar el análisis de la información sobre la realidad que nos rodea.
Aplicaciones De R En Estad Stica B Sica Y Textual
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Author : GIL PASCUAL, Juan Antonio
language : es
Publisher: Editorial UNED
Release Date : 2020-04-16
Aplicaciones De R En Estad Stica B Sica Y Textual written by GIL PASCUAL, Juan Antonio and has been published by Editorial UNED this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-04-16 with Social Science categories.
La investigación constituye una tarea necesaria en la intervención y práctica en el ámbito de la educación, fundamentalmente se orienta a la búsqueda de alternativas, la comprensión de hechos y situaciones desde su complejidad, la consecución de soluciones, la transformación y el cambio. Por ello, investigar no puede concebirse como una tarea ajena que asuman solo los especialistas; investigar la realidad socioeducativa o pedagógica es la vía de innovación y mejora de la práctica profesional; pero en los procesos de investigación la estadística da rigor científico a las conclusiones obtenidas con datos recopilados. Los medios tecnológicos vigentes permiten un trabajo liviano para el investigador, pero a su vez riguroso y profundo. En este contexto el programa estadístico-informático R toma un papel destacado por su facilidad y libertad de uso, sin ninguna atadura a empresas comercializadoras de software y con una presencia relevante en las universidades y centros de investigación de todo el mundo. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en cinco temas, las tareas fundamentales que afronta cualquier investigador en el ámbito de las ciencias sociales. En primer lugar, se fijan los rudimentos del programa R en el entorno de trabajo RCommander; después se habla de la organización y manipulación de los datos; más tarde de la representación de la información. Con estos tres temas se cubren los aspectos descriptivos básicos del análisis de datos. En el tema cuatro se trata las relaciones entre variables. Finalmente, el quinto tema se adentra en el tratamiento de datos textuales. La visión del texto es eminentemente práctica, con algunas formulaciones matemáticas de ayuda. Además, todos los capítulos están ilustrados con ejemplos relacionados con las ciencias sociales.
Estad Stica Pr Ctica Para Ciencia De Datos Con R Y Python
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Author : Peter Bruce
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2022-02-10
Estad Stica Pr Ctica Para Ciencia De Datos Con R Y Python written by Peter Bruce and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-02-10 with Computers categories.
Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.
Introducci N A La Ciencia De Datos En R
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Author : Pérez Castillo José Nelson
language : es
Publisher: Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Release Date : 2020-03-03
Introducci N A La Ciencia De Datos En R written by Pérez Castillo José Nelson and has been published by Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-03-03 with Computers categories.
Este libro busca que el lector adquiera la capacidad de utilizar las técnicas y herramientas propias de lo que hoy se conoce como ciencia de datos, teniendo como propósito resolver problemas que involucren diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, dotándolo de la capacidad de generar valor y diferenciación a las organizaciones a partir del análisis de sus conjuntos de datos.
Tratamiento De Datos Con R Statistica Y Spss
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Author : Castor Guisande González
language : es
Publisher: Ediciones Díaz de Santos
Release Date : 2013-05-01
Tratamiento De Datos Con R Statistica Y Spss written by Castor Guisande González and has been published by Ediciones Díaz de Santos this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-05-01 with Mathematics categories.
El objetivo de este libro es presentar las técnicas estadísticas de análisis de datos de manera que puedan ser utilizadas por los investigadores de cualquier campo de conocimiento. No está dirigido a los especialistas en Estadística, sino a los usuarios que necesitan la estadística como herramienta en su investigación. Por ello, el enfoque es eminentemente práctico: se muestra no solo cómo y por qué funcionan los diferentes métodos, sino también el modo en que pueden ser aplicados con algunos de los programas estadísticos más conocidos.: R (programa gratuito), STATISTICA Y SPSS. Se utilizan múltiples ejemplos reales tomados de diferentes campos, para mostrar paso a paso como pueden superarse las dificultades que surgen habitualmente en la aplicación de las técnicas de análisis de datos. No es imprescindible, por consiguiente, que el lector tenga un buen nivel de conocimientos estadísticos. ÍNDICE RESUMIDO: Representación de datos. Estadística descriptiva. Distribución. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Contraste de bondad de ajuste. Contraste en homogeneidad en variables cualitativas. Contrastes de independencia y asociación en variables cualitativas. Contrastes de homogeneidad en variables cuantitativas. Contrastes de independencia y asociación en variables cuantitativas. Regresiones. Series temporales. Análisis multivariante. Modelos de simulación Cástor Guisande González: Catedrático del área de Ecología. Universidad de Vigo Antonio Vaamonde Liste. Catedrático del área de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Vigo Aldo Barreiro Felpeto. Investigador del área de Ecología. Universidad de Vigo