Curso de introducción a R 2018-19

Última modificación: 14/09/2018 - 10:39

Director de la actividad: Luis Mariano Esteban Escaño

Duración: 12 horas            

Fecha: Del 14 de noviembre de 2018 al 5 de diciembre de 2018. Todas las sesiones serán los miércoles por la tarde.

Horario: El 14, 21 y 28 de noviembre de 2018 y el 5 de diciembre de 2018 de 16 a 19 horas.

Lugar: Edificio de Matemáticas, 3ª planta, Aula Informática B

 

INSCRIPCIÓN

El plazo de inscripción comienza el 1 de noviembre de 2018.

Para poder inscribirse es requisito estar matriculado en el curso 2018/19 en tutela académica de doctorado en la Universidad de Zaragoza.

El plazo para cumplimentar el formulario de inscripción finaliza el 08/11/2018.

Número mínimo/máximo de alumnos: 12/20

Precio de la inscripción: 24 €

 

OBJETIVOS FORMATIVOS

–        Interpretar datos experimentales, contrastarlos con los teóricos y extraer conclusiones.

–        Capacidad para evaluar alternativas y seleccionar la metodología más adecuada para analizar un problema.

–        Capacidad para el análisis de datos y analizar las relaciones entre variables.

–        Capacidad para comunicar sus razonamientos y diseños de modo claro..

 

CRITERIOS DE ADMISIÓN

Para poder inscribirse es requisito estar matriculado en el curso 2018/19 en tutela académica de doctorado en la Universidad de Zaragoza.

Las plazas ofertadas se cubrirán por orden de inscripción.

 

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Evaluación in situ del aprovechamiento del curso por parte del alumno. 

 

PROGRAMACIÓN Y CONTENIDO

Las actividades del curso se desarrollan en 12 horas presenciales 12 no presenciales en las que se tratarán las siguientes cuestiones:

Bloque I: R un lenguaje orientado a objetos

·         Instalación y documentación de R

·         Objetos en R: Vectores, matrices, hojas de datos y listas

·         Indexado de objetos

·         Funciones en R: funciones básicas, programación y estructuras tipo apply.

·         Distribuciones en R y simulación de datos.

·         Gráficos en R: generación de gráficos de alta calidad.

·         Librerías en R

Bloque II: R-commander: el análisis mediante menús

·         Rcmdr: instalación

·         Importación de datos, conjunto de datos activo.

·         Resumen de datos, tablas de contingencia, análisis de asociación y gráficos.

·         Test paramétricos y no paramétricos.

·         Análisis dimensional: fiabilidad de escala, análisis de componentes principales, análisis factorial.

·         Ajuste de modelos: regresión lineal, modelo lineal y modelo lineal generalizado.

·         Análisis de residuos

·         Rcmdr plugins: análisis de supervivencia y Curvas ROC

Bloque III: R-studio: la visión del programador

·         R studio: instalación

·         Validación de modelos predictivos y de supervivencia mediante remuestreos: calibración y discriminación

·         Shiny y creación de apps

Shinyapps.io: generación de herramientas web

 

 

PROFESORADO

Luis Mariano Esteban Escaño