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Indice | R | Python | Jupyter | Markdown | Git y GitHub | Enlaces

Introducción a R

Autores: Héctor Villalobos, Marián Peña, Jorge Cornejo-Donoso

Tutorial de reforzamiento de R, en español

Este curso introductorio tiene por objeto mostrar el uso básico de R desde un enfoque práctico. R es un poderoso y flexible lenguaje de programación para el análisis de datos y la elaboración de gráficas con calidad de publicación.

Contenido

  1. Instalación - Instalando R, RStudio y paquetes adicionales
  2. Operaciones básicas - Algunas operaciones simples, sintaxis básica
  3. Objetos en R - Construyendo vectores, matrices, data frames y listas
  4. Indexar objetos - Extraer elementos de objetos y consultar sus atributos
  5. Gráficas simples - Ejemplos del paquete R Graphics
  6. Ayuda - Como buscar ayuda de paquetes y funciones
  7. Importar datos - Importar datos externos (.txt, .csv, .xlsx)
  8. Análisis con datos reales - Análisis de datos temporales, Análisis de regresión lineal y no lineal, Análisis de variancia.
  9. Trabajando localmente con Git y GitHub - Uso de Git e interacciones con GitHub desde RStudio.

Lecturas recomendadas

  1. Everitt, B. y Hothorn, T. 2006. A Handbook of Statistical Analyses Using R Chapman& Hall/CRC, 275 pp.
  2. Murrell, P. 2005. R Graphics. Chapman & Hall/CRC. 301 pp.
  3. Paradis, E. 2005. R For Beginners. 72 pp. Disponible en Internet: http://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_en.pdf
  4. R Core Team. 2022. R Language Definition. Version 4.2.2 (2022-10-31) DRAFT. ISBN 3-900051-13-5. 55 pp.
  5. Venables, W. N.y Ripley, B. D. 2002. Modern Applied Statistics with S. 4a Edicion.Springer. 495 pp.
  6. Venables, W. N., D.M. Smith y R Development Core Team. 2022. An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Version 4.2.2 (2022-10-31). 99 pp.

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