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Índice de contenidos, figuras y tablas

Este documento es un ejemplo de cómo hacer con RStudio que tus documentos, además de un índice de contenidos, tengan un índice de tablas y otro de figuras. Para eso haremos uso de instrucciones de LaTeX en el documento de Rmarkdown.

Se puede descargar el fichero en Rmd y pdf desde aquí:.Rmd, .pdf

Índice de contenidos: toc

Para hacer que aparezca un índice de contenidos, en el preámbulo del documento ponemos toc: yes, de esta forma:

---
title: "Índice de contenidos, figuras y tablas"
output:
  pdf_document:
    toc: yes
---

toc

Índice de tablas y figuras

Para el índice de figuras tenemos que añadir dos sentencias de LaTeX donde queramos que aparezcan estos índices

\listoffigures
\listoftables

simplemente aparecerá al principio el toc o table of contents que es lo que pretendíamos. Vemos los detalles …

listoffigures

list of figures

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EIDUM, IDC01: Representación y tabulación de datos

elvirax-pizarra

Esta semana comienza el curso de EIDUM “Representación y tabulación de datos.”. Consiste en tres sesiones, y hay tres grupos con diferente horario (mañana y tarde). Se imparte en el aula Mangel de ATICA y la buitre de la facultad de Biología. Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Alumnos de doctorado con conocimientos básicos sobre el manejo de R y sobre la elaboración de informes y documentos reproducibles. Recomendable haber realizado previamente los cursos de Introduccción a R y Rstudio y Procedimientos para la elaboración de informes y documentos ciéntifico-técnicos, o poseer los conocimientos que se abordan en ellos.

El curso está destinado a aquellos investigadores que se interesan por avanzar en tareas de gestión de datos, y en su caso, el manejo de grandes volúmenes de información. También se abordará la adecuada organización de los datos en una o más tablas, la codificación y los formatos para la presentación de los dados. Por otro lado, discutiremos métodos para la elaboración automática de tablas de datos. En especial a partir de fuentes originalmente heterogéneas o donde es necesario reelaborar la propia información para abordar otros enfoques o análisis de la información. También se abordará la elaboración una estadística descriptiva mediante tablas de resultados o gráficos más o menos complejos. Todo ello considerando siempre la forma de automatizar las tareas repetitivas con funciones de usuario.

Competencias

  • Saber preparar la información para su mecanización y tratamiento estadístico
  • Ser capaz de representar datos y funciones de forma integrada con R
  • Ser capaz de resumir la información mediante tablas y estadísticos
  • Ser capaz de exportar tablas y gráficos elaborados con R

Contenidos

  1. Datos y ficheros: formatos, codificación y estructura
  2. Importación y exportación de datos en R
  3. Resumen de datos: tablas, estadísticos y gráficos
  4. Distribución de frecuencias y distribuciones de probabilidad
  5. Objetos en R: manipulación avanzada de datos y simulación
  6. Creación de funciones en R: generalizando un procedimiento
  7. Toda la potencia de la representación gráfica en R
  8. Creación de gráficos y exportación: formatos gráficos Sigue leyendo

EIDUM, GDA01: Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos

2014-10-23 12.16.26

Comienza el curso de EIDUM “Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos”. Consiste en dos sesiones, y hay tres grupos con diferente horario (mañana y tarde). Se imparte en el aula Mangel de ATICA. Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Para elaborar documentación de carácter técnico es necesario incluir diversos elementos en el texto: índice de contenidos, de figuras y de tablas, datos, referencias cruzadas, citas bibliográficas, etc. La utilización de un adecuado proceso de trabajo y del software adecuado proporciona los mejores resultados y numerosos beneficios, por ejemplo, el ahorro de tiempo, mejor calidad tipográfica y reducción de errores; además, permite introducir elementos y modificaciones en cualquier momento sin requerir una reedición del material ya elaborado.

Además de estas ventajas, cabe añadir la posibilidad de que los documentos, cuando contienen análisis estadísticos, puedan incluir tanto los procedimientos y como los resultados de los cálculos realizados. Los documentos así elaborados permiten reproducir los mismos análisis y cálculos únicamente utilizando nuevos datos de entrada; esta forma de trabajar que se demonima investigación reproducible o análisis reproducible.

Estas tareas se pueden abordar desde lenguajes de marcas como markdown, que se ha convertido en un estándar en la elaboración de documentos digitales y que proporciona la posibilidad de crear desde un mismo documento base, distintas versiones en formatos de word, pdf, epub (y otras versiones de documentos electrónicos).

Este curso proporcionará las bases para poder preparar documentos aprovechando al máximo las capacidades de los programas para evitar el trabajo manual y descargando las tareas repetitivas en el ordenador.

Es recomendable tener nociones básicas del lenguaje R.

Competencias

  • Saber elaborar documentación con un sistema minimalista.
  • Saber crear documentos científicos de calidad y para distintos formatos a partir de un mismo original.
  • Saber organizar adecuadamente la información para realizar automáticamente la presentación de la información en el documento final.
  • Saber gestionar las referencias bibliográficas y su citado de forma automática en los documentos.

Contenidos

  1. Documentos: estructuras y ficheros
  2. Los lenguajes de marcas y markdown
  3. Edición de documentos con markdown: programas y plugins, usando rstudio
  4. Normas de estilo y fundamentos en la elaboración de documentos científicos
  5. Uso de bases de datos de referencias y citado automático
  6. Introducción al análisis reproducible

Resultados de aprendizaje

  • Crear documentos científicos de calidad
  • Reducir los tiempos de edición y revisión de los materiales elaborados
  • Trabajar reduciendo al máximo los errores en las tareas mecánicas con un coste mínimo de elaboración

EIDUM, IER01: Introduccción a R y Rstudio

2016-02-10 13.23.37

El primer grupo, hay 3, comenzó el día 3 de febrero de 2016. Se imparte en las aulas Buitre de la fac de Biologíia y Mangel de ATICA.
Acceso a la agenda aquí.

Destinatarios

Este curso va dirigido a los investigadores que requieren de herramientas para la manipulación de datos o han de utilizar métodos de análisis de datos. Esencialmente es un curso básico del lenguaje estadístico R y sus capacidades para manejar información cuantitativa y cualitativa, representación de datos y una introducción al uso de su amplísimo catálogo de funciones, que en la actualidad supera las 150000.

Entender los procedimientos de trabajo de los programas estadísticos y la metodología para preparar los datos y desarrollar protocolos de trabajo es uno de los aspectos básicos en la formación de un doctorando, si no posees estos conocimientos este curso es para ti; también, si sólo necesitas realizar tareas repetitivas para procesar información preparando tablas o gráficos.

Competencias

  • Utilizar con fluidez la terminal y manejar la interfaz básica de R.
  • Aprovechar las características los principales elementos, así como el fundamento, de la sintaxis de R
  • Elaborar procedimientos básico de trabajo con R
  • Resolver los problemas derivados de los mensajes de error del sistema

Contenidos

  1. Sintaxis del lenguaje R: el valor de la expresiones
  2. Las interfases de R: uso de RStudio
  3. Valores, operadores y funciones en R
  4. Objetos en R: vectores, matrices, data frames y listas
  5. Ficheros de datos y de protocolos
  6. Ayudas y documentación en R

Resultados de aprendizaje

  • Ser capaz de instalar y utilizar el software libre R y RStudio
  • Disponer de procedimientos de trabajo para abordar el análisis para un conjunto de datos
  • Saber elaborar procedimientos básicos para el tratamiento de datos
  • Ser capaz de aplicar protocolos predefinidos de análisis con R
  • Saber reutilizar protocolos conocidos o parte de ellos para resolver nuevos problemas

Cursos de la Escuela Internacional de Doctorado UMU

Desde la Sección de Apoyo Estadístico del SAI colaboramos en algunos cursos del Doctorado Internacional destinados a los futuros doctores y doctoras de esta Universidad. Los cursos están encuadrados en de la temática Diseño de Experimentos y Fundamentos de Análisis de Datos:

  • IER01: Introducción a R y RStudio.
  • GDA01: Procedimientos para la elaboración de informes y documentos científico-técnicos.
  • IDC01: Representación y tabulación de datos.
  • MEX01: Métodos de contraste de hipótesis y diseño de experimentos.
  • MAN01: Métodos de análisis de datos multivariantes.
  • EDE01: Creación, manejo y explotación de datos espaciales.

A principios de mes comenzamos con el primero de los cursos, sobre Introducción a R y RStudio. En futuras entradas os iremos contando más cosas sobre ellos :).

Fdo. El 00Rteam

logo-00rteam

2015-12-15-todos-00rteam

Breve introducción del software PSPP

Desde el servicio de Apoyo Estadístico del SAI queremos presentar un paquete estadístico del que nos habéis preguntado muchas veces.

Enlaces de descarga del PSPP

Para descargar el programa puede pulsar en el siguiente enlace:

http://www.gnu.org/software/pspp/get.html.

La última actualización a día de hoy es la versión 0.8.4 (septiembre de 2014).

Actualmente está disponible para las principales plataformas:

            - Windows XP, Vista, 7 y 8
            - Mac OS X
            - Linux

¿Qué es PSPP?

PSPP es una aplicación de software libre para el análisis de datos. Se presenta en modo gráfico y está escrita en el lenguaje de programación C. Usa la biblioteca científica GNU para sus rutinas matemáticas, y plotutils para la generación de gráficos. Es un reemplazo libre para el software propietario SPSS y aparentemente muy similar con pequeñas excepciones. Las más importante de estas excepciones son:

1- La copia de PSPP no expira con el tiempo

2- Admite alrededor de un billón de casos y un billón de variables.

3- No hay paquetes adicionales que haya que adquirir con el fin de obtener las funciones “avanzadas”; todas las funcionalidades que PSPP aporta actualmente están en el paquete básico.

Técnicas que implementa

PSPP ofrece muchas transformaciones y utilidades. Entre ellas, cabe destacar la capacidad de realizar:

- t-tests
- ANOVA
- Regresión lineal
- Regresión logística
- Análisis de conglomerados
- Análisis de confiabilidad
- Análisis factorial
- Pruebas no paramétricas

Algunas funcionalidades implementadas

- Pegar la sintaxis del análisis en ficheros parecidos 
  a los .sps de SPSS.
- Exportar los resultados a pdf, html, odt, csv, etc…

Recursos en la web

Cuestiones tales como cómo descargarlo, cómo instalarlo y cómo configurar el interface pueden consultarse en la web: https://www.gnu.org/software/pspp/.

Además, también hay una lista de distribución, a la cual puede acceder en el siguiente enlace: https://lists.gnu.org/mailman/listinfo/pspp-users

III. CURSO Fundamentos Estadísticos para Investigación. Introducción a R.

Estudios-Propios Ya está accesible para preinscripción el curso de “Estadística con R” que ofrecemos desde este Servicio.

El curso es de estadística, y emplearemos R como herramienta de trabajo. Dedicaremos unas sesiones a conocer R desde cero, aprovechando la simplicidad de R, para llegar a la elaboración de informes automáticos personalizados, siguiendo el principio de “esto lo puedes hacer tu y es así de fácil”. R no sólo es una herramienta para calcular, es un instrumento para aprender y comprender; evidentemente requiere cierto esfuerzo por parte de los participantes.

  • La prescripción comienza el día 14 de Septiembre y las matriculas a partir del día 30 de Septiembre.
  • El curso se realizará en horario de mañanas o tardes, fundamentalmente durante el mes de noviembre de 2014 en días salteados. Intentaremos adaptarnos a las necesidades de la mayoría.
  • Más información sobre el curso (fechas, temario, …) aquí.
  • Como resultado del curso el alumno deberá de ser capaz de:
    • Preparar un conjunto de datos para poder analizarlos (con R u otra herramienta).
    • Discutir que técnica estadística es más apropiada para el análisis, dadas las hipótesis de trabajo.
    • Realizar un análisis con R; para ello contará con un material, que modo de pequeños protocolos, pretendemos le sea de ayuda.

¿Por que con R?

  • R es un potente lenguaje orientado a objetos y destinado al análisis estadístico y la representación de datos.
  • Se trata de software libre que permite una utilización libre y gratuita; bajo la continua supervisión y contraste de los usuarios.
  • La comunidad científica internacional lo ha elegido, de facto como la ‘lingua franca’ del análisis de datos.
  • Tiene una gran implantación en universidades y cada vez más en mundo empresarial:
  • Este vídeo resume en minuto y medio las características mas relevante de R.

Contenidos del curso

  1. Entorno de trabajo R, y RStudio
  2. Investigación reproducible
  3. Introducción a los contrastes
  4. Comparación de medias
  5. Modelos de Regresión
  6. Contrastes no paramétricos
  7. Taller de Gráficos con R
  8. R en la web: Introducción al paquete Shiny

keep-calm-and-markdown FEIR3-agosto14

Shiny. Entornos web con R

El próximo 26 de Marzo a las 16:30  vamos a impartir un taller de Shiny.

Lugar: Aula Bisbita en la Fac de Biología, a las 16:30h

Reserva tu puesto desde caldum

El taller proporcionará la capacidad para desarrollar aplicaciones web interactivas basadas en R. Pueden verse ejemplos de las posibilidades de shiny en la página del rstudio.

Metodología

El taller será eminentemente práctico. Realizaremos algunas aplicaciones de casos prácticos. Utilizaremos el software preinstalado en los ordendores del aula

  • Si quieres traer tu propio ordenador portátil: no hay problema: pero es recomendable tener instalado R versión 3.0 o superior, el paquete Shiny y RStudio.

Destinatarios

A todo el mundo que tenga interés en crear interfaces de usuario sencillas que invoquen a código R. Solo es necesario tener conocimientos de R.

Materiales

  • Información de este taller, versión extendida pdf
  • Trabajaremos con RStudio
  • Web de referencia del proyrecto Shiny
  • Tutorial de Shiny aquí.
  • Otros proyectso con shiny: Showcase
  • WEB del Taller con todo el material: aquí

Libro: Fundamentos estadísticos para investigación. Introducción a R

portada_FEIRDesde la sección de Apoyo Estadístico del SAI,  hemos publicado este libro, si te interesa puedes descargártelo gratuitamente aquí. Se trata de parte del material desarrollado para el curso homónimo del que hemos finalizado recientemente la segunda edición. En Junio pretendemos lanzar en el mismo formato la segunda parte: “Modelos”.

http://www.bubok.es/libros/223207/Fundamentos-estadisticos-para-investigacionIntroduccion-a-R

Este libro tiene la  intención de ayudar a investigadores de todas las áreas de conocimiento, algunos ya iniciados en estadística,  que pretenden dar el salto a R y la vez repasar conceptos de una forma intuitiva, evitando excesivos formalismos. Pero, ¿todas las áreas?, ¿hay algún área en la que no sea necesario el análisis de datos o la estadística? En realidad, hoy día, desde la lingüística en el análisis computacional de textos, a la simple representación gráfica de la información, pasando por los estudios epidemiológicos, la biotecnología, la genética, la ecología, las ciencias de la educación, psicometría, econometría, finanzas, ciencias sociales, medicina, matemáticas, bellas artes, etc. requieren antes o después de análisis de datos. R no es solo un programa, es una forma
de trabajar y manera de pensar, además admite sabores y versiones personales, pero sobre todo es un lenguaje, más concretamente es la lingua franca actual del análisis de datos.

¡En junio de 2013 el segundo tomo: “Modelos”!.

Septiembre…

Albert EinsteinNo pretendamos que las cosas cambien si siempre hacemos lo mismo.
La crisis es la mejor bendición que puede sucederle a personas y países porque la crisis trae progresos.
La creatividad nace de la angustia como el día nace de la noche oscura.
Es en la crisis que nace la inventiva, los descubrimientos y las grandes estrategias.
Quien supera la crisis se supera a sí mismo sin quedar ‘superado’.
Quien atribuye a la crisis sus fracasos y penurias violenta su propio talento y respeta más a los problemas que a las soluciones.
La verdadera crisis es la crisis de la incompetencia. El inconveniente de las personas y los países es la pereza para encontrar las salidas y soluciones.
Sin crisis no hay desafíos, sin desafíos la vida es una rutina, una lenta agonía.
Sin crisis no hay méritos.
Es en la crisis donde aflora lo mejor de cada uno, porque sin crisis todo viento es caricia.
Hablar de crisis es promoverla, y callar en la crisis es exaltar el conformismo. En vez de esto trabajemos duro.
Acabemos de una vez con la única crisis amenazadora que es la tragedia de no querer luchar por superarla.

Albert Einstein