Taller Caldum: Estadística con R con interfaz gráfica (Rcmdr)

Personal del Serv. Cálculo Científico. Apoyo Estadístico impartirá un taller de estadística con el programa de software libre R-Commander.
El taller está destinado fundamentalmente a investigadores y a docentes.

Fecha. 26 de Abril de 2012 de 10 a 12:30h, en el AULA MANGEL de ATICA,  Campus de Espinardo, Universidad de Murcia.

Inscripción en la web de Caldum. (http://www.caldum.org/?p=5235)

Objetivos del Taller

Introducir a los asistentes al uso de R mediante el entorno grafico Rcmdr.

Metodología

La metodología a seguir será eminentemente práctica. Daremos unas nociones básicas de lo más primordial (menús, datos,..) y desarrollaremos unos ejemplos de análisis hasta el final. (Verificación de hipótesis previas, normalidad , homocedasticidad, selección del test, interpretación y representación gráfica). No es un curso de estadística, es un taller de uso de un software, los conceptos estadísticos que tocaremos serán de nivel básico y por encima.

Destinatarios

El taller está destinado fundamentalmente a investigadores y a docentes que quieran explorar las posibilidades que esta interface gráfica les aporta y que puede ser un buen sustituto a otros programas comerciales de estadística, tanto en docencia como en investigación.

Programa

En este taller se partirá de cero.

Se usarán las maquinas virtuales EVA del Servicio de Apoyo a la Investigación, distribución Windows XP. Los asistentes podrán traer su portátil si así lo desean, para lo que en los primeros minutos se repasara el procedimiento de instalación de R y de Rcmdr aunque sería conveniente que lo trajeran instalado (revisar el link http://cran.es.r-project.org/ y ejectar en la consola install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE)). Ver vídeo

Algunos de los puntos que se cubrirán en el taller, entre otros, serán:

  • Instalación e Introducción a la ayuda de R. Lista R-help-es.
  • Preparación e importación de datos. Importación de datos desde formatos csv, sav, xls,…
  • Ejemplos de análisis sencillos:
    • Hipótesis iniciales (normalidad, hov)
    • Selección del análisis a realizar (t-student, pruebas no paramétricas, anova, regresión lineal..)
    • Algún gráfico sencillo.
  • ¿Por donde seguir?. (Si me interesa R ¿que puedo hacer para aprender más?..)
Acceso al material aquí.

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