Docente: Germán Rosati

Presentación y objetivo del curso:

Debido a su carácter de software libre y a la creciente comunidad de usuarios el lenguaje R se ha convertido en algo así como la lingua franca dentro del análisis estadístico. El presente seminario se propone realizar una introducción a algunos conceptos fundamentales de la programación estadística en R. A su vez, se hará énfasis en la implementación de análisis estadísticos básicos (descriptivos y regresiones) en R. .

El curso se propone que los alumnos:

Contenidos y materiales

Datos para trabajar

Clase 1.

Elementos de programación estadística en R:* Objetos en R (vectores, matrices, data frames y listas). Introducción al tydiverse: data wrangling (select(), filter(), arrange(), mutate(). summarise(), group_by(), left_join()). Estructuras de control: for,if. Uso e implementación de funciones ad-hoc. Importación y exportación de datos (.csv, .txt, .tab, .sav, etc.).

Clase 2.

Visualización y generación de gráficos en R:* Nociones de graficación (forma, color, tamaño, color). Niveles de medición y gráficos adecuados. Introducción a ggplot2: ggplot(), geom_points(), geom_smooth(), aes(), facet_wrap(), facet_grid(). Pipeline general de un proyecto con datos geográficos.

Clase 3.

Introducción a los problemas de regresión y clasificación en R:* Implementación y análisis de modelos de regresión lineal y logística. Evaluación del modelo: supuestos, ajuste, estimación de error de generalización. Extensiones del modelo lineal y logístico: variables cualitativas, no linealidad, etc. Funciones lm, glm y predict. Funciones lm(), glm() y predict().

Consignas del Trabajo Final

Bibliografía básica

Requisitos para la cursada y aprobación

Conocimientos básicos de estadística descriptiva y cierta familiaridad con el modelo de regresión lineal y logística. Será útil (pero no absolutamente necesario) alguna experiencia en programación estadística (sea en SPSS, Stata o similar) Para la aprobación del curso se requiere:

  1. un mínimo de asistencia del 80% sobre el total de clases y
  2. la entrega y aprobación de una monografía final

Fuentes

El material para el curso fue extraído y transformado de diversas fuentes.