000			03145nam a22002774a 4500
001			PE-BaUNAB
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082			_a519.5
100			_aPérez López, César _d1955- _95798
245			_aR : lenguaje de programación y análisis estadístico de datos
260			_aMadrid: _b Garceta Ediciones, _c2015
300			_a447 p. _bilustraciones, graficas, tablas. _c24 cm.
505			_a1. Introducción a R. Instalación y entorno de trabajo. -- 2. Primeros pasos en R. El entorno de trabajo de R Studio. -- 3. El lenguaje R. Números, operadores, variables y funciones reales. -- 4. Secuencias, arrays, tablas, listas y marcos de datos. -- 5. Funciones.
520			_aR es un lenguaje y entorno de programación que, además, proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas y gráficas, enriquecido con la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con finalidades específicas de análisis estadístico o gráfico. En este libro se enfoca el uso de R desde una óptica eminentemente aplicada. En un primer bloque de contenido se explica el trabajo en el entorno de R desde un nivel básico, con la idea de ayudar a todos aquellos usuarios que deseen introducirse en el programa de modo ordenado. A continuación se presentan, de modo secuenciado, los elementos del lenguaje de programación de R (operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, marcos de datos, series de tiempo, entrada-salida y otros elementos de componen la estructura del lenguaje de R). Este bloque se completa con la estructura de la programación de R (control de flujo, bucles, condicionales, etc.) y su aplicación a los algoritmos de cálculo numérico para trabajar en cálculo diferencial, cálculo integral, variable compleja y otros campos del cálculo científico. En un segundo bloque de contenido se desarrollan las capacidades gráfias de R para trabajar con curvas y superficies en los diferentes sistemas de coordenadas (explícitas, paramétricas, polares, etc.) Asimismo, se presenta en profundidad el trabajo con R en análisis exploratorio de datos y en estadístia descriptiva. En un tercer bloque de contenido se desarrolla el trabajo con R en Econometría, tratándose ampliamente el modelo lineal de regresión múltiple,los modelos lineales generalizados, los modelos del análisis de la varianza y la covarianza, los modelos logit y probit, modelos de diseño de experimentos y toda la problemática de estimación y diagnosis de los mismos. Finalmente, se desarrolla el análisis multivariante de datos, incluyendo las técnicas de reducción de la dimensión, y las técnicas de clasificación como son el análisis de componentes principales, análisis factorial y análisis clúster.
650			_aLENGUAJES DE ORDENADORES _912049
650			_aANÁLISIS ESTADÍSTICO _912050
650			_aANALISIS DE DATOS _911711
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