Curso: «Introducción al Manejo del Paquete Estadístico R»

Se dictará en nuestra Facultad el Curso: «Introducción al Manejo del Paquete Estadístico R«, con  crédito para posgrado.

Tendrá lugar del 14 de junio al 6 de julio de  2019, con clases presenciales, en el horario los días viernes, de 17:45 a 20:00 horas y los sábados, de 11:15 a 13:30 horas. Será en el Aula 17 de nuestra Facultad.

El curso es organizado por el Instituto de Investigaciones Estadísticas de la Facultad de Ciencias Económicas de la UNT, en el marco de la Maestría en Estadística Aplicada.

Comprende una carga horaria de 20 horas. Tiene cupo limitado para 30 alumnos.

Estará a cargo del Profesor Mg. Osvaldo E. A. Arce (responsable del dictado), Magister en Estadística Aplicada, Profesor Asociado de Biometría y Técnica Experimental de la Facultad de Agronomía y Zootecnia de la Universidad Nacional de Tucumán.

La actividad está destina a  estudiantes, profesores e investigadores que deseen introducirse en el uso de R por cualquier motivo: análisis de datos, investigación y/o docencia. Se recomienda contar con conocimientos básicos de estadística, aunque no son imprescindibles, sin duda permitirán un mayor aprovechamiento del curso.

El arancel es de $ 2500 (pesos dos mil quinientos).

La fecha límite de Inscripción es el  miércoles 12 de junio de 2019.

Las inscripciones se realizan en la Oficina 52 del Instituto de Investigaciones Estadísticas (INIE), de la Facultad de Ciencias Económicas, tel. 410-7548 (por la mañana).

Para mayor información puede enviar un e.mail a inie@herrera.unt.edu.ar.

Descripción del curso

R se ha convertido en los últimos años en una herramienta ampliamente utilizada en la investigación en estadística y otros campos con una fuerte componente aplicada. Se trata de un software gratuito que se caracteriza por su versatilidad y por la participación constante de una comunidad de investigadores en su desarrollo. R es una herramienta ideal para el análisis estadístico, programación de funciones y para la representación gráfica de resultados. Además, una gran cantidad de código en R, desarrollado por investigadores particulares, se encuentra accesible libremente vía la web del proyecto (http://www.r-project.org) lo que le convierte en una plataforma ideal para la implementación y difusión de nuevos métodos estadísticos. Con este curso se pretende: Familiarizar al alumno con el entorno R y con sus principales utilidades, tanto en el análisis estadístico como en la generación de gráficos. Al finalizar el curso, el alumno será capaz de desenvolverse con facilidad en el entorno R, habiendo asimilado los conceptos fundamentales. Este no es un curso de Estadística, por lo que la metodología estadística mencionada en el temario sólo se explicará muy brevemente. Con evaluación final.

Contenidos mínimos: Parte 1El entorno R: tipos de datos, manejo de objetos y gráficos: Introducción y preliminares. La ayuda de R. El entorno R Studio. Manipulaciones simples: números y vectores. Tipos de objetos. Listas y data frames. Lectura de datos de ficheros externos.  Procedimientos gráficos en R. Paquetes gráficos: lattice y ggplot2.Una interfaz gráfica para R: Rcmdr.  Parte 2.Análisis estadístico con R: Introducción a la estadística básica y gráficos. Tablas. Pruebas para una y dos muestras. Pruebas para datos categóricos. Especificación de modelos lineales: análisis de la varianza, regresión lineal. Herramientas de diagnóstico

Estrategias Metodológicas: Curso eminentemente práctico, exponiéndose los principios conceptuales. Cada alumno deberá contar con su computadora (notebook o netbook). La interacción alumno-computadora será continua. El curso se dividirá en 8 sesiones, con una duración de dos horas y cuarto cada una. Cada una de las sesiones consistirá en una exposición teórica práctica de los conceptos más relevantes, y resolución de ejercicios. Se propondrán ejercicios prácticos, que deberán ser resueltos por los alumnos fuera del horario de clases. Los asistentes al curso recibirán como material todas las diapositivas de las exposiciones teóricas y los scripts de los ejemplos trabajados en clase. La evaluación consistirá en una exposición sobre al análisis de un conjunto de datos de interés para el alumno y su resolución con R. Junto con la presentación deberá presentarse un informe escrito sobre el trabajo realizado. Esta presentación se realizará en la última reunión y podrá ser individual o en grupos de cómo máximo tres personas.