{"id":8831,"date":"2019-06-06T16:17:34","date_gmt":"2019-06-06T16:17:34","guid":{"rendered":"http:\/\/face.unt.edu.ar\/web\/?p=8831"},"modified":"2019-06-06T16:17:34","modified_gmt":"2019-06-06T16:17:34","slug":"curso-introduccion-al-manejo-del-paquete-estadistico-r-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/face.unt.edu.ar\/web\/blog\/curso-introduccion-al-manejo-del-paquete-estadistico-r-2\/","title":{"rendered":"Curso: \u00abIntroducci\u00f3n al Manejo del Paquete Estad\u00edstico R\u00bb"},"content":{"rendered":"

Se dictar\u00e1 en nuestra Facultad el Curso: \u00abIntroducci\u00f3n al Manejo del Paquete Estad\u00edstico R<\/strong>\u00ab, con\u00a0 cr\u00e9dito para posgrado.<\/p>\n

Tendr\u00e1 lugar del 14 de junio al 6 de julio de\u00a0 2019, con clases presenciales, en el horario los d\u00edas viernes, de 17:45 a 20:00 horas y los s\u00e1bados, de 11:15 a 13:30 horas. Ser\u00e1 en el Aula 17 de nuestra Facultad.<\/p>\n

El curso es organizado por el Instituto de Investigaciones Estad\u00edsticas de la Facultad de Ciencias Econ\u00f3micas de la UNT, en el marco de la Maestr\u00eda en Estad\u00edstica Aplicada.<\/p>\n

Comprende una carga horaria de\u00a020 horas. Tiene cupo limitado para 30 alumnos.<\/p>\n

Estar\u00e1 a cargo del Profesor Mg. Osvaldo E. A. Arce (responsable del dictado), Magister en Estad\u00edstica Aplicada, Profesor Asociado de Biometr\u00eda y T\u00e9cnica Experimental\u00a0de la Facultad de Agronom\u00eda y Zootecnia\u00a0de la Universidad Nacional de Tucum\u00e1n.<\/p>\n

La actividad est\u00e1 destina a \u00a0estudiantes, profesores e investigadores que deseen introducirse en el uso de R por cualquier motivo: an\u00e1lisis de datos, investigaci\u00f3n y\/o docencia. Se recomienda contar con conocimientos b\u00e1sicos de estad\u00edstica, aunque no son imprescindibles, sin duda permitir\u00e1n un mayor aprovechamiento del curso.<\/p>\n

El arancel\u00a0<\/strong>es de $ 2500 (pesos dos mil quinientos).<\/p>\n

La fecha l\u00edmite de Inscripci\u00f3n es el<\/strong>\u00a0\u00a0mi\u00e9rcoles 12 de junio de 2019.<\/strong><\/p>\n

Las inscripciones se realizan en la\u00a0<\/strong>Oficina 52 del Instituto de Investigaciones Estad\u00edsticas (INIE),\u00a0de la Facultad de Ciencias Econ\u00f3micas, tel. 410-7548 (por la ma\u00f1ana).<\/p>\n

Para mayor informaci\u00f3n puede enviar un e.mail a\u00a0inie@herrera.unt.edu.ar<\/a>.<\/p>\n

Descripci\u00f3n del curso<\/strong><\/p>\n

R se ha convertido en los \u00faltimos a\u00f1os en una herramienta ampliamente utilizada en la investigaci\u00f3n en estad\u00edstica y otros campos con una fuerte componente aplicada. Se trata de un software gratuito que se caracteriza por su versatilidad y por la participaci\u00f3n constante de una comunidad de investigadores en su desarrollo. R es una herramienta ideal para el an\u00e1lisis estad\u00edstico, programaci\u00f3n de funciones y para la representaci\u00f3n gr\u00e1fica de resultados. Adem\u00e1s, una gran cantidad de c\u00f3digo en R, desarrollado por investigadores particulares, se encuentra accesible libremente v\u00eda la web del proyecto (http:\/\/www.r-project.org<\/a>) lo que le convierte en una plataforma ideal para la implementaci\u00f3n y difusi\u00f3n de nuevos m\u00e9todos estad\u00edsticos. Con este curso se pretende: Familiarizar al alumno con el entorno R y con sus principales utilidades, tanto en el an\u00e1lisis estad\u00edstico como en la generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos. Al finalizar el curso, el alumno ser\u00e1 capaz de desenvolverse con facilidad en el entorno R, habiendo asimilado los conceptos fundamentales. Este no es un curso de Estad\u00edstica, por lo que la metodolog\u00eda estad\u00edstica mencionada en el temario s\u00f3lo se explicar\u00e1 muy brevemente.\u00a0Con evaluaci\u00f3n final.<\/strong><\/p>\n

Contenidos m\u00ednimos:<\/strong>\u00a0Parte 1<\/em>.\u00a0El entorno R: tipos de datos, manejo de objetos y gr\u00e1ficos<\/em>: Introducci\u00f3n y preliminares. La ayuda de R. El entorno R Studio. Manipulaciones simples: n\u00fameros y vectores. Tipos de objetos. Listas y\u00a0data frames<\/em>. Lectura de datos de ficheros externos.\u00a0 Procedimientos gr\u00e1ficos en R. Paquetes gr\u00e1ficos: lattice y ggplot2.Una interfaz gr\u00e1fica para R: Rcmdr. \u00a0Parte 2<\/em>.An\u00e1lisis estad\u00edstico con R<\/em>: Introducci\u00f3n a la estad\u00edstica b\u00e1sica y gr\u00e1ficos. Tablas. Pruebas para una y dos muestras. Pruebas para datos categ\u00f3ricos. Especificaci\u00f3n de modelos lineales: an\u00e1lisis de la varianza, regresi\u00f3n lineal. Herramientas de diagn\u00f3stico<\/p>\n

Estrategias Metodol\u00f3gicas:\u00a0<\/strong>Curso eminentemente pr\u00e1ctico, exponi\u00e9ndose los principios conceptuales.\u00a0Cada alumno deber\u00e1 contar con su computadora (notebook o netbook)<\/strong>. La interacci\u00f3n alumno-computadora ser\u00e1 continua. El curso se dividir\u00e1 en 8 sesiones, con una duraci\u00f3n de dos horas y cuarto cada una. Cada una de las sesiones consistir\u00e1 en una exposici\u00f3n te\u00f3rica pr\u00e1ctica de los conceptos m\u00e1s relevantes, y resoluci\u00f3n de ejercicios. Se propondr\u00e1n ejercicios pr\u00e1cticos, que deber\u00e1n ser resueltos por los alumnos fuera del horario de clases. Los asistentes al curso recibir\u00e1n como material todas las diapositivas de las exposiciones te\u00f3ricas y los scripts de los ejemplos trabajados en clase. La evaluaci\u00f3n consistir\u00e1 en una exposici\u00f3n sobre al an\u00e1lisis de un conjunto de datos de inter\u00e9s para el alumno y su resoluci\u00f3n con R. Junto con la presentaci\u00f3n deber\u00e1 presentarse un informe escrito sobre el trabajo realizado. Esta presentaci\u00f3n se realizar\u00e1 en la \u00faltima reuni\u00f3n y podr\u00e1 ser individual o en grupos de c\u00f3mo m\u00e1ximo tres personas.<\/p>\n

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