Estadistica Aplicada con R

Página actualizada el 12.04.2023

Este es el sitio web para el curso de Estadística Aplicada con R, Abril-2023

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Por favor, te invito a que llenes el siguiente formulario sobre lo que opinas del curso, esto me ayudará muchísimo a mejorar para próximas oportunidades. El enlace para el formulario está aquí.
En vista de que la última sesión es más corta he cambiado un poco el contenido.
Los ejercicios están finalizados. Lee detenidamente las instrucciones de la opción que vas a escoger para el trabajo final.
Ya está actualizado el Módulo 4 y el Módulo 5 ya está disponible
He actualizado el enlace a las clases grabadas de acuerdo al último que compartimos el 05.04 en el chat de zoom. Por favor checa nuevamente si tienes acceso al repositorio.
Los ejercicios resueltos del módulo 3 estarán subidos en el transcurso del feriado.
Aclaración: durante la clase del primer módulo me confundí con respecto al último día del curso. El curso termina el Miércoles 12 de abril, y no el Martes “12 de abril”. Disculpas de antemano por esta confusión.

Pre-requisitos

Recomendable haber cursado al menos el equivalente a un crédito Educativo de Educación Superior de un curso de Introducción a la Estadística, o conocimiento acerca de:
- Probabilidad básica
- Medidas de tendencia central
- Medidas de dispersión
- Intervalos de confianza
- Pruebas de hipótesis
Tener una conexión estable a internet.

Recomendaciones

De ser posible, trata de seguir las clases con una pantalla extra (un monitor extra o desde una tablet) para que puedas llevar a cabo los ejercicios a la par en tu ordenador.
Por favor, si tienes alguna duda/pregunta házmela saber tan pronto como puedas.
En el caso de no alcanzar a responder tus preguntas en clase, postealas en el canal de Zulip, así podré responderte una vez terminada cada sesión.
Lastimosamente, los recursos más bastos de información acerca de programación (no solamente en R), se encuentran en inglés. Consecuentemente, la mayor parte de referencias en los módulos están en ese idioma. Por favor, no te sientas desánimado por esta realidad.
Te aliento a tratar de usar las metodologías aquí impartidas en tus propios datos. En la medida de lo posible, estaré dispuesto a responder preguntas relacionadas a tu investigación/estudio particular en Zulip siempre y cuando se enmarquen dentro de los contenidos del curso.

Canales de comunicación

El canal primario de comunicación está en la plataforma Zulip. Una vez tenga todas sus direcciones de correo electrónico, enviaré una invitación para que cada uno de ustedes puede unirse.
El correo electrónico [email protected] está disponible para el envío únicamente del trabajo final de curso.
- Evita enviarme preguntas vía correo electrónico. No accederé constantemente a este correo sino hasta el final del curso.
- En Zulip he creado cuatro canales de comunicación:
  - General: aquí te invito a que hagas tus preguntas (evita enviarme preguntas por privado). La idea es que tu pregunta puede ser también la de otro participante, así cuando yo, o algún otro participante, responda, ya la duda queda aclarada para un mayor número de personas.
  - Networking: en caso que desees mantener contacto con el resto de participantes una vez terminado el curso, este es el canal donde te invito a que lo hagas. Sugiero que si así lo deseas, te presentes a ti mismo, que tipo de investigación o trabajo te encuentras haciendo, y que en base a ello te gustaría mantener contacto con personas que compartan esos intereses.
  - Tarea: este canal está abierto para preguntas específicas a la tarea de fin de curso.
  - Feedback: en el caso de que encuentres errores en el material que he preparado, te aliento a que me lo dejes saber. Así también, si tienes cualquier sugerencia relacionada al curso, déjamela saber por este medio.
Yo responderé las preguntas que dejen en los canales arriba mencionados de manera diaria. No hace falta que estén conectados al tiempo que yo lo haga.

Contenidos del curso

Módulo	Horas	Contenido
Módulo 1: Generalidades e Introducción a R	3	Generalidades Introducción a R Instalación de R y RStudio Tipos de objetos en R Librerías de R Importación de datos en R Operaciones estadísticas básicas Estadísticos descriptivos y tablas de frecuencia
Módulo 2: Principios básicos de Diseño de Experimentos	3	Pasos en una investigación Tipos de estudios/investigación Pilares del diseño de experimentos (DDE) Repeticiones Tamaño de muestra Diseño Completamente al Azar (DCA) Diseño en Bloques Completamente al Azar (DBCA) Diseño Factorial Completo (DFA) Diseño Cuadrado Latino (DCL)
Módulo 3: Análisis Exploratorio de Datos e Introducción a `ggplot2`	3	Introducción a `ggplot2` Función de mapeo Geometrías Escalas Paletas de color Gráficos de facetas Etiquetas y estilos Gráficos como objetos Principios de Análisis Exploratorio de Datos (AED) Datos perdidos Observaciones anormales (outliers) Gráficos de caja y bigote Relaciones lineales (matrices de dispersión) Histogramas Más exploración
Módulo 4: Herramientas Estadísticas	9	Muestras, poblaciones y muestreos Parámetros poblacionales y estadísticos muestrales Ley de los números grandes Distribución de muestro Teorema del límite central Estimación de parámetros de población Intervalos de confianza Pruebas de hipótesis Tipos de errores Poder de una prueba estadística Tamaño del efecto Pruebas de una y dos colas Valores críticos y el valor p Pruebas estadísticas paramétricas Normalidad de una muestra Homogeneidad de las varianzas Pruebas estadísticas no paramétricas Tablas de contingencia Análisis de Varianza (ANOVA) de una vía ANOVA de múltiples vías Comparaciones múltiples Regresión lineal
Módulo 5: Otros métodos estadísticos	2	Regresión lineal múltiple Introducción a modelos lineales generalizados

Código de Conducta

Este curso está dedicado a proveer un ambiente libre de acoso/hostigamiento para todos, independientemente de género, identidad de género, edad, orientación sexual, discapacidades, apariencia física, raza, religión (o falta de). No toleraré acoso u hostigamiento, uso de lenguaje inapropiado o el compartir imágenes ofensivas por parte de ningún participante a través de los canales de comunicación del curso. Participantes que no se acojan a este código de conducta serán vetados de continuar atendiendo el curso y poder reclamar un certificado de asistencia o aprobación.