PABLO INCHAUSTI
PARTE 1. ¿Qué es la estadística? 2. ¿Qué es y cómo funciona
R? 3. Variables, objetos y funciones de R. 4. Análisis
exploratorio de datos I: estadísticos descriptivos. 5. Análisis
exploratorio de datos II: gráficos con ggplot2. 6. Ideas
básicas de probabilidad. 7. Variables aleatorias y funciones
de distribución de probabilidad. 8. Inferencia estadística I:
estimación de parámetros. 9. Inferencia estadística II: test de
hipótesis. 10. ¿Cómo obtener un dataframe ordenado?Índice
analítico.
PARTE 2. 11. Modelo Lineal General I: una variable continua.
12. Modelo Lineal General II: varias variables continuas. 13.
Modelo Lineal General III: variables explicativas categóricas.
14. Modelo Lineal General IV: interacciones entre variables
explicativas. 15. Fundamentos de diseño experimental. 16.
El Modelo Lineal Generalizado. 17. GLM para variables de
respuesta binarias. 18. GLM para variables de conteos.
19. GLM para otros tipos de variables de respuesta. 20.
Modelos mixtos.
Indice analítico. E
En un contexto global donde el análisis de datos
es fundamental para la investigación y la toma
de decisiones, este libro ofrece los fundamentos
conceptuales y prácticas actualizadas para el
análisis de los principales tipos de datos que estudiantes,
investigadores y profesionales de las
ciencias naturales y sociales encuentran en sus
actividades académicas y laborales.
Los autores emplean un estilo sencillo y un lenguaje
accesible, dirigido a lectores con conocimientos
básicos de matemáticas sin exceder lo
aprendido en un nivel de Bachillerato o de acceso
a la universidad, de manera que el libro
resulte útil y adecuado para cursos de Grado y
Posgrado.
El libro hace uso del lenguaje R y de la interfaz
gráfica RStudio, herramientas gratuitas y de acceso libre
que constituyen una referencia mundial para el análisis de
datos. Todos los ejemplos y los estudios de caso discutidos
están basados en investigaciones reales publicadas
en diversas disciplinas académicas.
