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Regresión y Diseño de Experimentos en R

DOCENTES RESPONSABLES

Marfetán Molina, Diego | Papa, Lucia | Fernández, Julia Inés

DESTINATARIOS

Graduados de las carreras de Agronomía, Genética y otras Ciencias Biológicas

REQUISITOS

Título universitario o de nivel superior no universitario de cuatro años de duración como mínimo.

FUNDAMENTACIÓN

El uso del R para el análisis estadístico de información se ha popularizado mucho en los últimos años, debido a las ventajas que presenta con respecto a otros paquetes de procesamiento de datos:
– Es un software libre, al que se puede acceder simplemente con una conexión a internet, y de código abierto, disponible para Windows, Macintosh, Unix y Linux.
– Cuenta con más de 2000 paquetes que cubren múltiples metodologías estadísticas de muchos campos de aplicación (biología, genética, medicina, ingeniería, economía, etc.).
– Es completamente flexible: R es un lenguaje de programación, que permite, entre otras cosas, continuar operando sobre los objetos que se obtienen como resultado de un análisis, y definir rutinas propias para cubrir las temáticas que el usuario necesite.
– Es integrable con otros lenguajes: C, Java, Python
Debido a la gran difusión que tiene el uso de R para analizar los resultados de investigaciones en genética, agronomía y otras ciencias biológicas, se propone realizar un curso básico para egresados de estas carreras, que permita a los mismos conocer y aprender el lenguaje R para implementar adecuadamente las metodologías estadísticas correspondientes, reconociendo además que la mayoría de los conceptos son igualmente aplicables a otras disciplinas.

OBJETIVOS

  • Introducir a los participantes en la estructura y manejo del software estadístico R mediante la interfaz R-Studio.
  • Presentar funciones y paquetes de R que permiten analizar los resultados de investigaciones realizadas en el ámbito de la agronomía, la genética y otras ciencias biológicas.

PROGRAMA

Introducción. Objetos  de R: vector, matriz, array, etc. Atributos de los objetos de R: caracter, número, lista, lógico, etc. Uso de la interfaz R-studio. Funciones y paquetes de R. Funciones definidas por el usuario. Lectura y manejo de conjuntos de datos: definición y edición de variables, valores faltantes, creación de nuevas variables, etc.
Estadística descriptiva en R. Gráficos: histograma, boxplot, gráfico de dispersión. Tablas de frecuencias, tablas de clasificación cruzada. Medidas resumen: promedio, mediana, desvío estándar, cuartiles, coeficiente de correlación, etc.
Modelos de regresión en R. Regresión simple, múltiple, polinómica y regresión logística: verificación de supuestos, estimación del modelo, pruebas de hipótesis, predicción, bondad de ajuste, validación cruzada.
Análisis de diseños experimentales en R. Diseños completamente aleatorizados, en bloques, factoriales, cuadrados latinos, parcelas divididas, anidados, series de experimentos: verificación de supuestos, estimación del modelo, ANOVA, pruebas de hipótesis, comparaciones múltiples, falsos positivos.

BIBLIOGRAFÍA

  1. Robinson (2016) icebreakeR. Acceso al libro: click aqui

CARGA HORARIA

21 horas

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Inicio: 3 de noviembre
Seis encuentros presenciales, los días: 3, 4, 10, 11, 24 y 25 de noviembre
– Viernes de
17:00 a 20:00
– Sábados de 8:30 a 12:30
Lugar de dictado: Sede Pergamino

MODALIDAD DEL CURSO

Presencial. Asistencia al 80% de las clases

MODALIDAD DE EVALUACIÓN

Trabajo práctico final consistente en analizar un conjunto de datos utilizando R.
Deberá presentarse un reporte final con resultados y conclusiones, así como el código de R utilizado para obtenerlos.

ARANCEL

  • Profesionales en general: $ 1.800
  • Docentes, graduados y no docentes UNNOBA: $ 1.500

INFORMES

Por mail a: cursosposgrado@unnoba.edu.ar
Teléfonos: 2477-409500 (interno 21201) – Sede Pergamino |236-4407750 (interno 12500/502) – Sede Junín