Estadística básica en R

El curso es de carácter, sobre todo, práctico y aborda los tópicos de estadísticos descriptivos, pruebas de hipótesis y modelos lineales. Así mismo, se brindarán los conceptos elementales y las herramientas principales sobre estadística bayesiana.

El presente curso es parte de un programa de capacitaciónmás amplio llamado AlwaysR (I a V), organizado por Cousteau Consultant Group, de forma que cada sección sea complementaria a la siguiente.

Objectivos

• Aprender los conceptos elementales para el manejo del lenguaje R como herramienta estadística.
• Alcanzar la capacidad de generar gráficos y estadísticos descriptivos, así como de realizar pruebas y modelos lineales básicos.
• Resolver un caso de estudio completo con base en información propia o brindada en clase.
• Confrontar los enfoques frecuentista y bayesiano en la estimación de parámetros.
• Interpretar los resultados de modelos simples bajo la aplicación de estadística frecuentista y bayesiana.

Contenido

• Día 01:
  Introducción al curso (repaso de conceptos).
  Estadísticos descriptivos básicos, de tendencia central y dispersión.
  Gráficos estadísticos descriptivos básicos

• Día 02:
  Distribuciones de probabilidad básicas.
  Estadística inferencial: pruebas paramétricas, no paramétricas.
  Análisis de correlación.

• Día 03:
  Regresión lineal: conceptos básicos.
  Regresión lineal: gráficos e interpretación.
  Regresión no lineal y Bootstraping para estimación de parámetros.
  Revisión de métodos multivariados en R: Análisis de Componentes Principales (PCA), Cluster jerárquicos.

• Día 04:
  Introducción al análisis bayesiano usando R: ejemplos básicos.
  Combinando distribuciones (prior, verosimilitud, posterior).
  Enlace entre R y JAGS (Just Another Gibbs Sampler) para en análisisbayesiano

• Día 05:
  Construcción de modelos con enfoque bayesiano: ANOVA y modelos nos lineales.
  ¿Frecuentista o Bayesiano? Confrontando enfoques usando modelos simples.
  Ejercicios con información de participantes.