1.- INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE
Y ENTORNO DE PROGRAMACIÓN R. Qué es R. Instalación. Librerías o paquetes.
Líneas de comandos. Funciones. Clases de objetos. Cálculo numérico. Entrada de
datos. Editores de texto. Interfaces gráficas. R Commander.
2.-
ESTADÍSTICA BÁSICA EN R. Medidas de posición. Medidas de dispersión.
Distribuciones de probabilidad. Descripción gráfica de datos.
3.-
EXPLORACIÓN DE DATOS EN R. Valores atípicos (‘outliers’). Homogeneidad de
varianzas. Bondad de ajuste de datos a una distribución normal. Colinealidad.
Relaciones entre las variables. Independencia de las observaciones.
4.-
AJUSTE DE MODELOS LINEALES EN R. Regresión simple. Regresión múltiple. Análisis
de la varianza (ANOVA). Análisis de la covarianza (ANCOVA). Interpretación de
los resultados del modelo. Evaluación de los supuestos del modelo. Bondad de
ajuste del modelo. Exploración gráfica de los residuos. Simplificación del modelo.
Predicciones del modelo.
5.-
AJUSTE DE MODELOS LINEALES GENERALIZADOS (GLMs) EN R. Modelo binomial
(regresión logística). Modelo Poisson. Modelo binomial negativo. Elección de la
estructura de errores y función de vínculo. Interpretación de los resultados
del modelo. Sobredispersión. Bondad de ajuste del modelo. Exploración gráfica
de los residuos. Simplificación del modelo. Predicciones del modelo.
