R en profundidad
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Descripción del libro

El presente documento hace una exposición en secuencia de los elementos que conforman el programa utilizado en cálculos científicos en áreas como la economía, la estadística, las matemáticas, la minería de datos, la ingeniería, la bioinformática, el Big Data y muchas otras áreas científicas y tecnológicas. Se abordan los diversos componentes del lenguaje de programación de R, como funciones, operadores, variables, arrays, matrices, vectores, listas, secuencias, series temporales, tablas, data frames y otras estructuras.Este texto comienza introduciendo al lector desde las bases del uso del programa y posteriormente profundiza en la exposición de temas como los bucles, el control de flujo, las condicionales y demás elementos de la programación funcional y estructurada cuyas aplicaciones abarcan la econometría, estadística, métodos matemáticos, cálculo numérico y análisis multivariante de datos en general; asimismo, se aborda de manera extensa el desarrollo de las capacidades gráficas de R.

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Información

Editorial
Alfaomega
Año
2017
ISBN del libro electrónico
9789587783469

Índice

  1. Portada
  2. ÍNDICE
  3. CAPÍTULO 1 - PRIMEROS PASOS EN R. ENTORNO DE TRABAJO
  4. CAPÍTULO 2 - ELEMENTOS DEL LENGUAJE DE R. NÚMEROS, OPERADORES Y VARIABLES
  5. CAPÍTULO 3 - LENGUAJE DE R. ESTRUCTURAS VECTORIALES Y MATRICIALES PARA ANÁLISIS DE DATOS
  6. CAPÍTULO 4 - LENGUAJE DE R. FUNCIONES PREDEFINIDAS Y CREADAS A MEDIDA
  7. CAPÍTULO 5 - LENGUAJE DE R. CONTROL DE FLUJO, CONDICIONALES Y OTRAS ESTRUCTURAS
  8. CAPÍTULO 6 - ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS A TRAVÉS DE R. EXPLORATORIO GRÁFICO
  9. CAPÍTULO 7 - ANÁLISIS EXPLORATORIO FORMAL. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON R
  10. CAPÍTULO 8 - PROBABILIDAD. DISTRIBUCIONES DISCRETAS Y CONTINUAS
  11. CAPÍTULO 9 - INTERVALOS DE CONFIANZA Y TESTS DE HIPÓTESIS
  12. CAPÍTULO 10 - GRÁFICOS 2-D Y 3-D EN R
  13. CAPÍTULO 11 - TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN A TRAVÉS DE R
  14. CAPÍTULO 12 - TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN A TRAVÉS DE R
  15. CAPÍTULO 13 - MODELOS PREDICTIVOS A TRAVÉS DE R
  16. ÍNDICE ANALÍTICO