UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALAFACULTAD DE INGENIERIAESCUELA DE ESTUDIOS DE POSTGRADO

2019

TRIMESTRE

11

Nombre del Cuso: SOFTWARE ESTADISTICOCódigo: MEST 102 Créditos: 3

Escuela: ESTUDIOS DE POSTGRADO Maestría a la que pertenece: ESTADISTICA APLICADA

Docentes: Ing. Luis Carlos Bolaños Méndez, MA.Edificio: T-3, ERIS Sección: A y B Salón del curso:

Sección A: 205 Sección B: ERIS

Horario delcurso:

Sección A: 07:00 a 10:00 Sección B: 14:00 a 17:00

Horas por semana del curso: 3 horas presenciales por sección

Trimestre: 1 Período: 23 de febrero al 18 de mayo de 2019

1. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La Estadística es una ciencia que ha avanzado vertiginosamente en los últimos 30 años, gracias a las aplicaciones computacionales. De esta manera el curso se orienta al diseño y análisis (tabular, gráfico y numérico) de bases del lenguaje R y R- studio. Así mismo se realizará el análisis de los datos.

2. OBJETIVOS

GENERAL1. Aplicar las herramientas

computacionales (lenguajes de programación, software estadístico y planillas electrónicas) en el análisis de bases de datos provenientes de investigaciones experimentales y no experimentales.

ESPECÍFICOSLograr que el participante al final del curso seacapaz de: Conocer las alternativas de software

estadístico para el análisis de datos. Adquirir los conocimientos sobre la

construcción de bases de datos. Adquirir los conocimientos sobre el análisis de datos (gráfico, numérico y tabular) provenientes de investigaciones experimentales y no experimentales.

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3. COMPETENCIAS TERMINALES

Al finalizar el curso el estudiante desarrolla las siguientes competencias

Describe las diferentes fases del procesamiento de datos con fines de análisis cuantitativo (estadístico)

Identifica las utilidades del uso de los programas estadísticos. Aplica métodos computacionales y estadísticos para la resolución de problemas. Define de forma adecuada un problema de investigación cuantitativa Plantea correctamente los modelos metodológicos a emplear.

4. CONTENIDO TEMÁTICO DEL CURSO

Unidad Tema

I

1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS UTILIZANDO R1. Importancia del análisis de datos, aspectos históricos.2. Principales programas y lenguajes utilizados para el análisis de datos

estadísticos en el mundo.3. Conceptos fundamentales de estadística: tipos de variables, escalas

de medición, clasificación de la estadística: paramétrica y no paramétrica.

4. Descarga e instalación de R y R Studio2.

II

3. EL ENTORNO EN R Y LOS DATA FRAMES1. El entorno en R2. Tipos de datos y variables 3. El Data-frame 4. Manipulación de data frame5. Estadísticas descriptivas6. Importar y exportar datos en R7. Ciclos8. Condicionales9. Funciones10. Reportes 11. Markdown y latex para R

12.III 4. PREPARANDO LOS DATOS Y GRAFICOS

1. Limpieza de los datos2. Valores Perdidos

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3. Valores extremos4. Gráficos con paquetes base de R5. Introducción a ggplot2

IV

5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y PRUEBAS DE NORMALIDAD

1. Distribuciones discretas de probabilidad2. Distribuciones continuas de probabilidad3. Pruebas de Normalidad

V4. Estadística inferencial

1. Pruebas de hipótesis para la media2. Pruebas de hipótesis para la varianza

VI

5. Manejo avanzado de bases de datos y gráficos avanzados1. Librería dpyr2. El operador pipe3. Operaciones con grandes bases de datos4. Concatenaciones5. Dplyr+ggplot2

VII6. Programación

1. Shiny en R2. Montando aplicaciones en los servidores de R

5. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Sesi

ón

Fech

a

Objetivo de la sesión Contenidos a desarrollar Actividad Evaluación

Sesi

ón N

o.1

Fech

a: f

ebre

ro 2

3 de

201

9

Presentación del

docente

Descripción del

curso

Explorar las

herramientas

computacionales

existentes para el

análisis de datos

Instalación de R

studio

Importancia del análisis de datos, aspectos históricos.Principales programas y lenguajes utilizados para el análisis de datos estadísticos en el mundo.

Santana, E. (2014). El arte de programar en R:

Tarea y

ejercicios en

Clase

Sesi

ón N

o.2

Fech

a: m

arzo

2

de 2

019 Conocer e paquete R y

R studio y su entorno

Manipular deferentes

objetos

Conceptos fundamentales de estadística: tipos de

Clase magistral

Tarea y

ejercicios

en Clase

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14

Manipular y trabajar

con data frames

variables, escalas de medición, clasificación de la estadística: paramétrica y no paramétrica.Descarga e instalación de R y R Studio

Sesi

ón N

o.3

Fech

a: m

arzo

9 d

e 20

19

Aprender a importar

datos en diferentes

formatos

Limpiar de datos

Trabajar con datos

faltantes

Limpieza de los datosValores PerdidosValores extremos

Clase magistral

Tarea y

ejercicios

en Clase

Sesi

ón N

o.4

Fech

a: m

arzo

16

de

2019

Graficar con el

paquete base de R

Gráficos de dispersión

Gráficos de barras

Histogramas

Gráfico de cajas

Otros gráficos

Clase magistral

Tarea y

ejercicios

en Clase

Sesi

ón N

o.5

Fech

a: m

arzo

23

de

2019

Examen parcial Examen parcial Examen

parcial

Examen

parcial

Sesi

ón N

o.6

Fech

a: m

arzo

30

de

2019

Graficar con la

librería ggplot 2

de R

Gráficos en una variable

Gráficos en dos variables

Clase magistral

Tarea y

ejercicios en

Clase

Sesi

ón N

o.7

Fech

a: a

bril

6 de

20

19

Conocer

algunas

distribuciones

continuas y

discretas con R

Distribuciones continuas de

probabilidad

Distribuciones discretas de

probabilidad

Pruebas de

normalidad

Clase magistral

Tarea y

ejercicios en

Clase

Sesi

ón N

o.8

Fech

a: a

bril

27 d

e 20

19

Aplicar pruebas

estadísticas,

paramétricas y no

paramétricas

Pruebas de hipótesis para la

media

Pruebas de homogeneidad

e independencia

Análisis de la varianza

Clase magistral

Tarea y

ejercicios en

Clase

Sesi

ón

No Manejo de gran Librería dpyr Clase

magistralTarea y

ejercicios en

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15

cantidad de

datos, con la

librería dplyr

El operador pipeOperaciones con grandes bases de datosConcatenaciones Dplyr+ggplot2

Clase

Sesi

ón N

o 10

Fech

a: m

ayo

11 d

e 20

19

Presentación de

análisis de datos

con shiny

Librería shiny

1. Montar aplicaciones en

servidores de R

Clase magistral

Tarea y

ejercicios en

Clase

Sesi

ón N

o 11

Fech

a: m

ayo

4 de

201

9 1. Examen final 2. Examen final Examen

final

Examen final

6. NOTA DE PROMOCIÓN Y EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO

La nota de promoción es de 70 puntos en una escala de 0 a 100 puntos, de acuerdo con el Reglamento del sistema de Estudios de Postgrado de la USAC. La asistencia debe ser de al menosel 85%. La zona es de 70 puntos y la evaluación final es de 30 puntos, no hay exámenes de recuperación.

7. METODOLOGÍA

La metodología a utilizar se basa en clases presenciales utilizando ayuda audiovisual conpresentaciones en programas de computadora, así como la pizarra y marcadores. Se tomará énfasis en la participación activa del estudiante, generando y analizando bases de datos de investigaciones experimentales y no experimentales, trabajo de campo, ejercicios y discusiones engrupo. Se creará una comunicación por medio de internet para apoyar al estudiante.

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8. BIBLIOGRAFÍA

1. Wickham, H. (2014). Advanced r. Chapman and Hall/CRC

2. Teetor, P. (2011). R cookbook: Proven recipes for data analysis, statistics, and graphics. O'Reilly Media, Inc

3. Santana Sepúlveda, S., & Mateos Farfán, E. (2014). El arte de programar en R: un lenguaje para la estadística.

4. Felipe de Mendiburu (2013). agricolae: Statistical Procedures for Agricultural Research. R package version 1.1-4. http://CRAN.R-project.org/package=agricolae