Índice de contenido

Capítulo 1. Introducción: ¿Qué es R y para qué es usado?

• Un poco de historia
• ¿Quién usa R?

Capítulo 2. Instalación

• Windows
• OSX
• Linux
• RStudio - un IDE para R

Capítulo 3. Conceptos básicos

• La consola de R
• Ejecutar, llamar, correr y devolver
• Objetos
• Constantes y variables
• Funciones (introducción básica)
• Documentación
• Directorio de trabajo
• Paquetes
• Scripts

Capítulo 4. Tipos de datos

• Datos más comunes
• Entero y numérico
• Cadena de texto
• Factor
• Lógico
• NA y NULL
• Coerción
• Verificar el tipo de un dato

Capítulo 5. Operadores

• Operadores aritméticos
• Operadores relacionales
• Operadores lógicos
• Operadores de asignación
• Orden de operaciones

Capítulo 6. Estructuras de datos

• Vectores
• Matrices y arrays
• Data frames
• Listas
• Coerción

Capítulo 7. Subconjuntos

• Índices
• Nombres
• Subconjuntos por índice y nombre
• El signo de dolar $ y los corchetes dobles [[]]
• Condicionales

Capítulo 8. Funciones

• ¿Por qué necesitamos crear nuestrar propias funciones?
• Funciones definidas por el usuario
• Nuestra primera función
• Definiendo la función crear_histograma()

Capítulo 9. Estructuras de control

• if, else
• for
• while
• break y next
• repeat

Capítulo 10. La familia apply

• Un recordatorio sobre vectorización
• Las funciones de la familia apply
• apply
• lapply

Capítulo 11. Importar y exportar datos

• Descargando datos
• Tablas (datos rectangulares)
• Archivos con una estructura desconocida
• Exportar datos
• Hojas de cálculo de Excel
• Datos de paquetes estadísticos comerciales (SPSS, SAS y STATA)

Capítulo 12. Gráficas

• Datos usados en el capítulo
• La función plot()
• Histogramas
• Gráficas de barras
• Leyendas
• Diagramas de dispersión
• Diagramas de caja
• Gráficos de mosaico
• Exportar gráficos

Capítulo 13. Conclusión

Capítulo 14. Introducción al aprendizaje estadístico

• El lenguaje y entorno estadístico R
• Entorno de trabajo
• Librerías
• Una primera sesión
• Objetos básicos
• Área de trabajo

Capítulo 15. Estructuras de datos

• Vectores
• Matrices y arrays
• Data frames
• Listas

Capítulo 16. Gráficos

• El comando plot
• Funciones gráficas de bajo nivel
• Ejemplos
• Parámetros gráficos
• Múltiples gráficos por ventana
• Exportar gráficos
• Otras librerías gráficas

Capítulo 17. Manipulación de datos con R

• Lectura, importación y exportación de datos
• Manipulación de datos

Capítulo 18. Análisis exploratorio de datos

• Medidas resumen
• Gráficos

Capítulo 19. Inferencia estadística

• Normalidad
• Contrastes
• Regresión y correlación
• Análisis de la varianza

Capítulo 20. Modelado de datos

• Modelos de regresión
• Fórmulas
• Ejemplo: regresión lineal simple

Capítulo 21. Modelos lineales

• Ejemplo
• Ajuste: función lm
• Predicción
• Selección de variables explicativas
• Regresión con variables categóricas
• Interacciones
• Diagnosis del modelo
• Métodos de regularización
• Alternativas

Capítulo 22. Modelos lineales generalizados

• Ajuste: función glm
• Regresión logística
• Predicción
• Selección de variables explicativas
• Diagnosis del modelo
• Alternativas

Capítulo 23. Regresión no paramétrica

• Modelos aditivos

Capítulo 24. Programación

• Funciones
• Ejecución condicional
• Bucles y vectorización
• Aplicación: validación cruzada

Capítulo 25. Generación de informes

• R Markdown
• Spin

Referencias

Bibliografía complementaria

Apendices

• A Enlaces
• A.1 RStudio
• B Instalación de R
• B.1 Instalación de R en Windows
• C Interfaces gráficas
• C.1 RStudio
• C.2 RCommander
• D Manipulación de datos con dplyr
• D.1 El paquete dplyr
• D.2 Operaciones con variables (columnas)
• D.3 Operaciones con casos (filas)
• D.4 Resumir valores con summarise()
• D.5 Agrupar casos con group_by()
• D.6 Operador pipe %>% (tubería, redirección)
• E Compañías que usan R
• E.1 Microsoft
• E.2 RStudio