CE2 Preparar y depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico
CE4 Identificar y organizar la información relevante de un problema
CE20 Diseñar, programar e implantar paquetes estadísticos y de investigación operativa, tanto genéricos como específicos
CE21 Utilizar correctamente software estadístico programable y manejar al menos dos de los más utilizados en el mundo empresarial

50%

50%

100%

2,4

3,6

3

Lenguaje R. Introducción a la programación y manipulación de objetos y archivos. Funciones definidas por el usuario, estadísticas y gráficas Librerías de R y recursos en Internet.

Ninguno

SOFTWARE ESTADÍSTICO II

1. Introducción al entorno R y RStudio.

3. Objetos en R

3. Presentación de resultados: introducción a Quarto y Rmarkdown.

4. Estructura de datos en R.

5. Estructuras de control de flujo.

6. Funciones de R y funciones propias. Variables locales vs globales.  Funciones: matemáticas, estadísticas y alfanuméricas.

7. Gráficos en R Base.

9. Gráficos con ggplot2

8. Paquetes de R. 

9. Introducción a tidyverse

Se valorará la nota final a través de los conocimientos adquiridos mediante el desarrollo de ejercicios, trabajos, participación en el aula y controles parciales.

Para los alumnos que no superen la asignatura por evaluación continua, la nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:

a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.

En todo caso, el alumno sí tendrá la opción de superar la asignatura exclusivamente mediante el procedimiento de evaluación continua.

Disponible como recurso electrónico en la biblioteca de la UCM

- Braun W.J., Murdoch D.J. (2021, 3rd ed.) "A first course in statistical programming with R". Cambridge.

- Jones O., Maillardet R; Robinson A. (2014) "Scientific Programming and Simulation Using R".

- Matloff, N (2011) "The Art of R programming. A Tour of Statistical Software Dening".



Disponible como recurso en la biblioteca de la UCM

- Crawley, M.J. (2009). The R book.



Disponibles en la red

- Álvarez-Liébana, J. (2023). Curso introductorio de manejo y depuración de datos. "Manejo de datos en R". Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-R-RTVE/#/title-slide

- Álvarez-Liébana, J. (2022). Curso introductorio a la visualización de datos. "Analizando datos, visualizando información, contando historias". Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-slides-dataviz-ECI-2022/#1

- Álvarez-Liébana, J. (2021). Manual introductorio a R base. "Aprendiendo R sin morir en el intento". Disponible gratuitamente en https://javieralvarezliebana.es/curso-intro-R/

- Mendoza Vega. (2024); "R para principiantes". Disponible gratuitamente en https://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/

- Paradis E. (2002); "R. para principiantes". Disponible gratuitamente en https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf

- Santana J.S., Farfán E.M. (2014); "El arte de programar en R. Un lenguaje para la estadística". Disponible gratuitamente en https://cran.r-project.org/doc/contrib/Santana_El_arte_de_programar_en_R.pdf

- Wickham, H., Grolemund, G.. (2023). "R for Data Science". Disponible gratuitamente en https://r4ds.had.co.nz/index.html

- Wright, C., Ellis, S.E., Hicks, S. C., Peng, R. D. (2021). "Tidyverse skills for data science". Disponible gratuitamente en https://jhudatascience.org/tidyversecourse/

La información detallada de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual.