El programa consta de los siguientes temas:

1. Introducción (1h)
   • Qué es R
   • Obtención e instalación de R
   • Paquetes
   • Documentación
   • Ayudas sobre R
2. Empezamos (2h)
   • Inicio de una sesión en R
   • Una primera sesión
   • Los datos en un vector
   • Primeras funciones
   • Editores
   • Ayuda dentro del programa
   • Instalación de paquetes adicionales
3. Datos univariantes (3h)
   • Datos cualitativos
     • Tablas
     • Factores
     • Gráficos: diagrama de barras y de pastel.
   • Datos cuantitativos
     • Estadísticos y resumen
     • Gráficos: Tallo y hojas, histograma y diagrama de caja
4. Vectores (1h)
   • Generación de secuencias
   • Selección de elementos de un vector
   • Valores perdidos
   • Ordenación de vectores
   • Vectores de caracteres
5. Datos bivariantes (2h)
   • Tablas de frecuencias
   • Gráficos
   • Regresión lineal simple
6. Arrays y matrices (1h)
   • Definiciones
   • Operaciones con matrices
   • Combinación de arrays
7. Gráficos (1h)
   • La función plot()
   • Identificación interactiva de datos
   • Parámetros gráficos
   • Múltiples gráficos por ventana
   • Añadir elementos a un gráfico
   • Guardar los gráficos
8. Datos multivariantes (2h)
   • Data frames
   • Acceso a los datos
   • Gráficos múltiples
   • La familia apply
   • Listas
9. Archivos de datos (1h)
   • Lectura de datos
   • Importar datos de Excel
   • Exportar datos
   • Guardar y leer datos
10. Datos aleatorios (1h)
    • Funciones de probabilidad
    • Generación de números aleatorios
    • Extracción de muestras
    • Simulación
11. Funciones (1h)
    • Definición de funciones
    • Argumentos
12. Programación (3h)
    • Qué son los “scripts”
    • Estructuras de control
    • Cuando todo falla: debug()
13. Ejemplos (1h)
    • Intervalos de confianza
    • Contraste de hipótesis: una muestra y dos muestras
    • Ji cuadrado
    • Estadística no paramétrica
    • Modelos lineales: Regresión y Análisis de la varianza
    • Análisis multivariante

Autoevaluación

Este curso no tiene evaluación propia. Con el tiempo se incluirán ejercicios de autoevaluación.

El curso es totalmente práctico y se debe realizar en un aula con ordenadores con el programa R en la pantalla y probando y explorando todas las posibilidades. Se recomienda especialmente la lectura de la ayuda interna del programa.

Los manuales de R incluidos en todas las instalaciones (ver la carpeta .\doc\manual) son :

• An introduction to R. (De lectura obligatoria)

• Writing R extensions.

• R data import/export.

• The R language definition.

• R installation and administration.

Dos proyectos en universidades españolas:

• Proyecto R UCA
• CRISOL

Otros documentos:

• A guide for the unwilling S user, de P. Burns.
  En http://cran.r-project.org/doc/contrib/Burns-unwilling_S.pdf o
  http://www.burns-stat.com/pages/tutorials.html. Sólo 8 páginas!
• R para principiantes, de E. Paradis.
  En http://cran.r-project.org/other-docs.html o http://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf
• FAQ.
• S Programming, de W. Venables y B. Ripley.
  (Ver también http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS3/Sprog).
• R Graphics, de Paul Murrell.
   

• simpleR Using R for Introductory Statistics de John Verzani (versión 0.4 de 22-8-2002)
  en http://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/index.html (versión web)
  libro (versión 2004) en
  http://www.crcpress.com/shopping_cart/products/product_detail.asp?sku=C4509&parent_id=&pc
  Paquete con los datos y funciones utilizadas en el libro: http://wiener.math.csi.cuny.edu/UsingR/
• Estadística básica con R y R-Commander (libro libre) de la Universidad de Cádiz: http://knuth.uca.es/ebrcmdr
• Introductory statistics with R de P. Dalgaard.
• An R and S-PLUS companion to applied regression de J. Fox.
• Modern applied statistics with S, 4th ed. de W. Venables y B. Ripley.
  (Ver también http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4).
• Practical regression and ANOVA using R de J. Faraway,
  en http://cran.r-project.org/other-docs.html o
  http://www.stat.lsa.umich.edu/~faraway/book/
  libro (versión 2004) en
  http://www.crcpress.com/shopping_cart/products/product_detail.asp?sku=C4258&parent_id=&pc=
• Estadística Aplicada con S-PLUS de M. Dolores Ugarte y Ana F. Militino.
• Otros documentos en http://cran.r-project.org/other-docs.html
• S-PLUS Documentation.
  En http://www.insightful.com/support/documentation.asp
• Mixed-effects models in S and S-PLUS de J. Pinheiro y D. Bates.
• Regression modelling strategies de F. Harrell.
• Modelos lineales de F. Carmona.
• Ejercicios de Análisis de la Varianza con R de F.Carmona.
• “Site” con documentación sobre análisis para datos categóricos
  (“site” para el libro de A. Agresti Categorical data analysis).
  http://www.stat.ufl.edu/~aa/cda/cda.html
• Modeling survival data: extending the Cox model de T. M. Therenau y P. M. Grambsch.
• Documentos varios en la página de J. Fox
  http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix.html

• Recursos del grupo de investigación Estadística y Bioinformática del Departamento de Estadística
  http://www.ub.es/stat/recerca/estbioinfo/

• Curso básico de R de F. Carmona.
  Versión en blanco y negro para imprimir: Curso básico de R-bn.
  Se recomienda cambiar a 4 el número de páginas por hoja en las Propiedades de la impresora.

• Introducción al uso y programación del sistema estadístico R de Ramón Díaz-Uriarte
  http://bioinfo.cnio.es/~rdiaz

• Estadística no paramátrica con R (en catalán) de F. Carmona

• Modelos lineales de F. Carmona

• “R reference card” de Tom Short ( PDF, LaTeX source).

• Resumen de Funciones estadísticas en R y S-PLUS (del libro Estadística Aplicada con S-PLUS de M. Dolores Ugarte y Ana F. Militino)

• Resumen de Funciones gráficas en R y S-PLUS (del libro Estadística Aplicada con S-PLUS de M. Dolores Ugarte y Ana F. Militino)

• Ejemplos.zip de F. Carmona

• Regresión basada en distancias. regression-db.zip

• Ejemplos_jack.zip de J. Ocaña

• Ejemplos adicionales de J. Ocaña

• Gráficos en R (.pdf, .rnw, .R)
• Ejercicios propuestos
• Exemple de programació: biodiversitat dinosaures

• Colección de enlaces a cursos y recursos de R

Curso inicial para los alumnos del programa de doctorado Estadística, análisis de datos y bioestadística. Departament d'Estadística, UB. Curso 2005-06. Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials, UB. Curs 2005-06. Curs de doctorat. EADB. Departament d'Estadística. UB. Curso 2006-07. Institut d'Estadística de Catalunya, IDESCAT. Abril, 2006. Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials. Curs 2006-07. Centro de Estudios e Investigaciones Técnicas de Gipuzcoa, CEIT, San Sebastián. Febrero, 2007 Departament d'Ecologia, Facultat de Biologia, UB. Enero, 2008. Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials. Febrero, 2008. Centre de Recerca Ecològica i Aplicacions Forestals, UAB. Septiembre, 2008. Curs d'extensió universitària. Facultat de C. Econòmiques i Empresarials, UB. Curs 2008-09. Curs per a l'ICE de la Universitat de Barcelona. Juny 2009.

Dr. Alex Sánchez, Facultad de Biología. 22-01-2008