Curso Introdución a R: Software libre para PEMES

A Sociedade Galega para a Promoción da Estatística e a Investigación de Operacións (SGAPEIO) en colaboración coa Facultade de Matemáticas, organiza o curso INTRODUCIÓN A R: SOFTWARE ESTATÍSTICO LIBRE PARA PEMES. Este curso conta cunha parte presencial e outra non presencial e está dirixido a pequenas, medianas empresas e persoas que queren iniciarse no tratamento de datos estatísticos con R (empresas que fan actividades demoscópicas, tratamento de datos de enquisas, estudos de mercado, análise de datos en departamentos de I+D,...).

O curso de introducción a R para PEMES ten un total de 21 horas, das que 12 corresponden a clases presenciais e 9 a practicas non presenciais.

CLASES PRESENCIAIS:

- Lugar: Facultade de Matemáticas, Santiago de Compostela.

- Datas: 10, 17, 24 de novembro e 1 de decembro de 2014.

- Horario: 17:00 a 20:00 h. 

PRÁCTICAS NON PRESENCIAIS:

Na parte non presencial faranse prácticas con bases de datos e empregando os conceptos teóricos impartidos na parte presencial. As prácticas poñeranse nun apartado preparado ao efecto na páxina web da SGAPEIO e os alumnos deberán enviar as prácticas resoltas mediante correo electrónico.

Material: No espacio preparado para o curso na web da SGAPEIO tamén se colocará o material que se necesite para as prácticas ademáis do material complementario.

Avaliación: Para superar o curso, e obter o correspondente diploma, é imprescindible entregar e superar todas as tarefas prácticas propostas.

INSCRICIÓN:

Prezo:

   - Socios SGAPEIO: 50 €

   - Non socios da SGAPEIO: 80 €

Para inscribirse no curso é necesario cubrir o seguinte FORMULARIO

Unha vez recibida a inscrición e que haxa un número suficiente de alumnos para impartir o curso enviarase un e-mail aos alumnos inscritos coas indicacións para efectuar o pagamento.

Data límite de inscrición: 3 de novembro de 2014. 

PROGRAMA:

1.1 Primeiros pasos con Rcmdr e R (1h)

• Que é Rcmdr e R
• Obtención e instalación de Rcmdr e R
• Unha primeira sesión
• Documentación
• Axuda dentro do programa
• Instalación de paquetes adicionais

1.2 Obxetos en R (1h)

• Vectores
• Matrices e Arrays
• Listas
• Data frames

Parte non presencial (1 h)

2.1 Lectura e escritura de datos (1h)

• Lectura de datos en R
• Ler ASCII: txt, csv, ancho fijo, …
• Ler datos doutros paquetes estatísticos
• Acceso a bases de datos
• Exportar datos

Parte non presencial (1h)

 2.2. Manipulación de datos en Rcmdr e R (2h) 

• Recodificar variables 
• Cálculo de novas variables  
• Filtrado de datos (selección de casos)
• Segmentación de datos
• Depuración de datos
• Unión de ficheiros

Parte non presencial (1 h) 

2.3. Gráficos (1h) 

• A función plot()
• Gráficos de barras
• Gráficos de sectores
• Histograma
• Diagramas de caixa
• Gardar os gráficos 

Parte non presencial (1h)  

3.1. Estatística básica con Rcmdr e R (2h)

• Descrición dos datos dun ficheiro

• Medidas de tendencia central, dispersión e forma
• Distribución de frecuencias
• Táboas de continxencia

Parte non presencial (1h)

 3.2. Contrastes de hipótese (2h)

• Contrastes de medias
• Contrastes de proporcións
• Contrastes de varianza
• Contrastes non paramétricos
• Análise da varianza ANOVA de un factor
• Contrastes de normalidade

Parte non presencial (2h) 

3.3. Regresión lineal e correlación (2h) 

• Diagrama de dispersión
• Correlación
• Modelo de regresión lineal simple
• Modelo de regresión lineal múltiple

Parte non presencial (2h)