Modelos estadísticos en lenguaje R

Autores
Garibaldi, Lucas Alejandro; Oddi, Facundo José; Aristimuño, Francisco Javier; Aliosha, Nicolás Behnisch
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
libro
Estado
versión publicada
Descripción
Los profesionales de las ciencias económicas y ambientales deben resolver problemas a partir de la colección y el análisis de datos. En general, estos datos son tomados de una muestra procedente de relevamientos o experimentos, es decir que la información con la que trabajan es parcial. Por lo tanto, deben contar con herramientas que los ayuden a tomar la mejor decisión ante preguntas que tienen respuestas inciertas.La estadística aporta las herramientas necesarias para colectar los datos, a la vez que permite resumir y presentar la información contenida en la muestra, para luego inferir en base a ella características fundamentales de la población de la que fue extraída. Además, posibilita cuantificar la incertidumbre asociada a nuestras respuestas o, dicho de otra manera, la probabilidad de equivocarnos en la decisión tomada. Por lo tanto, al utilizar la estadística, las conclusiones estarán sustentadas por un sólido marco de análisis. Este libro cubre los temas de un segundo curso de grado en estadística y amplía sus contenidos a muchas de las herramientas utilizadas actualmente para la resolución de problemas económicos y ambientales, acerca de las cuales la oferta académica es reducida. Creemos que ello, junto con el enfoque de taller del curso, flexibiliza el aprendizaje del lector ayudándolo a lograr independencia para resolver los problemas a los cuales se enfrentará durante su actividad profesional.A lo largo de los capítulos (suponemos que el lector está familiarizado con los conceptos básicos de estadística y probabilidad) ponemos a disposición ejercicios prácticos para adquirir los conocimientos básicos sobre cómo colectar datos (diseño de estudios), modelarlos y analizarlos utilizando el programa R.
Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina
Fil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina
Fil: Aristimuño, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Centro de Estudios en Ciencia, Tecnología, Cultura y Desarrollo; Argentina
Fil: Aliosha, Nicolás Behnisch. No especifíca;
Materia
MODELOS LINEALES GENERALES
FUNCIONES DE VARIANZA
MODELOS NO LINEALES
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/115528
Acceder
id CONICETDig_cecaaa7364a1bd7e27388167f1c7e3a9
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/115528
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Modelos estadísticos en lenguaje RGaribaldi, Lucas AlejandroOddi, Facundo JoséAristimuño, Francisco JavierAliosha, Nicolás BehnischMODELOS LINEALES GENERALESFUNCIONES DE VARIANZAMODELOS NO LINEALESMODELOS LINEALES GENERALIZADOShttps://purl.org/becyt/ford/1.1https://purl.org/becyt/ford/1Los profesionales de las ciencias económicas y ambientales deben resolver problemas a partir de la colección y el análisis de datos. En general, estos datos son tomados de una muestra procedente de relevamientos o experimentos, es decir que la información con la que trabajan es parcial. Por lo tanto, deben contar con herramientas que los ayuden a tomar la mejor decisión ante preguntas que tienen respuestas inciertas.La estadística aporta las herramientas necesarias para colectar los datos, a la vez que permite resumir y presentar la información contenida en la muestra, para luego inferir en base a ella características fundamentales de la población de la que fue extraída. Además, posibilita cuantificar la incertidumbre asociada a nuestras respuestas o, dicho de otra manera, la probabilidad de equivocarnos en la decisión tomada. Por lo tanto, al utilizar la estadística, las conclusiones estarán sustentadas por un sólido marco de análisis. Este libro cubre los temas de un segundo curso de grado en estadística y amplía sus contenidos a muchas de las herramientas utilizadas actualmente para la resolución de problemas económicos y ambientales, acerca de las cuales la oferta académica es reducida. Creemos que ello, junto con el enfoque de taller del curso, flexibiliza el aprendizaje del lector ayudándolo a lograr independencia para resolver los problemas a los cuales se enfrentará durante su actividad profesional.A lo largo de los capítulos (suponemos que el lector está familiarizado con los conceptos básicos de estadística y probabilidad) ponemos a disposición ejercicios prácticos para adquirir los conocimientos básicos sobre cómo colectar datos (diseño de estudios), modelarlos y analizarlos utilizando el programa R.Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Aristimuño, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Centro de Estudios en Ciencia, Tecnología, Cultura y Desarrollo; ArgentinaFil: Aliosha, Nicolás Behnisch. No especifíca;Universidad Nacional de Río Negro2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bookinfo:ar-repo/semantics/librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/115528Garibaldi, Lucas Alejandro; Oddi, Facundo José; Aristimuño, Francisco Javier; Aliosha, Nicolás Behnisch; Modelos estadísticos en lenguaje R; Universidad Nacional de Río Negro; 2019; 262978-987-4960-05-4CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://editorial.unrn.edu.ar/index.php/catalogo/346/view/62/lecturas-de-catedra/78/modelos-estadisticos-en-lenguaje-rinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T10:28:10Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/115528instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 10:28:11.177CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelos estadísticos en lenguaje R
title Modelos estadísticos en lenguaje R
spellingShingle Modelos estadísticos en lenguaje R
Garibaldi, Lucas Alejandro
MODELOS LINEALES GENERALES
FUNCIONES DE VARIANZA
MODELOS NO LINEALES
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
title_short Modelos estadísticos en lenguaje R
title_full Modelos estadísticos en lenguaje R
title_fullStr Modelos estadísticos en lenguaje R
title_full_unstemmed Modelos estadísticos en lenguaje R
title_sort Modelos estadísticos en lenguaje R
dc.creator.none.fl_str_mv Garibaldi, Lucas Alejandro
Oddi, Facundo José
Aristimuño, Francisco Javier
Aliosha, Nicolás Behnisch
author Garibaldi, Lucas Alejandro
author_facet Garibaldi, Lucas Alejandro
Oddi, Facundo José
Aristimuño, Francisco Javier
Aliosha, Nicolás Behnisch
author_role author
author2 Oddi, Facundo José
Aristimuño, Francisco Javier
Aliosha, Nicolás Behnisch
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv MODELOS LINEALES GENERALES
FUNCIONES DE VARIANZA
MODELOS NO LINEALES
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
topic MODELOS LINEALES GENERALES
FUNCIONES DE VARIANZA
MODELOS NO LINEALES
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.1
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv Los profesionales de las ciencias económicas y ambientales deben resolver problemas a partir de la colección y el análisis de datos. En general, estos datos son tomados de una muestra procedente de relevamientos o experimentos, es decir que la información con la que trabajan es parcial. Por lo tanto, deben contar con herramientas que los ayuden a tomar la mejor decisión ante preguntas que tienen respuestas inciertas.La estadística aporta las herramientas necesarias para colectar los datos, a la vez que permite resumir y presentar la información contenida en la muestra, para luego inferir en base a ella características fundamentales de la población de la que fue extraída. Además, posibilita cuantificar la incertidumbre asociada a nuestras respuestas o, dicho de otra manera, la probabilidad de equivocarnos en la decisión tomada. Por lo tanto, al utilizar la estadística, las conclusiones estarán sustentadas por un sólido marco de análisis. Este libro cubre los temas de un segundo curso de grado en estadística y amplía sus contenidos a muchas de las herramientas utilizadas actualmente para la resolución de problemas económicos y ambientales, acerca de las cuales la oferta académica es reducida. Creemos que ello, junto con el enfoque de taller del curso, flexibiliza el aprendizaje del lector ayudándolo a lograr independencia para resolver los problemas a los cuales se enfrentará durante su actividad profesional.A lo largo de los capítulos (suponemos que el lector está familiarizado con los conceptos básicos de estadística y probabilidad) ponemos a disposición ejercicios prácticos para adquirir los conocimientos básicos sobre cómo colectar datos (diseño de estudios), modelarlos y analizarlos utilizando el programa R.
Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina
Fil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina
Fil: Aristimuño, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Centro de Estudios en Ciencia, Tecnología, Cultura y Desarrollo; Argentina
Fil: Aliosha, Nicolás Behnisch. No especifíca;
description Los profesionales de las ciencias económicas y ambientales deben resolver problemas a partir de la colección y el análisis de datos. En general, estos datos son tomados de una muestra procedente de relevamientos o experimentos, es decir que la información con la que trabajan es parcial. Por lo tanto, deben contar con herramientas que los ayuden a tomar la mejor decisión ante preguntas que tienen respuestas inciertas.La estadística aporta las herramientas necesarias para colectar los datos, a la vez que permite resumir y presentar la información contenida en la muestra, para luego inferir en base a ella características fundamentales de la población de la que fue extraída. Además, posibilita cuantificar la incertidumbre asociada a nuestras respuestas o, dicho de otra manera, la probabilidad de equivocarnos en la decisión tomada. Por lo tanto, al utilizar la estadística, las conclusiones estarán sustentadas por un sólido marco de análisis. Este libro cubre los temas de un segundo curso de grado en estadística y amplía sus contenidos a muchas de las herramientas utilizadas actualmente para la resolución de problemas económicos y ambientales, acerca de las cuales la oferta académica es reducida. Creemos que ello, junto con el enfoque de taller del curso, flexibiliza el aprendizaje del lector ayudándolo a lograr independencia para resolver los problemas a los cuales se enfrentará durante su actividad profesional.A lo largo de los capítulos (suponemos que el lector está familiarizado con los conceptos básicos de estadística y probabilidad) ponemos a disposición ejercicios prácticos para adquirir los conocimientos básicos sobre cómo colectar datos (diseño de estudios), modelarlos y analizarlos utilizando el programa R.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/book
info:ar-repo/semantics/libro
http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33
status_str publishedVersion
format book
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/115528
Garibaldi, Lucas Alejandro; Oddi, Facundo José; Aristimuño, Francisco Javier; Aliosha, Nicolás Behnisch; Modelos estadísticos en lenguaje R; Universidad Nacional de Río Negro; 2019; 262
978-987-4960-05-4
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/115528
identifier_str_mv Garibaldi, Lucas Alejandro; Oddi, Facundo José; Aristimuño, Francisco Javier; Aliosha, Nicolás Behnisch; Modelos estadísticos en lenguaje R; Universidad Nacional de Río Negro; 2019; 262
978-987-4960-05-4
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://editorial.unrn.edu.ar/index.php/catalogo/346/view/62/lecturas-de-catedra/78/modelos-estadisticos-en-lenguaje-r
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Río Negro
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Río Negro
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844614285580304384
score 13.069144

Publicaciones similares