ESTADÍSTICA EN R
![Test de Wilcoxon en R con wilcox.test()](/images/featured/wilcox-test-r.png)
Tests de Wilcoxon con wilcox.test()
Contrastes de hipótesis
![Test de Kolmogorov-Smirnov en R con ks.test()](/images/featured/ks-test-r.png)
Test de Kolmogorov-Smirnov con ks.test()
Contrastes de hipótesis
![Coeficiente de variación en R](/images/featured/coefficient-variation-r.png)
Coeficiente de variación
Medidas de dispersión
![Función range() en R](/images/featured/range-r.png)
Rango con la función range()
Medidas de dispersión
![Test chi-cuadrado en R](/images/featured/chisq-test-r.png)
Test chi-cuadrado de Pearson con chisq.test()
Contrastes de hipótesis
![Muestras aleatorias y permutaciones en R con sample()](/images/featured/sample-r.png)
Muestras aleatorias y permutaciones con sample()
Simulación
![Desviación absoluta mediana en R](/images/featured/mad-r.png)
Desviación absoluta mediana
Medidas de dispersión
![Rango intercuartílico en R](/images/featured/iqr-r.png)
Rango intercuartílico
Medidas de dispersión
![Test de Lilliefors para la normalidad en R](/images/featured/lillie-test-r.png)
Test de Lilliefors para la normalidad
Contrastes de hipótesis
![Test de Kruskal Wallis en R](/images/featured/kruskal-test-r.png)
Test de Kruskal Wallis (H test)
Contrastes de hipótesis
![Covarianza y correlación en R](/images/featured/covariance-correlation-r.png)
Covarianza y correlación
Medidas de asociación
![Test para proporciones en R con prop.test()](/images/featured/prop-test-r.png)
Test para proporciones con prop.test()
Contrastes de hipótesis
¿CUÁLES SON LAS PRINCIPALES VENTAJAS DE UTILIZAR R PARA EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO?
La estadística en R abarca un amplio espectro de funcionalidades y paquetes diseñados para realizar diversos análisis estadísticos, exploración de datos, contrastes de hipótesis y modelización. R se utiliza ampliamente en el análisis de datos, el mundo académico, la industria, la investigación científica y la computación estadística debido a su rico conjunto de herramientas y paquetes estadísticos. Algunas funcionalidades estadísticas clave en R incluyen:
-
Estadística descriptiva
R ofrece funciones para calcular estadísticas descriptivas básicas como la media, mediana, desviación típica, varianza, rango, cuartiles, percentiles y estadísticas de resumen para la exploración de datos (funciónsummary
). -
Contrastes de hipótesis
R proporciona funciones para realizar diversas pruebas estadísticas, como t-tests (t.test
), test chi-cuadrado (chisq.test
), ANOVA (aov
), test F (var.test
) y pruebas no paramétricas (comowilcox.test
okruskal.test
). -
Distribuciones de probabilidad
R incluye una amplia gama de funciones para trabajar con distribuciones de probabilidad (por ejemplo, normal, uniforme, binomial, Poisson) para generar números aleatorios, calcular probabilidades, cuantiles y funciones de densidad.