R CODER

ESTADÍSTICA EN R

Estadística descriptiva Distribuciones Contrastes de hipótesis Simulación
ANOVA de una y dos vías en R con aov

ANOVA : análisis de la varianza de una y dos vías

Contrastes de hipótesis

Distribución chi-cuadrado en R con dchisq, pchisq, qchisq y rchisq

Distribución chi-cuadrado

Distribuciones

Distribución F en R con df, pf, qf y rf

Distribución F

Distribuciones

Distribución t de Student en R con dt, pt, qt y rt

Distribución t de Student

Distribuciones

Regresión lineal en R con lm

Regresión lineal con lm()

Contrastes de hipótesis

Regresión logística en R con glm

Regresión logística con glm()

Contrastes de hipótesis

Test de correlación en R con cor.test

Test de correlación con cor.test()

Contrastes de hipótesis

Tests de Levene y Bartlett de igualdad de varianzas en R

Test de Levene y test de Bartlett para la homogeneidad de varianzas

Contrastes de hipótesis

Test exacto de Fisher en R con fisher.test

Test exacto de Fisher con fisher.test()

Contrastes de hipótesis

Test de Wilcoxon en R con wilcox.test()

Tests de Wilcoxon con wilcox.test()

Contrastes de hipótesis

Test de Kolmogorov-Smirnov en R con ks.test()

Test de Kolmogorov-Smirnov con ks.test()

Contrastes de hipótesis

Coeficiente de variación en R

Coeficiente de variación

Medidas de dispersión

¿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:

  1. 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 (función summary).

  2. 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 (como wilcox.test o kruskal.test).

  3. 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.