R CODER

ESTADÍSTICA EN R

Estadística descriptiva Distribuciones Contrastes de hipótesis Simulación
F test en R con var.test()

F test con var.test() para comparar dos varianzas

Contrastes de hipótesis

T-test en R

T-test para comparación de medias

Contrastes de hipótesis

Test de Shapiro Wilk en R

Test de Shapiro-Wilk

Contrastes de hipótesis

Cuantiles y percentiles en R

Cuantiles

Medidas de localización

Transformación de Box Cox en R

Transformación de Box Cox

Desviación típica o estándar y varianza en R con las funciones sd y var

Varianza y desviación típica

Medidas de dispersión

Cómo calcular la media en R

Calcular la media

Medidas de tendencia central

Calcular la mediana en R con la función median para datos discretos y continuos

Calcular la mediana

Medidas de tendencia central

Calcular la moda en R de datos discretos o continuos

Estimar la moda

Medidas de tendencia central

Función de distribución binomial en R con las funciones dbinom, pbinom, qbinom y rbinom

Distribución binomial

Distribuciones

Distribución de Poisson en R con las funciones dpois, ppois, qpois y rpois

Distribución de Poisson

Distribuciones

Usa las funciones dunif, punif, qunif y runif de la distribución uniforme en R

Distribución uniforme continua

Distribuciones

¿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.