R CODER

ESTADÍSTICA EN R

Estadística descriptiva Distribuciones Contrastes de hipótesis Simulación
Función range() en R

Rango con la función range()

Medidas de dispersión

Test chi-cuadrado en R

Test chi-cuadrado de Pearson con chisq.test()

Contrastes de hipótesis

Muestras aleatorias y permutaciones en R con sample()

Muestras aleatorias y permutaciones con sample()

Simulación

Desviación absoluta mediana en R

Desviación absoluta mediana

Medidas de dispersión

Rango intercuartílico en R

Rango intercuartílico

Medidas de dispersión

Test de Lilliefors para la normalidad en R

Test de Lilliefors para la normalidad

Contrastes de hipótesis

Test de Kruskal Wallis en R

Test de Kruskal Wallis (H test)

Contrastes de hipótesis

Covarianza y correlación en R

Covarianza y correlación

Medidas de asociación

Test para proporciones en R con prop.test()

Test para proporciones con prop.test()

Contrastes de hipótesis

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

¿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.