PDF de programación - Enseñando R en el Grado en Estadística

Enseñando R en el Grado en Estadística

Teresa González Arteaga

Universidad de Valladolid

VII Jornadas de Usuarios de R

Salamanca, 5 de noviembre 2015

Índice

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1. Sobre el Grado en Estadística

2. Computación estadística: una asignatura particular

3. Tópicos de R y recursos

4. Comentarios finales

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Titulaciones de Grado en Estadística (2015 - 2016)

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Universidades:

UAB
UB-UPC
UVIC
Carlos III
UCM
UMH
US
UGR
UJAEN
UEX
USAL
UVA

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Grado en Estadística en la UVa

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Nuevo reto ...

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Asignaturas de Estadística en el Grado en la UVA

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• Estadística descriptiva
• Modelos probabilísticos
• Probabilidad
• Computación estadística
• Inferencia estadística I, II
• Muestreo estadístico I, II
• Regresión y anova
• Análisis de datos

• Modelos lineales
• Análisis de datos categóricos
• Análisis de series temporales
• Análisis multivariante
• Modelos estadísticos avanzados
• Análisis de supervivencia
• Almacenes y minería de datos
• etc.

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¿Por qué

?

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Objetivos

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• Trabajar sobre el razonamiento estadístico y computacional
• Fundamentos de la programación para el análisis de datos

• Lenguaje de comandos de R para análisis estadísicos
• Construir gráficos estadísticos elaborados
• Manejar recursos de ayuda disponible en R
• Análisis reproducible

• Explorar datos
• Manejar conceptos importantes de probabilidad e inferencia

estadística mediante simulaciones

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Tópicos

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• Entorno R
• Estructuras de datos y manipulación de objetos
• Gráficos
• Programación
• Entradas y salidas digitales
• Herramientas de presentación de informes

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Tópicos

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Estructuras de datos y manipulación de objetos

Vector, factor, matrix, array, data.frame, list, data(), attach, [, ], [[, ]],
$, subset, split, cut, sort, which.min, which.max, which, dim(), cbind,
rbind, c(), colnames, names, levels, labels, funciones matemáticas bási-
cas, estadísticos básicos apply, tapply, lapply, sapply

Creación de funciones propias

if else, ifelse, for, while, any, all, break, next, warning, stop, system.time

Entradas y salidas digitales

load, save, dump, write.table, read.table, pdf, png,

source, scan,
SavePlot
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Tópicos

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Gráficos tradicionales

Funciones gráficas: plot, points,
lines, text, mtext,
legend, title,
abline, segments, grid, axis, co-
lors, palette, matplot, boxplot.
stripchart, barplot, pie, mosaic-
plot, pairs,par, layout, split.screen
Prámetros gráficos: type, xlab,
ylab, xlim, ylim, main, sub, add,
col, lty, lwd, pch, cex

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20253035404550102030405060Prices versus MPGMiles per gallonPricehighwaycity15000140001300012000110001000090008000700060005000400030002000100000100020003000400050006000700080009000100001100012000130001400015000051015202530354045505560657075808590Pirámide poblacionalValladolidedadmujereshombresTópicos

Gáficos LATTICE

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alto
histogram,

nivel:
Funciones
xyplot,
density-
plot, bwplot, barchart, dotplot,
... make.groups,
equal.count,
trellis.par.get,...
Funciones bajo nivel y paráme-
tros:
layout,
groups,
pa-
panel.xyplot,
nel,
panel.abline,
panel.lmline,
panel.rug, panel.grid, ...

par.settings,

type,

autokey,

strip,

between,

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Cars(1993 Makes & Models)WeightGallons per 100 miles20304020002500300035004000CompactLarge20002500300035004000MidsizeSmall20002500300035004000Sporty203040VanDriver & PassengerDriver onlyNoneSobre metodología

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• Exposiciones cortas para introducir los distinton conceptos
• Realizar ejercicios y prácticas
• Explorar y sacar partido de los recursos online

• Se trata de aprender haciendo
• Centrarnos en enseñar cómo desarrollar nuevo código en

lugar de sólo usar plantillas o llamar funciones ya existentes

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Sobre metodología

UValogocolor

• Exposiciones cortas para introducir los distinton conceptos
• Realizar ejercicios y prácticas
• Explorar y sacar partido de los recursos online

• Se trata de aprender haciendo
• Centrarnos en enseñar cómo desarrollar nuevo código en

lugar de sólo usar plantillas o llamar funciones ya existentes

No la librería Rcommander, hasta el final.

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Entorno

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Ejemplo

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¿Es fácil realizar mapas (cartogramas) de este tipo con R? ¿Qué
librerías son necesarias?

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Mapa de prueba1e+062e+063e+064e+065e+066e+06Mapa de pruebaAltoBajoMedioUValogocolor

Algunos
libros útiles

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Recursos online

Ayuda de los paquetes
(enlaces, viñetas)

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R graph fallery
(http://rgraphgallery.
blogspot.com.es/)

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¿Qué he aprendido fruto de mi experiencia personal?

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• Curva de aprendizaje relativamente empinada. Debemos advertirlo

e intentar evitar la frustración.

• Aprender haciendo

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Comentarios finales

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• El objetivo principal: promover competencias fundamentales para

los profesionales de la Estadística:

• Al principio el aprendizaje de R es muy “duro”. Luego se pueden

abordar contenidos más avanzados más fácilmente.

• Enfatizar características muy relevantes del R: potencia, flexibilidad

y extensibilidad.

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Cuestiones abiertas

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• ¿Qué herramientas enseñamos para realizar gráficos?

◦ Gráficos tradicionales, latttice
◦ ggplot2, gmap, sp
◦ ggvis, googleVis, otras librererías de gráficos interactivos
◦ ...

• ¿Otras librerías instrumentales?

◦ odfWeave
◦ ...

• ¿Enseñamos a crear librerías?
• ¿Librerías para construir GUIs sencillos?

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