• Introducción

Introducción al  curso

Introducción a R

• • Laboratorio: Introducción a R- Uso básico. [Paradis (2002) "R para Principiantes":3-8]

  • Laboratorio:  Ayuda R y RCmdr, Ayuda R [código R], Ayuda Gráficos R, 

  • Laboratorio:  Entrada de datos, Introducción a R, Usando "Funciones varias"

  • Página "Uso básico de R".

  • Cómo se hace en R.

  • R en linea 1  

  • R en línea 2 

  • Guía de estilo R

  • RConsole

• Parte I - Exploración Numérica

Capítulo 1: Lotes de números

• • Laboratorio: Tipos de variables,   Gráficos de Tallo y hojas en R,  Gráficos de tallo y hojas con "Funciones varias"

Capítulo 2: El nivel o centro de un lote [Entrega de Práctica 1]

• • Laboratorio: Medidas de tendencia central, Diccionario R

Capítulo 3: La dispersión de un lote [Entrega de Práctica 2]

• • Laboratorio: Medidas de dispersión, Histogramas, [Paradis (2002) "R para Principiantes":9-28]

Capítulo 4: Comparación de lotes [Entrega de Práctica 3]

• • Laboratorio: Caja y puntos en R, Removiendo Niveles, Puntajes Z [Paradis (2002) "R para Principiantes":29-46]

  • Laboratorio de datos. Entrada de datos con Excel,  Entrada de datos con ethercalc, Acceder a datos R, Archivos y Directorios R.

Capítulo 5: La forma o distribución de un lote [Entrega de Práctica 4]

• • Laboratorio: data.frame,  Parámetros gráficos, Preparación de Figuras, Transformaciones en R 

Capítulo 6: Categorías [Entrega de Práctica 5]

• • Laboratorio: Categorías y gráficos de barra, Gráficos de Ford (seriación estratigráfica).

Video Conferencia Robert Drennan 2020 (Comienza en min. 1:56).

• Parte II - El Muestreo

Capítulo 7: Muestras y poblaciones [Entrega de Práctica 6]

• • Laboratorio: Muestreo Aleatorio, Ejemplo de Tabla de números aleatorios, Libro con tablas de números aleatorios, Ejercicio de muestreo, Random.org

Capítulo 8: Muestras diferentes de la misma población [Entrega de Práctica 7]

• • Laboratorio: La distribución normal , Funciones de usuario en R.

Capítulo 9: La confianza y la media de la población [No hay Práctica 8]

• • Laboratorio: Estimativos de la media en R,  Estimativo de la media recortada en R, Estimativos de la media para poblaciones finitas en R, Calcular el tamaño adecuado de la muestra en R,  Aplicar funciones por grupos, Tabla t, ggplot2, Gráfico de bala para medias en R,  Usando la función "balasM". 

Capítulo 10: Medianas y el remuestreo [Entrega de Práctica 9]

• • Laboratorio: Remuestreo de medianas.

Capítulo 11: Categorías y proporciones de poblaciones  [Entrega de Práctica 10]

• • Laboratorio: Estimativo de proporciones en la población, Gráficos de bala para proporciones en R,  Usando  la función "balasP"

CERTIFICADO DATACAMP

• • Para remplazar parte del componente práctico en clase sobre el uso básico de R, cada estudiante debe tomar en línea el curso “Introducción a R” en la plataforma DATACAMP y enviar al profesor González el pantallazo de finalización del curso (revisar "My Account" y "My Profile" en: https://learn.datacamp.com/courses al terminar todas las lecciones)

• Parte III - Relaciones entre dos variables

Capítulo 12: La comparación de las medias de dos muestras [Entrega de Práctica 11]

• • Laboratorio: Prueba t de dos muestras en R, Prueba t de una muestra en R.

  • Ver la versión de laboratorio en línea. Tabla t.

Capítulo 13: La comparación de medias de más de dos muestras [Entrega de Práctica 12]

• • Laboratorio: Anova en R.  [Paradis (2002) "R para Principiantes":46-60]

  • Ver la versión de laboratorio en línea. Tabla F.

Capítulo 14. La comparación de las proporciones de muestras diferentes [Entrega de Práctica 13]

• • Laboratorio: Prueba de Chi-cuadrado en R (Ej. Vasijas)

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

Capítulo 15: La relación entre una variable de medida y otra variable de medida [Entrega Práctica 14]

• • Laboratorio. Regresión lineal (Ej. Azadas)

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Ver Applet interactivo de regresión lineal 

• EXAMEN PARCIAL

Capítulo 16. La relación entre rangos [Entrega de Práctica 15]

• • Laboratorio: Correlación entre rangos en R

  • Ver la versión de laboratorio en línea. Editores para R

• Parte IV - Temas especiales del muestreo

Capítulo 17: El muestreo de una población con subgrupos [Entrega de Práctica 16]

• • Laboratorio: Estimativos en muestreos estratificados en R.

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Práctica: Práctica Capítulo 17

Capitulo 18: El muestreo de un sitio o región con unidades espaciales [Entrega Práctica 17]

• • Laboratorio: Estimativos en muestreo agrupados en R

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Práctica: Práctica Capítulo 18

Capítulo 19: Muestreando sin encontrar nada  [Entrega Práctica 18]

• • Cálculo de confianza para bajas proporciones por ausencia, en R

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Práctica: Práctica Capítulo 19

• Parte V - Análisis Multivariado

Capítulo 20: El muestreo y la realidad  [Entrega Práctica 19]

Capítulo 21: Métodos multivariados y variables

• • Laboratorio: Exploración de conjuntos de datos con edaPlot

  • Práctica: Práctica 21-25 

Capítulo 22: Similitudes entre casos

• • Laboratorio: Matrices de distancia en R 

  • Laboratorio: El Conjunto de datos de Ixcaquixtla

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Matrices de distancia en PAST (PAST, puntas.dat, puntas_STD.dat, tiestos.dat, Ixcaquixtla.dat)

Capítulo 23: Escalamiento multidimensional

• • Laboratorio: Ejemplo de MDS, Escalamiento multidimensional en R e Ixcaquixtla, MDS en PAST

  • Laboratorio:  Escalamiento multidimensional de variables,  Seriación con escalamiento multidimensional.

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

Capítulo 24: Análisis de Componentes Principales

• • Laboratorio: Ejemplo de PCA, Análisis de Componentes Principales en R e Ixcaquixtla

  • Laboratorio: Análisis de Componentes Principales en Past,  Análisis de Componetes Principales con ClustVis

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

Capítulo 25: Análisis de agrupamiento

• • Laboratorio: Ejemplo de Análisis de Agrupamiento en R

  • Laboratorio: Análisis de Agrupamientos en R (con el Conjunto de datos de Ixcaquixtla)

  • Laboratorio: Análisis de agrupamiento en Past  (Ejemplo de distancias.dat)

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

Parte VI - Análisis Espacial

Introducción al análisis espacial [Entrega Práctica 21-25]

• Ver "Capítulo 26" Presentación Análisis Espacial, Lectura: "Análisis Espacial". Lectura recomendada: Lansley, G. y J. Cheshire, 2016 "An Introduction to Spatial Data Analysis and Visualisation in R".

Vecino más cercano en R

• • Laboratorio:  Vecino más cercano en R

Agrupamiento espacial

• •  Agrupamiento por k-medias en R

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

Interpolación

• • Laboratorio Interpolación: Interpolación Spline Bicúbico, Interpolación por Distancia Inversa Ponderada-IDW, Interpolación por Kriging.

  • Ver la versión de laboratorio en línea.

  • Laboratorio Visualización de mapas: SIG en R, Visualizar Interpolaciones sobre mapas, Visualizar Coordenadas Magna Sirgas Sobre Google Maps y Google Earth , Opciones de OpenStreetMaps.

  • Laboratorio Digitalización: Digitar puntos con R, Digitar puntos con WebPlotDigitizer

SIG en R

• • Análisis Macro-Regional  (Bajar y copiar al directorio de trabajo el archivo ATLASunicos.csv)

  • Análisis Regional

  • Análisis Local (Análisis de defensibilidad)

  • Análisis Intra-sitio

• Examen Final