Cuestiones prácticas de Rstudio

En esta sección publico ciertos artículos sobre análisis y ciencia de datos en Rstudio. Esto sirve para dos objetivos primordiales:

1. Familiarizarme con la herramienta (ya que al momento de escribir esto me encuentro cursando una maestría en estadística aplicada a la ciencia de datos en R software).

2. Explicar de manera clara y concisa lo que voy aprendiendo y añadiendo ciertas reflexiones en el camino.

Parte 1:  Producción de documentos reproducibles, análisis descriptivo y manipulación de datos  en R.

1. La importancia de RMarkdown y la investigación reproducible en las ciencias.

2. Una introducción práctica de ggplot2.

3. Transformar datos don dplyr.

4. Organiza datos con dplyr.
   
   

Parte 2: Análisis inferencial

5. Inferencia estadística

6. Potencia estadística para una prueba de hipótesis

7. Diseño experimental: introducción.

8. Análisis de correlación en R: Conceptos y técnicas para evitar análisis espurios.

9. Regresión lineal simple: Conceptos, pruebas y técnicas para computar, estimar y validar modelos de regresión lineal simple.

10. Regresión múltiple