Estadística en R para ciencias naturales y sociales
PARTE I. Capítulo 1 ¿Qué es la estadística?
Capítulo 2 ¿Qué es y cómo funciona R?
Capítulo 3 Variables, objetos y funciones de R.
Capítulo 4 Análisis exploratorio de datos: estadísticos descriptivos.
Capítulo 5 Análisis exploratorio de datos: gráficos con ggplot2.
Capítulo 6 Ideas básicas de probabilidad.
Capítulo 7 Variables aleatorias y funciones de distribución de probabilidades.
Capítulo 8 Inferencia estadística: estimación de parámetros.
Capítulo 9 Inferencia estadística II: test de hipótesis.
Capítulo 10 ¿Cómo obtener un dataframe “ordenado”?
PARTE II. Preámbulo de la parte II: Análisis de Datos.
Capítulo 11 Modelo Lineal General I: una variable continua.
Capítulo 12 Modelo Lineal General II: varias variables continuas.
Capítulo 13 Modelo Lineal General II: variables explicativas categóricas.
Capítulo 14 Modelo Lineal General IV: interacciones entre variables explicativas.
Capítulo 15 Fundamentos de diseño experimental.
Capítulo 16 El Modelo Lineal Generalizado.
Capítulo 17 GLMs para variables de respuesta binarias.
Capítulo 18 GLMs para variables de conteos.
Capítulo 19 GLMs para otros tipos de variables de respuesta.
Capítulo 20 Modelos mixtos.
Epílogo. Lista de paquetes de R usados en este libro.
Un libro que aborda los aspectos teóricos de la Estadística, en particular la Teoría de Probabilidades, y que muestra con suficiente detalle cómo realizar distintos tipos de análisis estadísticos. Dichos aspectos teóricos se han compactados en unos pocos capítulos, para luego dedicarnos, más que nada, a mostrar una gran variedad de análisis de datos, que involucran al Modelo Lineal General, al Modelo Lineal Generalizado y, finalmente, al Modelo Lineal Generalizado Mixto. Además, hace énfasis en la relación existente entre todos estos modelos, en el entendido de que comprender estas conexiones facilita el proceso de aprendizaje. El software que usaremos en este libro se llama R y su interfase gráfica RStudio, ya que a estas alturas del siglo XXI es impensable concebir cualquier tipo de análisis estadístico, aun de modestas cantidades de datos, sin emplear software.