Programacion Con R ESTADISTICADescripción completa
Programacion Con R ESTADISTICAFull description
Descripción completa
Descripción: Parametros aplicados a la hidrología
Muestreo.- es el estudio de una selección de elementos de una población, llamada muestra, con el fin de estimar los parámetros de la población, mediante la Inferencia Estadística.Descripción completa
Facultad de Matemáticas Unidad Multidisciplinaria Tizimín Licenciatura en Ciencias de la Computación Octavo semestre Enero-Mayo 2013
Cómputo Científico Módulo: Simulación e Integración Monte Carlo con R Profesor M.C. Luis Colorado Martínez Marzo de 2013
Objetivo Estimar estadísticamente el valor de una integral que es analíticamente intratable, a través del método Monte Carlo e implementarlo en el lenguaje de programación R.
Contenido 1. Introducción a R 2. Simulación 2.1 Métodos básicos 2.2 Método de transformación 2.3 Método de Aceptación-Rechazo 3. Integración Monte Carlo 3.1 Introducción 3.2 Muestreo de importancia 3.3 Método de Aceptación-Rechazo 4. Aproximaciones de Riemann 5. Aproximaciones de Laplace 6. Métodos de aceleración
Estrategias de enseñanza
Exposición Interrogatorio Tareas (individuales y por equipo) Usar artículos de investigación donde se implementan los métodos enseñados.
Criterios de Evaluación Elaboración de programas: 30 pts. Proyecto: 70 pts.
1. Introducción a R R , es un lenguaje de programación orientado a objetos de licencia libre y es uno de los más utilizados en los centros de investigación y universidades del país (COLPOS, CIMAT, UNAM, IIMAS, UADY, UAM, ETC) y de muchos otros países, para la investigación científica. R fue escrito originalmente por Ross Ihaka y Robert Gentleman (R & R) en 1996.
1. Introducción a R (Continúa)
Actualmente, es desarrollado y mantenido por un equipo de unas 18 personas, el llamado R Development Core Team. La página principal de R es: http://www.r-project.org/ •
Es gratuito, de alta calidad e independiente del sistema operativo. Flexible, de código abierto y orientado a objetos. Almacenamiento y manipulación efectiva de datos. Gráficos de alta calidad, visualización de datos y producción de gráficos para papers. La comunidad de R es muy dinámica, con gran crecimiento del número de paquetes. Se parece a Matlab y a Octave, y su sintaxis recuerda a C/C++.
1. Introducción a R (Continúa) Compendio de R 1.1 The R project for statistical computing http://www.r-project.org/ 1.2 El CRAN de R http://cran.r-project.org/ 1.3 Guide to the R programming language http://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming/ 1.4 The R CookBook, R Data Import/Export 1.5 Tinn-R, edit code and run it in R http://www.sciviews.org/Tinn-R/ 1.6 A Community Site for R, inside-R http://www.inside-r.org/
1. Introducción a R (Continúa) Cómputo con R Abrir una sesión en R y mostrar cómo se realizan: •
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El manejo de datos Guardar y leer archivos Los cálculos algebraicos Las operaciones con vectores y matrices Las derivadas e integrales Las gráficas El cómputo estadístico
