Descripción
R en profundidad. Programación, gráficos y estadística
Resumen del libro
Este manual ofrece una introducción completa y secuenciada al lenguaje de programación R, una de las plataformas de cálculo científico más potentes y extendidas. Desde los fundamentos básicos hasta aplicaciones avanzadas en estadística, econometría y análisis multivariante, la obra guía al lector a través de operadores, variables, funciones y estructuras de datos como vectores, matrices y data frames. Con un enfoque práctico y numerosos ejercicios, el libro también profundiza en las capacidades gráficas de R y en técnicas de programación funcional y cálculo numérico. Es la herramienta ideal para investigadores, estudiantes y profesionales que buscan dominar R desde cero.
¿De qué trata?
El libro comienza explicando de manera secuenciada los elementos esenciales del lenguaje de programación de R: operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, data frames, series temporales y otras estructuras propias de R. A continuación, se adentra en temas más avanzados como el control de flujo, las condicionales, los bucles y otros elementos típicos de la programación funcional y estructurada, con aplicaciones concretas en métodos matemáticos y cálculo numérico.
Un bloque importante del contenido está dedicado a las capacidades gráficas de R, desarrolladas de forma extensa. Asimismo, se abordan aplicaciones prácticas en Estadística, Econometría y Análisis Multivariante de Datos. El libro incluye una gran cantidad de ejercicios que permiten al lector realizar prácticas de aprendizaje y formación, facilitando la asimilación de los conceptos.
Temas principales
- Fundamentos del lenguaje de programación R: operadores, variables y funciones.
- Estructuras de datos avanzadas: vectores, matrices, arrays, data frames y listas.
- Programación funcional y estructurada: control de flujo, condicionales y bucles.
- Aplicaciones en métodos matemáticos y cálculo numérico.
- Generación y personalización de gráficos estadísticos y científicos.
- Análisis estadístico, econométrico y multivariante de datos.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y profesionales de campos como la Estadística, la Ingeniería, la Economía, las Matemáticas, la Minería de Datos, el Big Data y la Bioinformática. Es adecuado tanto para quienes se inician desde cero en R como para aquellos que desean profundizar en sus capacidades de programación, gráficos y análisis de datos. También resulta de gran utilidad para docentes que buscan un material estructurado con ejercicios prácticos para sus cursos.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base sólida y secuenciada para aprender R desde el nivel más básico.
- Ofrece un enfoque práctico con numerosos ejercicios que facilitan la aplicación inmediata de los conceptos.
- Desarrolla de forma extensa las capacidades gráficas de R, esenciales para la visualización de datos.
- Aborda aplicaciones reales en estadística, econometría y análisis multivariante, ampliando el horizonte profesional del lector.
- Permite comprender la programación funcional y estructurada aplicada al cálculo científico y numérico.
Ficha técnica
- Autor: Marqués Asensio, Felicidad
- Editorial: RC Libros
- Idioma: Español
- Tema: SOFTWARE DE MATEMATICAS Y ESTADISTICAS, GRAFICOS Y DISEÑO WEB, PROGRAMACION DE GRAFICOS, MATEMATICAS PARA CIENTIFICOS DE LA COMPUTACION
- Colección: INFORMATICA
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: abril de 2017
- Número de páginas: 432
- Peso: 799 g
Valoración editorial
Esta obra se presenta como un recurso completo y bien estructurado para el aprendizaje de R, combinando teoría y práctica de manera equilibrada. Su enfoque progresivo, desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas, la convierte en una opción sólida tanto para autodidactas como para entornos académicos. La inclusión de ejercicios y el tratamiento detallado de gráficos y análisis estadístico aportan un valor añadido significativo para quienes necesitan aplicar R en contextos profesionales o de investigación.