Análisis estadístico

MCF 202 Aplicaciones y Conceptos

Replicabilidad de análisis

https://rpubs.com/mgtagle-73/Introduccion_202 https://github.com/mgtagle/MCF202

• Desarrollar en los estudiantes la habilidad para el análisis estadístico y principios de diseño para la fundamentación de la investigación científica en el manejo de los recursos forestales.

• Replicabilidad de los análisis mediante el uso de R y Rstudio

El curso consta de 20 horas presenciales y x horas autoestudio (desarrollar por el participante) generalmente para resolver los ejercicios encargados en la clase.

1. Introducción al lenguaje R
2. Estadísticas descriptivas de datos provenientes de inventarios forestales
3. Contraste de hipótesis
4. Correlación y regresión lineal
5. Análisis de varianza

Las tareas resueltas son enviadas por email a una base de datos en Evernote.

• Pasos a seguir para registrar exitosamente sus tareas en evernote:
  • Email: mgtagle01.5730fe4@m.evernote.com
  • En el Asunto del email se debe incluir: su nombre, número de matrícula y la siguiente indicación (sin espacio): @Ejercicio1.
  • Ejemplo: Marco A. González Tagle Matrícula 1213458 @Ejercicio1

El proceso estadístico (códigos o procesos) no está implícito en un documento (tesis, reporte, artículo) que describe los resultados es decir, generalmente se realizan el siguiente proceso

• Generar una base de datos
• Procesa en Excel, SPSS, Statistica, u otro software estadístico
• Los resultados obtenidos son exportados a Word, mediante copy and paste

Cuando se escribe un artículo, reporte o informe, es deseable que estén en un solo documento

Replicabilidad de los análisis y generación de reportes dinámicos

• Los análisis que se aplican en la investigación (proceso estadístico) y
• Las descripción de los análisis y resultados (descripción de los resultados) se encuentren en un solo documento
• Mediante un click este generado o actualizado nuestro documento.

1. La replicabilidad tiene que ver con la posibilidad de reproducir los resultados de un experimento o investigación.
2. Cuando un experimento produce resultados raros o irreproducibles tienen poco o nulo valor científico.
3. Generar reportes para la tesis, generar los ejercicios de este curso
4. Con la facilidad de un solo click

Leer y escribir programación estadística

• Un artículo está compuesto de texto y códigos
• Códigos para un análisis están divididos en chunks
• La presentación final de un código puede ser en cuadros, figuras, etc.
• El texto del artículo explica que está pasando con los análisis
• El texto y código son compilados para tener un documento que puede ser leído por humanos

Para aplicar el concepto de leer y escribir programación estadística, se necesita:

• Un lenguaje para la documentación
• un lenguaje para programar

knitr es la librería de R que proporciona un lenguaje de documentación

Para poder obtener un trabajo, análisis, reporte de manera dinámica y replicable debemos de tomar en cuanta:

1. Estar decidido a realizarlo (desde el inicio)
2. Tener un registro de los cambios que se realiza, utilizando versiones control
3. Usar u software que su operación nos permita utilizar códigos Escribir las operaciones
4. Pre procesamiento de la base de datos datos limpios

• Texto y códigos para realizar un análisis están en un solo documento y ordenados lógicamente
• Si los datos son mejorados, el documento final es actualizado automáticamente
• Código utilizado se dice que esta vivo al actualizar los resultados automáticamente

• Documentos con una gran cantidad de códigos
• Disminuir la velocidad de procesamiento

Los datos del inventario realizado en la parcela 1 del experimento Aclareos se presentan en el siguiente cuadro:

La media de la variable temperatura es 23.2072 y su desviación estándar es de 6.2852.

Se examinó la relación entre las variables diámetro y altura usando un siguiente modelo el regresión lineal: \( Y= \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon \).

La pendiente de la regresión lineal es la siguiente: -3.7163 Los primeros seis valores que toma la y prima son: 74.739, 71.0227, 67.678, 63.5901, 60.2454, 58.0156

• Versión reciente de R
• Editor de textos: Rstudio, Tinn-R
• Paqueterías del CRAN (repositorio de R)
• Conocimientos básicos de Markdown (aplicable en nuestro curso).

• Lenguaje simple denominado markup
• No se requiere un editor en especial
• Simple, intuitivo en el formato de un documento
• Información complementaria se encuentra
• tutorial: http://joedicastro.com/pages/markdown.html

• Crear manuales
• Generar reportes periódicos
• Tutoriales
• Alimentador de blogs
• Procesar datos y alimentar un documento dinámico