Tratamiento estadístico de datos con aplicaciones en R.
482 p.
- Autores:
-
Díaz Chávez, Luis Alberto
Rosado Vega, Jairo Rafael
- Tipo de recurso:
- Book
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de la Guajira
- Repositorio:
- Repositorio Uniguajira
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- Acceso en línea:
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- Tratamiento estadístico de datos
Tratamiento de datos
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Aitchison, J. & Silvey, S. 1960. Maximum-Likelihood Estiamtion of Parameters Subject to Restraints. Annals of Mathematical Statistics. 29: 813-828. Arrianza, A., Fernández, F., López, M., Muñoz, M., Pérez, S. & Sánchez, A. 2008. Estadística Básica con R Y R-Commander. Universidad de Cadíz. Servicio de Publicaciones. p. 160. Bartlett, M. 1937. Propieties of Sufficiency and Statistical Test. Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Mathemattical and Physical Sciences. 160(901): 268-282. Box, G. & Cox, D. 1964. An Analysis of Transformations. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 26(2): 211-252. Box, G., Hunter, S. & Hunter, W. 2008. Estadística para Investigadores: Diseño, Innovación y Descubrimiento. Segunda Edición. Editorial Reverté. Barcelona España. p. 639.ISBN 978-958-648-766-5. Breusch, T. & Pagam, A. 1979. A Simple Test for Heterocedasticity and Random Coerfficient Variation. Econometrica. 47(5). Brown, M. & Forsythe, A. 1974. Robust Test for Equality of Variances. Jorunal of the American Satatistical Association. 69(346): 364-367. Calderón, I. 2008. Detección del Perfil del Infractor Tributario en el SENIAT. Tesis de Pregrado. Universidad de los Andes. Mérida, Zulia. Cardoso, G. & Veitía, N. 2008. Aplicación de Métodos de Comparaciones Múltiples en Biotecnología Vegetal. Biotectnología Vegetal. 8(2): 67-71. ISBN 1609-1841. Cochran, W. 1941. The Distributions of the largest of a set of estimated variances as a fraction of their total. Annals of Eugenics. 11: 47-52. Conavos, G. 1988. Probabilidad y Esstadística. Aplicaciones y Métodos. Editorial McGraw-Hill. México. p. 667. ISBN 968-451-856-0. Conover, W., Johnson, E. & Johnson, M. 1981. A comparative study of tests for homogeneity of variances with applications to the outer continental shelf bidding data. Technometrics. 23(4): 351-361. Córdova, V. & Cortés, A. 2010. Probabilidad y Estadística I. Colegio de bachilleres del estado de Sonora. México. p. 134. Da Silva, A. 2015. biootools: Tools for Biometry and Applied in Agricultural Science. R Package version 2.2. De la Huerta, V. 2012. Pruab de Homogeneidad de varianzas para muestras normales cesuradas. Tesis de maestría. Instituto de Enseñanzas e Investigación en Ciencias Agricolas. Campus Montecillo. Postgrado de Socioeconomía, Estadística e Informática Estadística. Texcoco, México. p. 78. Devore, J. 2008. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Séptima Edición. Editorial Cengage Learning Editores S.A. México. p.723. ISBN 978-970-686-831-2. Di Rienzo, J., Casanoves, F., González, L., Tablada, E., DÍAZ, M., Robledo, C. & Balzarini, M. 2005. Estadística para las Ciencias Agripecuarias. Sexta Edición. p. 329. Duncan, C. 1955. Multiple Range and Multiple F Test. Biometrics. 11: 1-42. Duncan, D. 1955. Multiple Range and Multiple F Test. Biometrics. 11(4): 1-42. Erickson, F. & Nosanchuck, T. 1977. Understandig Data. Editorial McGraw-Hill. Toronto. Febrero, M., San, P., González, J. & Pateiro, B. 2008. Prácticas de Estadística en R. Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Dpartamento de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Santiago de Compostela. Coruña, España. p. 114. ISBN 978-84-691-0975-1. Ferrer, O. 2007. Estadística Aplicada. Universidad del Zulia. Departamento de Bilogía. p. 250. Fine, J. 1996. Iniciación a los analisis de datos multidimensionales a partir de ejemplos. Notas de clase. Montevideo. Fox, J., Bouchet, M., Andronic, L., Ash, M., Boye, T., calca, S., Chang, A., Grosjean, P., Heiberger, P., Pour, K., Kerns, G., Lancelot, R., Lesnoff, M., Ligges, U., Messad, S., Maechler, M., Muenchen, R., Murdoch, D., Neuwith, E., Putler, D., Ripley, B., Ristic, M., Wolf, P. & Wrigth, K. 2015. Rcmdr: R Commander. R Package version 2.2.1. Fox, J., Muecvhen, R. & Putler, D. 2015. RcmdrMisc: R Commander Miscellaneous Funtions. R Package version 1.0.3. Fox, J., Weisberg, S., Adler, D., Baetes, D., Baud-Bovy, G., Ellison, E., Fierth, D., Friendly, M., Gorjanc, G., Graves, S., Heisberger, R., Laboissiere, R., Monette, G., Murdoch, D., Nilsson, H., Ogle, D., Ripley, B., Venables, W. Zeileis, A. & R-Core Team. 2015. car: Companion to Applied regression. R Package version 2.1.0. Friendly, M. & Fox, B. 2015. candisc: Visualizing Generalized Canonical Discriminant and Canonical Correlation Analysis. R Package version 0.6.7. Gaete, A. 1978. Teoria y Aplicación de la Transformación de variables en Geografía. Universidad Católica de Chile. Instituto de Geografía. Santiago, Chile. Gastwirth, J., Gel, Y., Wallace, W., Lyubchich, V., Miao, W. & Noguchi, K. 2015. lawstat: Tools for Biostatistics, Public Policy, and Law. R Package version 3.0. Goslee, S. & Urban, D. 2015. ecodist: Dissimilarity-Based Functions for Ecological Analysis. R Package version 1.2.9. Greeenacre, M., Nenadic, O. & Friendly, M. 2015. ca: Simple, Multiple and Joint Correspondence Analysis. R Package version 0.58. Greenacre, M. 2008. La Prática del Análisis de Correspondencias. Fundación BBVA. Bilbao, España. ISBN 978-84-96515-71-0. Gross, J. 2015. nortest: Test for Normality. R Package version 1.0.4. Guajarati, D. & Porter, D. 2010. Econometría. Quinta Edición. Editorial McGraw-Hill. México. ISBN 978-607-15-0294-0. Guisande, C. & Vaamonde, A. 2012. Gráficos Estadísticos y Mapas con R. Editorial Díaz de Santos. España. p. 367. ISBN 978-84-9969-211-1. Guisande, C., Vaamonde, A. & Barreiro, A. 2011. Tratamiento de Datos von R, Statistica y SPSS. Ediciones Díaz de Santos. España. p.978. ISBN 978-84-7978-998-5. Gutiérrez, H. & de la Vara, R. 2008. Análisis y diseño de experimentos. Segunda Edición. Editorial McGraw-Hill. México. p. 546. ISBN 978-970-10-6526-6. Hartigan, J. & Wong, M. 1979. “Algorithm AS 136: A K-means Clustering Algorithm”. Applied Statistics. 28(1): 100–108. Hasler, M. 2015. SimComp: Simultaneus Comparasons for Multiple Endpoints. R package version 2.2. Horthon, T., Zeileis, A., Farebrother, R., Cummins, C., Millo, G. & Mitchell, D. 2015. lmtest: Testing Linear Tegression Models. R Package version 0.9.34. Husson, F., Josse, J., Le, Sebastien. & Mazet, Jeremy. 2015. FactoMineR: Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining. R Package version 1.31.3. Husson, F., Lȇ. & Pagès. 2013. Análisis de Datos con R. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería. Colombia. p. 314. ISBN 978-058-8726-05-2. Hyndman, R. & Fan, Y. 1996. Sample Quantiles in Statistical Packages. Journal of the American Statisticia Associationl. 50(4): 361-365. Instituto Nacional de Estadística e Informática, INEI. 2009. Guía para la Presentación de Gráficos Estadísticos. Lima, Perú. p. 59. Jarek, S. 2015. mvnormtest: Normality Test for Multivariate Variables. R Package version 0.1.9 Johnson, D. 2000. Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos. Editorial International Thomson Editores. p. 566. ISBN 968-7529-90-3. Keuls, M. 1952. The Use of the Studentized in Connection with an Analisys of Variance. Euphytica. 1: 122-122. Kmenta, J. 1986. Elementos de Econometría. Universidad de Vicens. Kuehl, R. 2001. Diseño de Experimentos. Segunda Edición. Editorial Thomson Learning. México. p. 678. ISBN 970.686-048-7. Lagrande, C. & Pimzón, L. 2009. Análisis de Datos. Métodos y Ejemplos. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniría. Colombia. p. 388. ISBN 978-958-8060-90-3. Lemon, J., Bolker, B., Oom, S., Klein, E., Rowlingson B., Wickham, H., Tyagi, A., Eterradossi, O., Grothendieck, G., Toews, M., Kane, J., Turner, R., Witthoft, C., Stander, J., Petzoldt, T., Duurma, R., Biancotto, E., Levy, O., Dutang, C., Solymos, P., Engelmann, R., Hecker, M., Steinbeck, F., Borchers, H., Singmann, H., Toal, T. & Ogle, D. 2015. plotrix: various Plotting Functions. R Packages version 3.5.12. Levene, H. 1960. Robust Test for Equality of Variances. in I. Olkin, Ed. Cobtributions to Probability and Statistics. p. 278-292. Lilliefors, H. 1967. On the Kolmogorov-Smirnov Test for Normality with Mean and Variance Unknow. Journal of de American Statistical Association. 62(318): 339-402. Lloyd, S. 1982. Least Squares Quantization in PCM. Ieee transactions on information theory. 28: 129–137. Originally as an Unpublished Bell Laboratorios Technical Note (1957). Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., Hornik, K., Studer, M. & Roudier, P. 2015. cluster: “Finding Groups in Data”: Cluster Analysis Extended Rousseauw et al. R Package version 2.0.3. Martínez, C. 2011. Estadística Básica Aplicada. Cuarta Edición. Editorial Ecor Ediciones. p. 388. ISBN 978-958-648-766-5. McQueen, J. 1967. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Fifth Berkeley Symposium on Mathematics. Statistics and Probability. University of California Press. p. 281–297. Mendiburu, F. 2015. agricolae: Satatistical Procedures for Agricultural Research. R Package version 1.2-2. Milton, S. 2004. Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. Tercera Edición. Editorial McGraw-Hill. Madrid, España. p. 592. ISBN 84-486-0321-4. Monteiro, L. & Gomes, J. 2006. Introdução ã Biometria Utilizando R. Laboratório de Ciéncias Ambientais, CBB. Universidade Estadual do Norte Fluminense. Montgomery, D. 2001. Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda Edición. Editorial Limusa Wiley. México. p. 668. ISBN 968-18-6156-6. Morales, P. 2008. Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Universidad Pontifica Comillas. Madrid, España. Morales, P. 2011. Análisis de Varianza para Varias Muestras Independientes. Universidad Pontifica Comillas. Facultad de Ciencias Hymanas y Sociales. Madrid, España Myer, D., Dimitriadou, E., Hornik, K., Weingessel, A., Leisch, F., Chang, C. & Lin, C. 2015. e1071: Misc Functions of the Departament of Statitical, Probability Theory Group (Formerly: E1071), TU Wien. R Package version 1.6.7. Nakazawa, M. 2015. fmsb: Functions for Medical Statistics Book with Some Demographic Data. R Package version 0.5.2. Newman, D. 1939. The Distribution of the Range in Samples from a Normal Population, Expressed in Terms of an Independient Estimate of Standard Deviation. Biometrika. 30: 20-30. Orlandoni, G. 2010. Escalas de medición en Estadística. Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal. Redalyc (URBE). 12(2): 243-347. ISBN 1317-0570. Peña, D. 2002. Análisis de Datos Multivariantes. Editorial McGraw-Hill. México. ISBN 8448136101. Pérez, C. 2004. Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS. Editorial Pearson Educaciín S.A. Madrid, España. p.672. ISBN 978-84-205-4104-4. Pozo, M. & carrasco, G. 2005. Aplicación del Análisis Discriminante a un Conjunto de Datos Vinícolas Mediante el Paquete Estadístico SPSS v10. Tecnociencia. 7(1): 7-21. Quevedo, H. 2006. Métodos Estadísticos para la Ingenieria Ambiental y las Ciencias. Universidad Autónoma de Ciudad Juaréz. Instituto de Ingeniería y Tecnología. Departamento de Ingeniería Cívil y Ambiental. p.848. Revelle, W. 2015. psych: Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research. R Package version 1.5.8. Ripley, B. & Venalbles, W. 2015. class: Function for Classification. R Package version 7.3.14. Rodríguez, L. 2007. Probabilidad y Estadística Básica para Ingenieros: con el soporte de MATLAB para cálculos y gráficos cálculos estadísticos. Instituto de Ciencias Matemáticas. Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL. Guayaquil, Ecuador. p. 311. Rosado, J. 2009. Laguna Salá: su biología y ambiente. Editorial Gente Nueva. Universidad de La Guajira. p. 190. ISBN 978-958-8530-08-6. Saénz, A. 2012. Apuntes de Estadística para Ingenieros. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Jaén. Andalucía, España. p.235. Sandrini, L. & Camargo, M. 2015. GAD: Analysis of Variance from General Principles. R Package version 1.1.1. Sarkar, D. 2015. lattice: Trellis Graphics for R. R Package version 0.20.33. Scheffé, H. 1953. A Method for Judging All Contrasts in the Analisys of Variance. Biometrika. 40: 87-104. Shapiro, S. & Wilk, M. 1965. An Analysis of Variance Test for normality (Complete Samples). Biometrika. 52(3-4): 591-611. Tukey, J. 1953. The Problem of Multiple Comparisons. Unpublished Manuscript. Princeton University. Tukey. J. 1977. Exploratory Data Analysis. Reading, Mass: Adisson-Wesley. Vargas, V. 2007. Estadistica Descriptiva para Ingeniería Ambiental con SPSS. Universidad Nacional de Colombia-Sede Palmira. p. 312. ISBN 978-958-33-9319-3. Vorapongsathorn, T., Taejarenkul, S. & Viwatwongkasem, C. 2004. A Comparison of Type I Error and Power of Bartlett’s test, Levene’s Test and Cochran’s Test Under Violation of Assumptions. Songklanakarin J. Sci. Technol. 26(4): 537-547. Walpole, R., Myers, R., Myers, S. & Ye, K. 2007. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Octava edición. Editorial Pearson Educación. México. p. 840. ISBN 978-970-26-0936-0. Wilcoxon, F. 1945. Individual Comparisons by Ranking Methods. Biometrics Bulletin. 1(6): 80-83. Yakir, B. 2011. Introduction to Sattistical Thinking (With R, Without Calculus). The Hebrew University. p. 324. Zimmermann, F. 2004. Estadística para Investigadores. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería. Colombia. p. 423. ISBN 958-8060-X. |
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Díaz Chávez, Luis AlbertoRosado Vega, Jairo Rafael2021-07-15T04:27:20Z2021-07-15T04:27:20Z20199789588942582https://repositoryinst.uniguajira.edu.co/handle/uniguajira/309482 p.Como rector de la universidad de La Guajira me complace poner a disposición de la comunidad estudiantil, docentes e investigadores de nuestra alma mater la presente obra, que se constituye en un primer esfuerzo dentro de nuestra institución para contar con un documento de consulta en donde se referencien los procedimientos estadísticos de mayor relevancia, para apoyar las actividades en nuestras aulas durante el desarrollo de los cursos de Estadística Descriptiva, Estadística Inferencial y Diseño de Experimentos, y así mismo, otros de singular importancia en el tratamiento de datos productos de las investigaciones desarrolladas por los grupos de investigación. Por otro lado, esta obra se suma a los esfuerzos a nivel global en la adopción y masificación del uso de softwares libres, como es el caso de R, un lenguaje de programación de gran versatilidad y potencia, que en los últimos años ha tomado un reconocimiento exponencial y favoritismo de investigadores y analistas de datos, gracias al amplio espectro de herramientas que ofrece y la excelente presentación gráfica de reportes estadísticos que a través de él se pueden lograr, y sobre el cual, se sustentó la aplicación de los métodos y procedimientos descritos en este texto. Hago llegar mis felicitaciones a los autores de esta obra por entregarnos esta valiosa herramienta que fortalecerá el desarrollo académico de nuestra institución y catapultará la proyección social de nuestra alma mater, en la comunidad académica y científica.Presentación 13 Agradecimientos 15 Prologo 17 1. Generalidades y conceptos básicos 19 1.1. Panorama general: Tratamiento de datos 21 1.2. Definiciones básicas 21 Población estadística. 21 Parámetro 22 Muestra 22 Estadístico 22 Variable 22 1.3. Estadística descriptiva e inferencial 24 2. Estadística descriptiva 25 2.1. Organización y presentación de datos 27 Variables discretas 27 Variables continuas 30 2.2. Gráficos 33 2.2.1. Gráficos para variables cualitativas o cuantitativas discretas . 34 Gráficos de barras 34 Gráfico de sectores 40 2.2.2. Gráficos para variables cuantitativas 42 2.2.3. Gráficos de líneas y gráficos de dispersión 45 2.3. Medidas de tendencia central 47 2.3.1. Media aritmética 47 2.3.2. Mediana 48 2.3.3. Moda 49 2.4. Medidas de posición: Cuantiles 51 2.4.1. Cuartiles 52 2.4.2. Deciles 52 2.4.3. Percentiles 52 2.4.4. Gráficos basados en los cuartiles: Grafico de caja 56 2.5. Medidas de variabilidad o dispersión 61 2.5.1. Varianza 62 2.5.2. Desviación estándar 62 2.5.3. Coeficiente de variación 63 2.6. Medidas de forma 65 2.6.1. Coeficiente de asimetría 65 2.6.2. Apuntamiento o kurtosis 66 3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad 69 3.1. Concepto de variable aleatoria 71 3.2. Distribuciones discretas de probabilidad 72 3.2.1. Distribución de probabilidad binomial 74 3.2.2. Distribución de probabilidad hipergeométrica 78 3.2.3. Distribución de probabilidad de Poisson 81 3.3. Distribuciones continúas de probabilidad 84 3.3.1. Distribución de probabilidad normal 89 3.3.2. Distribución de probabilidad t de student. 95 3.3.3. Distribución chi-cuadrado (x2) 99 3.3.4. Distribución F de Fisher-Snedecor 103 4. Estimación por intervalo de una y dos muestras 105 4.1. Generalidades 107 4.2. Intervalo de confianza para μ de una población normal con σ conocida 109 4.3. Intervalo de confianza para μ de una población normal con σ desconocida a través de una muestra pequeña (n < 30) 112 4.4. Intervalo de confianza para μ de una muestra grande (n > 30) 114 4.5. Intervalo de confianza para μ1–μ2; con σ12 y σ22 conocidas 116 4.6. Intervalo de confianza para μ1–μ2; con σ12=σ22 pero desconocidas. 118 4.7. Intervalo de confianza para μ1–μ2; con σ12≠σ22 y desconocidas 120 4.8. Intervalo de confianza para una proporción p de una muestra grande 123 4.9. Intervalo de confianza para la diferencia entre dos proporciones para muestras grandes 125 4.9.1. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal 127 4.9.2. Intervalo de confianza para la razón de dos varianzas de poblaciones normales 129 5. Prueba de hipótesis de una y dos muestras 133 5.1. Generalidades 135 5.2. Hipótesis nula e hipótesis alterna 135 5.3. Estadístico de prueba, región crítica y región de aceptación 137 5.4. Tipos de errores 138 5.5. Uso del p-valor como herramienta para la toma de decisiones en un procedimiento de prueba de hipótesis 139 5.6. Prueba de hipótesis para la media de una población con varianza desconocida 140 5.7. Prueba de hipótesis sobre la diferencia de dos medias poblacionales: comparación de dos medias 143 5.7.1. Varianzas desconocidas pero iguales 144 5.7.2. Varianzas desconocidas pero diferentes 148 5.7.3. Observaciones pareadas (emparejadas) 152 5.8. Prueba de hipótesis para una proporción 155 5.9. Prueba de hipótesis sobre la diferencia entre dos proporciones 160 5.10.Prueba de hipótesis sobre dos varianzas poblacionales: Prueba de homogeneidad de varianzas 165 6. Pruebas de bondad de ajuste y análisis de datos categóricos 169 6.1. Generalidades 171 6.2. Prueba de bondad de ajuste chi-cuadrado 172 6.3. Test de Kolmogorov-Smirnov 177 6.4. Test de Shpairo-Wilk 181 6.5. Prueba de independencia: Tablas de contingencia r x c 185 6.6. Prueba de homogeneidad 188 7. Análisis de varianza (ANOVA) 191 7.1. Generalidades 193 7.2. Análisis de varianza (ANOVA) de un factor: Diseño completamente al azar 193 7.2.1. Diagnosis e hipótesis del modelo del ANOVA de un factor 194 7.2.2. Procedimiento de prueba del ANOVA de un factor 194 7.3. Pruebas sobre homogeneidad de diversas varianzas (homocedasticidad) 198 7.3.1. Test de Bartlett 199 7.3.2. Test de Levene 203 7.3.3. Test de Cochran 207 7.4. Pruebas de comparaciones múltiples (post-hoc) 214 7.4.1. Test de la mínima diferencia significativa o LSD de Fisher..... 215 7.4.2. Test de Student-Newman-Keuls (SNK) de rangos múltiples ... 219 7.4.3. Test de Scheffé 223 7.4.3.1.Test de Tukey o prueba de la Diferencia Honestamente Significativa (HSD) 227 7.4.4. Test de Duncan de rangos múltiples 229 7.4.5. Comparación de los tratamientos con un control: Test de Dunnett 234 7.5. Análisis de varianza para diseño de bloques completos aleatorios (BCA) 237 7.5.1. Interacción entre bloques y tratamientos 243 7.5.2. Comparaciones múltiples para el diseño de bloques completos aleatorios 244 7.6. Análisis de varianza de dos factores para diseños completamente aleatorios 252 7.6.1. Procedimiento de prueba del ANOVA de dos factores 253 7.6.2. Comparaciones múltiples 258 7.7. Transformación de variables 266 7.7.1. Trasnformación de variables con distribuciones conocidas .... 267 7.7.1.1 Transformación raíz cuadrada x=y+k. 267 7.7.1.2. Transformación angular 268 7.7.2. Transformación de variables con exponentes para estabilizar la varianza 268 8. Modelos de regresión 277 8.1. Generalidades 279 8.2. Regresión lineal simple 280 8.2.1. Supuestos del modelo de regresión lineal simple 281 8.2.2. La recta de regresión ajustada 281 8.2.3. Estimación de los parámetros del modelo ajustado 282 8.2.4. Inferencias sobre la pendiente del modelo 288 8.2.5. Calidad del ajuste del modelo de regresión lineal simple 289 8.2.5.1.Coeficiente de determinación R2. 289 8.2.5.2.Coeficiente de correlación r. 292 8.2.5.3. Análisis de varianza en los modelos de regresión lineal simple 295 8.2.6. Intervalos de confianza y de predicción 301 8.2.7. Verificación de los supuestos del modelo de regresión 305 8.2.7.1.Verificación de la homocedasticidad de los errores: Test de Breusch-Pagan 305 8.2.7.2. Verificación de independencia de los errores: Test de Durbin Watson 307 8.2.8. Transformaciones 317 8.3. Regresión lineal múltiple 325 8.3.1. Inferencias sobre el modelo de regresión lineal multiple 327 8.3.1.1.Análisis de varianza en la regresión multiple 327 8.3.1.2.Pruebas t individuales para comparar variables 328 8.3.1.3.Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación ajustado 329 8.3.2. Supuesto de multicolinealidad 334 8.4. Regresión no lineal: Polinómica 336 8.5. Regresión logística341 9. Estadística no paramétrica: procedimientos de distribución libre 347 9.1. Generalidades 349 9.2. Test no paramétricos para una población: test de rangos con signos de Wilcoxon 350 9.3. Test no paramétricos para la comparación de dos poblaciones con base en muestras independientes: Test U de Mann-Whitney. 353 9.4. Test no paramétrico sobre observaciones pareadas 357 9.5. ANOVA de un factor no paramétrico: test de Kruskal-Wallis. 360 9.6. ANOVA para diseños de bloques completamente aleatorios no paramétrica: Test de Friedman. 363 10. Análisis multivariante de datos 367 10.1. Generalidades 369 10.2. Análisis de componentes principales (ACP) 370 10.3. Análisis factorial 380 10.3.1. Generalidades 380 10.3.2. Modelo factorial y obtención de los factores 381 10.3.3. Contrastes en el modelo factorial 383 10.3.3.1.Test de esfericidad de Bartlett 384 10.3.3.2.Medida KMO de Kaiser, Meyer y Olkin de adecuación muestral 385 10.3.3.3. Contraste de bondad de ajuste de máxima verosimilitud ... 386 10.3.4. Rotación de factores 386 10.3.5. Puntuación o medición de los factores 387 10.4. Análisis de correspondencias 393 10.4.1. Generalidades 393 10.4.2. Análisis de correspondencias simple (AC) 394 10.4.3. Análisis de correspondencias múltiple (ACM) 400 10.5. Métodos de clasificación: Análisis clúster 407 10.5.1. Generalidades 407 10.5.2. Clúster jerárquicos 409 10.5.3. Cluster no jerárquicos: Clasificación de k medias 414 10.5.4. Análisis discriminante 419 Referencias bibliográficas 431 Apendíces: Tablas y pruebas estadísticas 437application/pdfspaUniversidad de la GuajiraColombiaCopyright - Universidad de La Guajira, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tratamiento estadístico de datosTratamiento de datosEstadística descriptivaEstadística inferencialVariables discretasVariables continuasTratamiento estadístico de datos con aplicaciones en R.Librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33Textinfo:eu-repo/semantics/bookinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Aitchison, J. & Silvey, S. 1960. Maximum-Likelihood Estiamtion of Parameters Subject to Restraints. Annals of Mathematical Statistics. 29: 813-828.Arrianza, A., Fernández, F., López, M., Muñoz, M., Pérez, S. & Sánchez, A. 2008. Estadística Básica con R Y R-Commander. Universidad de Cadíz. Servicio de Publicaciones. p. 160.Bartlett, M. 1937. Propieties of Sufficiency and Statistical Test. Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Mathemattical and Physical Sciences. 160(901): 268-282.Box, G. & Cox, D. 1964. An Analysis of Transformations. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 26(2): 211-252.Box, G., Hunter, S. & Hunter, W. 2008. Estadística para Investigadores: Diseño, Innovación y Descubrimiento. Segunda Edición. Editorial Reverté. Barcelona España. p. 639.ISBN 978-958-648-766-5.Breusch, T. & Pagam, A. 1979. A Simple Test for Heterocedasticity and Random Coerfficient Variation. Econometrica. 47(5).Brown, M. & Forsythe, A. 1974. Robust Test for Equality of Variances. Jorunal of the American Satatistical Association. 69(346): 364-367.Calderón, I. 2008. Detección del Perfil del Infractor Tributario en el SENIAT. Tesis de Pregrado. Universidad de los Andes. Mérida, Zulia.Cardoso, G. & Veitía, N. 2008. Aplicación de Métodos de Comparaciones Múltiples en Biotecnología Vegetal. Biotectnología Vegetal. 8(2): 67-71. ISBN 1609-1841.Cochran, W. 1941. The Distributions of the largest of a set of estimated variances as a fraction of their total. Annals of Eugenics. 11: 47-52.Conavos, G. 1988. Probabilidad y Esstadística. Aplicaciones y Métodos. Editorial McGraw-Hill. México. p. 667. ISBN 968-451-856-0.Conover, W., Johnson, E. & Johnson, M. 1981. A comparative study of tests for homogeneity of variances with applications to the outer continental shelf bidding data. Technometrics. 23(4): 351-361.Córdova, V. & Cortés, A. 2010. Probabilidad y Estadística I. Colegio de bachilleres del estado de Sonora. México. p. 134.Da Silva, A. 2015. biootools: Tools for Biometry and Applied in Agricultural Science. R Package version 2.2.De la Huerta, V. 2012. Pruab de Homogeneidad de varianzas para muestras normales cesuradas. Tesis de maestría. Instituto de Enseñanzas e Investigación en Ciencias Agricolas. Campus Montecillo. Postgrado de Socioeconomía, Estadística e Informática Estadística. Texcoco, México. p. 78.Devore, J. 2008. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Séptima Edición. Editorial Cengage Learning Editores S.A. México. p.723. ISBN 978-970-686-831-2.Di Rienzo, J., Casanoves, F., González, L., Tablada, E., DÍAZ, M., Robledo, C. & Balzarini, M. 2005. Estadística para las Ciencias Agripecuarias. Sexta Edición. p. 329.Duncan, C. 1955. Multiple Range and Multiple F Test. Biometrics. 11: 1-42.Duncan, D. 1955. Multiple Range and Multiple F Test. Biometrics. 11(4): 1-42.Erickson, F. & Nosanchuck, T. 1977. Understandig Data. Editorial McGraw-Hill. Toronto.Febrero, M., San, P., González, J. & Pateiro, B. 2008. Prácticas de Estadística en R. Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas. Dpartamento de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Santiago de Compostela. Coruña, España. p. 114. ISBN 978-84-691-0975-1.Ferrer, O. 2007. Estadística Aplicada. Universidad del Zulia. Departamento de Bilogía. p. 250.Fine, J. 1996. Iniciación a los analisis de datos multidimensionales a partir de ejemplos. Notas de clase. Montevideo.Fox, J., Bouchet, M., Andronic, L., Ash, M., Boye, T., calca, S., Chang, A., Grosjean, P., Heiberger, P., Pour, K., Kerns, G., Lancelot, R., Lesnoff, M., Ligges, U., Messad, S., Maechler, M., Muenchen, R., Murdoch, D., Neuwith, E., Putler, D., Ripley, B., Ristic, M., Wolf, P. & Wrigth, K. 2015. Rcmdr: R Commander. R Package version 2.2.1.Fox, J., Muecvhen, R. & Putler, D. 2015. RcmdrMisc: R Commander Miscellaneous Funtions. R Package version 1.0.3.Fox, J., Weisberg, S., Adler, D., Baetes, D., Baud-Bovy, G., Ellison, E., Fierth, D., Friendly, M., Gorjanc, G., Graves, S., Heisberger, R., Laboissiere, R., Monette, G., Murdoch, D., Nilsson, H., Ogle, D., Ripley, B., Venables, W. Zeileis, A. & R-Core Team. 2015. car: Companion to Applied regression. R Package version 2.1.0.Friendly, M. & Fox, B. 2015. candisc: Visualizing Generalized Canonical Discriminant and Canonical Correlation Analysis. R Package version 0.6.7.Gaete, A. 1978. Teoria y Aplicación de la Transformación de variables en Geografía. Universidad Católica de Chile. Instituto de Geografía. Santiago, Chile.Gastwirth, J., Gel, Y., Wallace, W., Lyubchich, V., Miao, W. & Noguchi, K. 2015. lawstat: Tools for Biostatistics, Public Policy, and Law. R Package version 3.0.Goslee, S. & Urban, D. 2015. ecodist: Dissimilarity-Based Functions for Ecological Analysis. R Package version 1.2.9.Greeenacre, M., Nenadic, O. & Friendly, M. 2015. ca: Simple, Multiple and Joint Correspondence Analysis. R Package version 0.58.Greenacre, M. 2008. La Prática del Análisis de Correspondencias. Fundación BBVA. Bilbao, España. ISBN 978-84-96515-71-0.Gross, J. 2015. nortest: Test for Normality. R Package version 1.0.4.Guajarati, D. & Porter, D. 2010. Econometría. Quinta Edición. Editorial McGraw-Hill. México. ISBN 978-607-15-0294-0.Guisande, C. & Vaamonde, A. 2012. Gráficos Estadísticos y Mapas con R. Editorial Díaz de Santos. España. p. 367. ISBN 978-84-9969-211-1.Guisande, C., Vaamonde, A. & Barreiro, A. 2011. Tratamiento de Datos von R, Statistica y SPSS. Ediciones Díaz de Santos. España. p.978. ISBN 978-84-7978-998-5.Gutiérrez, H. & de la Vara, R. 2008. Análisis y diseño de experimentos. Segunda Edición. Editorial McGraw-Hill. México. p. 546. ISBN 978-970-10-6526-6.Hartigan, J. & Wong, M. 1979. “Algorithm AS 136: A K-means Clustering Algorithm”. Applied Statistics. 28(1): 100–108.Hasler, M. 2015. SimComp: Simultaneus Comparasons for Multiple Endpoints. R package version 2.2.Horthon, T., Zeileis, A., Farebrother, R., Cummins, C., Millo, G. & Mitchell, D. 2015. lmtest: Testing Linear Tegression Models. R Package version 0.9.34.Husson, F., Josse, J., Le, Sebastien. & Mazet, Jeremy. 2015. FactoMineR: Multivariate Exploratory Data Analysis and Data Mining. R Package version 1.31.3.Husson, F., Lȇ. & Pagès. 2013. Análisis de Datos con R. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería. Colombia. p. 314. ISBN 978-058-8726-05-2.Hyndman, R. & Fan, Y. 1996. Sample Quantiles in Statistical Packages. Journal of the American Statisticia Associationl. 50(4): 361-365.Instituto Nacional de Estadística e Informática, INEI. 2009. Guía para la Presentación de Gráficos Estadísticos. Lima, Perú. p. 59.Jarek, S. 2015. mvnormtest: Normality Test for Multivariate Variables. R Package version 0.1.9Johnson, D. 2000. Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos. Editorial International Thomson Editores. p. 566. ISBN 968-7529-90-3.Keuls, M. 1952. The Use of the Studentized in Connection with an Analisys of Variance. Euphytica. 1: 122-122.Kmenta, J. 1986. Elementos de Econometría. Universidad de Vicens.Kuehl, R. 2001. Diseño de Experimentos. Segunda Edición. Editorial Thomson Learning. México. p. 678. ISBN 970.686-048-7.Lagrande, C. & Pimzón, L. 2009. Análisis de Datos. Métodos y Ejemplos. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniría. Colombia. p. 388. ISBN 978-958-8060-90-3.Lemon, J., Bolker, B., Oom, S., Klein, E., Rowlingson B., Wickham, H., Tyagi, A., Eterradossi, O., Grothendieck, G., Toews, M., Kane, J., Turner, R., Witthoft, C., Stander, J., Petzoldt, T., Duurma, R., Biancotto, E., Levy, O., Dutang, C., Solymos, P., Engelmann, R., Hecker, M., Steinbeck, F., Borchers, H., Singmann, H., Toal, T. & Ogle, D. 2015. plotrix: various Plotting Functions. R Packages version 3.5.12.Levene, H. 1960. Robust Test for Equality of Variances. in I. Olkin, Ed. Cobtributions to Probability and Statistics. p. 278-292.Lilliefors, H. 1967. On the Kolmogorov-Smirnov Test for Normality with Mean and Variance Unknow. Journal of de American Statistical Association. 62(318): 339-402.Lloyd, S. 1982. Least Squares Quantization in PCM. Ieee transactions on information theory. 28: 129–137. Originally as an Unpublished Bell Laboratorios Technical Note (1957).Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., Hornik, K., Studer, M. & Roudier, P. 2015. cluster: “Finding Groups in Data”: Cluster Analysis Extended Rousseauw et al. R Package version 2.0.3.Martínez, C. 2011. Estadística Básica Aplicada. Cuarta Edición. Editorial Ecor Ediciones. p. 388. ISBN 978-958-648-766-5.McQueen, J. 1967. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Fifth Berkeley Symposium on Mathematics. Statistics and Probability. University of California Press. p. 281–297.Mendiburu, F. 2015. agricolae: Satatistical Procedures for Agricultural Research. R Package version 1.2-2.Milton, S. 2004. Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. Tercera Edición. Editorial McGraw-Hill. Madrid, España. p. 592. ISBN 84-486-0321-4.Monteiro, L. & Gomes, J. 2006. Introdução ã Biometria Utilizando R. Laboratório de Ciéncias Ambientais, CBB. Universidade Estadual do Norte Fluminense.Montgomery, D. 2001. Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda Edición. Editorial Limusa Wiley. México. p. 668. ISBN 968-18-6156-6.Morales, P. 2008. Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Universidad Pontifica Comillas. Madrid, España.Morales, P. 2011. Análisis de Varianza para Varias Muestras Independientes. Universidad Pontifica Comillas. Facultad de Ciencias Hymanas y Sociales. Madrid, EspañaMyer, D., Dimitriadou, E., Hornik, K., Weingessel, A., Leisch, F., Chang, C. & Lin, C. 2015. e1071: Misc Functions of the Departament of Statitical, Probability Theory Group (Formerly: E1071), TU Wien. R Package version 1.6.7.Nakazawa, M. 2015. fmsb: Functions for Medical Statistics Book with Some Demographic Data. R Package version 0.5.2.Newman, D. 1939. The Distribution of the Range in Samples from a Normal Population, Expressed in Terms of an Independient Estimate of Standard Deviation. Biometrika. 30: 20-30.Orlandoni, G. 2010. Escalas de medición en Estadística. Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal. Redalyc (URBE). 12(2): 243-347. ISBN 1317-0570.Peña, D. 2002. Análisis de Datos Multivariantes. Editorial McGraw-Hill. México. ISBN 8448136101.Pérez, C. 2004. Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS. Editorial Pearson Educaciín S.A. Madrid, España. p.672. ISBN 978-84-205-4104-4.Pozo, M. & carrasco, G. 2005. Aplicación del Análisis Discriminante a un Conjunto de Datos Vinícolas Mediante el Paquete Estadístico SPSS v10. Tecnociencia. 7(1): 7-21.Quevedo, H. 2006. Métodos Estadísticos para la Ingenieria Ambiental y las Ciencias. Universidad Autónoma de Ciudad Juaréz. Instituto de Ingeniería y Tecnología. Departamento de Ingeniería Cívil y Ambiental. p.848.Revelle, W. 2015. psych: Procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research. R Package version 1.5.8.Ripley, B. & Venalbles, W. 2015. class: Function for Classification. R Package version 7.3.14.Rodríguez, L. 2007. Probabilidad y Estadística Básica para Ingenieros: con el soporte de MATLAB para cálculos y gráficos cálculos estadísticos. Instituto de Ciencias Matemáticas. Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL. Guayaquil, Ecuador. p. 311.Rosado, J. 2009. Laguna Salá: su biología y ambiente. Editorial Gente Nueva. Universidad de La Guajira. p. 190. ISBN 978-958-8530-08-6.Saénz, A. 2012. Apuntes de Estadística para Ingenieros. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Jaén. Andalucía, España. p.235.Sandrini, L. & Camargo, M. 2015. GAD: Analysis of Variance from General Principles. R Package version 1.1.1.Sarkar, D. 2015. lattice: Trellis Graphics for R. R Package version 0.20.33.Scheffé, H. 1953. A Method for Judging All Contrasts in the Analisys of Variance. Biometrika. 40: 87-104.Shapiro, S. & Wilk, M. 1965. An Analysis of Variance Test for normality (Complete Samples). Biometrika. 52(3-4): 591-611.Tukey, J. 1953. The Problem of Multiple Comparisons. Unpublished Manuscript. Princeton University.Tukey. J. 1977. Exploratory Data Analysis. Reading, Mass: Adisson-Wesley.Vargas, V. 2007. Estadistica Descriptiva para Ingeniería Ambiental con SPSS. Universidad Nacional de Colombia-Sede Palmira. p. 312. ISBN 978-958-33-9319-3.Vorapongsathorn, T., Taejarenkul, S. & Viwatwongkasem, C. 2004. A Comparison of Type I Error and Power of Bartlett’s test, Levene’s Test and Cochran’s Test Under Violation of Assumptions. Songklanakarin J. Sci. Technol. 26(4): 537-547.Walpole, R., Myers, R., Myers, S. & Ye, K. 2007. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Octava edición. Editorial Pearson Educación. México. p. 840. ISBN 978-970-26-0936-0.Wilcoxon, F. 1945. Individual Comparisons by Ranking Methods. Biometrics Bulletin. 1(6): 80-83.Yakir, B. 2011. Introduction to Sattistical Thinking (With R, Without Calculus). The Hebrew University. p. 324.Zimmermann, F. 2004. Estadística para Investigadores. Editorial Escuela Colombiana de Ingeniería. Colombia. p. 423. ISBN 958-8060-X.PublicationORIGINAL52. Tratamiento estadistico de datos con aplicaciones en R -web-.pdf52. Tratamiento estadistico de datos con aplicaciones en R -web-.pdfTratamiento estadístico de datos con aplicaciones en R.application/pdf8201565http://dspace7-uniguajira.metabuscador.org/bitstreams/7600abae-9127-4192-8be9-9ae69ada5185/downloadcc4e61f1e8819b7e54fdca62e1207982MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828http://dspace7-uniguajira.metabuscador.org/bitstreams/f1b95f70-8492-4d6c-8a4d-9c4339fbdd2f/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXT52. Tratamiento estadistico de datos con aplicaciones en R -web-.pdf.txt52. Tratamiento estadistico de datos con aplicaciones en R -web-.pdf.txtExtracted texttext/plain874896http://dspace7-uniguajira.metabuscador.org/bitstreams/0e87b035-62dc-4244-894b-850d4899ada5/download57fb20d876dc3c9e4fd315e3e878c367MD53THUMBNAIL52. Tratamiento estadistico de datos con aplicaciones en R -web-.pdf.jpg52. 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