Técnicas Robustas y de Remuestreo con R

El objetivo de este libro es el de estudiar las técnicas robustas y de remuestreo más utilizadas a través del lenguaje R y las diferentes paqueterías que permiten realizarlas.

El investigador aprenderá a detectar los datos anómalos, atípicos, extremos, llamados outliers, y trabajar con ellos sin que afecte a los supuestos a cumplir, entre ellos la normalidad. Se trabajará descriptiva robusta, pruebas de diferencias entre grupos robustas (t student, anova), pruebas predictivas (regresión y correlación). También técnicas de remuestreo bootstrap para la simulación de datos a partir de descriptivos clásicos y robustos.

Es remarcable que no se profundiza en formulación que el investigador puede encontrar en las diferentes paqueterías y servidor de R, que se indican en referencias de este libro. Se da por hecho que el investigador tiene nociones profundas en estadística.

Este libro forma parte del temario oficial del diplomado de 200 horas y/o 12.5 créditos "Diseño de investigación y análisis de datos con R", con registro oficial 17DAP57319 de la Secretaría de Educación del Estado de Morelos (México).