Acerca de los autores Prólogo Introducción

Capítulo 1. Entorno R y RStudio 1.1. Instalación de R y RStudio 1.2. Entorno de trabajo de RStudio 1.3. Archivos, gráficas, paquetes, ayuda y visor 1.4. Primeros pasos en RStudio 1.5. ¿Quiénes usan R?

Capítulo 2. Procedimientos y manejo de librerías y funciones en R 2.1. Paquetes o librerías de R 2.2. Herramientas para cargar datos (To Load Data) 2.3. Herramientas para manipular datos (To Manipulate Data) 2.4. Herramientas para visualizar datos (To Visualize Data) 2.5. Herramientas para modelar datos (To Model Data) 2.6. Herramientas para informar resultados (To Report Results) 2.7. Herramientas para analizar datos espaciales (For Spatial Data) 2.8. Herramientas para series temporales y datos financieros (For Time Series and Financial Data) 2.9. Herramientas para escribir código R de alto rendimiento (To Write High Performance R Code) 2.10. Herramientas para trabajar con páginas web (To Work With the Web) 2.11. Herramientas para escribir paquetes de R (To Write Your Own R Packages)

Capítulo 3. Programación básica 3.1. Operadores en R 3.1.1. Operadores de asignación 3.1.2. Operadores relacionales 3.1.3. Operadores lógicos (Logical Operators) 3.1.4. Operador de igualdad y desigualdad 3.1.5. Operador de secuencias 3.1.6. Función de concatenación 3.1.7. Operador de corchetes simple 3.1.8. Operador pipe (%>%) o pipeline 3.1.9. Operador %in% en R 3.2. Operaciones matemáticas básicas en R 3.3. Operaciones sobre filas y columnas 3.4. Operaciones básicas y avanzadas con matrices 3.5. Otras operaciones con matrices 3.6. Operaciones matemáticas complejas en R 3.6.1. Introducción a las derivadas e integrales en R 3.6.2. Programación lineal en R 3.6.3. Programación canónica y entera en R 3.6.4. Optimización matemática en R 3.6.5. Ecuaciones diferenciales ordinarias en R 3.6.6. Autovalores y autovectores en R 3.6.7. Descomposición singular, QR y de Cholesky en R 3.7. Operaciones matemáticas avanzadas en R 3.8. Operaciones trigonométricas en R 3.9. Operaciones con conjuntos en R 3.9.1. Leyes de conjuntos

Capítulo 4. Variables, manejo y limpieza de datos y bases de datos 4.1. Variables 4.2. Tipos de datos en R 4.3. Tipos de variables categóricas o factoriales en R 4.4. Tipos de variables cuantitativas en R 4.5. Generación de datos, muestras y muestreo 4.6. Tamaños de muestra 4.7. Cálculo del tamaño de muestra simple (SamplinUtil) 4.8. Cálculo del tamaño de muestras estratificadas 4.9. Cálculo de intervalos de confianza (DescTools) 4.10. Selección de muestras con el paquete PPT (PPS) 4.11. Diseño de muestreos complejos con el paquete Survey 4.12. Preprocesamiento de datos 4.13. Discretización de vectores usando la función cut() 4.14. Detección y tratamiento de outliers 4.15. Detección de valores perdidos (Missing Values) 4.16. Tablas de frecuencia y contingencia

Capítulo 5. Características de las bases de datos (formatos y extensiones) 5.1. Bases de datos Tidy y No Tidy 5.2. Bases de datos precargados en R 5.3. Visualización de las variables de un data-frame 5.4. Documentación de las funciones en R

Capítulo 6. Importación y exportación de bases de datos 6.1. Formatos de bases de datos y funciones en R 6.2. Herramientas de importación de bases de datos 6.3. Tipos de almacenamiento de datos 6.3.1. Almacenamiento de información en archivos 6.4. Importación de bases de datos en R 6.4.1. Importar bases de datos tabulares o de texto 6.4.2. Importación de datos de distintos formatos

Capítulo 7. Exportación de bases de datos desde R / RStudio 7.1. Exportación de datos de hojas de cálculo y texto 7.2. Exportación de archivos creados con R (.RData y .RDS) 7.3. Exportación de ficheros con extensiones SAS, SAV, DTA y JSON 7.4. Exportación de datos y microdatos de instituciones oficiales

Capítulo 8. Scraping and Extracting Data 8.1. Web Scraping con R 8.2. Herramientas de R y la librería rvest para scraping 8.3. Herramientas de desarrollo

Capítulo 9. Funciones matemáticas y económicas en R 9.1. Funciones numéricas 9.2. Funciones matemáticas 9.3. Funciones trigonométricas 9.4. Funciones económicas

Capítulo 10. Estadística descriptiva básica 10.1. Operaciones estadísticas en R 10.2. Medidas de tendencia central en R 10.2.1. Medidas de tendencia central 10.3. Medidas de dispersión y/o variabilidad 10.4. Medidas de tendencia no central 10.5. Tablas de frecuencias o contingencia 10.6. Distribución de los datos: simetría, curtosis y normalidad

Capítulo 11. Probabilidades en R 11.1. Tablas de frecuencias 11.2. Variables aleatorias 11.3. Combinatorias y permutaciones 11.4. Probabilidad utilizando funciones 11.5. Tabla de contingencia 11.6. Probabilidades y frecuencia relativa 11.7. Valor esperado 11.8. Probabilidad condicionada 11.9. Teorema de Bayes 11.10. Coeficiente de variación (CV) 11.11. Tipificación de una variable 11.12. Teorema de Markov y las cadenas de Markov 11.13. Sucesión de variables aleatorias 11.13.1. Convergencia en probabilidad de sucesiones 11.13.2. Convergencia en distribución de sucesiones 11.14. Variables aleatorias bidimensionales 11.15. Integrales y derivadas avanzadas en R 11.15.1. Cálculo de integrales en R 11.15.2. Cálculo de derivadas en R

Capítulo 12. Distribuciones de probabilidad en R 12.1. Distribuciones de probabilidad discretas 12.1.1. Distribución de probabilidad binomial 12.1.2. Distribución de probabilidad de Poisson 12.1.3. Distribución de probabilidad geométrica 12.1.4. Distribución de probabilidad hipergeométrica 12.1.5. Distribución de probabilidad binomial negativa 12.1.6. Distribución Ji-cuadrado en R 12.2. Distribuciones discretas empíricas 12.3. Distribuciones de probabilidad continuas 12.3.1. Distribución de probabilidad normal 12.3.2. Distribución t-Student 12.3.3. Distribución F de Snedecor 12.3.4. Distribución Beta 12.3.5. Distribución Weibull 12.3.6. Distribución exponencial

Capítulo 13. Inferencia estadística en R 13.1. Inferencia sobre la media en distribuciones normales 13.2. Validación de las hipótesis de normalidad 13.3. Solución automática con R 13.4. Imprimir resultados y redondeo de cifras

Capítulo 14. Contraste paramétrico de hipótesis 14.1. Contraste para la media de una población normal 14.2. Comparación de dos medias (muestras independientes, poblaciones normales) 14.3. Comparación de varianzas 14.4. Comparación de medias 14.5. Comparación de dos medias con datos pareados en poblaciones normales 14.6. Contrastes para una proporción 14.7. Comparación de dos proporciones (muestras independientes)

Capítulo 15. Contrastes no paramétricos de hipótesis 15.1. Test de bondad de ajuste: test Ji-cuadrado 15.2. Test exactos y/o aproximados 15.2.1. Test binomial 15.2.2. Test multinomial 15.3. Test de signos 15.4. Test de independencia en tablas de contingencia 15.5. Prueba de aleatoriedad o rachas de Wald-Wolfowitz 15.6. Prueba de la mediana

Capítulo 16. Estructuras de programación y creación de funciones en R 16.1. Estructuras de programación 16.2. Creación de funciones en R 16.3. Creación de funciones matemáticas 16.4. Funciones con un número variable de argumentos

Capítulo 17. Visualización de imágenes 17.1. Gráficas y visualización de gráficas en R 17.1.1. Personalizar gráficas en R Base – Parte 1 17.2. Gráficas unidimensionales y bidimensionales en R 17.2.1. Gráficos unidimensionales 17.2.2. Gráficas bidimensionales en R 17.3. Gráficas con el paquete ggplot2 17.4. Funciones avanzadas (Datametría)

Referencia general Material adicional