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martes, 27 de septiembre de 2016

Introducción al LaTeX, o cómo escribir formulas matemáticas cuando quieran plantearme una duda por correo

En este post les hablaré de una herramienta llamada \(\rm\LaTeX\). No pretendo hacer una exposición demasiado erudita y completa sobre \(\rm\LaTeX\)- mi objetivo por ahora es simplemente dar a conocer la existencia de esta herramienta y cómo podrían los estudiantes (y yo como profesor) utilizarla para comunicarnos sobre temas matemáticos. Concretamente, si ustedes como estudiantes necesitan alguna asesoría mía en línea sobre alguna pregunta de matemáticas, ¿cómo podrían incluir símbolos y fórmulas matemáticas en su correo electrónico? En este post escribiré brevemente sobre las herramientas que les permitirán lograr esto.

jueves, 8 de septiembre de 2016

Andragogía de las matematicas y el método de Anat Baniel

El título de este post reúne dos temas aparentemente inconexos- el aprendizaje de las matemáticas desde una perspectiva andragógica y el método de Anat Baniel, sobre el cual vine a enterarme hace algún tempo a través de un libro que me regaló mi hermana titulado "Kids Beyond Limits: The Anat Baniel Method For Awakening The Brain And Transforming The Life Of Your Child with Special Needs"1. Mi hermana Patricia es discípula de Anat Baniel y pensó que este libro me sería muy útil para tratar con mi hijo de tres años (en aquel entonces) que fue diagnosticado dentro del espectro autista. Mientras leo el libro y pienso cómo adaptar las ideas a las condiciones particulares de mi hijo, he notado algunas similitudes con las recomendaciones que esbocé en mi escrito Cómo leer un texto matemático. En esta entrada del blog trataré de explorar cómo algunas de las ideas del método se pudiesen aplicar al auto-aprendizaje de las matemáticas, como el que ocurre en el contexto de la educación a distancia con adultos normales. Pensé que el tema sería de interés para todo estudiante de la UNA que "padece" con el estudio de las asignaturas matemáticas en la universidad y sobre todo, para captar el interés y motivar a los estudiantes de Educación Preescolar y Educación mención Dificultad de Aprendizaje.

jueves, 18 de agosto de 2016

Resolución de problemas matemáticos (o ¿qué busco yo como asesor en una respuesta?)

En esta entrada trataré sobre un error muy común que surge en las respuestas de los exámenes semestre tras semestre. Este error aparece en varias materias que asesoro , bien sea Matemática I, II o III o las asignaturas de estadísticas y probabilidades, aunque los objetivos sobre inferencia estadística en este último grupo de asignaturas merece una ampliación aparte que daré en otro post. Directo al grano- el error se trata de la omisión del estudiante en preguntarse si efectivamente ha respondido la pregunta en el enunciado antes de dar su respuesta como definitiva. Este es un error que puede costarle el objetivo, como explicaré seguidamente.

domingo, 31 de julio de 2016

¿En qué consiste la inferencia estadística? Protocolo de inferencia estadística - parte 1

La primera parcial de la asignatura de Estadística Aplicada (746) contempla los primeros cuatro objetivos, todos relacionados con el tema de inferencia estadística. Bien sea si realizamos inferencia por medio de intervalos de confianza (objetivo 1), contraste de hipótesis de una población (objetivo 2), contraste de hipótesis de dos poblaciones (objetivo 3) o tests de bondad de ajuste o con tablas de contingencia utilizando estadísticos chi-cuadrado (objetivo 4), hay un procedimiento (protocolo) que debemos seguir para resolver los problemas de inferencia estadística que se presentan en la evaluación de estos objetivos. Continuen leyendo más abajo para ver de que se trata.

inferencia.gif

lunes, 25 de julio de 2016

Trabajo práctico de la 745, lapso 2016-1

Como seguramente ustedes saben, los trabajos prácticos de estadística pasaron a ser evaluaciones formativas desde hace algunos semestres. A partir de entonces, el objetivo 1 de Estadística General (745) se evalúa en la primera parcial y en la integral. Aunque ya no es necesario entregar un trabajo práctico cómo tal ni recibirá una calificación departe mía, yo les recomendaría realizar las actividades contempladas en el enunciado del trabajo, que fueron publicadas aqui. La razón de mi recomendación es porque en este semestre, las actividades del trabajo práctico contemplan la elaboración de diagramas de caja y de torta. Mi olfato docente me obliga a avisarles sobre esto e invitarlos a que continúen leyendo esta entrada, donde realizaremos juntos las actividades propuestas, no vaya a ser que las gráficas de tortas y de caja los agarren desprevenidos este semestre...


jueves, 21 de julio de 2016

Métodos de Redondeo (Objetivo 1 de Matemáticas I)

En esta entrada del blog voy a abordar el tema del redondeo, que es contenido del objetivo 1 de Matemáticas I referente al estudio de los números racionales, sus operaciones y propiedades. Pienso que este tema, a pesar de su aparente sencillez, merece una revisión porque, cómo les voy a contar, hasta hace algún tiempo yo mismo tenia una concepción errónea del método de redondeo.


martes, 19 de julio de 2016

Trabajos de Estadística (738/748, 745 y 746) Lapso 2016-1

Se ha publicado los enunciados para los trabajos prácticos de las siguientes materias: 738/748, 745 y 746. Ante todo permítanme aclararles que estos trabajos prácticos son actividades de evaluación formativa y como tal, no tienen fecha de entrega ni ponderación en la calificación final de la materia. Aún así, les recomiendo revisar los enunciados e intentar realizar las actividades que allí se piden. Los enlaces a las carpetas comprimidas con la data y los enunciados en ciberesquina se dan a continuación:

738/748
745
746

Trataré en próximas entradas de abordar las actividades contempladas en esos trabajos. Por los momentos, les recuerdo que pueden utilizar el lenguaje R para realizar las actividades ustedes mismos. En una página fija de este blog se da información para aquellos interesados en usar R. En este mismo blog he publicado video tutoriales sobre cómo instalar R y la librería estUNA así como un ejemplo del empleo de técnicas de estadística descriptiva. También encontrarán muchas entradas ilustrando distintos métodos de estadística en este programa.

Para este semestre, la data se encuentra en el siguiente data frame de estUNA: d20161

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miércoles, 15 de junio de 2016

Talleres para el semestre 2016-1

Matemática I (175-176-177)


Taller 1Inducción25/06/20168am-12pm
Taller 2Unidades 1 y 202/07/20168am-12am
Taller 3Unidades 3 y 409/07/20162-5pm
Taller 4Unidades 5 y 616/07/20168am-12pm
Taller 5Unidad 702/09/20168am (sede UNA)
Taller 603/09/20168am (sede UNA)


Los talleres de Matemática I serán dictados en el Trujillo. Estén atentos a la publicación de fechas de los siguientes talleres.

Estadística General (745)


Taller 1Objetivos 1-416/07/20169am-12pm
Taller 2Objetivos 5-817/09/20169am-12pm
Taller 3Objetivos 1-822/10/20169am-12pm
Taller 4Objetivos 1-805/11/20169am-12am

Estadística Aplicada (746)


Taller 1Objetivos 1-423/07/20169am-12pm
Taller 2Objetivos 5-824/09/20169am-12pm
Taller 3Objetivos 1-829/10/20169am-12pm
Taller 4Objetivos 1-812/11/20169am-12pm

miércoles, 1 de junio de 2016

Publicación de objetivos logrados

A partir de este semestre 2016-1, la consulta de los objetivos logrados en las materias que asesoro se hará de una manera distinta a como se venia haciendo. Anteriormente, el estudiante navegaba hacia la página de la asignatura cuyos resultados de evaluación quería consultar (ej. Matemática I, Estadística General, etc.) y hacía clic sobre el enlace de objetivos logrados, desde donde se abría una ventana con los objetivos logrados de la nómina completa de estudiantes para esa asignatura.

domingo, 27 de diciembre de 2015

Matemática I - Autoevaluación On-line

Como asesor del área matemática de la Universidad Nacional Abierta, he observado con preocupación que, semestre tras semestre, los índices de prosecución y de aprobación en Matemáticas I (códigos 175, 176, 176) son muy bajos. Creo que los colegas que asesoran esta materia en otras unidades de apoyo o centros locales de la UNA comparten mi inquietud. Matemática I es una asignatura de Estudios Generales que se cursa en casi todas las carreras ofertadas en la UNA, por lo cual no sería exagerado decir que cualquier problemática del estudiante con la asignatura eventualmente genera un cuello de botella para la prosecución estudiantil en nuestra universidad. A continuación esbozo algunas observaciones referentes a cada código de esta asignatura

viernes, 11 de septiembre de 2015

Regresión Lineal, semestre 2015-1

Quisiera en esta entrada aclarar algunas cosas sobre la regresión lineal a la luz de los (deplorables) resultados de la segunda prueba parcial de la 746 de este semestre. Si han presentado esta prueba y no lograron el objetivo 5 o el 6, lean a continuación para ver porqué.

Comencemos repasando lo que es un modelo de regresión lineal:

\[
Y=\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \beta_d X_d + \varepsilon
\]

martes, 30 de junio de 2015

Argumentum ad hominem

El argumentum ad hominem es una falacia lógica que consiste en ataques personales al adversario en un debate para pretender hacer ver que su posición es falsa. Algo de eso ha sucedido en estos últimos días en este blog. Es verdaderamente fastidioso tener que desviar mi energía mental, que pudiese utilizar para cosas mucho más provechosas como ampliar el contenido educativo de este blog, por citar un ejemplo. Pero lo hago, en primer lugar para defenderme de los ataques y en segundo lugar, porque creo que en el fondo, es función del docente formar, no solo impartir contenidos (de matemática en este caso). En tercer lugar, ya que algunos estudiantes han invertido tanta energía mental en averiguar mi vida por internet y darme una importancia que no tengo, espero retribuirles la atención brindada...

viernes, 22 de mayo de 2015

Trabajos prácticos de Estadística 2015-1

Estan publicados desde hace algún tiempo los enunciados para las actividades prácticas de las asignaturas de estadística: Estadística General (745), Estadística Aplicada (746) e Inferencia Estadística (738/748). Los enlaces de la página principal de evaluación de la UNA (ciberesquina) a estos documentos se da a continuación:

lunes, 10 de noviembre de 2014

Trabajos de Estadística para el 2014-2

A continuación los enlaces para el trabajo práctico de las materias de estadística (738/748, 745 y 746) correspondientes a este semestre 2014-2:

  • 745 (Estadística General)
  • 746 (Estadística Aplicada)
  • 738/748 (Inferencia Estadística)

viernes, 3 de octubre de 2014

Fraude Academico

Al corregir los exámenes integrales de la 738/748 de este semestre 2014-1, he observado un hecho muy irregular y en extremo grave que quisiera hacer público en este blog. Dos estudiantes, a quienes en lo sucesivo me referiré como Estudiante A y Estudiante B, han cometido una falta tipificada como grave en el Articulo 8, literal c del Reglamento Disciplinario Estudiantil de la Universidad Nacional Abierta, el cual establece lo siguiente:

martes, 13 de mayo de 2014

Técnicas de visualización de datos a ser utilizadas este semestre

En este lapso académico se les pide a los estudiantes de Estadística General (745) realizar diagramas de tallo y hoja, ojivas de frecuencia y diagramas de caja como parte de las actividades prácticas del objetivo 1. En esta entrada, hablaré un poco sobre estas técnicas de visualización de datos y como se implementan en R / estUNA.

martes, 22 de abril de 2014

Estadística General, Aplicada e Inferencial: Nuevos planes de evaluación y Trabajos Prácticos

Se le informa a los estudiantes inscritos en Estadística General (745), Estadística Aplicada (746) e Inferencia Estadística (738-748) que los planes de evaluación de estas materias han sido modificados para el semestre entrante 2014-1.  Donde antiguamente el objetivo 1 (745), el objetivo 6 (746) y los objetivos 8, 9 y 10 (738/748) eran evaluados mediante la elaboración de un informe cuya entrega era obligatoria, este semestre estos objetivos serán evaluados en la primera parcial (745), segunda parcial (746) y tercera parcial (738/748).  Los trabajos de estas materias son evaluaciones de tipo formativa, lo cual significa que deben ser realizadas por el estudiante, pero no se requiere la entrega de un informe o trabajo al asesor y por eso verán que en los enunciados no hay fechas de entrega, ni para el borrador ni para la versión final del informe.  Sin embargo, es importante que el estudiante realice el trabajo (pueden reunirse en grupos de estudio y con el asesor si requiere asesoría), debido a que las preguntas en los parciales se referirán a la interpretación de los resultados obtenidos tras realizar las actividades indicadas en el enunciado del trabajo.

Seguidamente les indico los enlaces de descarga de los enunciados:
Se ha actualizado la librería estUNA para incluir la data del semestre 2014-1. Pulse el enlace para descargar la librería. El dataframe para este semestre es d20141.  Próximamente, se estarán publicando entradas en este blog referente a la realización de algunas de las actividades prácticas de este semestre, como los diagramas de tallo y hoja, las ojivas, entre otras.

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martes, 24 de diciembre de 2013

Feliz Navidad en R

¡Feliz navidad 2013!


Por cierto, el árbol de navidad de arriba fue generado mediante el siguiente código en R:


parte <- list(x0=0,y0=0,x1=0,y1=1,
    rama1=NULL,rama2=NULL,extension=NULL,
    lwd=1,nivel=0,col="darkgreen")

par(mfrow=c(1,1),mar=c(5, 4, 4, 2) + 0.1)
segplot <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  segments(arbol\(\$\)x0,arbol\(\$\)y0,arbol\(\$\)x1,arbol\(\$\)y1,
      col=arbol\(\$\)col,
      lwd=arbol\(\$\)lwd)
  segplot(arbol\(\$\)rama1)
  segplot(arbol\(\$\)rama2)
  segplot(arbol\(\$\)extension)
}

crear_adornos <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.002*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2.5
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  cadorno <- sample(c("darkred","darkgoldenrod4"),size=1,prob=c(0.6,0.4))
  if (adorno)
    adornos <<- rbind(adornos,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1,color=cadorno))
  crear_adornos(arbol\(\$\)rama1)
  crear_adornos(arbol\(\$\)rama2)
  crear_adornos(arbol\(\$\)extension)
}

crear_luces1 <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.003*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  if (adorno)
luces1 <<- rbind(luces1,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1))
  crear_luces1(arbol\(\$\)rama1)
  crear_luces1(arbol\(\$\)rama2)
  crear_luces1(arbol\(\$\)extension)
}

crear_luces2 <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol)) return()
  padorno <- 0.003*(arbol\(\$\)x1)^2*abs(arbol\(\$\)y1)^2
  adorno <- sample(c(T,F),size=1,prob=c(padorno,1-padorno))
  if (adorno)
luces2 <<- rbind(luces2,data.frame(x=arbol\(\$\)x1,y=arbol\(\$\)y1))
  crear_luces2(arbol\(\$\)rama1)
  crear_luces2(arbol\(\$\)rama2)
  crear_luces2(arbol\(\$\)extension)
}

crece <- function(arbol) {
  if (is.null(arbol) ) return(NULL)

  arbol\(\$\)lwd=arbol\(\$\)lwd*1.2

  if (arbol\(\$\)lwd>2.5) arbol\(\$\)col <- "brown"
  if (is.null(arbol\(\$\)extension)) {
    arbol\(\$\)extension <- list(
        x0=arbol\(\$\)x1,
        y0=arbol\(\$\)y1,
        x1=rnorm(1,1,.03)*(2*arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0),
        y1=(rnorm(1,.98,.02)+.02*(arbol\(\$\)x1==arbol\(\$\)x0))*(2*arbol\(\$\)y1-arbol\(\$\)y0),
        rama1=NULL,
        rama2=NULL,
        extension=NULL,
        lwd=1,
        nivel=arbol\(\$\)nivel-0.25,
        col=arbol\(\$\)col
    )
    largo=sqrt((arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0)^2 + (arbol\(\$\)y1-arbol\(\$\)y0)^2)
    angle <- asin((arbol\(\$\)x1-arbol\(\$\)x0)/largo)
    rama <- list(
        x0=(arbol\(\$\)x1+arbol\(\$\)x0)/2,
        y0=(arbol\(\$\)y1+arbol\(\$\)y0)/2,
        rama1=NULL,
        rama2=NULL,
        extension=NULL,
        lwd=1,
        nivel=arbol\(\$\)nivel-0.25,
        col=arbol\(\$\)col
    )
    shift <- rnorm(2,.5,.1)
    rama\(\$\)x0 <- shift[1]*arbol\(\$\)x1+(1-shift[1])*arbol\(\$\)x0
    rama\(\$\)y0 <- shift[1]*arbol\(\$\)y1+(1-shift[1])*arbol\(\$\)y0
    largo=largo*rnorm(1,.5,.05)
    co <- runif(1,.35,.45)
    rama\(\$\)x1 <- rama\(\$\)x0+sin(angle+co)*largo
    rama\(\$\)y1 <- rama\(\$\)y0+cos(angle+co)*largo
    arbol\(\$\)rama1 <- rama
    rama\(\$\)x0 <- shift[2]*arbol\(\$\)x1+(1-shift[2])*arbol\(\$\)x0
    rama\(\$\)y0 <- shift[2]*arbol\(\$\)y1+(1-shift[2])*arbol\(\$\)y0
    co <- runif(1,.35,.45)
    rama\(\$\)x1 <- rama\(\$\)x0+sin(angle-co)*largo
    rama\(\$\)y1 <- rama\(\$\)y0+cos(angle-co)*largo
    arbol\(\$\)rama2 <- rama 
  } else {
    arbol\(\$\)rama1 <- crece(arbol\(\$\)rama1)
    arbol\(\$\)rama2 <- crece(arbol\(\$\)rama2)
    arbol\(\$\)extension <- crece(arbol\(\$\)extension)
  }
  arbol\(\$\)nivel <- arbol\(\$\)nivel+1
  if (arbol\(\$\)nivel>6)  arbol\(\$\)col <- "brown"

  arbol
}
arbol <- parte
for (i in 1:9) arbol <- crece(arbol)
png("arbol%02d.png")
par(mar=c(0,0,0,0))
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
adornos <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0),color=character(0))
crear_adornos(arbol)
luces1 <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0))
crear_luces1(arbol)
luces2 <- data.frame(x=numeric(0),y=numeric(0))
crear_luces2(arbol)
#dibuja el arbol sin las luces
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
#dibuja el arbol con las luces1
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces1,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="white")})
#dibuja el arbol con las luces2
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces2,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="yellow")})
#dibuja el arbol con todas las luces
plot(x=c(-3,3),y=c(0,9),type="n",axes=FALSE,xlab="",ylab="")
pd<-par("usr")
rect(pd[1],pd[3],pd[2],pd[4],col="black")
segplot(arbol)
with(adornos,{points(x=x,y=y,pch=19,cex=1.5,col=as.character(color))})
with(luces1,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="white")})
with(luces2,{points(x=x,y=y,pch="+",cex=0.8,col="yellow")})
#fin
graphics.off()

El código no es enteramente mio. La rutina para crear el arbol fue tomada de http://www.r-bloggers.com/merry-christmas-2/ . El código para crear las lucecitas y los adornos si es mio.

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domingo, 24 de noviembre de 2013

Trabajo Práctico de Estadística 2013-2 - Bibliografía

En el trabajo práctico de estadística de este semestre (2013-2) se estudia una data relativa a la ceba de la cachama blanca. A tal fín incluyo algunas referencias bibliográficas al final de esta entrada.  Si alguien ha encontrado algunos recursos bibliográficos de interés, por favor indíquelos en los comentarios de esta entrada del blog.

Quisiera sugerirles que para la discusión/interpretación de los resultados tomen en cuenta la información básica sobre la piscicultura, que debe incluirse en el marco teorico de este informe.  La discusión/interpretación de los resultados es eso, no una mera repetición de los resultados. Por ejemplo, la moda de la variable X8 para datos sin agrupar es de 84,04, tal como lo reflejan en alguna tabla de los resultados. ¿Para qué repetir esto en la discusión de los resultados? Más bien, interpreten los resultados a la luz de los procedimientos y técnicas de este cultivo. Por ejemplo, ¿está la temperatura del agua o el Ph dentro del rango sugerido para el cultivo de la cachama blanca? Existe una regla para el suministro de alimento en la cual se toma en cuenta el cálculo de la biomasa (Número de alevines por peso promedio). ¿Concuerdan los datos con esta regla? Seguramente si leen un poco sobre el cultivo de la cachama, encontraran muchos otros elementos que les ayudarán a plantear una buena interpretación de los resultados.

Por último, les recuerdo que "Discusión de los resultados" no es lo mismo que "Conclusión". Básicamente, en la Conclusión ya no van a hacer referencia al cultivo de la cachama. Para más información ver este enlace en mi blog viejo.


Bibliografía

  • TORRES, E. (2010). MANUAL DE PISCICULTURA DE AGUAS DULCES. Disponible en: http://www.alevinos-acuicultura.com/Portals/1/Manual%20Piscicultura%20Clientes.pdf .
  • PEÑUELA-HERNANDEZ, Z., HERNÁNDEZ-AREVALO, G. , CORREDOR MATUS J. R., CRUZ-CASALLAS P. E.  (2007). Consumo de oxígeno en cachama blanca (Piaractus brachypomus) durante diferentes etapas de desarrollo corporal. Revista ORINOQUIA - Universidad de los Llanos. Vol. 11, N° 1. Disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/896/89611105.pdf .
  • GOMEZ-TRUJILLO, M. (2010). Manual de piscicultura para comunidades amazónicas. Instituto del Bien Común. Lima. Disponible en: http://www.sisman.utm.edu.ec/libros/FACULTAD%20DE%20CIENCIAS%20VETERINARIAS/CARRERA%20DE%20INGENIER%C3%8DA%20EN%20ACUICULTURA%20Y%20PESQUER%C3%8DAS/LIBROS%201/manual%20pisicultura.pdf.

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martes, 19 de noviembre de 2013

Estudio de estadística descriptiva en R /estUNA - video Tutorial

Video-tutorial sobre cómo utilizar el lenguaje R y la librería estUNA para realizar análisis exploratorio de datos como los que se piden en los trabajos prácticos de Estadística General (745):

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