Curso: Programación en R ®: Aplicaciones forestales y

Curso: Programación en R ®: Aplicaciones forestales y

Universidad Politécnica de Madrid: Estudios propios de Postgrado; Formación continua. Curso: Programación en R ®: Aplicaciones forestales y medioambientales con SIG y Teledetección. Temas y calendario: Sesión 1 . Visión del lenguaje R. ‐ Como obtener el software ‐ Instalar R. ‐ Las comunidades de usuarios de R. ‐ La consola interactiva de R ‐ Sesión de ejemplo de R Sesión 2. Escribiendo código R. ‐ Estructuras básicas. ‐ Scripts ‐ Editores de texto configurables para R. ‐ GUIs para R. R bajo Eclipse. ‐ Paquetes, instalación y carga. Sesión 3. Objetos y estructuras de datos. ‐ Clases de variables (factor, numeric, logical, complex, missing) ‐ Vectores y matrices ‐ Dataframes y listas ‐ Explorando conjuntos de datos. Ejemplos contenidos en el lenguaje. Sesión 4. Manejo de datos. ‐ Lectura y escritura de ficheros externos. ‐ Crear y almacenar espacios de trabajo de R ‐ Gráficas básicas. Sesión Práctica: Trabajo Práctico #1 Sesión 5. Manejo de objetos ‐ Operaciones matemáticas ‐ Operaciones matriciales ‐ Manejo de variables de texto. ‐ Búsqueda y reconocimiento de patrones. ‐ Sucesiones regulares y aleatorias. ‐ Muestreo de distribuciones Sesión 6. Gráficos ‐ Trazados base. ‐ Elementos adicionales, líneas, textos. ‐ Parámetros de graficación ‐ Exploración de datos. ‐ Gráficos de sumarización de datos Sesión Práctica: Trabajo Práctico #2 Sesión 7. Más gráficos. ‐ Depuración de errores de graficación ‐ Introducción a las gráficas de regresión. ‐ Generación de datos Programación en R ®: Aplicaciones forestales y medioambientales con SIG y Teledetección. Universidad Politécnica de Madrid: Estudios propios de Postgrado; Formación continua. Sesión 8. Programación. ‐ Funciones ‐ Estructuras de control. ‐ Las librerías de depuración de R. Sesión Práctica: Trabajo Práctico #3 Sesión 9. Pruebas de hipótesis. ‐ t‐tests ‐ ANOVA ‐ Ordenar / redistribuir estructuras de datos. Sesión 10. Regresión lineal y logística. ‐ Sintaxis general de modelado. ‐ Extracción de resultados de un modelo. ‐ Intervalos de confianza. ‐ Gráficas de regresión. ‐ Formas tabulares. ‐ Parámetros de confiabilidad de regresión. Sesión 11. Mas gráficos (bis). ‐ Gráficos tridimensionales. ‐ Gráficos interactivos. Sesión Práctica: Trabajo Práctico #4. Sesión 12 Todavía más gráficos. ‐ Animaciones. ‐ Aplicaciones geográficas ‐ Gráficos de particionamiento. Sesión 13. Funciones y métodos de remuestreo para validación cruzada. ‐ Aplicación de funciones. ‐ Como escribir nuestras propias funciones. ‐ Métodos de validación cruzada. Sesión 14. Proyecto final. Se desarrollará un pequeño proyecto a convenir entre el profesor y los estudiantes. Sesión Práctica: Trabajo Práctico #5 (Proyecto final). Sesión 15. (Continuación del proyecto final). __________________________________________________________________ Régimen del curso Las clases se impartirán en la modalidad presencial, en 15 sesiones de 3 horas con uno o dos descansos, según sea el programa del día., a razón de 2 sesiones por semana. Los estudiantes desarrollarán 5 trabajos prácticos en otras tantas sesiones de 3 horas con acompañamiento del profesor. La última sesión se usará para recapitular sobre los distintos proyectos y profundizar en detalles de interés. Programación en R ®: Aplicaciones forestales y medioambientales con SIG y Teledetección.