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Autor: Alvarez Rozas, Teresa PaolaFecha de inicio: 2020

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    info:eu-repo/semantics/book
    Estadística Descriptiva con R
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Alvarez Rozas, Teresa Paola , 2023-07-17 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    El libro "Estadística Descriptiva con R" es una guía completa diseñada específicamente para estudiantes universitarios interesados en adquirir habilidades en el análisis de datos utilizando el lenguaje de programación R. Esta segunda edición ha sido actualizada para ofrecer una experiencia de aprendizaje aún más enriquecedora. En este libro, los lectores encontrarán una introducción detallada a los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, que es una parte esencial en la investigación y toma de decisiones basadas en datos. Se presentan de manera clara y concisa los métodos estadísticos y las técnicas utilizadas para resumir y visualizar datos, así como para identificar patrones y tendencias. La principal fortaleza de este libro radica en su enfoque práctico, ya que cada concepto se acompaña de ejemplos detallados y ejercicios resueltos utilizando R. Los lectores aprenderán cómo implementar análisis descriptivos utilizando R y cómo interpretar los resultados obtenidos. Además, se exploran diversos librerías y funciones de R diseñados específicamente para el análisis de datos descriptivos. La segunda edición del libro aborda temas como el análisis exploratorio de datos multivariables. También se ha tenido en cuenta el valioso feedback de los lectores de la primera edición, incorporando mejoras y aclaraciones para una comprensión más sólida de los conceptos estadísticos. Con su enfoque claro y práctico, "Estadística Descriptiva con R" se posiciona como un recurso invaluable tanto para estudiantes universitarios como para profesores de estadística. Este libro ofrece las herramientas necesarias para comprender y aplicar eficazmente los conceptos de estadística descriptiva, al tiempo que promueve la fluidez en el uso de R como una herramienta poderosa y versátil para el análisis de datos. En resumen, esta segunda edición del libro "Estadística Descriptiva con R" proporciona una guía práctica y actualizada para el aprendizaje de la estadística descriptiva, integrando el uso de R como una herramienta esencial. Es un recurso imprescindible para aquellos que deseen adquirir una base sólida en el análisis de datos y aprovechar al máximo las capacidades de R en el proceso.
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    info:eu-repo/semantics/book
    Introducción a la teoría computacional
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Torres Cruz, Fred , 2022-12-19 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    El texto titulado “Introducción a la Teoría Computacional”, se tuvo mucho cuidado en la presentación de los conceptos y/o definiciones de cada uno de los temas tratados en los diferentes capítulos. Este texto está elaborado para los estudiantes que se inician a nivel de pregrado en las ciencias de la computación. El texto consta de tres capítulos; en la cual se incluye información sobre los temas de Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales. El objetivo del texto es el de comprender el concepto de sistema informático abstracto, independiente de tecnologías, lo que conlleva el estudio de los autómatas y su jerarquía. Además, deben estudiarse los lenguajes formales como parte básica del estudio de la Informática. Los contenidos de esta primera parte son los siguientes: gramáticas y autómatas finitos. Finalmente agradecemos a las personas que tengan a bien hacer llegar sugerencias o recomendaciones, con el fin de mejorar su contenido.
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    info:eu-repo/semantics/book
    Regresión Lineal Simple - Aplicaciones con R
    Carpio Vargas, Edgar Eloy; Villasante Saravia, Fredy Heric; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Ramos Calcina, Alcides , 2023-04-10 - (Universidad Nacional del Altiplano)
    La Estadística ha jugado un papel primordial en el desarrollo de la investigación y la sociedad moderna, al proporcionar herramientas metodológicas generales para analizar la variabilidad, determinar relaciones entre variables, diseñar de forma óptima experimentos, realizar predicciones y la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Una de las técnicas de este desarrollo es la regresión lineal que es una técnica de modelado estadístico que permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y continua) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictoras (X1, X2, X3...). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto), entonces, puede ayudar a comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos o a analizar datos experimentales, financieros y biológicos y de otras áreas.
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    Book
    Series de Tiempo Modelos No Estacionarios (ARIMA). Analisis con R
    Villasante Saravia, Fredy Heric; Ramos Calcina, Alcides; Tumi Figueroa, Ernesto Nayer; Alvarez Rozas, Teresa Paola; Quispe Mamani, Godofredo , 2025-10 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional)
    Este texto universitario, dirigido a estudiantes de nivel universitario, es una guía fundamental para el estudio de series de tiempo no estacionarias. Su propósito académico es establecer una metodología clara, basada en la metodología de Box- Jenkins, pero adaptada para series que exhiben comportamientos no estacionarios, con un fuerte énfasis en su aplicación práctica utilizando R-Studio. El contenido se centra en la naturaleza de la no estacionariedad, abordando tanto la varianza como la media, y las transformaciones necesarias para lograr la estacionariedad, como la diferenciación de series. Un pilar central son los modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles (ARIMA), concebidos como una generalización de los modelos ARMA para procesos que requieren diferenciación. Adicionalmente, se extienden a los modelos ARIMA Estacionales (SARIMA), esenciales para series con dependencia estacional, cubriendo su construcción, estimación, validación y pronóstico. El objetivo final es dotar al estudiante de una "caja de herramientas" robusta que le permita identificar aproximaciones adecuadas para resolver problemas de pronóstico específicos en series no estacionarias. Este manual fomenta la generación de pruebas de concepto y la investigación autónoma en nuevas metodologías y teorías asociadas, siendo el conocimiento impartido fruto de la experiencia docente, lo que garantiza una perspectiva aplicada y pertinente a las demandas actuales del análisis de datos. Así mismo, el conocimiento aplicado es producto de la experiencia durante el tiempo de permanencia en la Facultad de Ingeniería Estadística e Informática de la Universidad Nacional del Altiplano – Puno. Finalmente agradecemos a las personas que tengan a bien hacer llegar sugerencias y recomendaciones, con el fin de mejorar su contenido.