COMPUTACIÓN NUMÉRICA CON R

COMPUTACIÓN NUMÉRICA CON R

Ing. Luis Manfredo Reyes Chávez

R es actualmente el lenguaje  estadístico más utilizado en el mundo académico y de investigación, primero por su potencia de procesamiento, y en segundo lugar por ser un software libre.

R  puede ser descargado del siguiente sitio: http://www.r-project.org/

Existen versiones para Windows, Mac, Linux y Android

UN ERROR MUY COMUN POR TODOS LADOS ES: HAY GENTE QUE CREE QUE R ES UN PAQUETE ESTADÍSTICO (COMO SAS O SPSS).

Por ser un lenguaje y no un paquete, R tiene capacidades para muchos procesos, pero se debe reconocer que quizá donde más se le ha utilizado es en el campo de la estadística.

Una de las ventajas de R, es la enorme cantidad de librerías (o paquetes), que han sido desarrolladas para ampliar sus capacidades.

La computación simbólica, aunque se puede realizar con una interfase a otros programas matemáticos, no es el fuerte de R.

Si se necesita un poder de computación simbólica, es mejor usar paquetes libres que sí poseen esas capacidades, por ejemplo MAXIMA O REDUCE, que están disponibles sin costo en el sitio del proyecto GNU.

COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON INFOSTAT

COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

La técnica conocida como Análisis de Varianza (ANDEVA, ANOVA o ANVA), se utiliza intensamente en la experimentación para comparar varios grupos, llamados tratamientos.

La hipótesis nula que se prueba con el ANDEVA, es que “todos los tratamientos son iguales”,  contra la hipótesis alterna que “al menos uno de los tratamientos es distinto a los demás”.

El análisis de varianza, está construido sobre supuestos teóricos, que en la mayoría de casos nunca son comprobados.

Una de las excusas más utilizadas es “SI LA VARIABLE DE RESPUESTA ES CONTÍNUA, SEGURAMENTE ES NORMAL”.

También anteriormente, no se tenía la tecnología informática que permitiera realizar las pruebas en forma rápida y efectiva.

Ahora sí existe la tecnología (se acabaron las excusas). De todas las opciones disponibles, en ésta ocasión se discute el uso de Infostat para el proceso de comprobación de supuestos.

COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON R

COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON R

Ing. Luis Manfredo Reyes

La técnica conocida como Análisis de Varianza (ANDEVA, ANOVA o ANVA), se utiliza intensamente en la experimentación para comparar varios grupos, llamados tratamientos.

La hipótesis nula que se prueba con el ANDEVA, es que “todos los tratamientos son iguales”,  contra la hipótesis alterna que “al menos uno de los tratamientos es distinto a los demás”.

El análisis de varianza, está construido sobre supuestos teóricos, que en la mayoría de casos nunca son comprobados.

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) USANDO PAST: EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE MCDONALDS®

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) USANDO PAST:

EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE MCDONALDS®

Ing. Luis Manfredo Reyes

Introducción:

En el análisis estadístico tradicional, se analizan una por una las variables de interés, o a lo sumo se elaboran pruebas de hipótesis para cada variable. Pero cuando se trata de más de dos variables, la situación se hace muy difícil de manejar manualmente.-

De todos los métodos que se han desarrollado, hay uno que permite agrupar los datos, mediante la medición de las distancias entre los individuos y la creación de una gráfica (Dendograma)

La técnica se denomina Análisis de Conglomerados (Cluster).

El objetivo de éste artículo no es profundizar en los detalles del análisis manual de la técnica, sino definir cómo se realiza en el paquete estadístico PAST

Past fue desarrollado por Øyvind Hammer, de la Universidad de Oslo y el museo de historia natural. 

Past es un paquete gratuito (No es software libre)  para análisis de datos, graficación, manipulación de datos, análisis descriptivo, análisis inferencial, análisis multivariado, análisis especializado para ecología, análisis especializado para arqueología (series de tiempo, análisis espacial, morfometría y estratigrafía).

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT: EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE McDONALDS®

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT: EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE McDONALDS®
Ing. Luis Manfredo Reyes

El análisis de conglomerados (cluster), es una técnica multivariada, en la cual en base a un conjunto de características cuantitativas, se realiza una agrupación de individuos en base a las distancias entre ellos.

Al final del análisis, se obtiene un diagrama llamado DENDROGRAMA, que resume gráficamente el agrupamiento.

No es el objetivo de éste documento profundizar en la teoría del método, sino ejemplificar su análisis en Infostat.

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS PARA DATOS MULTIVARIADOS CON R:EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE MCDONALDS®

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOSPARA DATOS MULTIVARIADOS CON R: 

EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE MCDONALDS®

Ing. Luis Manfredo Reyes

Introducción:

En el análisis estadístico tradicional, se analizan una por una las variables de interés, o a lo sumo se elaboran pruebas de hipótesis para cada variable. Pero cuando se trata de más de dos variables, la situación se hace muy difícil de manejar manualmente.-

De todos los métodos que se han desarrollado, hay uno que permite agrupar los datos, mediante la medición de las distancias entre los individuos y la creación de una gráfica (Dendograma)

La técnica se denomina Análisis de Conglomerados (Cluster).

El objetivo de éste artículo no es profundizar en los detalles del análisis manual de la técnica, sino definir cómo se realiza en el paquete estadístico R.

ANÁLISIS GRÁFICO DE DATOS MULTIVARIADOS CON R: CARITAS DE CHERNOFF

ANÁLISIS GRÁFICO DE DATOS MULTIVARIADOS CON R:

CARITAS DE CHERNOFF

Ing. Luis Manfredo Reyes

Introducción:

En el análisis estadístico tradicional, se grafican una por una las variables de interés, o a lo sumo se elaboran gráficas de dispersión. Pero cuando se trata de más de dos variables, la situación se hace muy difícil de manejar.

De todos los métodos que se han desarrollado, hay uno que permite comparar grupos de datos, de una forma gráfica: Las caritas de Chernoff.

SOLUCIÓN DE SISTEMAS NO LINEALES DE ECUACIONES CON GEOGEBRA

SOLUCIÓN DE SISTEMAS NO LINEALES DE ECUACIONES CON GEOGEBRA

Ing. Luis Manfredo Reyes

He recibido una consulta donde me preguntan ¿cómo se pueden resolver sistemas no lineales de ecuaciones.

Un sistema no lineal de ecuaciones es aquel donde por lo menos una de sus ecuaciones no es de primer grado.

DESCOMPOSICION EN FRACCIONES PARCIALES CON REDUCE

DESCOMPOSICION EN FRACCIONES PARCIALES CON REDUCE

Ing. Luis Manfredo Reyes

Introducción:

En la técnica de integración por descomposición en fracciones parciales, es necesario transformar la expresión original en una equivalente que sea la suma de varias fracciones, para poder aplicar algún teorema de integración.

POR SUPUESTO  REDUCE PRESENTAR LA RESPUESTA FINAL, pero usualmente en un exámen se exige el procedimiento. El programa no presenta la solución paso a paso, para no malacostumbrar al estudiante a tener todo ya hecho.

REDUCE es un software de álgebra computacional (CAS) desarrollado especialmente  para  usos en física. Comenzó a ser desarrollado desde 1960 por Anthony Hearn, desde entonces, muchos colaboradores de todo el mundo han contribuido a su desarrollo.

 Actualmente está disponible en las plataformas de Unix, Linux, Windows, o Mac OS,,Android e IOS 

el software puede ser descargado sin costo del sitio: http://reduce-algebra.sourceforge.net/

La versión para android está disponible en el Play Market

En éste artículo se muestran aplicaciones del Reduce  en el tema de la descomposición de una expresión en fracciones parciales,  partiendo de ejemplos clásicos de cualquier curso de álgebra

ÁLGEBRA LINEAL CON REDUCE

ÁLGEBRA LINEAL CON REDUCE

Ing. Luis Manfredo Reyes

El Algebra lineal es una rama de la matemática en la cual se opera con entidades llamadas Matrices y Vectores.

En éste documento se discuten las principales operaciones quese pueden realizar usando el programa Mathematica

Siendo el paquete computacional REDUCE uno de los más importantes en el campo de la computación aplicada a la matemática, no es de extrañar que contenga utilidades para la resolución de aplicaciones de álgebra lineal.

En este documento se analizan los casos más importantes de operaciones con vectores y matrices, aplicando el paquete. Sin embargo, se debe tomar en cuenta que, éste software no es un sustituto del estudio ni de la resolución manual. Es solamente una herramienta de apoyo.