Tutoriales en R
En esta sección encontrará tutoriales desarrollados en R para la resolución de algunos ejercicios relacionados con probabilidad, estadística e ingeniería.
Aspectos generales
Para los que nunca han programado, o al menos nunca han programado en R/Rstudio.
Estadística
Una demostración por intuición de cuándo y por qué funciona el TLC.
Un pequeño tutorial con ejercicios resueltos sobre covarianza y correlaciones.
Una guía práctica para determinar el tamaño de muestra en modelos de regresión lineal y ANOVA. Cubre desde diseños balanceados y desbalanceados hasta experimentos factoriales y reductores de ruido, utilizando el índice \(f\) de Cohen y la librería pwr de R.
Ingeniería de Calidad
Aprenda a realizar un gráfico de Pareto en R. Este es un principio que dice que una pequeña cantidad de causas suele explicar la mayor parte de los efectos
Los gráficos de control son herramientas estadísticas. Su uso es la forma más eficaz de distinguir entre causa común y atribuible para la variabilidad cuando se supervisa el resultado del proceso en tiempo real.
Mientras que los gráficos de control para variables rastrean las cantidades medidas relacionadas con la calidad de los resultados del proceso, los gráficos para atributos siguen el recuento de los elementos no conformes.
Un análisis de capacidad es una herramienta estadística que evalúa si un proceso puede cumplir de forma consistente con los requisitos o especificaciones establecidos. Compara la variabilidad natural del proceso con los límites de tolerancia del cliente para determinar qué tan capaz es.
Es relativamente común encontrarse con procesos que no siguen la distribución normal, ya sea por que así es como debe comportarse o bien, por errores que suceden a la hora de recolectar, almacenar o procesar los datos.
Elementos básicos de Machine Learning
Es una técnica multivariable para detectar agrupamientos en un conjunto de datos. Puede ser agrupamiento de casos o variables. Se usa cuando se desconocen el número de grupos o conglomerados que existen, o las variables que pertenecen a ellos.