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diigo lemon

Ecología austral - ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R? - 0 views

  • implementan distintos algoritmos para llevar a cabo los mismos tipos de análisis, los usuarios se benefician de una comparación entre los programas más usados
  • son bastante específicos y se circunscriben a aspectos puntuales.
  • Amigabilidad con el usuario.
  • ...59 more annotations...
  • comparación general sobre la base de una serie de aspectos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
    • empresa 2013
       
      En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul
    • empresa 2013
       
      En verde caracteristicas conjuntas.
  • SPSS es bastante amigable para el usuario, ya que permite acceder a todas las opciones mediante un menú de funciones
  • SAS y R requieren conocer la sintaxis y/o los comandos antes de ejecutar un procedimiento, lo cual los hace poco amigables para aquellos usuarios no familiarizados con la programación computacional
  • R no es necesario utilizar el menú de funciones
  • para ejecutar SAS, además de requerir sintaxis es necesario utilizar los botones de la interfaz gráfica
  • b. Manipulación de datos.
  • Tanto SPPS como SAS permiten abrir el archivo de datos en una ventana aparte, lo cual puede ser importante para algunos usuarios.
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana.
  • c. Calidad de gráficos.
  • d. Control de procesos.
  • e. Costo
  • f. Variedad de análisis estadísticos
  • g. Documentación y soporte de ayuda.
  • h. Sistemas operativos
  • SPSS ofrece una serie de gráficos tipo que si bien pueden modificarse en su formato
  • son difíciles de personalizar
  • SAS como R permiten el diseño personalizado de gráficos
  • SAS requiere del uso de diferentes rutinas (o paquetes)
  • R son más sencillas (o "planas") y no requieren de una gran cantidad de paquetes.
  • Tanto SPSS y SAS ofrecen generalmente una gran cantidad de salidas completas ("outputs") para un procedimiento estadístico cualquiera
  • R ofrece como salidas sólo aspectos básicos y, en el caso de que el usuario necesite más detalles, debe solicitarlos especialmente.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet,
  • SAS es el software estadístico más caro del mercado.
  • SPPS cuesta U$S 1599 (SPPS Inc. 2007), un valor promedio a levemente alto entre los programas estadísticos de similar categoría, y corresponde a una licencia perpetua
  • A pesar de que el sistema operativo (S.O.) Microsoft Windows® está ampliamente difundido, existe una gran cantidad de usuarios que usan otros sistemas operativos. Los tres programas analizados están implementados para Windows®. Si bien tanto SPSS como SAS pueden funcionar en el S.O. Linux, su configuración es compleja. SPPS también puede ejecutarse en Macintosh®. R es el único que funciona de manera estable e íntegra en los tres sistemas operativos de mayor uso. La versatilidad de plataformas donde R puede ser instalado ofrece una ventaja para los diferentes usuarios en distintas disciplinas.
  • Una ventaja de SPSS y de SAS es el soporte (e.g., servicio al cliente), a través del cual es posible indicar problemas de ejecución en ciertos procedimientos y, por lo tanto, obtener el respaldo técnico de las respectivas empresas.
  • para R no existe un respaldo formal de una empresa con respecto a todos sus paquetes, rutinas y funcionamiento general. Es decir, R no tiene ninguna garantía legal y el usuario asume cualquier potencial problema causado por su uso
  • SPPS ofrece un amplio rango de procedimientos estadísticos, que probablemente cubren gran parte de los que se utilizan en ecología e ingeniería. Sin embargo, cuando se requiere de mayores especificaciones en los procedimientos (e.g., el ajuste de un modelo no lineal no converge y es necesario definir el rango posible de valores para los parámetros del modelo), SPPS no ofrece mucha versatilidad.
  • SAS es un software de sólido desarrollo y en donde la empresa invierte cerca del 20% de sus utilidades en investigación (SAS 2007). Por lo tanto, la variedad de procedimientos implementados es bastante amplia.
  • R ha sido desarrollado por estadísticos que trabajan en diferentes instituciones a nivel mundial y, por lo tanto, implementa algoritmos modernos y robustos. Además, un número importante de paquetes están continuamente siendo desarrollados y puestos a disposición en Internet para su instalación.
  • nueva alternativa, el programa R
  • Existen varios programas estadísticos genéricos.
  • uso de los botones de la interfaz gráfica
  • SPSS (SPSS Inc. 2007) es un software lanzado al mercado en 1968.
  • programa estadístico y un lenguaje de programación de uso libre, de distribución gratuita y de código abierto
  • ciencias sociales
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
  • uso sencillo de las opciones, acceso rápido a datos y procedimientos, generación de salidas y gráficos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • requiere el ingreso de comandos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • necesita del conocimiento de la sintaxis antes de su uso
  • R (Ihaka & Gentleman 1996; R Development Core Team 2007)
  • programa estándar empleado en ensayos clínicos y por la industria farmacéutica en los Estados Unidos.
  • basado sobre comandos, en el que se puede acceder a todos los procedimientos y opciones a través de sintaxis computacional.
  • similar al programa estadístico S-plus
  • derivados de un lenguaje estadístico llamado S y
  • orientación y administración diferentes a las de R, y además se enfocan en aquellos mercados y usuarios que les proporcionan los mayores beneficios.
  • SPSS como SAS son programas comerciales
    • Joan Bono
       
      Aunque visualmente, no tan avanzado o bonito como puede ser SPSS o SAS, en relación calidad precio, muchísimo mejor (no olvidemos que es de licencia gratuita), y nada tiene que envidiar a los otros dos programas conocidos en cuanto a funcionalidad, que al fin y al cabo, es lo que cuenta. Algo que destacar de R es que para el poco tiempo de "vida" que tiene, cuenta ya con gran cantidad de librerias y algoritmos robustos que son implementados por científicos de todo el mundo.
  • se comparan con el software estadístico R. Sobre la base de este análisis, se propone el uso de R en ciencias ecológicas e ingeniería en Latinoamérica y en países del tercer mundo en general, porque ofrece el uso gratuito de un software de primer nivel, así como también un mayor control de los análisis conducidos, extensa documentación, y un ambiente de programación desarrollado para aplicaciones estadísticas y con capacidad para ser empleado en otras áreas cuantitativas de diversas disciplinas.
  • ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R?
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana. Debido a que tanto SAS como R emplean sintaxis y procedimientos que afectan a los datos en una memoria virtual, cualquier modificación en los datos (e.g., crear una variable que no existe en el archivo) no es guardada físicamente en el archivo (a menos que se requiera al finalizar una sesión). Es decir, uno puede incorporar transformaciones a un archivo de datos, dejando intacto el archivo original. Esta es una gran ventaja ya que por muchos análisis que se realicen, siempre es posible partir de un único archivo de datos, evitando la duplicación de versiones.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet, al igual que cada versión nueva. No es necesario pagar ni por obtener el software ni por actualizarlo. La instalación típica de R consiste de una serie de paquetes, y cada paquete nuevo que ha sido desarrollado es publicado en Internet, desde donde se puede obtener y agregar a R. A diferencia de SPSS y de SAS, la distribución de R es actualizable, pudiéndosele agregar paquetes adicionales por separado.
  • La renovación e implementación de nuevos procedimientos en R es relativamente rápida. Frecuentemente aparecen nuevos procedimientos y/o paquetes en desarrollo y en revisión, los cuales después pueden ser obtenidos a través de Internet e instalados directamente.
  • la capacidad de producir gráficos de calidad y la amplia documentación gratuita, entre otros aspectos, hacen de R un excelente programa estadístico para ser usado en docencia e investigación. La gratuidad de R además, permite no solo trasmitir el uso de un software legal, sino también acceder libremente a un programa de alta calidad. Por otra parte, la transparencia en la construcción de R permite un mayor control del proceso de generación de conocimiento por parte de los usuarios.
    • diigo lemon
       
      En este artículo se dan a conocer las diversas herramientas de análisis estadístico que están en el mercado y hace una comparación entre ellas. Centrándonos en R, podemos destacar: su poca amabilidad con el usuario, ya que se trata de un lenguaje difícil; su buena disposición al manejo de datos; su sencillez y gran calidad en el diseño de gráficos; su flexibilidad en el control de procesos, gracias a ser de código abierto; su disposición gratis a través de internet ya que se trata de software libre de código abierto; su gran variedad de análisis estadísticos ya que al ser de código abierto, acepta contribuciones de todos los usuarios; su gran cantidad de documentación y el buen soporte de ayuda al que contribuye toda la comunidad de usuarios realizando manuales gratuitos; su versatilidad al poder usarse perfectamente en Windows, Macintosh y Linux. El artículo finaliza con las conclusiones, las cuales se basan principalmente en que es un software libre de código abierto que ofrece una gran variedad de análisis estadísticos, la alta calidad de sus gráficos y la amplia documentación gratuita.
Foe Solitario

Manual para el tratamiento de datos de calidad del aire - 0 views

  •  
    Describe un modelo de optimización en relación al tratamiento de datos sobre la calidad del aire. Requiere del paquete openair.
  •  
    Increíblemente útil!
Alexis Agustín

Actuarial Analytics in R - 0 views

    • Alexis Agustín
       
      En este artículo se expone la increible versatilidad del lenguaje R con un monton de ejemplos en los que se ha usado (Analisis de estadisticas en Baseball, juzgar la calidad de un vino, analisis de datos de un scanner de supermercado) y luego introduce una presentacion donde se analizan 4 casos entre los que se encuentra uno interesante sobre el tiempo ademas de otro donde se valora los datos de un grupo de trabajadores
  • With data analysis showing up in domains as varied as baseball, evidence-based medicine, predicting recidivism and child support lapses, judging wine quality, credit scoring, supermarket scanner data analysis, and “genius” recommendation engines, “business analytics” is part of the zeitgeist. This is a good moment for actuaries to remember that their discipline is arguably the first – and a quarter of a millennium old – example of business analytics at work.
  • This session will include an overview of the R statistical computing environment as well as a sequence of brief case studies of actuarial analyses in R. Case studies will include examples from loss distribution analysis, ratemaking, loss reserving, and predictive modeling.
    • Alexis Agustín
       
      En este artículo se expone la increible versatilidad del lenguaje R con un monton de ejemplos en los que se ha usado (Analisis de estadisticas en Baseball, juzgar la calidad de un vino, analisis de datos de un scanner de supermercado) y luego introduce una presentacion donde se analizan 4 casos entre los que se encuentra uno interesante sobre el tiempo ademas de otro donde se valora los datos de un grupo de trabajadores
David Moya

What is R? | inside-R | A Community Site for R - 1 views

    • Carlos Espinosa
       
      R desallorador de análisis estadístico siendo sus principales funciones la manipulación de datos,modelo estadístico y un abanico de funciones del análisis de datos que necesites.R es una comunidad on-line abierta en crecimiento.
    • David Moya
       
      R es usado sobretodo para crear programas que realicen estadisticas, ya que fue creado para ello principalmente. Con el se pueden hacer análisis estadísticos, predicciónes, modelos... Tiene herramientas que permiten usar poco código para programar estas estadisticas y modelos. Además es un proyecto libre por lo que puedes tener acceso al código fuente y mejorarlo. Gracias a esto y a la gran comunidad que tiene, actualmente es de una gran calidad y tiene disponibles varios "add-on packages".
  • Complete data analyses can often be represented in just a few lines of code.
  • ...7 more annotations...
  • R is a programming language: you do data analysis in R by writing scripts and functions in the R programming language. R is a complete, interactive, object-oriented language: designed by statisticians, for statisticians.
  • R is data analysis software: data scientists, statisticians, analysts, quants, and others who need to make sense of data use R for statistical analysis, data visualization, and predictive modeling.
  • R has benefited for over 15 years from the "many-eyes" approach to code improvement, and as a result has an extremely high standard of quality and numerical accuracy.
  • R is an open-source software project
  • you can download and use R for free, but the source code is also open for inspection and modification to anyone who wants to see how the methods and algorithms work under the covers.
  • R is an environment for statistical analysis: Available in the R language are functions for virtually every data manipulation, statistical model, or chart that the data analyst could ever need. Not only are all the "standard" methods available, but because most cutting-edge research in statistics and predictive modeling is done in R, the latest techniques are usually available first in the R system.
  • R was first created by Ross Ihaka and Robert Gentleman at the University of Auckland in 1993, and since then the project leadership has grown to include more than 20 leading statisticians and computer scientists from around the world. In addition, thousands of others have contributed additional functionality to the R language by creating add-on "packages" for use by the 2 million users of R worldwide.
Rafa Vaño

Lenguajes de Programación y Laboratorio.: LENGUAJE R (EXTRA)- LENGUAJES DE PR... - 1 views

    • Rafa Vaño
       
      En esta página web se describen las múltiples ventajas de R al ser un lenguaje de programación. R es fácilmente personalizable y se pueden desarrollar bibliotecas en otros lenguajes de programación más comunes como C++. También destaca la alta capacidad gráfica y eficacia en el cálculo numerico.
  • Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C.
  • R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.
  • ...9 more annotations...
  • R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas
  • y gráficas
  • se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones
  • LENGUAJE R (EXTRA)- LENGUAJES DE PROGRAMACION
  • posible desarrollar bibliotecas en C, C++ o Fortran
  • R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados
  • permite generar gráficos con alta calidad
  • su capacidad gráfica
  • R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico
Joca Vijo

Conclusiones respecto a 'R' y 'Diigo' - 2 views

started by Joca Vijo on 22 Apr 13 no follow-up yet
Alexis Agustín

R, análisis de datos profesional y abierto | Thp - 0 views

  • Es el nombre de un proyecto de código abierto consistente en un lenguaje de programación y un software de código abierto. Este software nos permite poder analizar datos de múltiples formas.
  • Es un software de uso común en departamentos de business intelligence dentro de las empresas, pero también es utilizado en investigación. 
  • Al tratarse de un software de código abierto, podemos decir que está vivo. La comunidad de R trabaja constantemente en desarrollar nuevas versiones mejoradas y en elaborar paquetes específicos para diferentes tipos de análisis. Así podemos encontrar paquetes de todo tipo (4293 a fecha de hoy), desde específicos para biólogos o genetistas, hasta modelos de hábitos de compra para marketing, pasando evidentemente por paquetes estadísticos de todo tipo y calidad.
  • ...3 more annotations...
  • Esta pensado para poder trabajar con muchos datos, es ideal para el trabajo en bigdata. Asimismo, no solo es capaz de tratar los datos sino que también es capaz de tomar esos datos, de tal forma que podemos automatizar el proceso de toma de datos (útil si esos datos se encuentran en internet y son elaborados por terceros).
  • Al tratarse de un software pensado en clave estadística, dispone de una mayor varidedad de gráficos
  • Hemos dicho que una de las peculiaridades de este software es que no dispone de una interfaz visual, que se utilizar a través de un lenguage de programación propio. Esta misma desventaja es en realidad una ventaja, ya que ese mismo hecho hace que tengamos más libertad para hacer lo que queramos
pajoje lololo

How R Can Help Your Business - ReadWrite - 0 views

    • pajoje lololo
       
      En este curioso artículo se habla de una especie de competición de programación en R, en el cual se exponen algunos ejemplos en los que este lenguaje puede serle útil a la industria. Concretamente se habla del ejercicio ganador, que consistió en un algoritmo capaz de evaluar los Tweets para estimar la satisfacción de los clientes y extraer conclusión sobre la calidad del servicio que ofrece la empresa, en este caso, la industria de las aerolineas.
Carlos Espinosa

Lenguaje R: ¿ - 1 views

  El Lenguaje R:   ¿Qué es R? R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software...

started by Carlos Espinosa on 30 Apr 13 no follow-up yet
Alpha Teleco

R - 2 views

De los documentos que hemos podido leer, podemos concluir que R, es un lenguaje de programación que es muy útil dentro del ámbito de la empresa, ya que se puede utilizar en diferentes áreas dentro ...

R empresa estadistica algoritmo software libre lenguaje programacion

started by Alpha Teleco on 01 May 13 no follow-up yet
juan trinidad jimenez armesto

Conclusiones lenguaje R - 0 views

'R' es un proyecto de software libre (gratuito), resultado de la implementación GNU del lenguaje S, cuyas ventajas principales son la calidad y cantidad de opciones gráficas y estadísticas que prop...

started by juan trinidad jimenez armesto on 08 May 13 no follow-up yet
Alejandro Vecina

Sintetia » 8 grandes motivos para comenzar a utilizar R - 0 views

  • está llamado a revolucionar el mundo del análisis estadístico, de la analítica empresarial y a liderar el cambio hacia los modelos de decisiones basados en datos.
  • numerosas empresas (entre ellas, IBM, Google o Facebook) lo han incorporado ya a sus procesos.
Foe Solitario

Conclusiones - 0 views

      Los 5 documentos aportados alrededor del leguaje de programación estadístico R ha sido elegidos en la proporción de       2 documentos par...

Conclusiones R

started by Foe Solitario on 04 May 13 no follow-up yet
Enrique Diaz Romero

A quick introduction to R - 0 views

  • 'R' is a programming language for data analysis and statistics. It is free, and very widely used by professional statisticians
  • . It has many built-in functions and libraries, and is extensible, allowing users to define their own functions and procedures using R, C or Fortran
    • Enrique Diaz Romero
       
      Nos muestras, a R como un lenguaje de análisis y estadística usado por la comunidad profesional y que esta construido mediante funciones y librerías extensibles que pueden estar definidas mediante R, C o Fortran.
  • ...4 more annotations...
  • Vectors are a fundamental concept in R, as many functions operate on and return vectors,
    • Enrique Diaz Romero
       
      Considera los vectores como la forma fundamental de trabajo de R ya que estos representan un array de información y datos.
  • R has lots of great functions for producing publication quality plots
    • Enrique Diaz Romero
       
      R nos permite un gran numero de Gráficas de alta calidad con las que mostrar los datos adquiridos
  • R is a full programming language, and before long, you are likely to want to add your own functions
    • Enrique Diaz Romero
       
      Aunque R esta totalmente programado, siempre puedes añadir e utilizar funciones propias. Sin necesidad de crear una librería completa.
  • It is often also desirable to be able to output data from R in a format that can be read by other applications
    • Enrique Diaz Romero
       
      R nos ofrece un gran numero de funciones con las que exportar e importar datos desde otras aplicaciones.
  •  
    Una rápida introducción a R, y al uso de numerosas funciones de este.
juan trinidad jimenez armesto

Conclusiones lenguaje R - 1 views

'R' es un proyecto de software libre (gratuito), resultado de la implementación GNU del lenguaje S, cuyas ventajas principales son la calidad y cantidad de opciones gráficas y estadísticas que prop...

started by juan trinidad jimenez armesto on 08 May 13 no follow-up yet
Foe Solitario

Conclusiones - 1 views

      Los 5 documentos aportados alrededor del leguaje de programación estadístico R ha sido elegidos en la proporción de       2 documentos par...

Conclusiones R

started by Foe Solitario on 02 May 13 no follow-up yet
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