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Alpha Teleco

R Tutorial Series: Basic Polynomial Regression | (R news & tutorials) - 0 views

www.r-bloggers.com/es-basic-polynomial-regression

tutorial series basic basico regression regresion news tutorials polynomial no lineal

shared by Alpha Teleco on 29 Apr 13 - No Cached
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Tutorial regresión no lineal basica en R.
  • Polynomial regression can be used to explore a predictor at different levels of curvilinearity.
  • This tutorial will demonstrate how polynomial regression can be used in a hierarchical fashion to best represent a dataset in R.
  • ...24 more annotations...
  • Scatterplot
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      El grafico de dispersion demuestra que estos datos pueden no ser lineales.
  • The preceding scatterplot demonstrates that these data may not be linear.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Como crear variables de orden lineal, cuadratico y cubico.
  • Creating The Higher Order Variables
  • In this tutorial, we will explore the a linear, quadratic, and cubic model.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Paso 1: centrar la variable, restando la media de cada punto y guardando el resultado en una nueva variable de R.
  • Step 1: Centering
  • To center a variable, simply subtract its mean from each data point and save the result into a new R variable, as demonstrated below.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Paso 2: Crear los terminos de orden superior multiplicando la variable creada por si misma y guardando el resultado en una nueva variable.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Crear los modelos lineales y no lineales.
  • Once the input variable has been centered, the higher order terms can be created.
  • we can simply multiply our centered term from step one and save the result into a new R variable, as demonstrated below.
  • Step 2: Multiplication
  • Creating The Models
  • Now we have all of the pieces necessary to assemble our linear and curvilinear models.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Evaluar los modelos y compararlos, en el ejemplo se observa que no ha una diferencia significativa entre los tres modelos.
  • Evaluating The Models
  • In this case, the quadratic and cubic terms are not statistically significant themselves nor are their models statistically significant beyond the linear model.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      A traves de los modelos que hay en este tutorial se pueden crear modelos muy complejos, utilizando las mismas sencillas tecnicas de este tutorial.
  • it can be helpful to summarize and compare our potential models using the summary(MODEL) and anova(MODEL1, MODEL2,… MODELi) functions.
  • More On Interactions, Polynomials, and HLR
  • The regression topics covered in these tutorials can be mixed and matched to create exceedingly complex models.
  • The good news is that more complex models can be created using the same techniques covered here. The basic principles remain the same.
  • Alpha Teleco on 29 Apr 13
     
    Tutorial
Alejandro Vecina

R, un lenguaje de programación que seduce - 2 views

www.mastermagazine.info/...13495.php

R empresa

shared by Alejandro Vecina on 17 Apr 13 - No Cached
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      Esta pagina, resume un articulo publicado en el New York Times, que analiza el lenguaje de programacion R, su evolucion y su expansion en diversos sectores de la empresa.
    • Rafa Vaño
      Rafa Vaño on 22 Apr 13
       
      En esta página se resume un artículo del New York Times en el que se explica el porqué del éxito del lenguaje de programación R, además del creciente éxito de los softwares libres. También se describe su utilidad y el perfil de los usuarios de R.
  • el procesamiento de datos se encuentra en la edad de oro
  • ...12 more annotations...
  • se trata de software libre
  • Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente
  • R se utiliza en
  • empresas muy diversas.
  • el lenguaje de programación R
  • R es tan utilizado
  • permite hacer análisis muy complejos a los estadísticos sin que conozcan en profundidad los sistemas de computación.
  • la mayoría de los sitios Web se basan en el software libre Apache y cada vez hay más confianza en MySQL, la base de dados libre.
    • juan carlos carlos
      juan carlos carlos on 23 Apr 13
       
      Lo más destacable de dicho artículo es que el lenguaje R no pasa desapercibido, debido a que periódicos como el New York Times escribe artículos sobre el. Se destaca la comodidad de que sea un software libre y sus aplicaciones en empresas como Dell y su abanico de posibilidades en la medicina o el perfeccionamiento de modelos financieros.
  • El New York Times publicó una nota recientemente sobre sobre el lenguaje de programación R, destacando el hecho de que se trata de software libre, siendo los analistas de datos los más cautivados
  • La operación de procesar datos es utilizada tanto para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o encontrar nuevas medicinas, es así que R se utiliza en Pfizer, Merck, Google, el InterContinental Hotels Group, Bank of America o Shell, empresas muy diversas.
  • ¿Y por qué R es tan utilizado? Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente.
    • Alexis Agustín
      Alexis Agustín on 25 Apr 13
       
      Ademas al ser software libre, se reducen costes de licencias en las empresas y en uso propio.
  • Alejandro Vecina on 01 May 13
     
    Artículo sobre una nota publicada por el NY Times sobre el lenguaje de programación R, un software libre muy utilizado en empresas como Pfizer, Merck, Shell o Google para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o hacer análisis muy complejos sobre estadística. Además no es un lenjuage complejo, ya que ingenieros, científicos o estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente. 
David Moya

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

www.inside-r.org/what-is-r

shared by David Moya on 17 Apr 13 - No Cached
    • Carlos Espinosa
      Carlos Espinosa on 17 Apr 13
       
      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
      David Moya on 24 Apr 13
       
      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.
diigo lemon

Cómo solucionar los retos del Big Data | InformationWeek México - 0 views

www.informationweek.com.mx/...ucionar-los-retos-del-big-data

shared by diigo lemon on 16 Apr 13 - No Cached
  • Para los programadores que trabajan con Big Data, el lenguaje R tiene dos ventajas primordiales, a decir de Smith: “Está diseñado para trabajar con datos y para construir modelos con datos”. Los programadores, añadió, pueden pasar de un concepto a un modelo funcional en una fracción del tiempo que toma con sistemas heredados.
  • La segunda ventaja es el diseño de código abierto del lenguaje R. “Tiene una comunidad completa de estadísticos y científicos de datos quienes realmente extienden los límites del acceso a datos, de plataformas de datos como Hadoop, de técnicas de análisis de datos y también de la visualización de datos, que es una parte cada vez más importante de la historia
    • julianc1c
      julianc1c on 16 Apr 13
       
      Big Data también atraerá una oleada de demanda de habilidades de análisis alrededor de modelado predictivo, minería de datos, procesamiento de lenguaje natural, análisis de contenido, análisis de redes sociales y análisis de los sentimientos. Esto ya está llevando a maximizar la oferta de Big Data con "R" para el análisis avanzado de predicción y estadística".
  • ...2 more annotations...
    • juan trinidad jimenez armesto
      juan trinidad jimenez armesto on 17 Apr 13
       
      Manejando cantidades de datos tan grandes, se utiliza el lenguaje de programación R porque se ha creado para manejar datos y trabajarlos y las empresas de aprobechan de ello. El problema es que se puede llegar a manejar muchos más datos de los que piensan.
    • diigo lemon
      diigo lemon on 29 Apr 13
       
      Las aplicaciones de Big Data almacenan grandes cantidades de datos sin estructurar, y esto presenta problemas a la hora de la búsqueda y el análisis de estos. El lenguaje R permite trabajar con muchos datos, aunque estén sin estructurar, y crea modelos de predicción. Es un lenguaje diseñado por científicos y que se puede ampliar para poder ir realizando más acciones (por lo que el lenguaje crece). Este lenguaje permite extraer información útil de dentro de grandes bases de datos para su posterior análisis, para extraer resultados.
  • julianc1c on 16 Apr 13
     
    big data r
  • juan trinidad jimenez armesto on 17 Apr 13
     
    Ventajas del lenguaje R para los programadores que trabajan con big data
Pablo David

Manual de instrucciones de programación en R - 0 views

cran.r-project.org/...R-intro.html

Lenguaje R Empresa Práctica 5

shared by Pablo David on 29 Apr 13 - No Cached
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Me ha parecido muy interesante como esxplica la programación de matrices en R
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Es impactante la facilidad del lenguaje R para la programación de modelos estadísticos
  • Pablo David on 29 Apr 13
     
    En esta pagina hemos encontrado un manual bastante completo, en inglés, sobre la programación en lenguaje R. Consta de instrucciones para aprender y manejar adecuadamente las matrices, las funciones, los modelos estadísticos, etc...
Borja Herrero

11-2012 : Conozca a R. Es su mejor amigo para los Grandes datos - 1 views

h30458.www3.hp.com/...1251893.html

shared by Borja Herrero on 17 Apr 13 - No Cached
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      Este apartado es muy importante, ya que nos muestra las principales funciones que nos puede aportar el lenguaje R, en el mundo empresarial, foco principal de nuestro análisis.
  • la fortaleza de R en un contexto empresarial es su capacidad para modificarse y adaptarse a sus necesidades de modelos de datos
  • Si no puede encontrar el gráfico, modelo o manipulación que necesita en los
  • ...22 more annotations...
  • paquetes de R
  • es probable que encuentre cualquier método
  • en la comunidad de usuarios de R.
  • es fuente abierta.
  • Lo que logra con el uso de R depende completamente en sus necesidades de negocios
  • El análisis de los grandes datos en forma de datos de medios sociales es un ejemplo
  • desea comprender mejor la respuesta a una campaña de marketing analizando Twitter. Podría medir cosas como cambios en el sentimiento del consumidor hacia su marca mientras dura la campaña
  • podría predecir la efectividad de una campaña sobre la base de las primeras repuestas
  • que le da tiempo para optimizar sus métodos para lograr un máximo impacto
  • Podría incluso
  • trazar un mapa del sentimiento del consumidor con respecto al comportamiento real.
  • Si bien otro software de análisis puede realizar funciones similares, R le brinda un medio para explorar los datos de formas diferentes, rápidamente, en un entorno, luego compartirlo con otros de forma gráfica.
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      Un párrafo de espacial interés, debido a que nos muestra las principales diferencias positivas del lenguaje R respecto a otros destinados al mismo fín.
  • Ponga R a trabajar para usted
  • se está tornando más accesible para las organizaciones que no tienen un equipo de "gurús financieros" preparados
  •  los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de R
  •  los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de R
  • los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de
  • amplían sus capacidades y lo hacen más fácil de usar
  • los proveedores están comenzando a integrar R en sus propias plataformas de análisis, por ejemplo Vertica de HP.
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      Aqui encontramos un ejemplo de una empresa, HP que ha añadido este tipo de lenguaje a sus plataformas de análisis, por las ventajas que les aporta.
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      En este apartado, encontramos las funciones básicas de el lenguaje R.
diigo lemon

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

www.scielo.org.ar/scielo.php

shared by diigo lemon on 22 Apr 13 - No Cached
  • 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
      empresa 2013 on 22 Apr 13
       
      En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul
    • empresa 2013
      empresa 2013 on 22 Apr 13
       
      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
      Joan Bono on 23 Apr 13
       
      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
      diigo lemon on 29 Apr 13
       
      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.
Alpha Teleco

Time Series Analysis and Mining with R | (R news & tutorials) - 0 views

www.r-bloggers.com/ies-analysis-and-mining-with-r

shared by Alpha Teleco on 29 Apr 13 - No Cached
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Cómo clasificar y agrupar series de tiempo en R y explicación mediante una serie de ejemplos.
  • classification and clustering of time series data are not readily supported by existing R functions or packages.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Ejemplo de descomposición de una serie temporal, con el ejemplo de pasajeros de avión.
  • ...18 more annotations...
  • Time series data are widely seen in analytics. Some examples are stock indexes/prices, currency exchange rates and electrocardiogram (ECG)
  • Time Series Decomposition
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Serie de tiempo original.
  • Time series decomposition is to decompose a time series into trend, seasonal, cyclical and irregular components.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Tendencia.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Factores estacionales.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Componente aleatoria.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Previsión de hechos futuros basados en conocidos.
  • Time Series Forecasting
  • Time series forecasting is to forecast future events based on known past data.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Agrupar series temporales basandose en su similitud o distancia.
  • Time Series Clustering
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Ejemplo de agrupacion con 600 graficos, agrupados en 6 grupos. (Normales, ciclicos, tendencia alcista, tendencia bajista...)
  • Time series clustering is to partition time series data into groups based on similarity or distance, so that time series in the same cluster are similar.
    • Alpha Teleco
      Alpha Teleco on 29 Apr 13
       
      Clasificacion de series de tiempo. Construir un modelo de clasificacion basado en las series de tiempo marcadas y usando el modelo construido, predecir la continuación de la series.
  • Time series classification is t
  • o build a classification model based on labelled time series and then use the model to predict the label of unlabelled time series.
  • Time Series Classification
Alejandro Vecina

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

www.sintetia.com/vos-para-comenzar-a-utilizar-r

R tutorial

shared by Alejandro Vecina on 01 May 13 - No Cached
  • 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

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

openair-project.org/...plicado_a_calidad_del_aire.pdf

R programming language statistics aplicaciones openair calidad estudio modelo

shared by Foe Solitario on 04 May 13 - No Cached
  • Foe Solitario on 04 May 13
     
    Describe un modelo de optimización en relación al tratamiento de datos sobre la calidad del aire. Requiere del paquete openair.
  • Foe Solitario on 04 May 13
     
    Increíblemente útil!
Jorge Castro

An Introduction to R - 0 views

cran.r-project.org/...R-intro.html

shared by Jorge Castro on 22 Apr 13 - No Cached
  • 1 Introduction and preliminaries
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Introducción y explicación del lenguaje R
  • 2 Simple manipulations; numbers and vectors
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Instrucciones para la programación en R
  • 5 Arrays and matrices
  • ...9 more annotations...
  • 5 Arrays and matrices
  • 10 Writing your own functions
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Crear funciones en lenguaje R
  • 11 Statistical models in R
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Modelos estadísticos en lenguaje R,
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Utilidades del lenguaje R
  • R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display.
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Uso básico de números y vectores 
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Instrucciones para escribir tus propias funciones en R
  • empresa 2013 on 22 Apr 13
     
    Esta página es un manual de todo lo relacionado con el lenguaje de programación R, desde los comandos más básicos hasta usos más complejos como la descomposición QR entre otros.
Alexis Agustín

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

www.theproject.ws/1362

empresas bussines inteligence paquetes especificos

shared by Alexis Agustín on 25 Apr 13 - No Cached
  • 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.
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  • 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
Javier Soriano

Conclusión - 0 views

R es un tipo de lenguaje de programación el cual fue diseñádo expresamente para el análisis de datos. Gracias a R, es más facil extraer conclusiones a partir de datos multidimensionales con tablas ...

started by Javier Soriano on 27 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
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
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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