Tutorial de programación en R

Explora las distribuciones de cola pesada en las que no se aplican los métodos estadísticos tradicionales. Descubre cómo la distribución de Cauchy modela eficazmente los fenómenos en los que los sucesos extremos ocurren con más frecuencia de lo esperado.

Descubre los entresijos de la distribución binomial negativa y sus aplicaciones. Aprende a modelar eficazmente los datos de recuento. Explora ejemplos prácticos y ayudas visuales para mejorar tu comprensión.

Aprende a crear una tabla de contingencia y a realizar pruebas chi-cuadrado en R utilizando la función chisq.test(). Descubre aplicaciones prácticas e interpreta los resultados con confianza.

Descubre cómo acceder a los datos de tu marco de datos con el subconjunto. Aprende a hacer subconjuntos utilizando paréntesis o la función subconjunto() de R.

Descubre cómo los gráficos Q-Q son un método visual útil para evaluar la normalidad. Compara los datos observados con una distribución teórica como la distribución normal para resaltar las desviaciones. Aprende a diagnosticar el ajuste del modelo.

Los vectores y valores propios son esenciales para comprender las transformaciones lineales. Este artículo trata de su interpretación geométrica, cálculo matemático e importancia en el aprendizaje automático.

Aprende las mejores prácticas de codificación para mejorar tus habilidades de programación. Explora las pautas de codificación para la colaboración, la estructura del código, la eficacia y mucho más.

En este tutorial aprenderás a aprovechar al máximo las funciones de facetado de ggplots.

Este pequeño tutorial pretende introducirte en los fundamentos del aprendizaje automático en R: te mostrará cómo utilizar R para trabajar con KNN.

Conoce la descomposición QR, la técnica de factorización de matrices que descompone la matriz A en el producto de una matriz ortogonal Q y una matriz triangular superior R. Practica el proceso de Gram-Schmidt en programación R.

El error de argumento no numérico a operador binario en R ocurre cuando intentas hacer aritmética con datos no numéricos, como una cadena de caracteres o un factor.

Establecimos na.rm = TRUE en las funciones comunes de R para excluir los valores perdidos (NA). Esto nos ayuda a calcular estadísticas precisas y aumenta la fiabilidad de nuestros resultados.