forked from rubenfcasal/book_remuestreo
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy path21-enlaces.Rmd
195 lines (113 loc) · 7.13 KB
/
21-enlaces.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
# (APPENDIX) Apendices {-}
```{r , child = '_global_options.Rmd'}
```
# Enlaces {#links}
**Recursos para el aprendizaje de R** ( <https://rubenfcasal.github.io/post/ayuda-y-recursos-para-el-aprendizaje-de-r>
): A continuación se muestran algunos recursos que pueden ser útiles para el aprendizaje de R y la obtención de ayuda...
***Ayuda online***:
- Ayuda en línea sobre funciones o paquetes: [RDocumentation](https://www.rdocumentation.org/)
- Buscador [RSeek](http://rseek.org/)
- [StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/r)
***Cursos***:
algunos cursos gratuitos:
- [Coursera](https://www.coursera.org/):
- [Introducción a Data Science: Programación Estadística con R](https://www.coursera.org/learn/intro-data-science-programacion-estadistica-r)
- [Mastering Software Development in R](https://www.coursera.org/specializations/r)
<!-- -->
- [DataCamp](https://www.datacamp.com/courses):
- [Introducción a R](https://www.datacamp.com/courses/introduccion-a-r/)
<!-- -->
- [Stanford online](http://online.stanford.edu/courses):
- [Statistical Learning](http://online.stanford.edu/course/statistical-learning)
<!-- -->
- Curso UCA: [Introducción a R, R-commander y shiny](http://knuth.uca.es/moodle/course/view.php?id=51)
<!-- -->
- Udacity: [Data Analysis with R](https://eu.udacity.com/course/data-analysis-with-r--ud651)
<!-- -->
- [Swirl Courses](https://swirlstats.com/scn/title.html):
se pueden hacer cursos desde el propio R con el paquete
[swirl](https://swirlstats.com).
<!--
Preparar curso con el paquete swirl?
-->
Para información sobre cursos en castellano se puede recurrir a la web de [R-Hispano](http://r-es.org/) en el apartado [formación](http://r-es.org/category/formacion). Algunos de los cursos que aparecen en entradas antiguas son gratuitos.
Ver: [Cursos MOOC relacionados con R](http://r-es.org/2016/02/12/cursos-masivos-y-otra-formacion-on-line-sobre-r/).
***Libros***
* ***Iniciación***:
- 2011 - The Art of R Programming. A Tour of Statistical Software Design,
([No Starch Press](https://www.nostarch.com/artofr.htm))
- R for Data Science
([online](http://r4ds.had.co.nz/), [O'Reilly](http://shop.oreilly.com/product/0636920034407.do))
- Hands-On Programming with R: Write Your Own Functions and Simulations,
by Garrett Grolemund
([O'Reilly](http://shop.oreilly.com/product/0636920028574.do))
* ***Avanzados***:
- 2008 - Software for Data Analysis: Programming with R - Chambers
([Springer](http://www.springer.com/la/book/9780387759357))
- Advanced R by Hadley Wickham
(online: [1ª ed](http://adv-r.had.co.nz/),
[2ª ed](https://adv-r.hadley.nz/),
[Chapman & Hall](https://www.amazon.com/dp/1466586966))
- R packages by Hadley Wickham
([online](http://r-pkgs.had.co.nz/),
[O'Reilly](http://shop.oreilly.com/product/0636920034421.do))
* ***Bookdown***:
el paquete [`bookdown`](https://bookdown.org) de R permite escribir libros empleando
[R Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com) y compartirlos.
En https://bookdown.org está disponible una selección de libros escritos con este paquete
(un listado más completo está disponible [aquí](https://bookdown.org/home/archive/)).
Algunos libros en este formato en castellano son:
- [Prácticas de Simulación](https://rubenfcasal.github.io/simbook)
(disponible en el repositorio de GitHub
[rubenfcasal/simbook](https://github.com/rubenfcasal/simbook)).
- [Escritura de libros con bookdown](https://rubenfcasal.github.io/bookdown_intro/)
(disponible en el repositorio de GitHub
[rubenfcasal/bookdown_intro](https://github.com/rubenfcasal/bookdown_intro)).
- [R para profesionales de los datos: una introducción](https://www.datanalytics.com/libro_r/index.html).
- [Estadística Básica Edulcorada](https://bookdown.org/aquintela/EBE).
***Material online***:
en la web se puede encontrar mucho material adicional, por ejemplo:
- [CRAN: Other R documentation](https://www.r-project.org/other-docs.html)
- [RStudio](https://www.rstudio.com):
[Online learning](https://www.rstudio.com/online-learning),
[Webinars](https://resources.rstudio.com/webinars),
[shiny](http://shiny.rstudio.com),
[tidyverse](https://www.tidyverse.org/).
- [CheatSheets](https://resources.rstudio.com/rstudio-cheatsheets):
[RMarkdown](https://resources.rstudio.com/rstudio-cheatsheets/rmarkdown-2-0-cheat-sheet),
[Shiny](https://resources.rstudio.com/rstudio-cheatsheets/shiny-cheat-sheet),
[dplyr](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-transformation.pdf),
[tidyr](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-import.pdf),
[stringr](https://resources.rstudio.com/rstudio-cheatsheets/stringr-cheat-sheet).
- Blogs en inglés:
- https://www.r-bloggers.com/
- https://www.littlemissdata.com/blog/rstudioconf2019
- RStudio: https://blog.rstudio.com
- Microsoft Revolutions: https://blog.revolutionanalytics.com
- Blogs en castellano:
- https://www.datanalytics.com
- http://oscarperpinan.github.io/R
- http://rubenfcasal.github.io
- Listas de correo:
- Listas de distribución de r-project.org: https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo
- Búsqueda en R-help: http://r.789695.n4.nabble.com/R-help-f789696.html
- Búsqueda en R-help-es: https://r-help-es.r-project.narkive.com
https://grokbase.com/g/r/r-help-es
- Archivos de R-help-es: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es
## Forecasting: Principles and Practice {#forecast-links}
[Forecasting: Principles and Practice, 2ª ed](https://otexts.com/fpp2)
by Rob J. Hyndman and George Athanasopoulos:
* [3.1 Some simple forecasting methods](https://otexts.com/fpp2/simple-methods.html)
* [3.6 The forecast package in R](https://otexts.com/fpp2/the-forecast-package-in-r.html)
* [11.4 Bootstrapping and bagging](https://otexts.com/fpp2/bootstrap.html)
* [Appendix: For instructors](https://otexts.com/fpp2/appendix-for-instructors.html)
## Spatial data {#spatial-links}
* [Apuntes de simulación ](https://rubenfcasal.github.io/simbook):
- [9 Simulación de Distribuciones Multidimensionales ](https://rubenfcasal.github.io/simbook/simulacion-de-distribuciones-multidimensionales.html)
- [9.3 Simulación condicional e incondicional ](https://rubenfcasal.github.io/simbook/simulacion-de-distribuciones-multidimensionales.html#simulacion-condicional-e-incondicional)
* Castillo-Páez, S., Fernández-Casal, R., García-Soidán, P.
[A nonparametric bootstrap method for spatial data ](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947319300325?via%3Dihub),
Computational Statistics and Data Analysis, 137 (2019) 1-15.
* [Poster bootstrap condicional (pdf)](./Poster_METMA9_2.pdf)
* [npsp](https://rubenfcasal.github.io/npsp/index.html), [post en castellano ](https://rubenfcasal.github.io/post/geoestadistica-no-parametrica-con-el-paquete-npsp/).
* [Tesis geoestadística espacio-temporal (pdf) ](https://rubenfcasal.github.io/Geoestadistica_espacio-temporal.pdf)