Análisis de Datos Experimentales Biológicos en Lenguaje R
Curso
En Bogotá
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiarlo en cómodas cuotas mensuales.
-
Politécnico Industrial Nueva Colombia
Curso Bogotá / Presencial$ 734.000 $ 1.128.000 -
Instituto Nacional de Seguros (I.N.S.)
Curso Virtual$ 471.727 -
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Curso A distancia$ 940.000 -
CVOSOFT Colombia
Curso Virtual$ 312.000 IVA inc. -
Fundación Universidad de América
Curso A distancia$ 480.000 -
Universidad Siglo XXI
Carrera universitaria A distancia$ 250.001-500.000 -
Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín - ITM
Curso Virtual$ 199.000
Descripción
-
Tipología
Curso
-
Lugar
Bogotá
-
Horas lectivas
36h
El curso tiene como propósito dar a conocer los conceptos y procedimientos necesarios para análisis de datos biológicos en el software estadístico R, desde el punto de vista de los diseños experimentales. Está dirigido a las personas que quieran realizar o estén realizando trabajos de investigación.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Proporcionar las herramientas para trabajar con el lenguaje de programación estadístico R en el ámbito del diseño experimental.
Proporcionar los elementos básicos para empezar a trabajar con el lenguaje de programación R: manejo de funciones y bases de datos.
Dar a conocer la metodología para el manejo de distintos diseños experimentales usuales en el programa R.
Estudiantes y profesionales de las ciencias agrícolas y biológicas con conocimientos mínimos de estadística y/o diseño experimental.
El centro se pondrá en contacto contigo una vez envíes tus datos a través del formulario
Opiniones
Materias
- Análisis de datos
- Lenguaje
- Case
- Sotfware
- Lectura de datos
- Creación
- Usos
- Diseño
- Bloques
- Comparación
Programa académico
• Reconocimiento del Software R y lectura de datos.
• Creación de variables en R y codificación de valores de datos. Análisis de datos mediante estadística descriptiva.
• Uso de R en el análisis experimental: ANOVA y Comparación de medias.
• Diseños Completamente al Azar y Diseño Jerárquico.
• Bloques al Azar y Cuadrado Latino.
• Experimentos factoriales y parcelas divididas.
• Análisis de regresión y de covarianza.
• Medidas repetidas.
• Diseño experimental no paramétrico.
• Introducción a modelos lineales generalizados.
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