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El arte en la encuadernación
No full textDía del libro : 23 de abril de 1933En port. consta el año 1933Las p. de grab. son dibujos de formas de encuadernación, et
R para aprendices SENA. Tomo II. Estadística descriptiva
No full textTomo II del libro “R para aprendices SENA” en el que se abordan herramientas y operaciones básicas brindadas por el software estadístico R, para el tratamiento de datos de utilidad en procesos de investigación, desarrollo tecnológico e innovación.Volume II of the book “R for SENA learners” in which basic tools and operations provided by the statistical software R are addressed, for the treatment of useful data in research, technological development and innovation processes.Tipos de datos y variables -- Tablas de frecuencia -- Medidas de tendencia central -- Medidas de posición -- Medidas de dispersión -- Asimetría y curtosisPrimera ediciónnaMaterial complementario disponible en: https://drive.google.com/drive/folders/1WZIcYzlHVRFuF8uUWAs6QkrxjJ0ol68 página
R para aprendices SENA. Tomo I. Entorno R, herramientas y operaciones básicas
No full textEn el libro se plasman experiencias formativas e investigativas relacionadas con el entorno R, usado en programación estadística, se expone el concepto, procedimientos, sus herramientas más utilizadas, así como aspectos generales y operaciones básicas asociadas al uso del software.The book contains formative and investigative experiences related to the R environment, used in statistical programming, the concept, procedures, its most used tools are exposed, as well as general aspects and basic operations associated with the use of the software.Entorno R -- Descarga e instalación -- Entorno de trabajo -- Herramientas básicas -- Directorio de trabajo -- Selección de directorio de trabajo -- Verificación de directorio de trabajo -- Salir de directorio de trabajo -- Herramientas útiles -- Trabajando con un script -- Importación de datos -- Guardar base de datos -- Cargue de datos preinstalados -- Edición de base de datos -- Instalación de paquete estadístico -- Cargue de un paquete estadístico -- Actualizar paquete estadístico y conocer los dataset asociados -- Actualización de paquete estadístico -- Dataset de paquetes -- Operaciones básicas -- Operadores -- Redondeo -- Funciones programadas en R -- Funciones creadas por el usuario en R -- Generación de datos -- Bucles, ciclos o loops -- Vectores -- Trabajando con vectores -- Matrices y arrays -- Trabajando con matrices y arrays -- Trabajando con un script -- Importación de datos -- Guardar base de datos -- Cargue de datos preinstalados -- Edición de base de datos -- Instalación de paquete estadístico -- Cargue de un paquete estadístico -- Actualizar paquete estadístico y conocer los dataset asociados -- Actualización de paquete estadístico -- Dataset de paquetes -- Operaciones básicas -- Operadores -- Redondeo -- Funciones programadas en R -- Funciones creadas por el usuario en R -- Generación de datos -- Bucles, ciclos o loops -- Vectores -- Trabajando con vectores -- Matrices y arrays -- Trabajando con matrices y arraysPrimera ediciónnaMaterial complementario disponible en: https://drive.google.com/drive/folders/1WZIcYzlHVRFuF8uUWAs6QkrxjJ0ol67 página
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
No full textWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Análisis estadístico de datos usando R
No full textIncluye índice de figuras y de tablasEste libro está destinado a ser una guía para el análisis estadístico de datos
a través del lenguaje de programación R para la computación estadística.
R, a su vez, es un entorno que incorpora una implementación del lenguaje
de programación S, lo que lo hace potente, flexible y con excelentes instalaciones
gráficas (R Development Core Team, 2016). El objetivo de este libro
es, pues, ofrecer descripciones relativamente breves y sencillas acerca
de cómo realizar una gran variedad de análisis estadísticos utilizando R.
Cada capítulo aborda el análisis apropiado para uno o varios conjuntos
de datos, a su vez con sus aplicaciones. En cada capítulo, por tanto, se
incluye una breve descripción de los antecedentes estadísticos relevantes,
junto con las referencias apropiadas, pero nuestro enfoque principal es
cómo usar R y cómo interpretar los resultados. Esperamos que el libro
proporcione a los estudiantes e investigadores de diferentes disciplinas de
las ciencias un medio autónomo para utilizar R y para analizar sus datos.
R es un proyecto de código libre, desarrollado por decenas de voluntarios
durante muchos años y está disponible en Internet bajo la Licencia Pública
General. Por eso mismo, R se ha convertido en el lenguaje de la informática
estadística más popular y diverso.
En algunas comunidades científicas, R ya es el principal instrumento para
análisis estadísticos de datos porque las fuentes del sistema R están abiertas
y disponibles para todas las personas; y por su poderoso lenguaje y capacidades
gráficas el R ha comenzado a convertirse en el principal motor
de investigación estadística.
Con este libro se pretende que los estudiantes e investigadores cuenten
con una herramienta sencilla para iniciarse en el uso del R y que lo usen
como instrumento fundamental en el análisis de datos. Así, el lector podrá
reproducir todos los análisis, figuras y tablas sin necesidad de volver a
escribir un código de R.
El libro inicia con un capítulo dedicado a análisis de gráficos, continúa con
distribuciones de probabilidad, sigue con un capítulo en torno al índice de
diversidad ecológica y, por último, cierra con uno que incluye una sección
de simulaciones de variables aleatorias discretas y continuasThis book is intended to be a guide to statistical data analysis through
the R programming language for statistical computing. R, in turn, is an
environment that incorporates an implementation of the S programming
language, which makes it powerful, flexible, and with excellent graphic
facilities (R Development Core Team, 2016). The goal of this book is thus
to provide relatively short and straightforward descriptions of how to
perform a wide variety of statistical analyzes using R.
Each chapter addresses the appropriate analysis for one or more data sets,
in turn with its applications. In each chapter, therefore, a brief description
of the relevant statistical background is included, along with appropriate
references, but our main focus is how to use R and how to interpret the
results. We hope that the book will provide students and researchers from
different disciplines of the sciences with a self-contained means of using R
and analyzing their data.
R is an open source project, developed by dozens of volunteers over many
years, and is available on the Internet under the General Public License.
For this reason, R has become the most popular and diverse statistical
computing language.
In some scientific communities, R is already the main instrument for statistical
data analysis because the sources of the R system are open and
available to everyone; and because of its powerful language and graphic
capabilities, R has begun to become the main statistical research engine.
This book is intended for students and researchers to have a simple tool
to start using R and to use it as a fundamental tool in data analysis. Thus,
the reader will be able to reproduce all the analyses, figures and tables
without the need to rewrite an R code.
The book begins with a chapter devoted to graph analysis, continues with
probability distributions, continues with a chapter on the ecological diversity
index, and finally closes with a chapter that includes a section on
simulations of discrete and continuous random variables.Resumen/abstract
Introducción
Introducción al lenguaje de programación R
¿Por qué usar R?.
Conceptos básicos (resumen: “summary”)
Software GeoGebra
Capítulo I
Población, muestra y variables.
Población y muestra.
Variables.
Capítulo II
Tipos de gráficos.
Componentes de los gráficos.
Tipos de gráficos
Capítulo III
Medidas de tendencia central y de variabilidad.
Medidas de tendencia central.
Medidas de variabilidad.
Capítulo IV
Índices.
Medición de indicadores.
Código en R.
Capítulo V
Probabilidad.
Conceptos básicos.
Probabilidad.
Capítulo VI
Distribuciones de probabilidad.
Distribuciones de probabilidad de variables discretas.
Distribuciones discretas de probabilidad.
Distribución de probabilidad de variables discretas.
Distribución uniforme discreta.
Distribución Bernoulli.
Distribución binomial
Distribución de Poisson.
Distribución hipergeométrica.
Distribución de probabilidad de variables continuas.
Función de distribución acumulada.
Distribución uniforme continua.
Distribución normal.
Distribución exponencial.
Distribución gamma.
Capítulo VII
Simulación.
Simulaciones con R.
Simular números aleatorios uniformes.
Simular variables aleatorias de Bernoulli.
Simular variables aleatorias binomiales.
Probabilidad acumulada
Generación de números aleatorios binomiales
Simular variables aleatorias de Poisson.
Simular números aleatorios exponenciales.
Simular variables aleatorias normales.
Conclusiones y/o recomendaciones.
Bibliografía.Incluye gráficas a color y blanco y negroPrimera edició
Presentazione del libro "La guerra capitalista. Competizione, centralizzazione, nuovo conflitto imperialista", di E. Brancaccio, R. Giammetti e S. Lucarelli, Mimesis ediz., 2022
No full textIntroduzione alla Presentazione del libro di E. Brancaccio, R. Giammetti e S. Lucarelli, “La guerra capitalista. Competizione, centralizzazione, nuovo conflitto imperialista”, Università degli Studi di Napoli Federico II, 10 gennaio 202
Commento al quarto libro delle elegie di Properzio
No full textA partire dal recente commento di Hutchinson (2006) e dalla recente edizione di Heyworth (2007) il commento al quarto libro di Properzio si propone di analizzare gli aspetti linguistici, stilistico-retorici e filologici del testo in una forma ampia e discorsiva
[Retrato de Manuel Lasala y Ximénez de Bailo] / Nessi, R. ; Lit. de Zaragozano
No full textFacsímil autógrafo Manuel LasalaEn el: Libro de la verdad. Semblanzas de los Diputados del Congreso de 185
A&A Architettura e Ambiente n. 19 (Foglio + Libro)
No full textIl Foglio raccoglie i contributi scientifici svoltisi durante l'anno del Master sia a Roma che nelle tre sedi straniere consorziate (Parigi, Amburgo, Barcellona). Il Libro contiene i quattro testi dei curatori e le sintesi delle Tesi finali degli allievi del Master sui temi del management urbano
Resampling-based approaches to assess sampling errors and estimate optimum number of samples.
No full text- …
