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Análisis estadístico 
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author: Dr. Marco Aurelio González Tagle
date: Agosto 2014
transition: linear
## MCF 202 Aplicaciones y Conceptos
### Replicabilidad de análisis
https://rpubs.com/mgtagle-73/Introduccion_202
https://github.com/mgtagle/MCF202


Objetivos del curso
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* Desarrollar en los estudiantes la habilidad para el análisis estadístico y principios de diseño para la fundamentación de la investigación científica en el manejo de los recursos forestales.

* Replicabilidad de los análisis mediante el uso de **R** y **Rstudio**

Desarrollo del curso
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El curso consta de 20 horas presenciales y  __x horas autoestudio__ (desarollar por el participante) generalmente para resolver los ejercicios encargados en la clase.


Contenido del curso
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1.  Introducción al lenguaje R
2.  Estadísticas descriptivas de datos provenientes de inventarios
    forestales
3.  Contraste de hipótesis
4.  Correlación y regresión lineal
5.  Análisis de varianza

Entrega de asignasiones en el curso
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Las tareas resueltas son enviadas por email a una base de datos en __Evernote__.

* Pasos a seguir para registrar exitosamente sus tareas en evernote:
  - Email: mgtagle01.5730fe4@m.evernote.com
  - En el Asunto del email se debe incluir: su nombre, número de matrícula y la siguiente indicacion (sin espacio): @Ejercicio1.
  - Ejemplo: __Marco A. González Tagle Matrícula 1213458 @Ejercicio1__



Objetivo principal del curso
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**Replicabilidad de los análisis y generación de reportes dinámicos**

![R](http://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2014/06/RStudio-Ball.png)

Problemática en las investigaciones
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El proceso estadístico (códigos o procesos) no esta implicito en un documento (tesis, reporte, artículo) que describe los resultados es decir, generalmente se realizan el siguiente proceso
* Generar una base de datos
* Procesa en excel, SPSS, Statistica, u otro software estadístico
* Los resultados obtendidos son exportados a Word, mediante __copy and paste__



¿Posible solución?
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### Cuando se escribe un artículo, reporte o informe, es deseable que esten en un solo documento


**Replicabilidad de los análisis y generación de reportes dinámicos**

* Los análisis que se aplican en la investigación (proceso estadístico) y
* Las descripción de los análisis y resultados (descripción de los resultados) se encuentren en un solo documento
* Mediante un click este generado o actualizado nuestro documento.



¿Que es Replicabilidad de análisis?
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1. La replicabilidad tiene que ver con la  posibilidad de reproducir los resultados de un experimento o investigación.
2. Cuando un experimento produce resultados raros o irreproducibles tienen poco o nulo valor científico.
3. Generar reportes para la tesis, generar los ejercicios de este curso
4. Con la facilidad de un solo click 


Literate statistical programming
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incremental: true

**Leer y escribir programación estadística**

* Un artículo esta compuesto de texto y códigos
* Códigos para un análisis estan divididos en _chunks_
* La presentación final de un código puede ser en cuadros, figuras, etc.
* El texto del artículo explica que esta pasando con los análisis
* El texto y código son compildados para tener un documento que puede ser leido por humanos


Leer y escribir programación estadística
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Para aplicar el concepto de *leer y escribir programación estadística*, se necesita:
* Un lenguaje para la documentación
* un lenguaje para programar

*knitr* es la libreria de *R* que poporciona un lenguaje de documentación

¿Como puedo hacer mi trabajo replicable?
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incremental: true

Para poder obtener un trabajo, análisis, reporte de manera dinámica y replicable debemos de tomar en cuanta:

1. Estar decidido a realizarlo (desde el inicio)
2. Tener un registro de los cambios que se realiza, utilizando **versiones control**
3. Usar u software que su operación nos permita utilizar códigos **Escribir las operaciones**
4. Preprocesamiento de la base de datos **datos limpios**


Ventajas de leer y escribir programación estadística
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* Texto y códigos para realizar un análisis estan en un solo documento y ordenados lógicamente
* Si los datos son mejorados, el documento final es actualizado automáticamente
* Código utilizado se dice que esta _vivo_ al actualizar los resultados automáticamente


Desventajas de leer y escribir programación estadística
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* Documentos con una gran cantidad de códigos
* Disminuir la velocidad de procesamiento


Ejemplo de replicabilidad:
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Los datos del inventario realizado en la parcela 1 del experimento __Aclareos__ se presentan en el siguiente cuadro:
```{r directorio, results='asis', echo=FALSE}
setwd("/Volumes/TOSHIBA/Rstudio/MCF202/data/")
inventario <- read.csv("inventario.csv")
kable(head(inventario))
```

La media de la variable díametro es `r mean(inventario$Diametro)` y su desvación estándar es de `r sd(inventario$Diametro)`.


Ejemplo de replicabilidad:
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Se examino la relación entre las variables diámetro y altura usando un siguiente modelo el regresión lineal:
$Y= \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon$.

```{r modelo, fig.width=3.5, fig.height=3, fig.align='center', echo=FALSE}
plot(inventario$Diametro, inventario$Volumen, pch=20, col='darkgray')
fit <-lm(inventario$Volumen~ inventario$Diametro)
abline(fit, lwd=2)
```

La pendiente de la regresión lineal es la siguiente: `r coef(fit)[2]`
Los pirmeros seis valores que toma la y prima son: `r head(fitted(fit))`

Documento dinámico
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left:80%
![codigo + texto](https://raw.githubusercontent.com/mgtagle/MCF202/master/figuras/rstudio.png)
***
Estas líneas contienen:
* Lenguaje de documentación (**Markdown**)
* Lenguaje de programación (**Chunks**)

¿Que es knitr?
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![logo kitr](http://yihui.name/knitr/images/knit-logo.png)
* Es una librería escrita por Yohui Xie (durante su estancia en posgrado en la Universidad de Iowa).
* Lenguaje de documentación: Puede escribir lenguaje RMarkdown, Latex y html.
* Puede exportar a ducomentos, pdf, html y word
* Incorporado al software Rstudio

Requerimientos
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* Versión reciente de __R__
* Editor de textos: **Rstudio**, **Tinn-R**
* Paqueterías del CRAN (repositorio de R)
* Conocimientos básicos de Markdown (aplicable en nuestro curso).


¿Markdown?
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* Lenguaje simple denominado __markup__
* No se require un editor en especial
* Simple, intuitivo en el formato de un documento
* Información complementaria se encuentra
* tutorial: <http://joedicastro.com/pages/markdown.html>

Ventajas de Markdown
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* Crear manuales
* Generar reportes periódicos
* Tutoriales
* Alimentador de blogs
* Procesar datos y alimentar un documento dinámico