Curso Software R

Curso de actualización
Técnicas de análisis de datos espaciales con software libre R

Sesión 1

Objetivos

1. Que el asistente comprenda que las ciencias regionales son un campo de confluencia de múltiples disciplinas que comparten un interés común: el estudio de la compleja relación entre los entornos (el espacio) y los fenómenos sociales.

2. Que el asistente identifique las fuentes de información oficial para el análisis espacial divididas, principalmente, en:

  • Estadísticas: demográficas (Censos y conteos de población y vivienda, Encuesta intercensal, Inventario Nacional de vivienda); económicas (Censos Económicos, DENUE, encuestas económicas: ENIGH, ENOE con representatividad para algunas ciudades)
  • Geográficas: Marco geoestadístico nacional (descarga de la versión  septiembre 2019) y el proyecto básico de información 2017 del mapa digital. 

3. Que el asistente sea capaz de depurar la información descargada para que sea susceptible de utilizarse en un SIG.

4. Que el asistente conozca y utilice el procedimiento “Unión” en QGIS con base en el cual puede armar sus propias capas de información.

Bases de datos utilizadas

Grabación de las sesión

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Sesión 2

Objetivos

1. Que los asistentes comprendan y repliquen el proceso de instalación de R y R Studio
2. Que los asistentes identifiquen cada una de las partes y funciones que integran la interfaz de R Studio y sean capaces de interactuar con ellas.
3. Que los asistentes comiencen a escribir líneas de código para crear objetos e interactuar con ellos. Que los asistentes comprendan qué son los “paquetes de R” y cómo instalarlos y llamarlos a la sesión de R.
4. Que los asistentes conozcan y utilicen los comandos para cargar y guardar bases de datos en la sesión de R y comiencen a interactuar con la base de datos cargada a través de comandos diversos.

Bases de datos utilizadas

Las bases de datos utilizadas corresponden a la información económica de los 417 municipios metropolitanos del país, según la delimitación de CONAPO (2018).

Grabación de las sesión

Sesión 3

Objetivos

Que el asistente:

1. Comprenda el enfoque de análisis exploratorio de datos como una herramienta para familiarizarse con la base de datos utilizada, describir y analizar la distribución de las variables en juego y encontrar asociaciones entre ellas.

2. Conozca y utilice en R estadísticos de resumen e instrumentos gráficos que describan y sinteticen el comportamiento de las variables en juego

Base de datos utilizada

Grabación de la sesión

Sesión 4

Objetivos

Que el asistente:

1. Recuerde las características y supuestos del modelo de regresión lineal, así como su utilidad e interpretación de sus resultados.

2. Conozca los comandos y secuencia para el cálculo de modelos lineales en R, así como del diagnóstico de regresión.

Base de datos utilizada

Grabación de la sesión

Sesión 5

Objetivos

Que el asistente:

1. Ubique las principales medidas usadas en economía urbana y regional para el cálculo de
  • Desigualdad regional
2. Sea capaz de aplicar estas medidas en R a través del paquete REAT

Instrucciones
Grabación de la sesión

Sesión 6

Objetivos

Que el asistente:

1. Ubique las principales medidas usadas en economía urbana y regional para el cálculo de
  • Convergencia regional
  • Medidas de aglomeración
  • Crecimiento regional y análisis shift-share
2. Sea capaz de aplicar estas medidas en R a través del paquete REAT


Instrucciones

Grabación de la sesión

Sesión 7

Objetivos

Que el asistente:

1. Conozca algunos de los tipos de mapas coropléticos más comunes usados para la representación de información espacialmente referenciada.

2. Aprenda cómo construir dichos mapas en R a través de los paquetes sf, tmap, RColorBrewer y cartogram.

Base de datos utilizada

Grabación de la sesión



Sesión 8

Objetivos

Que el asistente:

1. Se familiarice con la estructura de una función en R.

2. Aplique una función para la construcción de un mapa personalizado.

Base de datos utilizada

Grabación de la sesión


Sesión 9

Objetivos

Que el asistente:

1. Conozca el concepto de autocorrelación espacial y sus implicaciones en el análisis de datos

2. Comprenda la manera en que la estructura espacial es captada mediante la matriz de pesos espaciales y sus diferentes tipos.

3. Aprenda a construir matrices de pesos espaciales en R

Base de datos utilizada
Grabación de la sesión


Sesión 10

Objetivos

Que el asistente:

1. Recuerde algunas de las funciones revisadas durante el curso en un ejercicio recopilatorio.

2. Identifique la secuencia para análisis el análisis de información espacialmente referenciada y sea capaz de elegir entre un modelo de error espacial o de rezago espacial a partir de las pruebas de diagnóstico.

3. A partir de un modelo lineal con MCO, estime en R las pruebas de diagnóstico entre dos modelos alternativos para el tratamiento de correlación espacial.

Base de datos utilizada
Grabación de la sesión



Recuerde que, para obtener su constancia, debe:

1. Realizar una reflexión sobre la utilidad de las herramientas aprendidas y redactarlo en este formato y enviarlo al correo: japv@azc.uam.mx. 
2. Responder este formulario sobre su apreciación del curso.




















10 comentarios:

  1. Disculpa, Jaime. ¿Podrías poner las grabaciones de las sesiones con la opción de descarga? Lo que pasa que no se pueden reproducir desde Drive porque son archivos muy pesados.

    Te agradezco y saludos.

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  2. Qué tal, Franco. Hemos cambiado los permisos de los enlaces para que puedan descargarlos. Gracias por la observación.

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  3. Hola buenas tardes, una duda, la primera parte y segunda parte de la sesión 4 no es la misma?

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    1. No una disculpa, yo estaba descargando mal, saludos.

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    2. Al parecer, sí teníamos un error. Ya lo hemos corregido. Gracias por la observación.

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  4. Buenas tardes, la segunda parte de la sesión 5 no se puede descargar. No se si alguien tiene el mismo problema. Gracias.

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    1. ¡Hola! No había visto el comentario. Parece que ya está funcionando el enlace, ¿sigues teniendo problemas? Saludos.

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  5. Buenas noches intento enviar mi archivo de propuesta critica pero me rebota por el email, me lo pueden volver a facilitar. gracias!

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  6. El paquete RATE de la sesión 5 fue eliminado de R en las versiones actuales, pero lo logre instalar de la siguiente forma:
    url <- "https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/REAT/REAT_3.0.2.tar.gz"

    install.packages(url, repos=NULL, type="source")

    library(REAT).

    Puede llegar a tener errores aunque no me ha pasado. No se si exista un remplazo para este paquete.

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