Bibliografía por temas
En preparación…
A continuación se muestra una selección de libros en abierto (y algún manual) que considero que pueden resultar de utilidad. Para referencias adicionales recomiendo consultar:
- Baruffa, O. (2022). Big Book of R: Your last-ever bookmark (hopefully…).
Iniciación a la programación en R
Wickham, H., y Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, online-castellano, O’Reilly.
Grolemund, G. (2014). Hands-on programming with R: Write your own functions and simulations, O’Reilly.
Fernández-Casal, R., Roca-Pardiñas, J., Costa, J. y Oviedo de la Fuente, M. (2022). Introducción al Análisis de Datos con R. github.
Peng, R.D. (2022). R Programming for Data Science, Leanpub.
Programación avanzada en R
Wickham, H. (2019). Advanced R, 2ª edición, Chapman & Hall, 1ª edición.
Grosser, M., Bumann, H., Wickham, H. (2021). Advanced R Solutions. Chapman & Hall/CRC.
Wickham, H. (2015). R packages: organize, test, document, and share your code (actualmente 2ª edición en desarrollo con H. Bryan), O’Reilly, 1ª edición.
Gillespie, C. y Lovelace, R. (2016). Efficient R programming. O’Reilly.
Rmarkdown y Shiny
Xie, Y., Allaire, J.J. y Grolemund, G. (2022): R Markdown: The Definitive Guide. Chapman & Hall/CRC.
Xie, Y., Dervieux, C., Riederer, E. (2021). R Markdown Cookbook. Chapman & Hall/CRC.
Fernández-Casal, R. y Cotos-Yáñez, T.R. (2018). Escritura de libros con bookdown, github.
Xie, Y. (2016): Authoring Books and Technical Documents with R Markdown. Chapman & Hall/CRC.
Wickham, H. (2021). Mastering Shiny. O’Reilly.
Sievert, C. (2020). Interactive Web-based Data Visualization with R, Plotly, and Shiny. Chapman & Hall/CRC.
Granjon, D. (2022). Outstanding User Interfaces with Shiny. Chapman & Hall/CRC.
Rochette, S., Fay, C., Girard, C., Guyader, V. (2021). Engineering Production-Grade Shiny Apps. Chapman & Hall/CRC.
Gráficos
Chang, W. (2023). The R Graphics Cookbook. O’Reilly.
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for Data Analysis (3ª edición, en desarrollo junto a Navarro, D. y Pedersen, T.L.). Springer.
Wilke, C. (2019). Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures. O’Reilly.
Regresión y aprendizaje estadístico
Fernández-Casal, R., Costa, J. y Oviedo de la Fuente, M. (2021). Aprendizaje Estadístico. github.
Kuhn, M., y Silge, J. (2022). Tidy Modeling with R, O’Reilly.
Luraschi, J., Kuo, K. y Ruiz, E. (2019). Mastering Spark with R. O’Reilly.
Irizarry, R.A. (2020). Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R. Chapman & Hall/CRC.
Roback, P. y Legler, J. (2021). Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models and Multilevel Models in R. Chapman & Hall/CRC.
Greenwell, B.M. y Boehmke, B. (2019). Hands-On Machine Learning with R. Chapman & Hall/CRC.
Ismay, C. y Kim, A. Y. (2019). Statistical Inference Via Data Science: A ModernDive Into R and the Tidyverse. Chapman & Hall/CRC.
Silge, J. y Robinson, D. (2017). Text Mining with R. O’Reilly.
Voigt, S., Scheuch, C. y Weiss, P. (2023). Tidy Finance with R. Chapman & Hall/CRC.
Fernández-Casal, R., Cao, R. y Costa, J. (2023). Técnicas de Simulación y Remuestreo (github). La anterior edición (Fernández-Casal R. y Cao R., 2022, Simulación Estadística) está disponible en la rama primera_edicion.
García-Portugués, E. (2023). Notes for Predictive Modeling.
García-Portugués, E. (2023). Notes for Nonparametric Statistics.
Hanck, c., Arnold, M., Gerber, A. y Schmelzer, M. (2023). Introduction to Econometrics with R.
Fieberg, J. (2022). Statistics for Ecologists: A Frequentist and Bayesian Treatment of Modern Regression Models.
Datos temporales y espaciales
Fernández-Casal, R. y Cotos-Yáñez, T.R. (2021). Estadística Espacial con R. github.
Hyndman, R.J., y Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: principles and practice. OTexts.
Lovelace, R., Nowosad, J., y Muenchow, J. (2019). Geocomputation with R. CRC.
Moraga, P. (2019). Geospatial health data: Modeling and visualization with R-INLA and shiny, CRC.
Pebesma, E., y Bivand, R. (2023). Spatial Data Science: with applications in R. Chapman & Hall/CRC.
Wikle, C.K., Zammit-Mangion, A. y Cressie, N. (2019). Spatio-temporal Statistics with R. Chapman & Hall/CRC.
Gomez-Rubio, V. (2020). Bayesian inference with INLA. Chapman & Hall/CRC.
Haddon, M. (2020). Using R for Modelling and Quantitative Methods in Fisheries. Chapman & Hall/CRC.
J. Brus, D.J. (2023). Spatial sampling with R. Chapman & Hall/CRC.
Holmes, E.E., Scheuerell, M.D. y Ward, E.J. (2021).Applied Time Series Analysis for Fisheries and Environmental Sciences.
Datos faltantes
- Buuren, S. (2018). Flexible Imputation of Missing Data, Chapman & Hall.