Ayuda y recursos para el aprendizaje de R (actualizado)

Iniciación a la programación en R

• Matloff, N. (2011). The art of R programming: A tour of statistical software design, No Starch Press.

• 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.

Programación avanzada en R

• Chambers, J.M. (2008). Software for data analysis: programming with R, Springer.

• Wickham, H. (2019). Advanced R, 2ª edición, Chapman & Hall, 1ª edición..

• Wickham, H. (2015). R packages: organize, test, document, and share your code (actualmente 2ª edición en desarrollo con H. Bryan), O’Reilly, 1ª edición.

Bookdown

El paquete Bookdown de R permite escribir libros empleando R Markdown y compartirlos. En https://bookdown.org está disponible una selección de libros escritos con este paquete. En el listado completo se incluyen muchos más (algunos en castellano).

Además de los anteriormente citados, podríamos destacar:

• Regresión y aprendizaje estadístico:

  • Kuhn, M., y Silge, J. (2022). Tidy Modeling with R, O’Reilly.

• Datos temporales y espaciales:

  • 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. (2021). Spatial Data Science.

Entre los disponibles en castellano:

• Fernández-Casal R., Roca-Pardiñas J., Costa J., y Oviedo de la Fuente, M. (2022). Introducción al Análisis de Datos con R. github.

• Fernández-Casal R. y Cotos-Yáñez T.R. (2021). Estadística Espacial con R. github.

• 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.

• Cao R. y Fernández-Casal R. (2021). Técnicas de Remuestreo. github.

• Fernández-Casal R., Costa J. y Oviedo de la Fuente, M. (2021). Aprendizaje Estadístico. github.

• López-Taboada G. y Fernández-Casal R. (2020). Prácticas de Tecnologías de Gestión y Manipulación de Datos. github.

• Fernández-Casal R. y Cotos-Yáñez T.R. (2018). Escritura de libros con bookdown, github. Incluye un apéndice con una Introducción a RMarkdown.

• Gil Bellosta C.J. (2018). R para profesionales de los datos: una introducción.

• Quintela del Rio A. (2019). Estadística Básica Edulcorada.