R en tú smart Phone o Tablet.

R is a free statistical, graphing and data management software. Unfortunately, R is very hard to learn. To bridge the gap between authoritative (but expensive) reference textbooks and free but often technical and difficult to understand help files, I created R Instructor (more...). 

Se buscan estadísticos para entender el mundo

Si usted quiere desarrollar su habilidad para discernir lo importante de lo trivial, aprenda estadística. Más argumentos a su favor: dicen que los que se dediquen a ella tendrán la profesión más sexy del próximo decenio y que esta ciencia será imprescindible para superar la crisis. Hoy es indispensable para la biomedicina, las ciencias sociales, la física… y el sentido común. (Mas..)

The tsbugs package for R

My tsbugs package has gone up on CRAN. The functions are aimed to automate the writing of time series models to run in WinBUGS or OpenBUGS. I created these functions a while back when I was doing some work on model averaging for time series models. I found it a lot easier to build R functions to write the BUGS models than the more error-inducing process of copy and pasting BUGS scripts, and then making slight alterations to create new models. It also allowed me to add arguments to specify different lag lengths, prior distributions, variance assumptions and data lengths. I decided not to write a vignette for CRAN, as it would have involved doing some estimation in BUGS via R2WinBUGS or R2OpenBUGS and running into some problems when submitted the package. Instead I thought I would post a quick guide Here

Otro de los N-ésimos tutoriales de R en la web

Interesante tutorial de R: http://jaredknowles.com/r-bootcamp/

Elements of Statistical Learning

Elements of Statistical Learning: free book download

Durante la última década ha habido una explosión en la tecnología de la computación y la información. Con él ha llegado gran cantidad de datos en una variedad de campos como la medicina, la biología, finanzas y marketing. El desafío de comprender estos datos ha llevado al desarrollo de nuevas herramientas en el campo de la estadística, y dio lugar a nuevas áreas como la minería de datos, aprendizaje automático y la bioinformática. Muchas de estas herramientas tienen fundamentos comunes pero a menudo se expresan con una terminología diferente. Este libro describe las ideas importantes en estas áreas dentro de un marco conceptual común. Si bien el enfoque es estadística, se hace hincapié en los conceptos más que en las matemáticas. Muchos ejemplos se dan, con un uso liberal de gráficos en color. Debe ser un recurso valioso para los estadísticos y cualquier persona interesada en la minería de datos en la ciencia o la industria. La cobertura del libro es amplia, desde el aprendizaje supervisado (predicción) al aprendizaje no supervisado. Los temas incluyen muchas redes neuronales, máquinas de vectores soporte, árboles de clasificación y potenciando el primer tratamiento completo de este tema en los libros.(Tomada de R-bloggers.com).

RDataMining.com: R and Data Mining

R code for book "R and Data Mining: Examples and Case Studies" is now available at RDataMining.com: R and Data Mining