Estudio estadístico inferencial del incremento de Homicidios Intencionales para determinar la afectación en el comportamiento delictual a la población nacional a partir de la base de datos de Homicidio Intencional utilizando programación en R.

• Yungán Cazar, Juan Carlos ^[1] ; Merino Villa, Katherine Adriana ^[1] ; Salazar Álvarez, Edgar Gualberto ^[1] ; Cáceres Veintimilla, Diego Alejandro ^[1]
  1. [1] Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador
• Localización: Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, ISSN-e 2550-682X, Vol. 8, Nº. 8 (AGOSTO 2023), 2023, págs. 2463-2472
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Inferential statistical study of the increase in Intentional Homicide to determine the affectation of criminal behavior in the national population from the Intentional Homicide database using programming in R.
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    La programación estadística en R es un enfoque clave en la ciencia de datos que involucra el uso del lenguaje de programación R para realizar análisis estadísticos, manipulación de datos, visualización y generación de informes. Es ampliamente utilizado por profesionales en diversas disciplinas para analizar y comprender conjuntos de datos complejos. El proceso de recolección, almacenamiento, análisis y visualización de datos contenidos en Bases de Datos gubernamentales en Ecuador mediante la programación estadística en R puede desglosarse de la siguiente manera: Se inicia accediendo a las Bases de Datos públicas. Los datos recolectados se importan y almacenan en el entorno de trabajo de R. Es común que los datos requieran preparación antes del análisis. Esto incluye la limpieza de valores atípicos, el tratamiento de valores faltantes y la transformación de datos en el formato adecuado para su análisis. Una vez que los datos están preparados, se pueden realizar análisis estadísticos utilizando diversas técnicas, como estadísticas descriptivas, pruebas de hipótesis, análisis de regresión, clustering, entre otros. La visualización de datos es fundamental para comunicar los resultados de manera efectiva. R proporciona paquetes como ggplot2, que permiten crear gráficos de alta calidad. La generación de Informes se lo realiza utilizando la herramienta R Markdown. Una vez que se han realizado los análisis y generado los informes, los resultados pueden ser compartidos.

  • English

    Statistical programming in R is a key approach in data science that involves using the R programming language to perform statistical analysis, data manipulation, visualization, and report generation. It is widely used by professionals in various disciplines to analyze and understand complex data sets. The process of collection, storage, analysis and visualization of data contained in government databases in Ecuador through statistical programming in R can be broken down as follows: It begins by accessing public databases. The collected data is imported and stored in the R framework. It is common for the data to require preparation before analysis. This includes cleaning outliers, handling missing values, and transforming data into the appropriate format for analysis. Once the data is prepared, statistical analyzes can be performed using various techniques, such as descriptive statistics, hypothesis testing, regression analysis, clustering, among others. Data visualization is critical to communicating results effectively. R provides packages such as ggplot2, which allow you to create high-quality plots. Report generation is done using the R Markdown tool. Once the analyzes have been carried out and the reports generated, the results can be shared.