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| software_r_uca [2015/06/03 22:02] – creado mmarquez | software_r_uca [2015/12/17 10:46] – mmarquez |
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| ==== Software Proyecto R UCA ==== | ==== Software Proyecto R UCA ==== |
| ^ Título ^ Tipo ^ Enlace ^ | ^ Título ^ Tipo ^ Enlace ^ Descripción ^ |
| | RcmdrPlugin.UCA | Software Libre | [[http://knuth.uca.es/RcmdrPlugin.UCA|RcmdrPlugin.UCA]] | | | Análsis envolvente de datos en línea | Aplicación en línea | [[http://knuth.uca.es/shiny/AED/]] | La aplicación en línea realiza el análisis envolvente de datos o AED y un análisis alternativo en el que se reequilibran los pesos para aumentar las cargas de las variables. Además realiza un análisis paso a paso para la selección de las variables relevantes. | |
| | | Aplicación esqueleto | Software libre | [[http://knuth.uca.es/shiny/esqueleto/]] | Esqueleto de aplicación con creación, edición, carga y descarga de data.frame. La aplicación está pensada para que sirva de base a nuevas aplicaciones. | |
| | | Paquete R-UCA para Windows | Software libre | [[instalacion_de_r_y_rcmdr:r-uca|Paquete R-UCA]] | El paquete R-UCA para Windows es una recopilación de R junto a R-Commander y a algunos paquetes de uso frecuente. | |
| | | RcmdrPlugin.survival| Software libre | [[http://knuth.uca.es/repos/R-contribuciones/RcmdrPlugin.survival|Traducción]] | Traducción al español del complemento para R-Commander sobre supervivencia. | |
| | | RcmdrPlugin.UCA | Software Libre | [[http://knuth.uca.es/RcmdrPlugin.UCA|RcmdrPlugin.UCA]] | Paquete que añade funcionalidades a R-Commander para la docencia. | |
| | | Skeleton Application | Free Software | [[http://knuth.uca.es/shiny/skeleton/]] | Application skeleton for create, edit, load and download data.frame. The application could be the initial point for new develpments. | |
| | | On-line Data Envelopment Analysis | Free Software | [[http://knuth.uca.es/shiny/DEA/]] | The on-line software makes a data envelopment analysis or DEA and an alternative analysis to redistribute the loads between variables. Futhermore, it makes an stepwise analysis to select the most outstanding variables. | |
