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Manual Metodológico y Guía Didáctica Avanzada de Estadística Aplicada y Validación Computacional en RStudio para la Gestión Ambiental Municipal

Year: 2026
Type: book
Abstract: El Manual Metodológico y Guía Didáctica Avanzada de Estadística Aplicada y Validación Computacional en RStudio para la Gestión Ambiental Municipal se constituye en un recurso pedagógico de alto valor formativo y técnico. Concebido para cerrar la brecha entre la teoría estadística abstracta y su aplicación práctica en la gestión pública local, el texto toma como caso de estudio la caracterización gravimétrica de residuos sólidos domiciliarios en la ciudad amazónica de Bagua, Perú. A través de un enfoque didáctico y transparente, la obra expone minuciosamente el desarrollo algebraico del Diseño Completamente al Azar (DCA) y del Análisis de Varianza (ANOVA) de una vía, demostrando que la rigurosidad matemática no está reñida con la claridad expositiva. El manual destaca especialmente por su tratamiento exhaustivo de los tres supuestos estadísticos clave —normalidad (Shapiro-Wilk con corrección de Royston), homocedasticidad (Levene y Bartlett) e independencia de errores (Durbin-Watson)—, una etapa fundamental para otorgar validez inferencial a las decisiones de ingeniería. Cada algoritmo y fórmula resuelta a mano es contrastada y convalidada en un 100% de exactitud con el entorno de programación RStudio, entregando al lector el código ejecutable y optimizado script_dca_corregido-v3.R. Finalmente, el libro demuestra cómo los resultados estadísticos (que confirman la dominancia del 78.45% de materia orgánica con un R2 = 99.68%) fundamentan la urgencia de implementar plantas de compostaje descentralizadas para mitigar la contaminación del río Utcubamba y dar cumplimiento a la Hoja de Ruta Nacional de Economía Circular al 2030 del MINAM. Dirigido a docentes, estudiantes, investigadores y funcionarios municipales, este manual representa un entrenamiento indispensable para traducir datos de campo en políticas públicas sostenibles.
Language: Spanish
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7220658705
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