R project

R-Project

1. R-Project
Programa Etadístico
Anita Puente
Soraya Jaramillo
“El Hombre nunca sabe de lo que
es capaz, hasta que lo intenta.”
Charles Dickens

2. Características
•Lenguaje R es un lenguaje de programación para
análisis estadístico
•Es manejado a través a una consola con código
propio de su lenguaje (R).
•Es la versión libre del programa propietario S
•R se distribuye gratuitamente bajo los términos
de la licencia GNU (General Public Licence)
•R está disponible en varias formas: el código
fuente está escrito principalmente en C, para
máquinas Unix y Linux o como archivos
binarios precompilados para Windows.

3. Ventajas
•Es un programa de código abierto y gratuito
•Puede ser instalado en diversos sistemas operativos: IOS de MAC,
Linux o Windows
•Capacidad de análisis de datos
•Realiza cálculo estadístico
•Elabora gráficos de calidad (dependiendo del cálculo realizado)
•Necesita tener ordenados los datos en carpetas
•Los archivos pueden ser guardados en varios formatos (jpg,png, bmp, ps,
pdf, emf, pictex, xfig, dependiendo del sistema operativo)
•Permite importar y exportar archivos

4. Desventajas
•Interfaz poco amigable
•Utiliza una sintáxis exigente (comandos)
•Inglés (aunque permite elegir el idioma para la instalación)
•Es necesario tener conocimiento de estadística y programación
oNo presenta un interfaz gráfico (lineal)
•No proporciona pistas sobre los errores que suceden

5. Instalación del programa
Es necesario descargar el archivo de instalación o el código que
corresponda al sistema operativo del ordenador desde la URL:
http://www.r-project.org
•Para Windows se descarga un archivo de instalación como para cualquier otro
programa.
•Para Linux se puede descargar el código fuente o, si este lenguaje está ya
compilado, se pueden utilizar las herramientas para gestionar paquetes que
tenga la distribución concreta.
•Una vez ingresado a la URL indicada seguimos el siguiente proceso:

6. Instalación
●Click en download R
●Elegir Ecuador o el país que decidamos:
http://cran.espol.edu.ec/
●Click en Download R for Windows o Mac o
Unix
●Click en base
●Click en Download R 3.0.2 for Windows
●Ejecutar el programa

7. Consola y Editor R
Ventana que nos permite
interactuar con el programa
•Un documento en blanco se denomina
script
Editor R permite:
•Realizar trabajos de mediana
complejidad
•Retocar, corregir, repetir o guardar
las entradas
•Realizar diferentes operaciones de
tipo estadístico

8. R-Commander
oInterfaz tipo ventana que utiliza la mayor
parte de análisis estadísticos.
oPresenta una ventana de instrucciones un
poco intuitiva
oEs necesario instalar R-Commander
oInstalar paquetes
oDescargar paquetes
oSeleccionar el paquete Rcdmr /Rcdmr
Plugin HH/Rcdmr Plugin
IPSUR/RODBC(básicos)
oCargar los comandos Rcdmr
Sugerencias para instalar
paquetes:
Elegir Spain (otro)
Para cargar los
comandosRcdmr
●Digitar en la consola
R
library(Rcmdr)
También divide la consola R
Comander
(datos ingreso/datos salida)

9. Consola R Commander
Permite trabajar de una
manera sencilla
Presenta 4 partes:
1.Menú
2.Ventana de
Instrucciones
3.Ventana de resultados
4.Ventana de mensajes

10. Tipos de Objetos de R
Los más utilizados son:
•Vectores
oColección de números (65,78,88)
•Matrices
oUtiliza filas y columnas
•Factores
oTipo especial de vectores (“Color.ojos”,“Altura”,”Peso”)
•Hojas de datos
oManera más eficiente para el análisis estadístico de datos
oSe pueden construir de dos formas:
§Digitando desde la consola
§Escogiendo del Menú (Datos/Nuevo Conjunto de datos)

11. Consola Menú
(Datos)
Se pueden
editar los
datos (tipo
numérico)
y cambiar el
nombre a
las
columnas
(tipo
caracter)

12. Funciones más comunes en R
sum() Suma
rowSums() Suma Filas
colSums() Suma columnas
sqrt() Raíz cuadrada
exp() Exponencial
max() Máximo
min() Mínimo
sort() Ordena de menor a
mayor

13. Guardar Datos
A través del fichero (elegir donde para poder recuperarla)
Por seguridad debe guardar en la misma carpeta:
•Instrucciones
•Markdown
•Resultados
Para recuperar:
•Ubicarse en la consola digitando >getwd()
•Abrir los archivos guardados
•Continuar trabajando

14. Otros comandos necesarios
setwd() Cambiar nuestro directorio de trabajo
getwd() Saber el directorio que está trabajando (? C:/J:/)
load() Recuperar la hoja de datos
save() Almacenar los objetos (hoja de datos)
name() Para ver el nombre de las variables
write.table() Exportar archivo

15. Importar archivos tipo excel…
Instalar el paquete RODBC
A través de Datos, Importarlos
Indica que
ya está
importado,
adicional
indica el
número de
filas y
columnas
Podemos
editar o
cambiar los
datos

16. Análisis Estadístico
Se necesita trabajar
con los datos
escogiendo la
variable que
deseamos
calcular
Podemos ejecutar
las respectivas
gráficas

17. Exportar datos

18. Muchas Gracias...
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf