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started by Carlos Espinosa on 30 Apr 13

#1 Carlos Espinosa on 30 Apr 13

El Lenguaje R:

¿Qué es R?

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del premiado lenguaje S. R y S-Plus -versión comercial de S- son, probablemente, los dos lenguajes más utilizados en investigación por la comunidad estadística, siendo además muy populares en el campo de la investigación biomédica, la bioinformática y las matemáticas financieras.

Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993 y ha sufrido numerosos cambios e innovaciones a lo largo de la década de los 90 y 2000.

R se distribuye gratuitamente bajo los términos de la GNU General Public Licence, además R está disponible en varias formas: el código fuente está escrito principalmente en C (y algunas rutinas en Fortran), esencialmente para máquinas Unix y Linux también posee muchas funciones para análisis estadísticos y gráficos; estos últimos pueden ser visualizados de manera inmediata en su propia ventana y ser guardados en varios formatos.

Los resultados de análisis estadísticos se muestran en la pantalla, y algunos resultados intermedios se pueden guardar, exportar a un archivo, o ser utilizados en análisis posteriores. Usuarios de R tienen a su disponibilidad un gran número de programas escritos para S y disponibles en la red; la mayoría de estos pueden ser utilizados directamente con R.

Las principales ventajas de este lenguaje son:

-Gráficos de alta calidad.

-En un lenguaje orientado a objetos.

-Tiene una sintaxis muy similar a C, agregándole que la forma en que trabaja recuerda a Matlab.

-Capacidad para manipular y modificar datos y funciones.

-Un conjunto de operadores para cálculos sobre matrices.

Entre las ventajas de R, está su gran similitud sintáctica con S-Plus, lo que ha facilitado la migración de muchos usuarios, sus frecuentes versiones (es un lenguaje activo, con más de una liberación anual) y el hecho de que puede ejecutarse sobre cualquier sistema operativo convencional, e incluso en plataformas tan inverosímiles como puede ser una PlayStation 3.

Pero también tiene desventajas ya que tiene muy poco soporte para gráficos dinámicos o en 3D, funcionalidad basada en la demanda expresa de los consumidores (si necesitas algo, hazlo tú mismo o paga para que te lo hagan) y obligación de que todos los objetos se guarden en memoria física, con el problema que esto puede suponer a la hora de intentar cargar objetos de gran tamaño (aunque se están produciendo avances en este aspecto).

Resumiendo: mucha gente lo define como un Matlab, pero, con ese enfoque particular en el tratamiento estadístico y aunque R no es un lenguaje ideal para todas las situaciones, es sin duda uno de los más útiles a la hora de estructurar y manipular datos, especialmente grandes colecciones de ellos.

Al final se adjunta una lista de manuales donde podréis encontrar algunos manuales del lenguaje R por si queréis familiarizaros con mayor profundidad con este lenguaje.

1. Using R for Introductory Statistics – John Verzani

2. An Introduction to R – R development core Team

3. R for Beginners – Emmanuel Paradis

4. An R Companion to Applied Regression – John Fox

5. R in a Nutshell – Joseph Adler

Hecho por: Carlos Espinosa Moreno y Jonathan Linuesa Martínez.

<div class="cArrow"> </div><div class="cContentInner"> El Lenguaje R: ¿Qué es R? R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del premiado lenguaje S. R y S-Plus -versión comercial de S- son, probablemente, los dos lenguajes más utilizados en investigación por la comunidad estadística, siendo además muy populares en el campo de la investigación biomédica, la bioinformática y las matemáticas financieras. Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993 y ha sufrido numerosos cambios e innovaciones a lo largo de la década de los 90 y 2000. R se distribuye gratuitamente bajo los términos de la GNU General Public Licence, además R está disponible en varias formas: el código fuente está escrito principalmente en C (y algunas rutinas en Fortran), esencialmente para máquinas Unix y Linux también posee muchas funciones para análisis estadísticos y gráficos; estos últimos pueden ser visualizados de manera inmediata en su propia ventana y ser guardados en varios formatos. Los resultados de análisis estadísticos se muestran en la pantalla, y algunos resultados intermedios se pueden guardar, exportar a un archivo, o ser utilizados en análisis posteriores. Usuarios de R tienen a su disponibilidad un gran número de programas escritos para S y disponibles en la red; la mayoría de estos pueden ser utilizados directamente con R. Las principales ventajas de este lenguaje son: -Gráficos de alta calidad. -En un lenguaje orientado a objetos. -Tiene una sintaxis muy similar a C, agregándole que la forma en que trabaja recuerda a Matlab. -Capacidad para manipular y modificar datos y funciones. -Un conjunto de operadores para cálculos sobre matrices. Entre las ventajas de R, está su gran similitud sintáctica con S-Plus, lo que ha facilitado la migración de muchos usuarios, sus frecuentes versiones (es un lenguaje activo, con más de una liberación anual) y el hecho de que puede ejecutarse sobre cualquier sistema operativo convencional, e incluso en plataformas tan inverosímiles como puede ser una PlayStation 3. Pero también tiene desventajas ya que tiene muy poco soporte para gráficos dinámicos o en 3D, funcionalidad basada en la demanda expresa de los consumidores (si necesitas algo, hazlo tú mismo o paga para que te lo hagan) y obligación de que todos los objetos se guarden en memoria física, con el problema que esto puede suponer a la hora de intentar cargar objetos de gran tamaño (aunque se están produciendo avances en este aspecto). Resumiendo: mucha gente lo define como un Matlab, pero, con ese enfoque particular en el tratamiento estadístico y aunque R no es un lenguaje ideal para todas las situaciones, es sin duda uno de los más útiles a la hora de estructurar y manipular datos, especialmente grandes colecciones de ellos. Al final se adjunta una lista de manuales donde podréis encontrar algunos manuales del lenguaje R por si queréis familiarizaros con mayor profundidad con este lenguaje. 1. Using R for Introductory Statistics – John Verzani 2. An Introduction to R – R development core Team 3. R for Beginners – Emmanuel Paradis 4. An R Companion to Applied Regression – John Fox 5. R in a Nutshell – Joseph Adler Hecho por: Carlos Espinosa Moreno y Jonathan Linuesa Martínez. </div>

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