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Rafa Vaño

Lenguaje R en Linux | - 0 views

joseguerreroa.wordpress.com/...lenguaje-r-en-linux

Comandos utilizados en R

shared by Rafa Vaño on 29 Apr 13 - No Cached
    • Rafa Vaño
      Rafa Vaño on 29 Apr 13
       
      En esta página se explican algunos comandos más  usados de "r". Los comandos más utilizados son los relacionados con al estadística y las matemáticas. A su vez, asegura que lo más usual es utilizar "r" en UNIX, pero que también se puede utilizar en windows. Al principio, explica un poco de historia.
  • Lenguaje R en Linux
  • El lenguaje R es un sistema para análisis estadístico y gráficos creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman
  • ...16 more annotations...
  • dialecto del lenguaje S
  • proyecto de software libre que podemos encontrar a nuestra disposición en un sistema Debian.
  • pero, en Debian, no existen esos archivos. Sin embargo, lanzando synaptic, lo ubiqué con r-cran (por lo del proyecto) e instalando uno de sus paquetes específicos (en este caso fue r-cran-tseries), descargó también el r-base-core como “dependencia”; además de otros paquetes adicionales.
  • través de comandos de cónsola
  • R [Enter]
  • q() [Enter]
  • En el interprete de R, para saber cual es directorio de trabajo: getwd() [Enter]
  • rad <- read.table(“rad.in”) [Enter]
  • rad [Enter]
  • media:
  • mean(rad) [Enter]
  • Para la desviación estándar: sd(rad) [Enter]
  • Para copiar los valores de una variable se usa la función c(). Entonces, para x: x <- c(1,2,3) [Enter] Para y: y <- c(5,7,9) [Enter] y el resultado se visualiza con: lm(y ~ x) [Enter]
  • Para acceder a la ayuda de lm (linear model) basta con: ?lm [Enter]
  • Si se instala el paquete r-base-html se podrá acceder a una documentación más extensa con sólo invocar help.start().
  • los usuarios de Windows también pueden acceder al lenguaje R y el comportamiento del interprete, según leí en la bibliografía al respecto, se realiza de una manera similar al de los sistemas tipo UNIX.
diigo lemon

Ecología austral - ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R? - 0 views

www.scielo.org.ar/scielo.php

shared by diigo lemon on 22 Apr 13 - No Cached
  • implementan distintos algoritmos para llevar a cabo los mismos tipos de análisis, los usuarios se benefician de una comparación entre los programas más usados
  • son bastante específicos y se circunscriben a aspectos puntuales.
  • Amigabilidad con el usuario.
  • ...59 more annotations...
  • comparación general sobre la base de una serie de aspectos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
    • empresa 2013
      empresa 2013 on 22 Apr 13
       
      En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul
    • empresa 2013
      empresa 2013 on 22 Apr 13
       
      En verde caracteristicas conjuntas.
  • SPSS es bastante amigable para el usuario, ya que permite acceder a todas las opciones mediante un menú de funciones
  • SAS y R requieren conocer la sintaxis y/o los comandos antes de ejecutar un procedimiento, lo cual los hace poco amigables para aquellos usuarios no familiarizados con la programación computacional
  • R no es necesario utilizar el menú de funciones
  • para ejecutar SAS, además de requerir sintaxis es necesario utilizar los botones de la interfaz gráfica
  • b. Manipulación de datos.
  • Tanto SPPS como SAS permiten abrir el archivo de datos en una ventana aparte, lo cual puede ser importante para algunos usuarios.
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana.
  • c. Calidad de gráficos.
  • d. Control de procesos.
  • e. Costo
  • f. Variedad de análisis estadísticos
  • g. Documentación y soporte de ayuda.
  • h. Sistemas operativos
  • SPSS ofrece una serie de gráficos tipo que si bien pueden modificarse en su formato
  • son difíciles de personalizar
  • SAS como R permiten el diseño personalizado de gráficos
  • SAS requiere del uso de diferentes rutinas (o paquetes)
  • R son más sencillas (o "planas") y no requieren de una gran cantidad de paquetes.
  • Tanto SPSS y SAS ofrecen generalmente una gran cantidad de salidas completas ("outputs") para un procedimiento estadístico cualquiera
  • R ofrece como salidas sólo aspectos básicos y, en el caso de que el usuario necesite más detalles, debe solicitarlos especialmente.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet,
  • SAS es el software estadístico más caro del mercado.
  • SPPS cuesta U$S 1599 (SPPS Inc. 2007), un valor promedio a levemente alto entre los programas estadísticos de similar categoría, y corresponde a una licencia perpetua
  • A pesar de que el sistema operativo (S.O.) Microsoft Windows® está ampliamente difundido, existe una gran cantidad de usuarios que usan otros sistemas operativos. Los tres programas analizados están implementados para Windows®. Si bien tanto SPSS como SAS pueden funcionar en el S.O. Linux, su configuración es compleja. SPPS también puede ejecutarse en Macintosh®. R es el único que funciona de manera estable e íntegra en los tres sistemas operativos de mayor uso. La versatilidad de plataformas donde R puede ser instalado ofrece una ventaja para los diferentes usuarios en distintas disciplinas.
  • Una ventaja de SPSS y de SAS es el soporte (e.g., servicio al cliente), a través del cual es posible indicar problemas de ejecución en ciertos procedimientos y, por lo tanto, obtener el respaldo técnico de las respectivas empresas.
  • para R no existe un respaldo formal de una empresa con respecto a todos sus paquetes, rutinas y funcionamiento general. Es decir, R no tiene ninguna garantía legal y el usuario asume cualquier potencial problema causado por su uso
  • SPPS ofrece un amplio rango de procedimientos estadísticos, que probablemente cubren gran parte de los que se utilizan en ecología e ingeniería. Sin embargo, cuando se requiere de mayores especificaciones en los procedimientos (e.g., el ajuste de un modelo no lineal no converge y es necesario definir el rango posible de valores para los parámetros del modelo), SPPS no ofrece mucha versatilidad.
  • SAS es un software de sólido desarrollo y en donde la empresa invierte cerca del 20% de sus utilidades en investigación (SAS 2007). Por lo tanto, la variedad de procedimientos implementados es bastante amplia.
  • R ha sido desarrollado por estadísticos que trabajan en diferentes instituciones a nivel mundial y, por lo tanto, implementa algoritmos modernos y robustos. Además, un número importante de paquetes están continuamente siendo desarrollados y puestos a disposición en Internet para su instalación.
  • nueva alternativa, el programa R
  • Existen varios programas estadísticos genéricos.
  • ciencias sociales
  • SPSS (SPSS Inc. 2007) es un software lanzado al mercado en 1968.
  • programa estadístico y un lenguaje de programación de uso libre, de distribución gratuita y de código abierto
  • uso de los botones de la interfaz gráfica
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
  • uso sencillo de las opciones, acceso rápido a datos y procedimientos, generación de salidas y gráficos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • requiere el ingreso de comandos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • necesita del conocimiento de la sintaxis antes de su uso
  • programa estándar empleado en ensayos clínicos y por la industria farmacéutica en los Estados Unidos.
  • R (Ihaka & Gentleman 1996; R Development Core Team 2007)
  • basado sobre comandos, en el que se puede acceder a todos los procedimientos y opciones a través de sintaxis computacional.
  • similar al programa estadístico S-plus
  • derivados de un lenguaje estadístico llamado S y
  • orientación y administración diferentes a las de R, y además se enfocan en aquellos mercados y usuarios que les proporcionan los mayores beneficios.
  • SPSS como SAS son programas comerciales
    • Joan Bono
      Joan Bono on 23 Apr 13
       
      Aunque visualmente, no tan avanzado o bonito como puede ser SPSS o SAS, en relación calidad precio, muchísimo mejor (no olvidemos que es de licencia gratuita), y nada tiene que envidiar a los otros dos programas conocidos en cuanto a funcionalidad, que al fin y al cabo, es lo que cuenta. Algo que destacar de R es que para el poco tiempo de "vida" que tiene, cuenta ya con gran cantidad de librerias y algoritmos robustos que son implementados por científicos de todo el mundo.
  • la capacidad de producir gráficos de calidad y la amplia documentación gratuita, entre otros aspectos, hacen de R un excelente programa estadístico para ser usado en docencia e investigación. La gratuidad de R además, permite no solo trasmitir el uso de un software legal, sino también acceder libremente a un programa de alta calidad. Por otra parte, la transparencia en la construcción de R permite un mayor control del proceso de generación de conocimiento por parte de los usuarios.
  • ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R?
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana. Debido a que tanto SAS como R emplean sintaxis y procedimientos que afectan a los datos en una memoria virtual, cualquier modificación en los datos (e.g., crear una variable que no existe en el archivo) no es guardada físicamente en el archivo (a menos que se requiera al finalizar una sesión). Es decir, uno puede incorporar transformaciones a un archivo de datos, dejando intacto el archivo original. Esta es una gran ventaja ya que por muchos análisis que se realicen, siempre es posible partir de un único archivo de datos, evitando la duplicación de versiones.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet, al igual que cada versión nueva. No es necesario pagar ni por obtener el software ni por actualizarlo. La instalación típica de R consiste de una serie de paquetes, y cada paquete nuevo que ha sido desarrollado es publicado en Internet, desde donde se puede obtener y agregar a R. A diferencia de SPSS y de SAS, la distribución de R es actualizable, pudiéndosele agregar paquetes adicionales por separado.
  • La renovación e implementación de nuevos procedimientos en R es relativamente rápida. Frecuentemente aparecen nuevos procedimientos y/o paquetes en desarrollo y en revisión, los cuales después pueden ser obtenidos a través de Internet e instalados directamente.
  • se comparan con el software estadístico R. Sobre la base de este análisis, se propone el uso de R en ciencias ecológicas e ingeniería en Latinoamérica y en países del tercer mundo en general, porque ofrece el uso gratuito de un software de primer nivel, así como también un mayor control de los análisis conducidos, extensa documentación, y un ambiente de programación desarrollado para aplicaciones estadísticas y con capacidad para ser empleado en otras áreas cuantitativas de diversas disciplinas.
    • diigo lemon
      diigo lemon on 29 Apr 13
       
      En este artículo se dan a conocer las diversas herramientas de análisis estadístico que están en el mercado y hace una comparación entre ellas. Centrándonos en R, podemos destacar: su poca amabilidad con el usuario, ya que se trata de un lenguaje difícil; su buena disposición al manejo de datos; su sencillez y gran calidad en el diseño de gráficos; su flexibilidad en el control de procesos, gracias a ser de código abierto; su disposición gratis a través de internet ya que se trata de software libre de código abierto; su gran variedad de análisis estadísticos ya que al ser de código abierto, acepta contribuciones de todos los usuarios; su gran cantidad de documentación y el buen soporte de ayuda al que contribuye toda la comunidad de usuarios realizando manuales gratuitos; su versatilidad al poder usarse perfectamente en Windows, Macintosh y Linux. El artículo finaliza con las conclusiones, las cuales se basan principalmente en que es un software libre de código abierto que ofrece una gran variedad de análisis estadísticos, la alta calidad de sus gráficos y la amplia documentación gratuita.
Enrique Diaz Romero

El lenguaje R - 3 views

www.casado-d.org/...instalarR.html

programacion lenguaje r introduccion

shared by Enrique Diaz Romero on 16 Apr 13 - No Cached
  • R es un sistema para análisis estadísticos y gráficos creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman
  • R tiene una naturaleza doble de programa y lenguaje de programación
  • R se distribuye gratuitamente bajo los términos de la GNU General Public Licence
  • ...31 more annotations...
  • R posee muchas funciones para análisis estadísticos y gráficos
  • Al principio, R puede parecer demasiado complejo para el no especialista
  • una de las características más sobresalientes de R es su enorme flexibilidad
  • R está disponible en varias formas: el código fuente está escrito principalmente en C
  • 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.
  • R es un lenguaje orientado a objetos: bajo este complejo término se esconde la simplicidad y flexibilidad
  • Introducción
  • Instalación e interfaz inicial
  • Introducción Instalación e interfaz inicial
    • Caballo Loco
      Caballo Loco on 16 Apr 13
       
      Solamente abortaremos los apéndices subrayados en azul en esta página.
  • ralez
  • es considerado como un dialecto del lenguaje S
  • esencialmente para máquinas Unix y Linux
  • stos 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
  • se pueden guardar, exportar a un archivo, o ser utilizados en análisis posteriores.
  • Esto no es cierto
  • De hecho
    • Caballo Loco
      Caballo Loco on 16 Apr 13
       
      Despues de haber liedo la introducción podemos deducir que R debe ser un lenguaje muy util para el entorno de las financias dentro de las empresas, pues la propiedad de poder generar gráficas y estadísticas a partir de datos nos permite tener una visión más clara de la situación.
  • Emmanuel Paradis, Jorge A. Ahumada (trad.)
  • Para Windows
  • Es necesario descargar el archivo de instalación o el código que corresponda al sistema operativo del ordenador desde la URL
  • se descarga un archivo de instalación
  • 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.
  • En las distribuciones de Linux () no suele venir instalada ninguna interfaz gráfica, y para utilizar el programa basta abrir una consola y escribir: R lo que hace aparecer
    • Borja Herrero
      Borja Herrero on 17 Apr 13
       
      Esta página, muestra una pequeña introducción de R, como sus principales características y funciones.
    • Rafa Vaño
      Rafa Vaño on 22 Apr 13
       
      Resumiendo esta página, conocemos, que R es un software libre (GNU), que está en varias plataformas y escrito en C. R posee multiples funciones para gráficas y estadisticas, también estos usuarios tienen muchos programas escritos para S. Estos programas tienen una gran flexibilidad, aunque no lo parezca.
    • Joan Bono
      Joan Bono on 23 Apr 13
       
      Guia de paquetes de lenguaje R y comandos de instalación
  • Además de utilizar R introduciendo directamente el código en la ventana de comando, hay una forma cómoda de ir evaluando —y guardando, si se desea— el código de R que tengamos escrito. Basta dividir la ventana principal de R en dos partes: en una estará el código que vamos escribiendo, desde la que será enviado a la otra para que se evalúe. Para ello hay que hacer que la ventana de comandos ocupe una mitad, y la ventana de editar código la otra. En Windows ():
    • Caballo Loco
      Caballo Loco on 01 May 13
       
      Hasta aquí la introducción al lenguaje de programación R y la instalación en los diferentes SO
    • juan trinidad jimenez armesto
      juan trinidad jimenez armesto on 08 May 13
       
      Este texto hay que destacar los primeros párrafos debido a que ayudan a entender lo que es el lenguaje R y cuales son sus principales funciones y aplicaciones, es decir, el trabajo estadistico y de investigación.
  • julianc1c on 16 Apr 13
     
    Explicación de lenguaje R
  • ...1 more comment...
  • juan trinidad jimenez armesto on 17 Apr 13
     
    Información resumida de las características principales del lenguaje R
  • Joan Bono on 23 Apr 13
     
    Lenguaje R, instalación en Windows y Linux, además de paquetes interesantes sobre el lenguaje y como ejecutarlos desde consola.
  • Enrique Diaz Romero on 25 Jun 13
     
    Introducción a R e interfaz de uso
pajoje lololo

R (programming language) - Wikipedia, the free encyclopedia - 1 views

en.wikipedia.org/...R_(programming_language)

shared by pajoje lololo on 24 Apr 13 - Cached
    • David Moya
      David Moya on 24 Apr 13
       
      Anualmente se celebra un encuentro para los usuarios que utilizan el lenguaje R. Entre los últimos destinos en los que se han celebrado las reuniones, podemos destacar Rennes, Tennessee o Albacete.
  • R is an interpreted language; users typically access it through a command-line interpreter.
  • R supports matrix arithmetic
  • ...7 more annotations...
  • R's data structures include scalars, vectors, matrices, data frames (similar to tables in a relational database) and lists.
  • R's extensible object-system includes objects for (among others): regression models, time-series and geo-spatial coordinates.
  • Although mostly used by statisticians and other practitioners requiring an environment for statistical computation and software development, R can also operate as a general matrix calculation toolbox - with performance benchmarks comparable to GNU Octave or MATLAB.
  • "useR!" is the name given to the official annual gathering of R users.
  • Here is the list of useR! conference: useR! 2004, Vienna, Austria useR! 2006, Vienna, Austria useR! 2007, Ames, Iowa, USA useR! 2008, Dortmund, Germany useR! 2009, Rennes, France useR! 2010, Gaithersburg, Maryland, USA useR! 2011, Coventry, United Kingdom useR! 2012, Nashville, Tennessee, USA useR! 2013, Albacete, Spain
    • David Moya
      David Moya on 24 Apr 13
       
      R es un lenguaje basado en el uso de línea de comandos. Soporta matrices, escalares y vectores además de operar estadísticamente. Su cálculo en el ámbito de matrices es comparable a otros softwares como pueden ser Matlab o GNU Octave.
    • pajoje lololo
      pajoje lololo on 24 Apr 13
       
      Hemos elegido consultar la información general sobre R en la versión en inglés de Wikipedia, ya que nos parecía más completa y elaborada. En primer lugar se enumeran las capacidades principales de este lenguaje y algunos de sus principales usos. También se destaca el hecho de que es 'GNU project' y que está disponible bajo licencia GPL. A pesar de ser un lenguaje que utiliza la linea de comandos, se descaca que existen diversas interfaces gráficas para facilitar su uso. En un apartado posterior se enumeran algunas de las principales versiones de estas interfaces. http://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)#Graphical_user_interfaces Se destaca en varios de los apartados del artículo la enorme versatilidad y capacidad de adaptación a distintos campos que posee este lenguaje debido a la gran cantidad de paquetes y extensiones que soporta. También se indica que debido a su herencia del lenguaje S, está más dirigido a la programación orientada a objetos que la mayoria de lenguajes estadísticos. Finalmente se destaca el uso comercial que se le ha dado a este lenguaje, y encontramos ejemplos como el de Oracle y el de Revolution Analytics.
Raúl Sarrión

R Language Definition - 1 views

cran.r-project.org/...R-lang.html

language definition R programming

shared by Raúl Sarrión on 22 Apr 13 - No Cached
  • R is a system for statistical computation and graphics. It provides, among other things, a programming language, high level graphics, interfaces to other languages and debugging facilities.
  • The R language is a dialect of S which was designed in the 1980s
  • Its principal designer,
  • ...11 more annotations...
  • was awarded the 1998 ACM Software Systems Award for S.
  • The language syntax has a superficial similarity with C, but the semantics are
  • variety with stronger affinities with Lisp and APL.
  • It is possible to get quite far using R interactively, executing simple expressions from the command line.
  • Some users may never need to go beyond that level
  • The design of the language contains a number of fine points and common pitfalls which may surprise the user.
  • In some cases, there are multiple ways of performing a task, but some of the techniques will rely on the language implementation, and others work at a higher level of abstraction. In such cases we shall indicate the preferred usage.
  • R does not provide direct access to the computer's memory but rather provides a number of specialized data structures we will refer to as objects.
  • In R, however, the symbols are themselves objects and can be manipulated in the same way as any other object. This is different from many other languages and has wide ranging effects.
  • This is an introduction to the R language, explaining evaluation, parsing, object oriented programming, computing on the language, and so forth.
    • Raúl Sarrión
      Raúl Sarrión on 22 Apr 13
       
      En esta pagina se entiende el lenguaje R como un dialecto de S. Este lenguaje R sirve tanto para programacion, como para crear graficas de alto nivel de dificultad... Tambien nos da una breve explicacion sobre algunos de los comandos usados para R tanto como parte de la gramatica del lenguaje mismo.
    • Raúl Sarrión
      Raúl Sarrión on 22 Apr 13
       
      hola
  • Raúl Sarrión on 22 Apr 13
     
    Una explicación mas extensa sobre el lenguaje R
Jorge Castro

An Introduction to R - 0 views

cran.r-project.org/...R-intro.html

shared by Jorge Castro on 22 Apr 13 - No Cached
  • 1 Introduction and preliminaries
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Introducción y explicación del lenguaje R
  • 2 Simple manipulations; numbers and vectors
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Instrucciones para la programación en R
  • 5 Arrays and matrices
  • ...9 more annotations...
  • 5 Arrays and matrices
  • 10 Writing your own functions
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Crear funciones en lenguaje R
  • 11 Statistical models in R
    • Pablo David
      Pablo David on 29 Apr 13
       
      Modelos estadísticos en lenguaje R,
  • R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display.
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Utilidades del lenguaje R
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Uso básico de números y vectores 
    • Jorge Castro
      Jorge Castro on 29 Apr 13
       
      Instrucciones para escribir tus propias funciones en R
  • empresa 2013 on 22 Apr 13
     
    Esta página es un manual de todo lo relacionado con el lenguaje de programación R, desde los comandos más básicos hasta usos más complejos como la descomposición QR entre otros.
David Moya

Carlos Riff Moya - 0 views

eric.univ-lyon2.fr/...cours_programmation_R.html

shared by David Moya on 24 Apr 13 - No Cached
    • David Moya
      David Moya on 24 Apr 13
       
      R es al mismo tiempo un programa y un lenguaje de programación, funciona por comandos, dispone de una biblioteca de estadísticas muy amplia y se le pueden añadir más por el sistema de "packages".
    • David Moya
      David Moya on 24 Apr 13
       
      Es un lenguaje objeto, su estructura de base es el vector. Lo que se pretende con este lenguaje es programar técnicas, estadísticas, analisis de datos y "data mining"
  • Il dispose d'une bibliothèque très large de fonctions statistiques
  • ...5 more annotations...
  • Il fonctionne sous la forme d'un interpréteur de commandes.
  • R est à la fois un logiciel de statistique et un langage de programmation.
  • 'il est possible d'en intégrer de nouvelles par le système des "packages"
  • c'est un langage objet, la structure de base est le vecteur, une bibliothèque très riche de fonctions permettant de manipuler ces structures sont disponibles.
  • la plupart des illustrations consisteront à programmer des techniques statistiques, d'analyse de données et de data mining.
Sébastien Sanchez

CRAN Task View: Empirical Finance - 0 views

cran.r-project.org/...Finance.html

finance R programming

shared by Sébastien Sanchez on 25 Apr 13 - Cached
    • Sébastien Sanchez
      Sébastien Sanchez on 25 Apr 13
       
      Algunos comandos de programación R orientados a empresas. Lista de paquetes en R útiles para el trabajo empírico en las finanzas.
  • This CRAN Task View contains a list of packages useful for empirical work in Finance, grouped by topic
  • very wide variety of functions suitable for empirical work in Finance
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