Skip to main content

Home/ foe_2013/ Group items tagged Conclusiones

Rss Feed Group items tagged

Filter: All | Bookmarks | Topics Simple Middle
Foe Solitario

Conclusiones - 0 views

      Los 5 documentos aportados alrededor del leguaje de programación estadístico R ha sido elegidos en la proporción de       2 documentos par...

Conclusiones R

started by Foe Solitario on 04 May 13 no follow-up yet
Foe Solitario

Conclusiones - 1 views

      Los 5 documentos aportados alrededor del leguaje de programación estadístico R ha sido elegidos en la proporción de       2 documentos par...

Conclusiones R

started by Foe Solitario on 02 May 13 no follow-up yet
practica5 empresas

What is Open Source R - 0 views

www.revolutionanalytics.com/what-is-open-source-r

shared by practica5 empresas on 17 Apr 13 - No Cached
    • Javier Soriano
      Javier Soriano on 17 Apr 13
       
      R es un lenguaje de programación diseñado expresamente para el análisis de datos. R hace que sea fácil extraer conclusiones a partir de datos multidimensionales con tablas de paneles múltiples, superficies 3-D, etc.
    • Javier Soriano
      Javier Soriano on 17 Apr 13
       
      R es utilizado en el campo de la ciencia y de las finanzas. Dentro del campo de la ciencia lo podemos encontrar en Análisis de imágenes médicas, estadísticas generales,..., entre otras. Por el contrario, en finanzas, lo encontramos en econometría, análisis financieros, etc.
  • Create beautiful and unique data visualizations Representing complex data with charts and graphs is an essential part of the data analysis process, and R goes far beyond the traditional bar chart and line plot. Heavily influenced by thought leaders in data visualization like Bill Cleveland and Edward Tufte, R makes it easy to draw meaning from multidimensional data with multi-panel charts, 3-D surfaces and more. The custom charting capabilities of R are featured in many of the stunning infographics seen in the New York Times, The Economist, and the FlowingData blog.
  • ...2 more annotations...
    • practica5 empresas
      practica5 empresas on 29 Apr 13
       
      Esta pagina remarca que R es un software libre que se emplea en compilaciones matematicas para analizar ficheros.
  • Draw on the talents of data scientists worldwide As a thriving open-source project, R is supported by a community of more than 2 million users and thousands of developers worldwide. Whether you’re using R to optimize portfolios, analyze genomic sequences, or to predict component failure times, experts in every domain have made resources, applications and code available for free, online.
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.
Joca Vijo

Conclusiones respecto a 'R' y 'Diigo' - 2 views

started by Joca Vijo on 22 Apr 13 no follow-up yet
Sébastien Sanchez

Sébastien Teva Sanch - 0 views

started by Sébastien Sanchez on 25 Apr 13 no follow-up yet
Javier Soriano

Conclusión - 0 views

R es un tipo de lenguaje de programación el cual fue diseñádo expresamente para el análisis de datos. Gracias a R, es más facil extraer conclusiones a partir de datos multidimensionales con tablas ...

started by Javier Soriano on 27 Apr 13 no follow-up yet
juan trinidad jimenez armesto

Conclusiones lenguaje R - 0 views

'R' es un proyecto de software libre (gratuito), resultado de la implementación GNU del lenguaje S, cuyas ventajas principales son la calidad y cantidad de opciones gráficas y estadísticas que prop...

started by juan trinidad jimenez armesto on 08 May 13 no follow-up yet
juan trinidad jimenez armesto

Conclusiones lenguaje R - 1 views

'R' es un proyecto de software libre (gratuito), resultado de la implementación GNU del lenguaje S, cuyas ventajas principales son la calidad y cantidad de opciones gráficas y estadísticas que prop...

started by juan trinidad jimenez armesto on 08 May 13 no follow-up yet
1 - 10 of 10
Showing 20▼ items per page