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Alejandro Vecina

Integración de R en aplicaciones de escritorio. R, Rcom y C# - 0 views

  • Queremos mostrar como integrar R en nuestras aplicaciones de escritorio de .NET mediante objetos COM.
  •  
    Documento sobre la integración de R en aplicaciones de escritorio de .NET mediante objetos COM, instalación de nuevos paquetes adaptados a nuestros intereses y otras aplicaciones comerciales.
Pablo David

R-statistics blog - 0 views

  • This particular example would be really easy were we able to use RStudio’s manipulate package. That is only for RStudio users though. Well, not really. There is a simple map available in the gWidgetsWWW2.rapache package that allows us to easily use that specification
    • Pablo David
       
      Se ha inventado una novedosa y muy práctica aplicación para crear páginas web a partir del lenguaje R
  •  
    Hace unos días el blog RStudio anunció Shiny, un nuevo producto para crear fácilmente aplicaciones web interactivas. El API gWidgets tiene el mismo objetivo de hacer que sea fácil para los usuarios de R para crear aplicaciones interactivas.
Enrique Diaz Romero

¿Qué es R? | Omnia sunt Communia! - 0 views

  • Una de sus grandes fortalezas es que puede ser ampliado mediante paquetes que extienden sus funcionalidades.
  • Actualmente hay más de 2860 paquetes publicados con licencias libres y disponibles en un repositorio general (CRAN), y unos 400 paquetes destinados al análisis de genomas (Bioconductor).
  • Los paquetes publicados en CRAN están organizados en lo que denominan “Task Views“, abarcando aplicaciones tales como  Empirical Finance, Computational Econometrics, Social Sciences, Analysis of Ecological and Environmental Data, Official Statistics & Survey Methodology, Chemometrics and Computational Physics, Natural Language Processing, Time Series Analysis
  • ...2 more annotations...
  • En el campo de la visualización de datos destacan especialmente tres paquetes: lattice, latticeExtra y ggplot2.
  • Destacan los paquetes gWidgets (para interfaces de escritorio: ejemplo) y gWidgetsWWW (para interfaces vía web y aplicaciones en un servidor: ejemplo). También hay interfaces ya construidas orientadas hacia el análisis de datos (por ejemplo, latticist, playwith y rattle).
  •  
    Aquí se pueden observar la gran variedad de paquetes, orientados a diferentes tipos de aplicaciones. "Task Views", visualización de datos, interfaces gráficas simplificadas y personalizadas para interfaces web, para aplicaciones en servidores o orientadas hacia análisis de datos.
Rafa Llopis

Aplicaciones basadas en R - 0 views

  • R-based application to predict pipeline cracking for an international oil and gas company R-based application to optimize product recipe for a multinational food and beverage conglomerate Implementing a hedge fund's backtesting system in R  
    • Rafa Llopis
       
      El lenguaje R se puede usar para hacer aplicaciones dirigidas a la producción. Esta página web muestra tres ejemplos reales del uso de la programacion R en empresas.
Enrique Diaz Romero

Introducción a R: historia de un lenguaje de computación para el análisis de ... - 2 views

    • Borja Herrero
       
      El artículo nos presenta la evolución del lenguaje R desde su nacimiento. El lenguaje R es un dialecto del S. Para más información leer el artículo subrayado.
    • juan carlos carlos
       
      El lenguaje R permite mover gran cantidad de informacion y representarla como graficos, estadisticas, cuestionarios y analisis. Esto lo hace un lenguaje muy practico en los campos nombrados en el párrafo.
    • juan carlos carlos
       
      El avance de este lenguaje es inminente y ya podemos verlo en aplicaciones avanzadas de sony como la famosa PS3.
  • ...29 more annotations...
    • Rafa Vaño
       
      En esta página se repasa la creación del lenguaje de programación R a partir del lenguaje S. Se cuenta cómo evolucionó el lenguaje S para que finalmente apareciera el actual lenguaje de programación R.
  • para tratar esas cantidades ingentes de datos atómicos y convertirlos en información
  • Nuevo S y S4
  • de esa necesidad de tratar con datos surgieron los lenguajes de tratamiento estadístico, como R
  • Nuevo S y S4
  • de la que se pueda inferir un conocimiento
  • ‘S’, el antepasado de R
  • ‘S’, el antepasado de R
  • la mayor parte del análisis y computación estadísticos se realizaba por medio de subrutinas en Fortran
  • desarrollaron ‘S’ como un conjunto de bibliotecas de macros Fortran, que se convirtieron en su entorno de análisis estadístico interno
  • Nuevo S y S4
  • en código C
  • En 1988, se reescribió completamente S
  • se sustituyeron las macros por funciones y se modificó la sintaxis para hacerla más consistente, aunque también más estricta
  • se añadieron las funciones de modelado estadístico
  • en 1998 se liberó la cuarta versión, que actualmente es vigente, también denominada S4
  • S-Plus y los cambios de manos
  • En 1993, Bell Labs vendió a StatSci la licencia para la explotación comercial de S
  • sacaron su versión comercial bajo el nombre S-Plus, haciendo referencia a las múltiples características que habían añadido a S (principalmente interfaz gráfica).
  • En 2004 adquirió la totalidad del lenguaje S y en 2008 fue comprada por Tibco, que es el propietario actual.
  • tras todos estos cambios de compañía, los fundamentos de S apenas han variado desde 1998
  • R, el dialecto libre de S
  • Ross Ihaka y Robert Gentleman
  • Era 1991 cuando estos dos neozelandeses crearon R
  • gran similitud sintáctica con S-Plus
  • puede ejecutarse sobre cualquier sistema operativo convencional, e incluso en plataformas tan inverosímiles como puede ser una PlayStation 3.
  • muy poco soporte para gráficos dinámicos o en 3D
  • obligación de que todos los objetos se guarden en memoria física
  • R no es un lenguaje ideal para todas las situaciones, pero sin duda es uno de los más útiles a la hora de estructurar y manipular datos, especialmente grandes colecciones de ellos.
  •  
    Probablemente, cuando intentamos pensar en el avance de la informática y de la electrónica asociada a ella, nos vienen a la mente portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes... y ejecutándose en ellos webs, videojuegos, aplicaciones de realidad aumentada... Pero a lo mejor unos pocos recuerdan que también tenemos cada vez mayor cantidad y más variada de sensores, capaces de realizar mediciones, almacenarlas y transmitirlas. En este enlace nos muestra como tambien se utiliza para aplicaciones electronicas de gestion de datos a gran velocidad como seria la Playstation
  •  
    Pequeña introducción al lenguaje de programación R e historia de este, con su evolucion
Alpha Teleco

Introducción al uso y programación del lenguaje R (S) en bioinformática - 1 views

  • Curso de introducción al uso y programación del lenguaje R (S) en bioinformática
    • Alpha Teleco
       
      Este proyecto ofrece la posibilidad, a través del lenguaje R, del análisis y comprensión de alto rendimiento del genoma humano.
    • Alpha Teleco
       
      Bioconductor. Open source software for bioinformatics. http://www.bioconductor.org/
  • biología molecular está produciendo una amplia cantidad de datos
  • ...8 more annotations...
  • estadística juega un papel clave
  • la herramienta seleccionada ha sido R
  • estadístico como gráfico
  • http://www.bioconductor.org
  • Bioconductor ofrece, por ejemplo, paquetes específicos para la normalización, análisis y anotación de microarrays.
  • Programa
  • lenguaje y entorno de programación
  • software libre,
  •  
    El uso del lenguaje R en campos de la biología y medicina debido a sus aplicaciones tanto estadísticas como gráficas. Nos permite ordenar todos los datos obtenidos. Esta página nos ofrece un curso básico sobre lenguaje R para aprender a emplear esta herramienta en nuestros propios proyectos.
  •  
    Se trata de un curso de introducción a la porgramación R en bioinfomatica en el cual describen los Obejtivos y el Programa.
Alexis Agustín

III Jornadas de Usuarios de R - 1 views

shared by Alexis Agustín on 16 Apr 13 - No Cached
    • julianc1c
       
      En esta página podemos ver como se hacen cursillos y se intenta promover el uso del lenguaje de programación R
  • Proporcionar un punto de encuentro a los usuarios de R Fomentar la colaboración entre ellos en un ambiente multidisciplinar Divulgar el conocimiento del lenguaje y sus posibilidades Promover el uso de R
  • el creciente número de publicaciones y libros sobre R o sus aplicaciones la cantidad de jornadas y conferencias sobre R que tienen lugar en todo el mundo los grupos de usuarios de R que se han constituido en diversas ciudades y países su creciente uso en la empresa, instituciones públicas, etc.
  • ...6 more annotations...
  • Usuarios y entusiastas de R de todos los ámbitos —universidad, institutos de investigación, empresa privada— están invitados a participar en las Jornadas
    • corozo56
       
      Promueve el lenguaje R en el ámbito universitario, y ademas, compartir con los demás aplicaciones o programas que reflejen la verdadera utilidad que tiene este lenguaje, y de las comodidades que presenta ante otros lenguajes.
  • Es la comunidad de usuarios y beneficiarios de R la que sufraga los costes y aporta los recursos necesarios para que puedan llevarse a cabo.
    • corozo56
       
      Destaca la importancia que va teniendo el lenguaje R en diferentes competencias, y que es una buena herramienta para utilizar en el futuro
  • R es un lenguaje de programación principalmente orientado al análisis estadístico y visualización de información cuantitativa y cualitativa
    • corozo56
       
      Nos hace una breve definición de lo que consiste este lenguaje por si no tenemos muy claro lo que es.
  • Las jornadas son el reflejo de la importancia creciente de R en diversas áreas y disciplinas, tanto en la universidad como fuera de ella.
    • Alexis Agustín
       
      El lenguaje de programacion R, esta en auge, debido a sus caracteristicas inigualables (entre ellas su precio), lo que se demuestra con cursos como estos, a los que acuden los empleados de distintas instituciones.
  •  
    III Jornadas de Usuarios de R
Antonio Legaz

Aplicaciones del lenguaje R en Finanzas - 1 views

    • vest monje
       
      Es un lenguaje de alto nivel, que en ocasiones se adapta a otros lenguajes de nivel menor para un uso más cómodo para los programadores. Se trata de una herramienta muy útil en las finanzas y tiene diferentes aplicaciones en éste ámbito.
    • Antonio Legaz
       
      El lenguaje R es muy útil a la hora de analizar datos referentes a las empresas. En el texto subrayado se comentan 5 campos de las finanzas donde el uso de R puede facilitar el tratado de grandes cantidades de datos para facilitar el uso de técnicas como el backtesting en el cual se tratan datos históricos de la empresa para predecir el futuro de ésta.
nelvia del cisne gonza ajila

Revolution R Statistical Language for Life Science Big Data Analytics - 0 views

  •  
    Esta página muestra algunas de las aplicaciones del  lenguaje R en el campo de la medicina.
LaRuPu upv

Data Mining Applications with R - RDataMining.com: R and Data Mining - 0 views

shared by LaRuPu upv on 01 May 13 - No Cached
  • Data ExplorationDecision Treesk-means ClusteringHierarchical ClusteringOutlier DetectionTime Series AnalysisTime Series Clustering and ClassificationAssociation RulesText MiningSocial Network AnalysisParallel ComputingOther Examples
  •  
    Uso aplicado de aplicaciones Data mining en R para el análisis de datos.
LaRuPu upv

Applications of R in Business Competition - 0 views

  • Here at Revolution Analytics, we’d like to thank all of the data scientists who participated in our first R in Business competition and congratulate the winners. Each of the applications selected demonstrates how predictive analytics with R goes well beyond traditional business intelligence to empower business decision-makers to evaluate critical success factors within important business processes early and often. We see from the winning entries that a wide variety of industries and processes – from marketing, heavy manufacturing, clinical trial design, and IT project management all share a need for ongoing predictive analysis. Revolution Analytics delivers the only R-based enterprise analytics framework, and by examining undiscovered applications of the R language, Revolution Analytics can further refine R tools to meet all organizations’ deep analysis needs.
  • Learn more about the winning entries in the slide show below:
  •  
    Concurso en el que surgen diferente aplicaciones en R para realizar programas que creen predicciones que apoyen las decisiones de negocios.
Juanjo Cristian

R at Google | (R news & tutorials) - 1 views

    • Juanjo Cristian
       
      El uso de R está presente en muchas de las aplicaciones de Google. Una aplicación interesante es el proyecto Google Flu Trends, que utiliza R para conocer el número de búsquedas con una determinada palabra o frases y estimar el flujo de actividad para diferentes regiones del mundo.
Alejandro Vecina

R, un lenguaje de programación que seduce - 2 views

    • Borja Herrero
       
      Esta pagina, resume un articulo publicado en el New York Times, que analiza el lenguaje de programacion R, su evolucion y su expansion en diversos sectores de la empresa.
    • Rafa Vaño
       
      En esta página se resume un artículo del New York Times en el que se explica el porqué del éxito del lenguaje de programación R, además del creciente éxito de los softwares libres. También se describe su utilidad y el perfil de los usuarios de R.
  • se trata de software libre
  • ...12 more annotations...
  • el procesamiento de datos se encuentra en la edad de oro
  • Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente
  • R se utiliza en
  • empresas muy diversas.
  • el lenguaje de programación R
  • R es tan utilizado
  • permite hacer análisis muy complejos a los estadísticos sin que conozcan en profundidad los sistemas de computación.
  • la mayoría de los sitios Web se basan en el software libre Apache y cada vez hay más confianza en MySQL, la base de dados libre.
    • juan carlos carlos
       
      Lo más destacable de dicho artículo es que el lenguaje R no pasa desapercibido, debido a que periódicos como el New York Times escribe artículos sobre el. Se destaca la comodidad de que sea un software libre y sus aplicaciones en empresas como Dell y su abanico de posibilidades en la medicina o el perfeccionamiento de modelos financieros.
  • El New York Times publicó una nota recientemente sobre sobre el lenguaje de programación R, destacando el hecho de que se trata de software libre, siendo los analistas de datos los más cautivados
  • La operación de procesar datos es utilizada tanto para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o encontrar nuevas medicinas, es así que R se utiliza en Pfizer, Merck, Google, el InterContinental Hotels Group, Bank of America o Shell, empresas muy diversas.
  • ¿Y por qué R es tan utilizado? Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente.
    • Alexis Agustín
       
      Ademas al ser software libre, se reducen costes de licencias en las empresas y en uso propio.
  •  
    Artículo sobre una nota publicada por el NY Times sobre el lenguaje de programación R, un software libre muy utilizado en empresas como Pfizer, Merck, Shell o Google para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o hacer análisis muy complejos sobre estadística. Además no es un lenjuage complejo, ya que ingenieros, científicos o estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente. 
Alpha Teleco

RStudio - RStudio IDE - 0 views

  • web using RStudio Server
  • RStudio
  • RStudio Server
  • ...8 more annotations...
  • RStudio Server
  • RStudio
  • RStudio Server
  • open source integrated development environment for R.
  • web using RStudio Server
  • Execute R code directly from the source editor
  • Windows, Mac, Linux
    • Alpha Teleco
       
      RStudio IDE es un entorno de programación y ejecución de código en lenguaje R. Este tipo de aplicaciones son muy importantes porque permiten centralizar todo el trabajo en un mismo entorno (IDE).
juan trinidad jimenez armesto

Master en Dirección de Empresas Industriales y Tecnológicas, Madrid » ESTADIS... - 1 views

    • juan trinidad jimenez armesto
       
      Origen, crecimiento y uso del lenguaje R.
    • Joan Bono
       
      En esta pagina ademas de explicar para que se utiliza y un poco la historia del lenguaje R te explica las ventajas que este leguaje te ofrece
  • ‘R’ ofrece varias ventajas:
  • ...12 more annotations...
  • Es muy flexible
  • Sus posibilidades gráficas son  excelentes
  • para poder familiarizarnos con la estadística y apreciar su potencia, es necesario disponer de una herramienta que nos permita usarla con soltura, y aquí es donde ‘R’
  • Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentlemann y Ross Ihaka
  • ‘R’ es un lenguaje de programación con un conjunto de procedimientos implementados que permiten realizar tareas específicas muy diversas
  • que van desde la aplicación de funciones estadísticas a la generación de gráficos de altas prestaciones, pasando por la resolución de ecuaciones diferenciales
    • Fran Marijuana
       
      R tiene mas usos aparte del que fue diseñado
  • ‘R’ es un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del lenguaje S. Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentlemann y Ross Ihaka, del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993. Su desarrollo en la actualidad es responsabilidad del R Development Core Team.
  • en la actualidad se utiliza para infinidad de  áreas no relacionadas con la estadística, como análisis matemático  (cálculo y álgebra), física, química, simulación, etc.
  • Sus posibilidades gráficas son  excelentes.
  • ‘R’ comenzó siendo una  herramienta estadística
  • Podemos además programar  nuestros propios procedimientos y aplicaciones.
diigo lemon

Cómo solucionar los retos del Big Data | InformationWeek México - 0 views

  • Para los programadores que trabajan con Big Data, el lenguaje R tiene dos ventajas primordiales, a decir de Smith: “Está diseñado para trabajar con datos y para construir modelos con datos”. Los programadores, añadió, pueden pasar de un concepto a un modelo funcional en una fracción del tiempo que toma con sistemas heredados.
  • La segunda ventaja es el diseño de código abierto del lenguaje R. “Tiene una comunidad completa de estadísticos y científicos de datos quienes realmente extienden los límites del acceso a datos, de plataformas de datos como Hadoop, de técnicas de análisis de datos y también de la visualización de datos, que es una parte cada vez más importante de la historia
    • julianc1c
       
      Big Data también atraerá una oleada de demanda de habilidades de análisis alrededor de modelado predictivo, minería de datos, procesamiento de lenguaje natural, análisis de contenido, análisis de redes sociales y análisis de los sentimientos. Esto ya está llevando a maximizar la oferta de Big Data con "R" para el análisis avanzado de predicción y estadística".
  • ...2 more annotations...
    • juan trinidad jimenez armesto
       
      Manejando cantidades de datos tan grandes, se utiliza el lenguaje de programación R porque se ha creado para manejar datos y trabajarlos y las empresas de aprobechan de ello. El problema es que se puede llegar a manejar muchos más datos de los que piensan.
    • diigo lemon
       
      Las aplicaciones de Big Data almacenan grandes cantidades de datos sin estructurar, y esto presenta problemas a la hora de la búsqueda y el análisis de estos. El lenguaje R permite trabajar con muchos datos, aunque estén sin estructurar, y crea modelos de predicción. Es un lenguaje diseñado por científicos y que se puede ampliar para poder ir realizando más acciones (por lo que el lenguaje crece). Este lenguaje permite extraer información útil de dentro de grandes bases de datos para su posterior análisis, para extraer resultados.
  •  
    big data r
  •  
    Ventajas del lenguaje R para los programadores que trabajan con big data
Alexis Agustín

Data mining. ¿Cómo extraer la máxima información de Twitter? | Rizomática - 0 views

  • posibilidad de poder extraer la información no trivial que subyace en ese flujo continuo que está generando más de 170 de millones de tuits cada día.
  • Hoy, Twitter es una red de microblogging que permite conocer lo que se habla y lo que interesa a la gente.
  • para realizar esta minería de datos (Data mining), he empezado a utilizar el lenguaje de programación R, un software libre para análisis estadístico y gráfico muy popular en las tareas de investigación de la comunidad científica en campos tan punteros como la biomedicina y la bioinformática
  • ...15 more annotations...
  • Para extraer la información de Twitter, el entorno de programación del lenguaje R suministra extensiones o paquetes, como twitteR que permite, entre otras opciones, extraer tuits públicos
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto, es decir, la colección de tuits que cumplen unas determinadas condiciones, con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones de los tuits en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  • el lenguaje R también nos aporta potentes herramientas para empezar a pulir los 140 caracteres con el objetivo de localizar información que nos permita conocer sobre que temas se está hablando,
  • Asimismo, tenemos la posibilidad de realizar análisis, en el texto del tuit, de actitudes positivas o negativas hacia un determinado acontecimiento, producto o servicio.
  • Esto último, denominado análisis de los sentimientos o minería de opinión,
  • es un área de investigación que persigue poder identificar y extraer información subjetiva de textos y documentos, algo nada fácil considerando la ambigüedad que puede conllevar el lenguaje natural y el contexto cultural particular de cada persona.
    • Alexis Agustín
       
      Este articulo que al parecer todos hemos encontrado, hace un analisis de como usa R para extraer la mineria de datos de twitter con un programa expecifico programado en dicho lenguaje y representa datos claves sobre los usuarios que serian utiles para aplicarlos en el departamento de marketing.
    • Joca Vijo
       
      Es decir, 'R' no sólo recopila información de diversas fuentes (como Twitter), sino que además puede analizar esa información y recopilarla en conjuntos de datos.
  • al margen de los datos estructurados que podemos extraer: usuario, conexiones con otros usuarios, fecha y hora de publicación
  • con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto
  • en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  • , de actitudes positivas o negativas hacia un determinado acontecimiento, producto o servicio
  • Asimismo, tenemos la posibilidad de realizar análisis, en el texto
  • el aspecto más interesante es poder extraer información significativa del propio texto
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto, es decir, la colección de tuits que cumplen unas determinadas condiciones, con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones de los tuits en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  •  
    R en data mining
  •  
    R en data mining
diigo lemon

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

  • 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
       
      En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul
    • empresa 2013
       
      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
       
      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
       
      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
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