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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

‘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.

Sus posibilidades gráficas son  excelentes.

en la actualidad se utiliza para infinidad de  áreas no relacionadas con la estadística, como análisis matemático  (cálculo y álgebra), física, química, simulación, etc.

‘R’ comenzó siendo una  herramienta estadística

Podemos además programar  nuestros propios procedimientos y aplicaciones.

. R provee una gran variedad estadistica

graficas,

R está disponible

como software libre, bajo los términos de Free Software Foundation’s GNU General Public License, y su código fuente está disponible.

ompilable y ejecutable

reeBSD y Linux, Windows, y MacOS

plataformas UNIX

Ventajas Ventajas de MatLAB 1.

Es costoso 2.

suele ser mas lento

esventajas Ventajas de R

completamente gratuito y código abierto

propia documentacion en formato parecido a LaTeX

Desventajas de R No acepta programas o scripts escritos en MatLab,

> 2 + 3 * 5      # Note the order of operations. > log (10)       # Natural logarithm with base e=2.718282 > 4^2            # 4 raised to the second power > 3/2            # Division > sqrt (16)      # Square root > abs (3-7)      # Absolute value of 3-7 > pi             # The mysterious number > exp(2)         # exponential function > 15 %/% 4       # This is the integer divide operation > # This is a comment line

x<- log(2.843432) *pi

R is a software package especially suitable for data analysis and graphical representation. Functions and results of analysis are all stored as objects, allowing easy function modification and model building. R provides the language, tool, and environment in one convenient package. It is very flexible and highly customizable. Excellent graphical tools make R an ideal environment for EDA (Exploratory Data Analysis). Since most high level functions are written in R language itself, you can learn the language by studying the function code.

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

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

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.

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

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

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

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 ():