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Enrique Diaz Romero

A quick introduction to R - 0 views

  • 'R' is a programming language for data analysis and statistics. It is free, and very widely used by professional statisticians
  • . It has many built-in functions and libraries, and is extensible, allowing users to define their own functions and procedures using R, C or Fortran
    • Enrique Diaz Romero
       
      Nos muestras, a R como un lenguaje de análisis y estadística usado por la comunidad profesional y que esta construido mediante funciones y librerías extensibles que pueden estar definidas mediante R, C o Fortran.
  • ...4 more annotations...
  • Vectors are a fundamental concept in R, as many functions operate on and return vectors,
    • Enrique Diaz Romero
       
      Considera los vectores como la forma fundamental de trabajo de R ya que estos representan un array de información y datos.
  • R has lots of great functions for producing publication quality plots
    • Enrique Diaz Romero
       
      R nos permite un gran numero de Gráficas de alta calidad con las que mostrar los datos adquiridos
  • R is a full programming language, and before long, you are likely to want to add your own functions
    • Enrique Diaz Romero
       
      Aunque R esta totalmente programado, siempre puedes añadir e utilizar funciones propias. Sin necesidad de crear una librería completa.
  • It is often also desirable to be able to output data from R in a format that can be read by other applications
    • Enrique Diaz Romero
       
      R nos ofrece un gran numero de funciones con las que exportar e importar datos desde otras aplicaciones.
  •  
    Una rápida introducción a R, y al uso de numerosas funciones de este.
juan trinidad jimenez armesto

Ventajas de R en la investigación Biomédica - 1 views

  • R es un software libre, flexible y dinámico, con una amplia variedad de técnicas estadísticas que se incorporan rápidamente y hacen posible su aplicación. Permite cómodamente presentar la información correspondiente a los usuarios, a la vez que hace posible registrar el proceso estadístico de forma que la documentación quede disponible a posibles auditorias que avalen los resultados obtenidos del estudio.
  • R es uno de los entornos que más se está desarrollando hoy día. Tiene alrededor de 13 librerías estadísticas definidas en su paquete base y ofrece un buen número de paquetes de rutinas especializadas, muy actuales dentro de los paquetes recomendados.
  • Con el uso de R se tiene acceso fácil a una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas
  • ...11 more annotations...
  • Uno de los atractivos de R es que incluye un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo, que admite condicionales, ciclos, funciones recursivas y posibilidad de entradas y salidas. Este lenguaje es orientado a objetos
  • La facilidad de realizar una consulta a una base de datos externa, permite tratar ficheros muy grandes de los que sólo se importan las observaciones/variables que interesan.
  • Otra característica importante y atractiva de R está dada por el hecho de que la salida que proporciona cualquier función se puede manipular convenientemente, pues R guarda estos resultados como objetos.
  • Dentro de las librerías que pueden ser incorporados a R hay varias que permiten conectarlo a gestores de bases de datos, en la misma o en otra máquina.
  • En R es permitido editar todas las funciones y ver su implementación, la que se puede modificar de acuerdo con las necesidades del usuario.
  • Sobre todo al comienzo de su uso se obtendrán en poco tiempo resultados sorprendentes.
  • Uno de los fundamentales atractivos de R es la amplia variedad de técnicas gráficas que tiene implementado y que facilitan el análisis y presentación de los datos.
  • La literatura sobre R es muy amplia y es gratis, e incluso muchos manuales se encuentran en idioma español
  • Se concluye que para el curso de las investigaciones biomédicas cubanas R es una opción que brinda muchas posibilidades, especialmente para las personas apasionadas de la estadística, que además gustan del software libre. La experiencia con este software en ese contexto ha sido satisfactoria y ha estado basada fundamentalmente en: 1. La robustez del lenguaje 2. La constante actualización y la amplia literatura disponible 3. Amplias facilidades de manipulación de bases de datos 4. La obtención de informes con un formato predeterminado y con la información que se desea 5. Las facilidades gráficas 6. Facilidades para la documentación de todo el proceso de manipulación de los datos y procesamiento estadístico
  • Si bien el ambiente R fue pensado para la estadística, es posible hacer procesamiento de señales.
    • juan trinidad jimenez armesto
       
      Esta página web es muy interesante debido a que en ella encontramos una descripción detallada de algunas de las ventajas de utilizar el lenguaje R, concretamente en el campo de la biomedicina, y además podemos encontrar ejemplos prácticos de tareas que podemos realizar con dicho lenguaje.
  •  
    En esta página se habla con detalle de las ventajas de utilizar R para la investigación en la rama de la biomedicina, y además se describen algunas de sus funciones específcas.
Enrique Diaz Romero

El lenguaje R - 3 views

  • 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
       
      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
       
      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
       
      Esta página, muestra una pequeña introducción de R, como sus principales características y funciones.
    • Rafa Vaño
       
      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
       
      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
       
      Hasta aquí la introducción al lenguaje de programación R y la instalación en los diferentes SO
    • juan trinidad jimenez armesto
       
      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.
  •  
    Explicación de lenguaje R
  • ...1 more comment...
  •  
    Información resumida de las características principales del lenguaje R
  •  
    Lenguaje R, instalación en Windows y Linux, además de paquetes interesantes sobre el lenguaje y como ejecutarlos desde consola.
  •  
    Introducción a R e interfaz de uso
Borja Herrero

11-2012 : Conozca a R. Es su mejor amigo para los Grandes datos - 1 views

    • Borja Herrero
       
      Este apartado es muy importante, ya que nos muestra las principales funciones que nos puede aportar el lenguaje R, en el mundo empresarial, foco principal de nuestro análisis.
  • la fortaleza de R en un contexto empresarial es su capacidad para modificarse y adaptarse a sus necesidades de modelos de datos
  • Si no puede encontrar el gráfico, modelo o manipulación que necesita en los
  • ...22 more annotations...
  • paquetes de R
  • es probable que encuentre cualquier método
  • en la comunidad de usuarios de R.
  • es fuente abierta.
  • Lo que logra con el uso de R depende completamente en sus necesidades de negocios
  • El análisis de los grandes datos en forma de datos de medios sociales es un ejemplo
  • desea comprender mejor la respuesta a una campaña de marketing analizando Twitter. Podría medir cosas como cambios en el sentimiento del consumidor hacia su marca mientras dura la campaña
  • podría predecir la efectividad de una campaña sobre la base de las primeras repuestas
  • que le da tiempo para optimizar sus métodos para lograr un máximo impacto
  • Podría incluso
  • trazar un mapa del sentimiento del consumidor con respecto al comportamiento real.
  • Si bien otro software de análisis puede realizar funciones similares, R le brinda un medio para explorar los datos de formas diferentes, rápidamente, en un entorno, luego compartirlo con otros de forma gráfica.
    • Borja Herrero
       
      Un párrafo de espacial interés, debido a que nos muestra las principales diferencias positivas del lenguaje R respecto a otros destinados al mismo fín.
  • Ponga R a trabajar para usted
  • se está tornando más accesible para las organizaciones que no tienen un equipo de "gurús financieros" preparados
  •  los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de R
  •  los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de R
  • los nuevos programas están periódicamente disponibles de la comunidad de
  • amplían sus capacidades y lo hacen más fácil de usar
  • los proveedores están comenzando a integrar R en sus propias plataformas de análisis, por ejemplo Vertica de HP.
    • Borja Herrero
       
      Aqui encontramos un ejemplo de una empresa, HP que ha añadido este tipo de lenguaje a sus plataformas de análisis, por las ventajas que les aporta.
    • Borja Herrero
       
      En este apartado, encontramos las funciones básicas de el lenguaje R.
Enrique Diaz Romero

http://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf - 1 views

    • juan trinidad jimenez armesto
       
      R es un sistema para analisis estadísticos y gráficos creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Tiene una naturaleza doble de programa y lenguaje de programación y es considerado como un dialecto del lenguaje S creado por los Laboratorios AT&T Bell R 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
    • juan trinidad jimenez armesto
       
      R es un sistema para analisis estadísticos y gráficos creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Tiene una naturaleza doble de programa y lenguaje de programación y es considerado como un dialecto del lenguaje S creado por los Laboratorios AT&T Bell R 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
    • Caballo Loco
       
      Curso básico de R en .pdf, de la universidad de Montpelier
  •  
    Tutorial básico de lenguaje R
  •  
    Manual de programación para el Lenguaje R 
Enrique Diaz Romero

http://www.creaf.uab.es/propies/jpinol/WebTallerModelitzacio/ProgramacionR_FINAL.pdf - 0 views

    • Javier Soriano
       
      Una completa introducción a la programacion en R, empezando por las partes más simples e introduciéndote al mundo de la programación de la forma más sencilla posible.
  •  
    Una completa introducción a la programacion en R, empezando por las partes más simples e introduciéndote al mundo de la programación de la forma más sencilla posible.
  •  
    Programación básica en R, casi para novatos de la programación. Funciones básicas del lenguaje.  
Fran Marijuana

R: una herramienta poco difundida y muy útil para la investigación clínica - 2 views

  • Es conocida la existencia de una amplia variedad de paquetes estadísticos que se utilizan para el análisis de datos en la investigación clínica. Dentro de los más referenciados se destacan: STATISTICA, S-plus, SAS, SPSS, R y otros
  • Uno de los atractivos de R es que incluye un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo, que admite condicionales, ciclos, funciones recursivas y posibilidad de entradas y salidas. Este lenguaje es orientado a objetos, muy parecido en su sintaxis a C/C++. Las facilidades de programación incluidas en R son muy amplias, lo que hace más eficiente la implementación de nuevos procedimientos, así como el uso reiterado de funciones existentes.
  • R: a not much spread and very useful tool for clinical research
  • ...11 more annotations...
  • some of its features and the major advantages offering its use in the clinical trials are showed. R is free, flexible and dynamic software with a wide variety of statistical techniques of fast incorporation and that make possible its application.
  • el uso de R para las investigaciones en diversas áreas de investigación clínica, y en particular para los ensayos clínicos, puede ser una opción muy tentadora.
  • es un entorno donde una gran variedad de técnicas estadísticas son cada día implementadas.6 R puede incorporar librerías (rutinas) que contienen, desde técnicas no tan actuales, hasta lo más reciente de las investigaciones en el área de la estadística.
  • La comunidad de R en el mundo es muy amplia y la integran estadísticos de gran renombre (ej. J. Chambers, L. Terney, B. Ripley, D. Bates, etc.).
    • empresa 2013
       
      A partir de este punto sólo explica el funcionamiento del lenguaje. Estas explicaciones ya las tenemos en el bookmark del Manual.
    • Jorge Castro
       
      Introducción sobre R aplicado a los ensayos clínicos
    • Jorge Castro
       
      Introducciones de uso a R
    • Fran Marijuana
       
      R, una herramienta no muy conocida pero muy útil para la investigación clínica
    • Fran Marijuana
       
      R facilita la elaboración de informes finales y guarda la salida que proporciona cualquier función que se pueda manipular.
    • Fran Marijuana
       
      Un uso adecuado de R favorece la presentación de la información, la detección de errores y la rapidez.
    • Fran Marijuana
       
      R también es óptimo a la hora de mostrar gráficas, señales y la estadística (sobretodo investigaciones biomédicas)
  •  
    R en investigación clínica
  •  
    Este es un trabajo en el que explica las ventajas del lenguaje en R y sus funciones en la estadística.
  •  
    Se trata de una breve explicación de una aplicación del lenguaje R en la rama de la medicina.
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
David Moya

What is R? | inside-R | A Community Site for R - 1 views

    • Carlos Espinosa
       
      R desallorador de análisis estadístico siendo sus principales funciones la manipulación de datos,modelo estadístico y un abanico de funciones del análisis de datos que necesites.R es una comunidad on-line abierta en crecimiento.
    • David Moya
       
      R es usado sobretodo para crear programas que realicen estadisticas, ya que fue creado para ello principalmente. Con el se pueden hacer análisis estadísticos, predicciónes, modelos... Tiene herramientas que permiten usar poco código para programar estas estadisticas y modelos. Además es un proyecto libre por lo que puedes tener acceso al código fuente y mejorarlo. Gracias a esto y a la gran comunidad que tiene, actualmente es de una gran calidad y tiene disponibles varios "add-on packages".
  • Complete data analyses can often be represented in just a few lines of code.
  • ...7 more annotations...
  • R is a programming language: you do data analysis in R by writing scripts and functions in the R programming language. R is a complete, interactive, object-oriented language: designed by statisticians, for statisticians.
  • R is data analysis software: data scientists, statisticians, analysts, quants, and others who need to make sense of data use R for statistical analysis, data visualization, and predictive modeling.
  • R has benefited for over 15 years from the "many-eyes" approach to code improvement, and as a result has an extremely high standard of quality and numerical accuracy.
  • R is an open-source software project
  • you can download and use R for free, but the source code is also open for inspection and modification to anyone who wants to see how the methods and algorithms work under the covers.
  • R is an environment for statistical analysis: Available in the R language are functions for virtually every data manipulation, statistical model, or chart that the data analyst could ever need. Not only are all the "standard" methods available, but because most cutting-edge research in statistics and predictive modeling is done in R, the latest techniques are usually available first in the R system.
  • R was first created by Ross Ihaka and Robert Gentleman at the University of Auckland in 1993, and since then the project leadership has grown to include more than 20 leading statisticians and computer scientists from around the world. In addition, thousands of others have contributed additional functionality to the R language by creating add-on "packages" for use by the 2 million users of R worldwide.
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.
Jorge Castro

An Introduction to R - 0 views

  • 1 Introduction and preliminaries
    • Pablo David
       
      Introducción y explicación del lenguaje R
  • 2 Simple manipulations; numbers and vectors
    • Pablo David
       
      Instrucciones para la programación en R
  • 5 Arrays and matrices
  • ...9 more annotations...
  • 5 Arrays and matrices
  • 10 Writing your own functions
    • Pablo David
       
      Crear funciones en lenguaje R
  • 11 Statistical models in R
    • Pablo David
       
      Modelos estadísticos en lenguaje R,
    • Jorge Castro
       
      Utilidades del lenguaje R
  • R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display.
    • Jorge Castro
       
      Uso básico de números y vectores 
    • Jorge Castro
       
      Instrucciones para escribir tus propias funciones en R
  •  
    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

José Luis Cárcel - 0 views

    • David Moya
       
      El lenguaje R es capaz de trabajar con archivos de texto y binarios. Además posee conectividad con bases de datos como son MySQL y Oracle.
    • David Moya
       
      R es capaz de trabajar con funciones definidas por el usuario y funciones recursivas. Además hace uso de estructuras de control y trabaja con vectores, matrices, escalares o listas.
    • David Moya
       
      Además también podemos hacer uso de operadores relacionales y lógicos, y podemos integrar archivos o complementos en otros lenguajes de programación como son C o JAVA.
  • ...22 more annotations...
    • David Moya
       
      En R podemos hacer uso de un compilador, entorno gráfico, una librería de métodos y objetos, y de un apartado de estadísticas.
  • text files (r/w)
  • text files (r/w)
  • binary files (r/w)
  • MySQL
  • Oracle
  • user defined functions
  • recursive functions
  • conditional execution: if conditional execution with alternative: if else looping: for, while, repeat
  • Arrays
  • Vectors
  • Matrices
  • Lists
  • factors
  • Equal to / not equal to <, >, <=, >=
  • graphics - R functions for base graphics.
  • is missing logical AND, OR and NOT
  • Web services *
  • compiler - R byte code compiler (added in R 2.13.0).
  • C JAVA
  • methods - Formally defined methods and classes for R objects, plus other programming tools, as described in the Green Book.
  • stats - R statistical functions.
Carlos Espinosa

Lenguaje R: ¿ - 1 views

  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...

started by Carlos Espinosa on 30 Apr 13 no follow-up yet
Pablo David

Manual de instrucciones de programación en R - 0 views

    • Pablo David
       
      Me ha parecido muy interesante como esxplica la programación de matrices en R
    • Pablo David
       
      Es impactante la facilidad del lenguaje R para la programación de modelos estadísticos
  •  
    En esta pagina hemos encontrado un manual bastante completo, en inglés, sobre la programación en lenguaje R. Consta de instrucciones para aprender y manejar adecuadamente las matrices, las funciones, los modelos estadísticos, etc...
Enrique Diaz Romero

Analisis de supervivencia basico utilizando el lenguaje R | Rafael Borges - Academia.edu - 0 views

  • Análisis de supervivencia utilizando el lenguaje R
  • El paquete survival permite llevar a cabo análisis de supervivencia para datos que presentandiversos mecanismos de censura
  • La función Surv permite crear objetos tipo survival, la estructura para datos que presentancensura por la derecha es
  • ...10 more annotations...
  • La función survfit
  • La función survdiff
  • Estructura del archivo de datos dpa.txt
  • Lectura de los datos en R.
    • Enrique Diaz Romero
       
      Ejemplo de el uso del lenguaje R para el análisis de supervivencia. Podemos ver en acción el uso del lenguaje. 
    • Enrique Diaz Romero
       
      Descripción del paquete survival que nos permite analizar los datos mediante funciones con mecanismos de censura y finalización. Funciones:  *Surv  *Survfit  *survdiff
    • Enrique Diaz Romero
       
      Ejemplo de un archivo de datos en los que incluimos los datos que queremos analizar, los cuales en este caso hace referencia al registro de un hospital. 
  • Estimación de la función de supervivencia a través del estimador de Kaplan yMeier.
  • plot(km1,xlab="Meses",ylab="Supervivencia", main="Gráfico No. 1.Estimador de Kaplan y Meier"
    • Enrique Diaz Romero
       
      Ejemplo de calculo de tabla de supervivencias y posterior muestra gráfica de los datos calculados.
  •  
    Análisis de supervivencia básico utilizando el lenguaje R Ejemplo de un tipo de analisis utilizando el lenguaje R
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
Caballo Loco

R (lenguaje de programación) - Wikipedia, la enciclopedia libre - 1 views

    • julianc1c
       
      El proyecto GNU fue iniciado por Richard Stallman con el objetivo de crear un sistema operativo completamente libre: el sistema GNU.[
    • Caballo Loco
       
      Inicios del lenguaje R
    • Carlos Espinosa
       
      Es un software libre, con usos como inventigación biomédica, bioinformática, y finanzas. Nace en 1997 siendo su última actualización este 3 de abril. Se caracteriza porque sus usuarios pueden añadir sus propias funciones, es de colaboración y abierto.
  • Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del premiado lenguaje S
  • ...6 more annotations...
  • Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python
  • R hereda de S su orientación a objetos. La tarea de extender R se ve facilitada por su permisiva política de lexical scoping.[
  • R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico
    • Caballo Loco
       
      Distintas interfaces para trabajar cómodamente. Señalamos JGR por estar escrito en Java (multiplataforma)
    • Caballo Loco
       
      ser compatible con LaTeX supone heredar su gran flexibilidad
  • Para facilitar el desarrollo de nuevos paquetes, se ha puesto a servicio de la comunidad una forja de desarrollo que facilita las tareas relativas a dicho proceso
    • Caballo Loco
       
      Continua adaptación del lenguaje.
  •  
    R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.
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
Rafa Llopis

Qué es R y su aplicación al mundo empresarial - 0 views

  • Incorporación de R en el mundo empresarial
  • El análisis de los grandes datos en forma de datos de medios sociales es un ejemplo
  • Si bien otro software de análisis puede realizar funciones similares, R le brinda un medio para explorar los datos de formas diferentes, rápidamente, en un entorno, luego compartirlo con otros de forma gráfic
  • ...12 more annotations...
  • Podría medir cosas como cambios en el sentimiento del consumidor hacia su marca mientras dura la campaña
  • R es utilizado por el 47 por ciento de los profesionales de extracción de datos.
  • la capacidad para crear rápidamente exhibiciones visuales dinámicas de los datos, se ha tornado valiosa en el mundo empresarial a medida que las empresas comienzan a afrontar el desafío de los Grandes datos.
  • La diferencia está en la visualización
  • Lo que logra con el uso de R depende completamente en sus necesidades de negocios
  • gráficos en el léxico de las estadísticas, o manipular interactivamente un gráfico existente
  • los usuarios pueden crear nuevos
  • la fortaleza de R en un contexto empresarial es su capacidad para modificarse y adaptarse a sus necesidades
  • Si no puede encontrar el gráfico
  • en los 5.000 paquetes de R, es probable que encuentre cualquier método que necesite en la comunidad de usuarios de R.
  • ¿Qué es R? R es un lenguaje de programación y entorno de software de fuente abierta para computación y gráficos estadísticos.
    • Rafa Llopis
       
      Actualmente R es utilizado por más del 47% de los profesionales de extracción de datos, aumentando constantemente el número de personas que lo utilizan debido principalmente a su capacidad de crear representaciones visuales de forma rápida de una gran cantidad de datos. Además otra de sus ventajas es que R es una fuente abierta, lo que quiere decir que si no encuentra la grafica que necesita en los paquetes de datos de R es posible que la encuentre en la comunidad de usuarios de R.
  •  
    Breve artículo sobre R y sobretodo centrado en su aplicación al mundo empresarial.
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