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> 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.

Un par de buenas noticias para finalizar este breve análisis. La primera es que disponemos de una suite llamada RStudio que hace algo más sencillo el trabajo con R. La segunda es que podemos aprender a usar R de forma bastante sencilla y gamificada a través de Try R, un curso online elaborado por la editorial O'Reilly usando la plataforma Code School de forma totalmente gratuita.

Time series data are widely seen in analytics. Some examples are stock indexes/prices, currency exchange rates and electrocardiogram (ECG)

Time Series Decomposition

Time Series Forecasting

Time Series Clustering

Time Series Classification

The preceding scatterplot demonstrates that these data may not be linear.

In this tutorial, we will explore the a linear, quadratic, and cubic model.

To center a variable, simply subtract its mean from each data point and save the result into a new R variable, as demonstrated below.

Once the input variable has been centered, the higher order terms can be created.

we can simply multiply our centered term from step one and save the result into a new R variable, as demonstrated below.

Now we have all of the pieces necessary to assemble our linear and curvilinear models.

In this case, the quadratic and cubic terms are not statistically significant themselves nor are their models statistically significant beyond the linear model.

it can be helpful to summarize and compare our potential models using the summary(MODEL) and anova(MODEL1, MODEL2,… MODELi) functions.

The regression topics covered in these tutorials can be mixed and matched to create exceedingly complex models.

The good news is that more complex models can be created using the same techniques covered here. The basic principles remain the same.

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.