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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.
  • uso de los botones de la interfaz gráfica
  • 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
  • ciencias sociales
  • 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
  • R (Ihaka & Gentleman 1996; R Development Core Team 2007)
  • programa estándar empleado en ensayos clínicos y por la industria farmacéutica en los Estados Unidos.
  • 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.
  • 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.
  • ¿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.
  • 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.
    • 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.
Yes We Pass

juandavidvelasquez.2011.pdf (objeto application/pdf) - 0 views

  •  
    En este PDF nos muestran como se puede utilizar el lenguaje R para una aplicación práctica como es la computación estadística, que nos permite realizar tareas de modelado y predicción del mercado energético.
grupo empresa

'R' language bringing statistical analytics to the masses (Q&A) | Software, Interrupted... - 0 views

    • grupo empresa
       
      El lenguaje r nos permite realizar una gran cantidad de predicciones de mercado y económicas que nunca antes se habian podido sacar con otros lenguajes o métodos.Este lenguaje es utilizado para la realización de predicciones analíticas que ayudan a entender mejor el mercado , las costumbres y las tendencias de los consumidores...Este además es un lenguaje muy joven todavía, al cual se le puede llegar a sacar una gran potencial.
  • Predictive analytics is statistical modeling by any other name. It's used by statisticians and data analysts across all verticals as a means to better understand their organization, both internally and externally. It helps identify trends and patterns, arming CIOs and other enterprise decision makers with the best possible information with which to make their decisions. Predictive analytics has a proven track record in the business intelligence field. Wal-Mart, for one, has used predictive analytics to better understand the habits and tendencies of their customers.
  • : R is still relatively young and is only just now being recognized outside of academic circles. Its practically limitless statistical capabilities make it attractive to anybody doing data analysis, be they a statistics professor or a financial analyst
  • ...1 more annotation...
  • At this point, the future of predictive analytics is pointing directly to R, something we are calling the "perfect storm of predictive analytics."
corozo56

R Programming Language | ProgrammingR - 0 views

shared by corozo56 on 23 Apr 13 - Cached
    • corozo56
       
      En este artículo se exponen las ventajas en el mercado laboral de la utilización del lenguaje de programacion R.
Sébastien Sanchez

R Is Hot: The New Global Statistics Language R - Revolution Analytics - 1 views

    • Borja Herrero
       
      R es lenguaje de programación utilizado para procesar grandes bases de datos, por ejemplo; predicción de analisis, sistemas de decisión.
    • Borja Herrero
       
      El lenguaje R se va convirtiendo en algo indispensable para una empresa y poco a poco se va extendiendo en el mercado, ya que innova y se desarrolla de forma continua, convrtiendose en una herramienta muy util.
    • Sébastien Sanchez
       
      Explicación del porqué la programación R se ha hecho tan popular y revolucionaria. Resumen de las propiedades más destacadas de R y de quien se aprovecha de sus beneficios únicos.
  • ...7 more annotations...
  • R is a full-fledged programming language with a radically different approach to processing large and complex datasets
  • R also offers benefits to companies trying to reduce their software expenditures with enterprise software vendors such as SAS and SPSS.
  • R community develops and releases new software continuously
  • R is especially useful for quickly and easily generating charts and graphics
  • R allows
  • to create high-quality charts and graphs
  • R allowed them to effectively communicate their analytic results in ways that were easily understood by non-technical audiences
Antonio Legaz

Reflexión sobre el lenguaje R - 0 views

El lenguaje R es una herramienta en alza en el campo de las finanzas y los negocios. Esto se debe a su relativa facilidad de uso con respecto a otros lenguajes de programación y a que es software l...

started by Antonio Legaz on 30 Apr 13 no follow-up yet
Foe Solitario

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Conclusiones R

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

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Conclusiones R

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