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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.
Raúl Sarrión

Lenguaje R - 1 views

Después de investigar en diversas páginas sobre el lenguaje de programación R, podemos concluir que, gracias a éste, se pueden manejar grandes cantidades de datos en cuanto a contabilidad y estadís...

r programming diigo opinion

started by Raúl Sarrión on 30 Apr 13 no follow-up yet
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.
  • el procesamiento de datos se encuentra en la edad de oro
  • ...12 more annotations...
  • se trata de software libre
  • 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. 
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
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    R en data mining
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    R en data mining
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.
Joca Vijo

Conclusiones respecto a 'R' y 'Diigo' - 2 views

started by Joca Vijo on 22 Apr 13 no follow-up yet
Alexis Agustín

See how Deloitte uses R for actuarial analysis - 0 views

    • Alexis Agustín
       
      Aqui un consultor de Deloitte nos muestra como usa R para explorar datos y ajustarlos en distribuciones, calculando proyecciones usando la regresion de Poisson. Ademas lo contrapone a Excel, concluyendo que no hay una hoja de calculo en la que confundir columnas, si no que en lineas de codigo simple que se puede copiar se puede trabajar mas facilmente con grandes cantidades de datos
  • Jim Guszcza (Predictive Analytics lead at Deloitte Consulting and Assistant Professor at UW-Madison) who gave a great webinar presentation yesterday
  • R is used for exploratory data analysis and modeling, with a live examples of fitting a mixute distribution to bimodal claims data, and calculating loss reserves using Poisson regression.
  • ...2 more annotations...
  • Just one simple line of [R] code that would work just as well for a 100-by-100 loss triangle as it would for a 10-by-10 triangle. No hidden cells in the spreadsheet, no risk of spreadsheet error. It's a little bit of code you could look at in one screen, it's replicable ... and this does all the work that a spreadsheet would do. 
  • He uses the Allstate Claim Prediction Challenge data (from a recent Kaggle competition) to fit a Tweedie model to 13 million records of claim data. (The Tweedie distribution is often used to model insurance claims, where many claims are exactly zero, and non-zero claims follow a continuous Gamma-like distribution.) Using the forthcoming rxGLM function, he fit the model to this large data set in just over two minutes (140.22 seconds) using a single quad-core PC.
Alpha Teleco

R Tutorial Series: Basic Polynomial Regression | (R news & tutorials) - 0 views

    • Alpha Teleco
       
      Tutorial regresión no lineal basica en R.
  • Polynomial regression can be used to explore a predictor at different levels of curvilinearity.
  • This tutorial will demonstrate how polynomial regression can be used in a hierarchical fashion to best represent a dataset in R.
  • ...24 more annotations...
  • Scatterplot
    • Alpha Teleco
       
      El grafico de dispersion demuestra que estos datos pueden no ser lineales.
  • The preceding scatterplot demonstrates that these data may not be linear.
    • Alpha Teleco
       
      Como crear variables de orden lineal, cuadratico y cubico.
  • Creating The Higher Order Variables
  • In this tutorial, we will explore the a linear, quadratic, and cubic model.
    • Alpha Teleco
       
      Paso 1: centrar la variable, restando la media de cada punto y guardando el resultado en una nueva variable de R.
  • Step 1: Centering
  • To center a variable, simply subtract its mean from each data point and save the result into a new R variable, as demonstrated below.
    • Alpha Teleco
       
      Paso 2: Crear los terminos de orden superior multiplicando la variable creada por si misma y guardando el resultado en una nueva variable.
    • Alpha Teleco
       
      Crear los modelos lineales y no lineales.
  • 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.
  • Step 2: Multiplication
  • Creating The Models
  • Now we have all of the pieces necessary to assemble our linear and curvilinear models.
    • Alpha Teleco
       
      Evaluar los modelos y compararlos, en el ejemplo se observa que no ha una diferencia significativa entre los tres modelos.
  • Evaluating The Models
  • In this case, the quadratic and cubic terms are not statistically significant themselves nor are their models statistically significant beyond the linear model.
    • Alpha Teleco
       
      A traves de los modelos que hay en este tutorial se pueden crear modelos muy complejos, utilizando las mismas sencillas tecnicas de este tutorial.
  • it can be helpful to summarize and compare our potential models using the summary(MODEL) and anova(MODEL1, MODEL2,… MODELi) functions.
  • More On Interactions, Polynomials, and HLR
  • 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.
  •  
    Tutorial
Enrique Diaz Romero

R en la web - 0 views

  • R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.
  • R y S-Plus -versión comercial de S- son, probablemente, los dos lenguajes más utilizados en investigación por la comunidad estadística,
  • populares en el campo de la investigación biomédica, la bioinformática y las matemáticas financieras
  • ...8 more annotations...
  • R se distribuye bajo la licencia GNU GPL y está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux.
  • Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen librerías que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python o en lenguajes de código compilado, por ejemplo, C o Fortran.
  • características más relevantes de R son que se trata de un lenguaje interpretado y que está orientado a objetos
  • Alternativas comerciales S-Plus http://www.insightful.com/products/splus/default.asp SPSS http://www.spss.com Minitab http://www.minitab.com SAS http://www.sas.com
  • Una amplia colección de librerías se encuentran en CRAN.
    • Enrique Diaz Romero
       
      Definimos R como un lenguaje y entorno de programación para el análisis de datos estadísticos y gráficos, procedente del lenguaje S con un gran numero de campos de aplicación.
    • Enrique Diaz Romero
       
      R, se distribuye de forma libre y esta disponible para todos los sistemas operativos, ademas de poderse integrar con otro gran numero de lenguajes ya sean compilados como interpretados. Tiene un gran numero de librerías que se encuentran en el CRAN y que son creadas por los usuarios. Podemos destacar que es un lenguaje interpretado y orientado a objetos
    • Enrique Diaz Romero
       
      También existen unas alternativas comerciales como son S-Plus, SPSS, Minitab,SAS
  •  
    Definición del proyecto R
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
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.
LaRuPu upv

Statistical Computing with R: A tutorial - 0 views

  • R is a software package especially suitable for data analysis and graphical representation
  • is not particularly efficient in handling large data sets
  • Students can quickly grasp the role of outliers and influential points in a simple linear regression
    • LuCla EdPa
       
      No es eficiente manejando bases de datos grandes
  • ...9 more annotations...
  • R can be used as an ordinary calculator
    • LuCla EdPa
       
      Fácil manejo, se puede interactuar con expresiones simples
  • > 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
    • LuCla EdPa
       
      Al igual que Matlab, puede usarse como una potente calculadora
  • x<- log(2.843432) *pi
    • LuCla EdPa
       
      Ejemplos
  • R can handle complex numbers, too.
    • LuCla EdPa
       
      Para fijar valores a variables, usamos '
  • Important note: since there are many built-in functions in R, make sure that the new object names you assign are not already used by the system. A simple way of checking this is to type in the name you want to use. If the system returns an error message telling you that such object is not found, it is safe to use the name. For example, c (for concatenate) is a built-in function used to combine elements so NEVER assign an object to c!
    • LuCla EdPa
       
      También admite el uso de números complejos
  • Character vector:
    • LuCla EdPa
       
      Al igual que en los lenguajes de programación no puedes poner una variable con nombre de función, en R no puedes asignar una variable con nombre de objeto
  • Note that m1*m2 is NOT the usual matrix multiplication. To do the matrix multiplication, you should use %*% operator instead
    • LuCla EdPa
       
      Vectores de caracteres
  • 2.4 Finding roots: a simple example
    • LuCla EdPa
       
      Para multiplicar matrices, usamos %*%
  • 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.
    • LuCla EdPa
       
      La información que ya hemos adquirido es suficiente para tener una idea del funcionamiento de R, omitimos el resto
  •  
    Ejemplos gráficos y explicación matemática de lo que es capaz de hacer R
  •  
    uso de R para crear estadisticas y graficos en este caso en la industria del automovil.
Bora Jasan

R Statistics, R Statistical Consulting R Statistics - 0 views

  • R is mostly used by statisticians and other practitioners requiring an environment for statistical computation and software development, it can also be used as a general matrix calculation
    • LuCla EdPa
       
      Pese a que se requieren conocimientos previos, es de fácil aprendizaje, y por otro lado, tiene diversas aplicaciones estadísticas
  • R is an interpreted language typically used through a command line interpreter. If one types "2+2" at the command prompt and presses enter, the computer replies with "4".
    • LuCla EdPa
       
      Como hemos visto en la otra página, hace las funciones de una simple calculadora, siendo esta más potente
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
  • ...2 more annotations...
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
Yes We Pass

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

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    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.
Bora Jasan

Lenguaje de Programación R y Diigo - 2 views

Como hemos podido comprobar a lo largo de la Práctica V y durante estos días en Internet, se podrían detallar a continuación los aspectos que, a nuestro parecer, son los más importantes en el lengu...

R programming language tutorial statistics

started by Bora Jasan on 01 May 13 no follow-up yet
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
Carlos Espinosa

"Introducción a R: historia de un lenguaje de computación para el análisis de... - 0 views

    • Carlos Espinosa
       
      En esta página se nos muestra el porqué del desarrollo de los lenguajes estadísticos como el lenguaje R y también se nos muestra los pros y los contras del lenguaje R respecto al S y a los demás. Se afirma que el lenguaje R no es bueno para todas las situaciones pero sin duda es uno de los lenguajes más útiles.
Alexis Agustín

R, análisis de datos profesional y abierto | Thp - 0 views

  • Es el nombre de un proyecto de código abierto consistente en un lenguaje de programación y un software de código abierto. Este software nos permite poder analizar datos de múltiples formas.
  • Es un software de uso común en departamentos de business intelligence dentro de las empresas, pero también es utilizado en investigación. 
  • Al tratarse de un software de código abierto, podemos decir que está vivo. La comunidad de R trabaja constantemente en desarrollar nuevas versiones mejoradas y en elaborar paquetes específicos para diferentes tipos de análisis. Así podemos encontrar paquetes de todo tipo (4293 a fecha de hoy), desde específicos para biólogos o genetistas, hasta modelos de hábitos de compra para marketing, pasando evidentemente por paquetes estadísticos de todo tipo y calidad.
  • ...3 more annotations...
  • Esta pensado para poder trabajar con muchos datos, es ideal para el trabajo en bigdata. Asimismo, no solo es capaz de tratar los datos sino que también es capaz de tomar esos datos, de tal forma que podemos automatizar el proceso de toma de datos (útil si esos datos se encuentran en internet y son elaborados por terceros).
  • Al tratarse de un software pensado en clave estadística, dispone de una mayor varidedad de gráficos
  • Hemos dicho que una de las peculiaridades de este software es que no dispone de una interfaz visual, que se utilizar a través de un lenguage de programación propio. Esta misma desventaja es en realidad una ventaja, ya que ese mismo hecho hace que tengamos más libertad para hacer lo que queramos
Fran Marijuana

El lenguaje R es un - 3 views

El lenguaje R es un lenguaje de programación tipo software que cada vez está siendo mas importante. Nos estamos dando cuenta de que es un lenguaje muy utilizado, pues las 500 empresas mas important...

started by Fran Marijuana on 30 Apr 13 no follow-up yet
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