Dos o más programas R utilizan NWS para intercambiar datos a través de los pares de nombre-vinculación almacenados en un “workspace” de red (un “workspace” de red en R es una instancia de NetWorkSpace). Un programa crea una vinculación, mientras otro porgrama lee el valor asociado a dicha vinculación. Esta operación es similar a las llevadas a cabo en cualquier “workspace” tradicional; sin embargo, un “NetWorkSpace” se distingue de uno tradicional por doz razones importantes: Dos o más programas R utilizan NWS para intercambiar datos a través de los pares de nombre-vinculación almacenados en un “workspace” de red (un “workspace” de red en R es una instancia de NetWorkSpace). Un programa crea una vinculación, mientras otro porgrama lee el valor asociado a dicha vinculación. Esta operación es similar a las llevadas a cabo en cualquier “workspace” tradicional; sin embargo, un “NetWorkSpace” se distingue de uno tradicional por dos razones importantes: Detalles Estado del desarrollo: Estable. Licencia: GNU General Public License (GPL). Lenguaje: Propio de R, parecido a S. Sistema Operativo: Sistemas tipo Unix, Windows y MacOS. Interfaz de usuario: Terminal/Consola. Sitio web: http://http://www.r-project.org/. NetWorkSpace: http://http://nws-r.sourceforge.net/. Imagenes Libro de Estadística Básica con R y R-Conmander    

Data can be stored in a large variety of formats. Each statistical package has its own format for data (xls for Microsoft Excel, dta for Stata, sas7bdat for SAS, ...). R can read almost all file formats. We present a method for each kind of file. If none of the following methods work, you can use a specific software for data conversion such as the free software OpenRefine or the commercial software Stat Transfer[1]. In any case, most statistical software can export data in a CSV (comma separated values) format and all of them can read CSV data. This is often the best solution to make data available to everyone.

Code Editors for R Several excellent code editors are available that provide functionalities like R syntax highlighting, auto code indenting and utilities to send code/functions to the R console. Basic code editors provided by Rguis RStudio: GUI-based IDE for R Vim-R-Tmux: R working environment based on vim and tmux Emacs (ESS add-on package) gedit and Rgedit RKWard Eclipse Tinn-R Notepad++ (NppToR) Programming in R using Vim or Emacs                                                              Programming in R using RStudio

El sistema para cómputos estadísticos es un ambiente para análisis de datos y gráficos. El origen de es el lenguaje el cual fue desarrollado por John Chambers y sus colegas en los laboratorios Bell por la década de los 1960s. El lenguaje fue diseñado y desarrollado como un lenguaje de programación para análisis de datos pero es, en su implementación presente, un lenguaje completo de programación con todas las características. La distribución básica de es mantenida por un pequeño grupo de estadísticos, quienes forman el grupo central de desarrollo. Asimismo, un inmenso grupo de voluntarios le agregan al paquete una gran cantidad de funciones que aumentan enormemente su utilidad. La fuente principal de información sobre el sistema se encuentra localizada en el siguiente URL: http://www.R-project.org Todos los recursos de se encuentran en esta página: el sistema mismo, los paquetes accesorios, los manuales y la documentación. La intención de este capítulo es presentar informalmente los conceptos básicos y las técnicas de manipulación de datos del lenguaje para los principiantes. No entraremos en muchos detalles técnicos. Más bien, nos concentraremos en ejemplos prácticos para que el lector pueda empezar a resolver problemas de inmediato.