Chemometrics: Li
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Adding power to data mining with R - 0 views
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Antonio Legaz on 30 Apr 13El lenguaje R supone una alternativa para las empresas que no tienen los medios o el capital suficiente para contratar expertos en minería de datos. Es un lenguaje relativamente sencillo además de ser software libre,en otras palabras, gratis.
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Pequeña descripción del lenguaje R y su enfoque hacia el "data mining" en los negocios.
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Aplicaciones del lenguaje R en Finanzas - 1 views
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Es un lenguaje de alto nivel, que en ocasiones se adapta a otros lenguajes de nivel menor para un uso más cómodo para los programadores. Se trata de una herramienta muy útil en las finanzas y tiene diferentes aplicaciones en éste ámbito.
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El lenguaje R es muy útil a la hora de analizar datos referentes a las empresas. En el texto subrayado se comentan 5 campos de las finanzas donde el uso de R puede facilitar el tratado de grandes cantidades de datos para facilitar el uso de técnicas como el backtesting en el cual se tratan datos históricos de la empresa para predecir el futuro de ésta.
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datanalytics » Experiencia y Recursos de Estadística - 0 views
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El lenguaje R simplifica trabajo respecto al C a la hora de programar y trabajar con algoritmos estadísticos por ser un lenguaje interpretado, una de sus desventajas es que no es un código eficiente, es decir resolver problemas puede resultar muy costoso a la hora de computar los datos introducidos. Para resolver este problema se incorporan rutinas escritas en otros lenguajes
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Esta puede ser la visión que tiene un programador que trabaje directamente implementando programas en R ya que nos da información de sus características y también de sus desventajas
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Diigo es una herrami - 0 views
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Finance & Life Sciences Achieve Analysis Success with Revolution R - 0 views
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En esta página, algunas de las mayores empresas del mundo explican la revolución que ha significado el uso del lenguaje R en sus empresas.
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Introducción a R: Clase 1 - YouTube - 0 views
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Esta es la referencia a un tutorial para aprender a usar el lenguaje R. Son clases online de aproximadamente dos horas para el autoaprendizaje.
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Revolution R Statistical Language for Life Science Big Data Analytics - 0 views
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Medical Image Analysis:
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harmacokinetics
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Statistical Genetics:
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Survival Analysis:
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Esta página muestra algunas de las aplicaciones del lenguaje R en el campo de la medicina.
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Paquetes de Software estadísticos - Ficha técnica de Victor De Ponte en Prezi - 0 views
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MATLAB es un entorno de programación para el desarrollo de algoritmos, el análisis y la visualización de datos y el cálculo numéric
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R es un lenguaje y un ambiente de desarrollo para computacion estadistica y grafica
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y tecnicas
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. R provee una gran variedad estadistica
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reeBSD y Linux, Windows, y MacOS
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R está disponible
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como software libre, bajo los términos de Free Software Foundation’s GNU General Public License, y su código fuente está disponible.
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ompilable y ejecutable
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graficas,
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plataformas UNIX
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Ventajas Ventajas de MatLAB 1.
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Es costoso 2.
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suele ser mas lento
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esventajas Ventajas de R
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completamente gratuito y código abierto
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propia documentacion en formato parecido a LaTeX
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Desventajas de R No acepta programas o scripts escritos en MatLab,
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En esta página se presentan algunas de las diferencias entre el lenguaje R y el matlab, que es un programa que estamos aprendiendo a usar.
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The R programming language for programmers coming from other programming languages - 0 views
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Es una opinión que nos da una persona a cerca del lenguaje R, dice que a programado en muchisimos lenguajes pero que el que mas le a costado enseñarse a sido R. El lenguaje es parecido a C. Afirma que el lenguaje R es mas que un lenguaje de programación.
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Comparing R to smoking | The Endeavour - 0 views
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En este articulo nos esta comparando el lenguaje R a fumar, al principio es difícil programar en R, pasa igual en el tabaco al principio es difícil saber fumar pero una vez sabes fumar quieres mas y mas y mas... en el lenguaje R una vez sabes programar cada vez querras programar mas y mas y mas...
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Ciencia1.com - Ciencia y Tecnología - Programación - Oracle integra el lengua... - 0 views
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Nos da una idea de la capacidad de mejora en las empresas que da este lenguaje de programacion estadístico.
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R Programming Resource Center | NCEAS - 0 views
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R es un lenguaje de programación diseñado para modificar, analizar y representar datos gráficamente. R nos deja la opción de poder modificar nuestros documentos o "scripts";muchos programadores utilizan R bien sean o ecologistas o científicos.
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Lenguaje R | Rizomática - 0 views
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En una entrada anterior, Data mining. Análisis de las actividades de los usuarios en Twitter, hemos podido ver como la minería de datos nos permite analizar la actividad de los usuarios, en términos de frecuencia de su actividad en Twitter. Lo que ha sido una sorpresa para el grupo
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Investigan la aplicación del lenguaje natural en software de gestión de negoc... - 0 views
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El proyecto, en el que participan el grupo de investigación NIL del Instituto de Tecnología del Conocimiento de la UCM y la empresa Delta-R, especializada en tecnología de gestión de reglas de negocio (BRMS, o Business Rules Management Systems), pretende acercar a los usuarios menos expertos las plataformas de software de gestión a través de la implementación del lenguaje natural (R) Se observa la importancia de R en la organizacion empresarial.
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GNU Octave - Wikipedia, la enciclopedia libre - 0 views
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GNU es como se denomina al lenguaje R , y podemos ver en este enlace como Octave es creado a partir de el. Lo que nos es de gran utilidad en la universidad y en las empresas para la resolucion de problemas matematicas.
Lenguaje R: ¿ - 1 views
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Ecología austral - ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R? - 0 views
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implementan distintos algoritmos para llevar a cabo los mismos tipos de análisis, los usuarios se benefician de una comparación entre los programas más usados
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son bastante específicos y se circunscriben a aspectos puntuales.
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Amigabilidad con el usuario.
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comparación general sobre la base de una serie de aspectos
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SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
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En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul -
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SPSS es bastante amigable para el usuario, ya que permite acceder a todas las opciones mediante un menú de funciones
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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
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R no es necesario utilizar el menú de funciones
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para ejecutar SAS, además de requerir sintaxis es necesario utilizar los botones de la interfaz gráfica
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b. Manipulación de datos.
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Tanto SPPS como SAS permiten abrir el archivo de datos en una ventana aparte, lo cual puede ser importante para algunos usuarios.
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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.
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c. Calidad de gráficos.
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d. Control de procesos.
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e. Costo
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f. Variedad de análisis estadísticos
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g. Documentación y soporte de ayuda.
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h. Sistemas operativos
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SPSS ofrece una serie de gráficos tipo que si bien pueden modificarse en su formato
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son difíciles de personalizar
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SAS como R permiten el diseño personalizado de gráficos
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SAS requiere del uso de diferentes rutinas (o paquetes)
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R son más sencillas (o "planas") y no requieren de una gran cantidad de paquetes.
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Tanto SPSS y SAS ofrecen generalmente una gran cantidad de salidas completas ("outputs") para un procedimiento estadístico cualquiera
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R ofrece como salidas sólo aspectos básicos y, en el caso de que el usuario necesite más detalles, debe solicitarlos especialmente.
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R es totalmente gratuito y está disponible en Internet,
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SAS es el software estadístico más caro del mercado.
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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
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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nueva alternativa, el programa R
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Existen varios programas estadísticos genéricos.
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ciencias sociales
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SPSS (SPSS Inc. 2007) es un software lanzado al mercado en 1968.
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programa estadístico y un lenguaje de programación de uso libre, de distribución gratuita y de código abierto
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uso de los botones de la interfaz gráfica
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SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
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uso sencillo de las opciones, acceso rápido a datos y procedimientos, generación de salidas y gráficos
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SAS (SAS Institute Inc. 2007)
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requiere el ingreso de comandos
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SAS (SAS Institute Inc. 2007)
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necesita del conocimiento de la sintaxis antes de su uso
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programa estándar empleado en ensayos clínicos y por la industria farmacéutica en los Estados Unidos.
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R (Ihaka & Gentleman 1996; R Development Core Team 2007)
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basado sobre comandos, en el que se puede acceder a todos los procedimientos y opciones a través de sintaxis computacional.
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similar al programa estadístico S-plus
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derivados de un lenguaje estadístico llamado S y
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orientación y administración diferentes a las de R, y además se enfocan en aquellos mercados y usuarios que les proporcionan los mayores beneficios.
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SPSS como SAS son programas comerciales
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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.
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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.
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¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R?
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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R--> Paquete Estadístico - 0 views
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R es un lenguaje dinámico que se utiliza mucho en estadística, pero también en otras aplicaciones. Sus características principales son que almacena y manipula muchos datos de manera efectiva, muestra muchas herramientas de análisis de datos, trabaja bien con matrices, es un lenguaje sencillo y efectivo, presenta posibilidades graficas…
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Cómo solucionar los retos del Big Data | InformationWeek México - 0 views
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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.
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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
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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".
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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.
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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.
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Ventajas del lenguaje R para los programadores que trabajan con big data
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