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Curso introductorio de R

Curso introductorio de R. José Antonio Aranda Román Laboratorio de redes MMSS IIMAS UNAM jaar@unam.mx. Temario. Tipos de Objeto Repeticiones y secuencias Operaciones con vectores numéricos Operaciones con matrices Procedimientos (if, ifelse , for, function, while)

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Curso introductorio de R

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Presentation Transcript

  1. Curso introductorio de R José Antonio Aranda Román Laboratorio de redes MMSS IIMAS UNAM jaar@unam.mx

  2. Temario • Tipos de Objeto • Repeticiones y secuencias • Operaciones con vectores numéricos • Operaciones con matrices • Procedimientos (if, ifelse, for, function, while) • Distribuciones de probabilidad (gráficas y cálculo de probabilidades) • Tipos de gráficas simples (plot, box plot, pie, qqplot,qqnorm) • Importar datos (Excel, SPSS, minitab,….) • Estadística descriptiva básica • Qué es R • Ventajas y desventajas de R con respecto a otros programas estadísticos • Ejemplos de gráficos elaborados en R • Uso de R como calculadora • Comandos de gestión en el disco duro • Tipos de archivos “nativos” de R (datos y scripts) • Editores y GUI’s para R • Introduccion a R Studio • Librerias • Tipos de datos • Manejo de datos tipo texto • Manejo de datos tipo lógico

  3. ¿Qué es R? R (también conocido como “GNU S”) es un entorno y un lenguaje de programación orientado a objetos, para el cálculo estadístico y la generación de gráficos. Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993. S-plus TIBCO Spotfire S+ Lenguaje “S” AT&T Bell Labs. (LucentTechnologies) R Software Libre

  4. Datos sobre R R is the highest paid IT skill (Dice.com survey, January 2014) R most-used data science language after SQL (O'Reilly survey, January 2014) R is used by 70% of data miners (Rexer survey, October 2013) R is #15 of all programming languages (RedMonk language rankings, January 2014) R growing faster than any other data science language (KDNuggets survey, August 2013) R is the #1 Google Search for Advanced Analytics software (Google Trends, March 2014) R has more than 2 million users worldwide (Oracle estimate, February 2012) IEEE ranks R #9 amongst all languages (IEEE, July 2014)

  5. http://www.r-project.org/

  6. ¿Comó obtener “R”? http://www.r-project.org/ escoger sistema operativo escoger sitio seleccionar CRAN seleccionar base seleccionar download

  7. Ventajas y desventajas de R con respecto a otros programas estadísticos. • La capacidad de combinar, análisis ”preempaquetados”(ej., una regresión logística) con análisis ad-hoc, específicos . • Capacidad de manipular y • modificar datos y funciones (lenguaje de programación). • Gráficos de alta calidad. • Hay extensiones específicas a nuevas áreas como bioinformática, minería de datos, geoestadística y modelos gráficos. • Lenguaje orientado a objetos con sintaxis (relativamente) intuitiva. • Se adquiere sin costo alguno. • Existe versiones para Windows, MAC’s y Linux. • DESVENTAJAS • No existe soporte técnico. • No existe una interfaz GUI “amigable”. • Requiere de precisión en la sintaxis. VENTAJAS

  8. Ejemplos de gráficos elaborados en R

  9. hist3d(rnorm(2500),rnorm(2500),alpha=0.4,nclass=7,scale=30)

  10. Bibliografía R graphics Paul Murrell 2006, CRC Press, 303p. The R Book Michael J. Crawley 1997, John Wiley, 951p. R GraphicsCookbook HrishiV. Mittal 2011, PACKT Publishing, 272 p. R in a nutshell A Desktop Quick Reference Joseph Adler 2010, O’Reilly, 611p.

  11. R fundamentals and ProgrammingTechniques Thomas Lumley Prácticas de Estadística en R Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Manuel Febrero Bande Pedro Galeano San Miguel Julio González Díaz Beatriz PateiroLópez 2009, Universidad de Santiago de Compostela, 102 p. R para principiantes Emmanuel Paradis Estadística básica con R y R-Commander Arriaza Gómez, et al. 2008, Universidad de Cádiz, 128p. Curso básico de R Francesc Carmona

  12. Uso de R como calculadora • Suma +, Resta -, Multiplicación * y División / • >3+2 • [1] 5 • Potenciación ^ y raíz cuadrada sqrt • > 4^2 • [1] 16 • División entera %/% y modulo %% • >27%/%6 • [1] 4 • > 27%%6 • [1] 3 • Logaritmos log,log2,log10 y exponencial exp • >log10(5) • [1] 0.69897 • Trigonométricas sin, cos, tan, .... • > tan(pi/4) • [1] 1

  13. R es un lenguaje orientado a objetos “Casi todo” en R son Objetos Funciones y Operadores Teclado y Mouse Librerias “Datos” Archivos de datos INTERNET “Resultados” Monitor Gráficos Memoria RAM Disco Duro Usuario

  14. Comandos de gestión en el disco duro • Directorio de trabajo actual • getwd( ) • Cambiar directorio de trabajo • setwd( “directorio”) • Crear un nuevo directorio • dir.create(“directorio” ) • Archivos en el directorio • list.files ( ) • Borrar archivos • file.remove(“archivo” )

  15. Generar un objeto (memoria RAM) Para generar un objeto, utilizamos “ <-” opcionalmente se puede usar “->” y “=” Sensibilidad a mayúsculas > Peso<-10 > peso<-5 >PEso<-8 > ls() [1] "peso" "Peso" "PEso" > Peso [1] 10 > peso [1] 5 > PEso [1] 8 > a<-1 > b<-2 > d<-4 >a+b [1] 3 > (a+b)/d [1] 0.75 >a+b/d [1] 1.5

  16. Comandos de objetos ls( ) rm ( ) save() load() Tipos de archivo “nativos” de R Datos (.rdata) Scripts (.r)

  17. Editores y GUI’s para R • Tinn-R • RStudio • rattle • Rpad • RPMG • gWidgets • Red-R • R AnalyticFlow • latticist • R-WinEdt • Xemacs • RCommander http://www.rstudio.com/

  18. ¿Comó obtener Rstudio? http://www.rstudio.com/ seleccionar download seleccionar desktop Seleccionar “open source” escoger sistema operativo

  19. Introducción a R Studio Memoria RAM Funciones y Operadores Disco Duro

  20. Librerías (packages) • Funciones y/o Procedimientos • Datos • Demos

  21. ¿Comó descargar librerias? escoger PACKAGES escoger sitio seleccionar CRAN escoger “sortedbyname” Descargar archivo zip Seleccionar librería

  22. Tipos de datos • númericos • enteros, reales y complejos • texto • se declaran con “” • lógicos • FALSE, TRUE • F ,T • 0,1

  23. Datos tipo texto se declaran con “ ” paste(t1,t2) concatena t1 con t2 nchar(t1) cuenta cuantos caracteres hay en t1 grep(t1,t2) busca a t1 dentro de t2 toupper(t1) cambia t1 a mayúsculastolower(t1) cambia t2 a minúsculassub(t1,t2,t) cambia t1 que esta en t por t2 01_textos.r a<-"hola" b<-"a todos" paste(a,b) c<-"como estan?" paste(a,b,c) nchar(a) grep("todos",b) may<-toupper(a) z<-paste(may,b) b2<-sub("todos","nadie",b) paste(may,b2,c) tolower(paste(may,b2,c))

  24. 02_logicos.r 3<2 !FALSE (2>1)&&(3==4) F||T xor(F,F) 03_conversion.r #el operador is sirve para preguntar si un objeto es de un tipo especifico is.numeric("42") is.numeric(3.12) is.logical(T) is.logical(3<0) is.character("hola") a<-3 is.character(a) #el operador as sirve para cambiar el tipo de dato as.numeric("13")/2 as.numeric(T)+1 as.character(3) as.character(as.logical(1)) as.logical(0) Operadores lógicos <,>,>=,<=,==,!=,&&,||

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