Crear un objeto

Este es un ejemplo de uso del Lenguaje R. Se generará 50 valores usando una distribución uniforme (valores que oscilan entre cero y uno). De esta manera se crea un objeto identificado con “x”

x <- runif(50)

Ver el contenido del objeto “x”

x
##  [1] 0.083087087 0.201452759 0.575220194 0.031231009 0.562546863
##  [6] 0.818618947 0.901349426 0.701659684 0.985240621 0.065086105
## [11] 0.063737742 0.495466298 0.174104836 0.074867997 0.249495327
## [16] 0.008965849 0.797146484 0.433022479 0.135825447 0.148925815
## [21] 0.070110747 0.509245868 0.119616551 0.739385056 0.827685845
## [26] 0.999935253 0.151091502 0.133334557 0.300942845 0.591924801
## [31] 0.112402090 0.639453592 0.897211551 0.413309987 0.591817520
## [36] 0.555562590 0.637746988 0.404974214 0.386809997 0.862526800
## [41] 0.659335174 0.591745571 0.279582229 0.130870250 0.035968752
## [46] 0.334034510 0.873236517 0.273420000 0.327851758 0.460695097

Solicitar el resumen de los cinco números (mínimo, cuartil 1, mediana, cuartil 3 y el máximo), además de la media

summary(x)
##     Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
## 0.008966 0.139100 0.409100 0.428400 0.639000 0.999900

Graficar los 50 valores

plot(x)

Solicitar un histograma

hist(x)

El Lenguaje R funciona mediante la adición de paquetes elaborados por diferentes usuarios. Cada paquete puede realizar operaciones o cálculos específicos. Por ejemplo el paquete “ggplot” permite la creación de gráficos sofisticados. En este caso se solicitará agregar el paquete “vcd” que permite la visualización de datos categóricos

install.packages("vcd")

Solicitar ayuda para comprender el uso de “vcd”

help(package="vcd")

Ahora que el paquete “vcd” está instalado se invoca para su uso

library(vcd)
## Loading required package: grid

Dentro del paquete “vcd” se encuentra la tabla de datos de ejemplo “Arthritis”. Para indagar sobre la estructura de la tabla, es decir, los campos y registros que posee se invoca la ayuda

help("Arthritis")
## starting httpd help server ...
##  done

Enseguida se solicita ver el contenido del objeto “Arthritis”. Se debe prestar atención a los cinco campos de la tabla: ID, Treatment, Sex, Age e Improved. Note que solamente se ven los primeros 6 registros

head(Arthritis)
##   ID Treatment  Sex Age Improved
## 1 57   Treated Male  27     Some
## 2 46   Treated Male  29     None
## 3 77   Treated Male  30     None
## 4 17   Treated Male  32   Marked
## 5 36   Treated Male  46   Marked
## 6 23   Treated Male  58   Marked

Se construirá un objeto llamado “art” que contiene una tabla de contingencia para los campos “Treatment” e “Improved”. Se debe prestar atención a la sintáxis para conseguir la creación del objeto “art”

art<-xtabs(~Treatment + Improved, data=Arthritis)

Ver el contenido del objeto “art”

art
##          Improved
## Treatment None Some Marked
##   Placebo   29    7      7
##   Treated   13    7     21

Se repetirá el procedimiento anterior, ahora incluyendo en la tabla de contingencia los campos “Treatment” y “Sex” en el objeto “art1”

art1<-xtabs(~Treatment + Sex, data=Arthritis)

Ver el contenido del objeto “art1”

art1
##          Sex
## Treatment Female Male
##   Placebo     32   11
##   Treated     27   14

Para el caso de las Ciencias Agronómicas, La Universidad de la Molina de Perú a través de Felipe de Mendiburu ha creado el paquete “agricolae”. Enseguida se instalará este paquete

install.packages("agricolae")

Se invoca para su uso el paquete “agricolae”

library(agricolae)

El paquete “agricolae” incluye una amplia variedad de objetos con tablas de datos de ejemplo. En este caso se usará el objeto “soil”

data(soil)

Para enteder la estructura de la tabla de datos contenida en “soil” se solicita ayuda

help(soil)

Es frecuente la necesidad de contar con la tabla de datos de interés por separado. En este caso se exportará el contenido de “soil” a un archivo en formato “txt”. Para localizar el archivo generado en su computadora ubique la carpeta donde se encuentra instalado el Lenguaje R

write.table(soil, file = "suelo.txt")

Si el interés es generar un archiro en formato “cSV” para ser abierto en Excel, entonces la sintáxis es

write.csv(soil, file = "suelo.csv")

Un objeto en el Lenguaje R puede contener muchos campos. Si el interés es analizar un campo en particular conviene que tales campos sean colocados en la memoria, esto se logra mediante el uso del comando “attach”

attach(soil)

Para verificar que los campos están en memoria se solicita el resumen de los cinco números para la variable “CIC” mediante “summary”

attach(soil)
## The following objects are masked from soil (pos = 3):
## 
##     Al_H, B, Ca, Ca_Mg, CaCO3, CIC, clay, Cu, EC, Fe, K, K_Mg, K2,
##     Mg, Mn, MO, Na, P, pH, place, sand, slime, Zn

También puede colocarse el resultado de “summary” en un nuevo objeto llamado “resumen”. En este caso las medidas calculadas para todos los campos del objeto “soil” serán colocados dentro de este nuevo objeto

resumen<-summary(soil)

Ver el contenido del objeto “resumen”

resumen
##      place         pH              EC            CaCO3      
##  Chmar  :1   Min.   :3.800   Min.   :0.090   Min.   :0.000  
##  Chz    :1   1st Qu.:4.700   1st Qu.:0.210   1st Qu.:0.000  
##  Cnt1   :1   Median :6.100   Median :0.720   Median :0.000  
##  Cnt2   :1   Mean   :6.154   Mean   :1.289   Mean   :1.708  
##  Cnt3   :1   3rd Qu.:7.600   3rd Qu.:1.000   3rd Qu.:1.400  
##  Hco1   :1   Max.   :8.400   Max.   :7.170   Max.   :9.600  
##  (Other):7                                                  
##        MO             CIC              P               K        
##  Min.   :1.100   Min.   : 5.76   Min.   : 3.60   Min.   : 28.0  
##  1st Qu.:1.700   1st Qu.:13.60   1st Qu.: 8.50   1st Qu.: 65.0  
##  Median :1.900   Median :17.28   Median :17.50   Median :124.0  
##  Mean   :2.254   Mean   :16.17   Mean   :20.65   Mean   :202.5  
##  3rd Qu.:2.500   3rd Qu.:20.00   3rd Qu.:20.10   3rd Qu.:350.0  
##  Max.   :5.400   Max.   :25.60   Max.   :50.00   Max.   :537.0  
##                                                                 
##       sand           slime            clay             Ca        
##  Min.   :26.00   Min.   :14.00   Min.   : 4.00   Min.   : 0.740  
##  1st Qu.:44.00   1st Qu.:28.00   1st Qu.:10.00   1st Qu.: 7.440  
##  Median :48.00   Median :32.00   Median :14.00   Median : 9.570  
##  Mean   :51.69   Mean   :31.85   Mean   :16.46   Mean   : 9.296  
##  3rd Qu.:58.00   3rd Qu.:38.00   3rd Qu.:24.00   3rd Qu.:12.490  
##  Max.   :80.00   Max.   :46.00   Max.   :32.00   Max.   :17.210  
##                                                                  
##        Mg              K2               Na              Al_H       
##  Min.   :0.130   Min.   :0.0900   Min.   :0.2400   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:1.540   1st Qu.:0.1900   1st Qu.:0.2600   1st Qu.:0.0000  
##  Median :2.060   Median :0.3600   Median :0.2700   Median :0.0000  
##  Mean   :2.422   Mean   :0.5077   Mean   :0.3569   Mean   :0.5308  
##  3rd Qu.:3.370   3rd Qu.:0.7600   3rd Qu.:0.3200   3rd Qu.:0.9000  
##  Max.   :6.250   Max.   :1.4200   Max.   :0.9200   Max.   :2.6000  
##                                                                    
##       K_Mg            Ca_Mg             B               Cu        
##  Min.   :0.0240   Min.   :1.848   Min.   :0.000   Min.   : 0.400  
##  1st Qu.:0.1368   1st Qu.:3.514   1st Qu.:0.400   1st Qu.: 1.500  
##  Median :0.2846   Median :4.933   Median :0.500   Median : 2.300  
##  Mean   :0.3574   Mean   :4.712   Mean   :1.185   Mean   : 3.131  
##  3rd Qu.:0.4916   3rd Qu.:5.846   3rd Qu.:1.100   3rd Qu.: 3.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :8.354   Max.   :4.900   Max.   :12.100  
##                                                                   
##        Fe               Mn               Zn        
##  Min.   :   4.3   Min.   : 0.500   Min.   : 1.700  
##  1st Qu.:  16.3   1st Qu.: 2.100   1st Qu.: 2.900  
##  Median : 295.4   Median : 4.600   Median : 4.500  
##  Mean   : 444.3   Mean   : 5.992   Mean   : 8.892  
##  3rd Qu.: 352.4   3rd Qu.: 7.900   3rd Qu.: 6.700  
##  Max.   :1715.0   Max.   :20.600   Max.   :62.200  
## 

Finalmente como ejemplo se colocará el contenido del objeto “resumen” en un archivo con formato Word. Hay que recordar que para ubicar el archivo generado debe ubicarse la carpeta donde se encuentra instalado el Lenguaje R

capture.output(resumen,file = "resumen.doc")