MI PRIMER SCRIP 2

COMENTARIO: En el siguiente documento se presentara un pequeño resumen acerca del funcionamiento y operacion del software de R

LENGUAJE DE R

# R no entiende idiomas, este maneja su propio lenguaje, es decir que se debe de utilizar comandos especializados para su funcionamiento

CREANDO Y GUARDANDO OBJETOS EN R

R da valor numerico a cualquier palabra que pongamos

mango<-15
mango<-23

mango<- 
  1000

OPERACIONES MATEMATICAS EN R

Puede resolver operaciones como suma, resta, multiplicacion y division que son operaciones matematicas basicas aunque tambien puede resolveer las mas complicadas

15 + 2
## [1] 17
mango + 2
## [1] 1002
# Puede realizar operaciones matemáticas como las siguientes:
15 + 2
## [1] 17
# [1] 17
mango + 2
## [1] 1002
# [1] 1002
 2 + 2 # Sumas   
## [1] 4
# [1] 4
 3 - 1 # Restas  
## [1] 2
# [1] 2
 4*5 # Multiplicaciones
## [1] 20
# [1] 20
 12 / 3 # Dividisiones
## [1] 4
# [1] 4
7 ^ 2   # 7 al cuadrado 
## [1] 49
# [1] 49
# R puede realizar series
# > 0:25  # Series  
# [1]  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2

RESOLVIENDO PREGUNTAS

R puede resolver preguntas ya sea (mayor o menor)(falso y verdadero) es decir que puede determinar valores de igualdad o desigualdad ademas de dar respuestas a pregunatas de falso o verdadero

3 == 5  # es igual?
## [1] FALSE
# [1] FALSE
 5 != 0  # es distino?
## [1] TRUE
# [1] TRUE
 2 > 9   # 
## [1] FALSE
# [1] FALSE
 1 < 8   
## [1] TRUE
# [1] TRUE
 5 >= 5  
## [1] TRUE
# [1] TRUE
 4 <= 1  
## [1] FALSE
# [1] FALSE
mango < -1
## [1] FALSE
FALSE
## [1] FALSE

CARACTERES EN R

Se utilizar comillas, PARA INGRESAR TODOS LOS VALORES TEXTUALES

# *(CARACTERES) Asi:*
nome_1 <- "usp"
nome_1
## [1] "usp"
## [1] "usp"
nome_2 <- 'usp'
nome_2
## [1] "usp"
## [1] "usp"
nome_1 == nome_2
## [1] TRUE
## [1] TRUE
nome_1 != nome_2
## [1] FALSE
## [1] FALSE

CLASIFICACION SEGUN RSTUDIO

Algortimos de clasificación con Rstudio, es decir puede clasificar las diferentes variables que se asignen en las bases de datos

# *Este es un objeto lógico*
verdadero <- nome_1 == nome_2

verdadero
## [1] TRUE
## [1] TRUE
falso <- nome_1 != nome_2

falso
## [1] FALSE
## [1] FALSE
# Outros valores importantes:
# valor lógico que significa verdadero 
TRUE #logical
## [1] TRUE
## [1] TRUE
T #logical
## [1] TRUE
## [1] TRUE
FALSE #logical
## [1] FALSE
## [1] FALSE
F #logical
## [1] FALSE
## [1] FALSE
# No disponible 
NA #logical ES DISTINO DE CERO!!!!!!
## [1] NA
## [1] NA
# Sirve para anular vectores u objetos
NULL #NULL
## NULL
## NULL
# valores infinitos 
Inf #numeric
## [1] Inf
## [1] Inf
-Inf #numeric
## [1] -Inf
## [1] -Inf

CREANDO VECTORES EN R

Objetos de unica dimension que puede contener datos numericos, nombres, cadena de caracteres o datos logicos, entre otros en un orden asiganada

# > vector <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
# > vector
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
# vectores Textuales
# primero se debe guardar el vector, luego debo llamarlo
# > nomes <- c("mariana", "pedro", "daniela")
# > nomes
# [1] "mariana" "pedro"   "daniela"

OTRAS FUNCIONES DE RSTUDIO

Redondea un número que contiene una fraccion como de la sigueientes manera si la parte fraccionaria es 0,5 o mayor, el número se redondea hacia arriba. Si la parte fraccionaria es menor que 0,5 el número se redondea hacia abajo aunque se puede establecer el numero con el cual se puede redondear las cifras

# > # redondear:
# > round(
#  x = 3.141592)
# [1] 3
# > round(x = 3.141592, 
#       digits = 2)
# [1] 3.14

MANUAL DE AYUDA

Escribir la función help() o el operador «?» para acceder a páginas con documentación sobre las funciones de R, conjuntos de datos, y listas de términos semejantes a tu búsqueda que se encuentran en los paquetes de datos ingresadas o con las que se estan trabajando

# > args(round)
function (x, digits = 0) 
NULL
## function (x, digits = 0) 
## NULL
# > # o as?:
# > args(round)
function (x, digits = 0) 
NULL
## function (x, digits = 0) 
## NULL
# > round
function (x, digits = 0)  .Primitive("round")
## function (x, digits = 0)  .Primitive("round")

INTERPRETACION EN R

R asigna la caracteristica a palabras o valores núméricos

# > nomes_e_idades
# [1] "mariana" "22"      "pedro"   "30"      "daniela" "45"     
# R Clasifica   que tipo es, a cada vector que asignemos
# > class(nomes_e_idades)
# [1] "character"
#> class(mi_segundo_objeto)
#[1] "numeric"
#> class(verdadero)
#[1] "logical"
#> # De nuevo:
#> class(nomes_e_idades)
#[1] "character"

JERARQUIA EN R

R tiene una Jerarquia para clasificar el tipo de vector de la siguiente manera:

#textuales o categorico > valores númericos > valores lógicos.
#> teste <- c("laranja", 230, FALSE)
#> teste
#[1] "laranja" "230"     "FALSE"  
#> class(teste)
#[1] "character"
#> outro_teste <- c(12, 37, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)
#> class(outro_teste)
#[1] "numeric

VARIABLES CATEGORICAS

R puede trasformar un caracter en un factor, tiene variables, es decir pueden pertenecer a una de varias clases o categorias es decir que lo puede organizar segun nuestra conveniencia

# R puede crear bases de datos con las variables que nosotrosqueramos 
empresas <- c("Empresa A", NA, "Empresa C", "Empresa D", "Empresa E")
funcionarios <- c(100, 5000, 230, 12000, 1700)
presenca_bolsa <- c(F,T,NA,T,TRUE)
sede_brasil <- c(NA,0,1,0,0)
diretor_executivo <- c(NA,"daniel","carlos","carla","solange")

# Iguales

length(empresas)
## [1] 5
## [1] 5
length(funcionarios)
## [1] 5
## [1] 5
length(presenca_bolsa)
## [1] 5
## [1] 5
length(sede_brasil)
## [1] 5
## [1] 5
length(diretor_executivo)
## [1] 5
## [1] 5
# Para crear una tabla con los vectores utilizamos la palabra data.frame
dados <- data.frame(empresas, funcionarios, presenca_bolsa, 
                    sede_brasil, diretor_executivo)

dados
##    empresas funcionarios presenca_bolsa sede_brasil diretor_executivo
## 1 Empresa A          100          FALSE          NA              <NA>
## 2      <NA>         5000           TRUE           0            daniel
## 3 Empresa C          230             NA           1            carlos
## 4 Empresa D        12000           TRUE           0             carla
## 5 Empresa E         1700           TRUE           0           solange
##    empresas funcionarios presenca_bolsa sede_brasil diretor_executivo
## 1 Empresa A          100          FALSE          NA              <NA>
## 2      <NA>         5000           TRUE           0            daniel
## 3 Empresa C          230             NA           1            carlos
## 4 Empresa D        12000           TRUE           0             carla
## 5 Empresa E         1700           TRUE           0           solange
# función para visualizar la base de datos 
View(dados)

# puede adicionar el nombre que nosotros queramos 

dados <- data.frame(companies = empresas, 
                    employees = funcionarios, 
                    stock_exchange = presenca_bolsa, 
                    brazil_hq = sede_brasil, 
                    ceo = diretor_executivo)

dados
##   companies employees stock_exchange brazil_hq     ceo
## 1 Empresa A       100          FALSE        NA    <NA>
## 2      <NA>      5000           TRUE         0  daniel
## 3 Empresa C       230             NA         1  carlos
## 4 Empresa D     12000           TRUE         0   carla
## 5 Empresa E      1700           TRUE         0 solange
##   companies employees stock_exchange brazil_hq     ceo
## 1 Empresa A       100          FALSE        NA    <NA>
## 2      <NA>      5000           TRUE         0  daniel
## 3 Empresa C       230             NA         1  carlos
## 4 Empresa D     12000           TRUE         0   carla
## 5 Empresa E      1700           TRUE         0 solange
View(dados)

INTERPRETACION DE BASE DE DATOS DE R

R puede visualizar paquetes o programas para realizar procedimientos

data("InsectSprays")

?attitude
## starting httpd help server ... done
head(x = InsectSprays)
##   count spray
## 1    10     A
## 2     7     A
## 3    20     A
## 4    14     A
## 5    14     A
## 6    12     A
tail(x = InsectSprays)
##    count spray
## 67    13     F
## 68    10     F
## 69    26     F
## 70    26     F
## 71    24     F
## 72    13     F

En la base de datos seleccionada se utilizan dos variables en las cuales se cuantifican los resultados de una investigacion acerca de la severidad que tienen los insecticidas en spray con un total de 72 observaciones, la primera variable es el conteo de insectos afectados y la segunda con el tipo de spray utilizado y si fue efectivo o no

str(InsectSprays)
## 'data.frame':    72 obs. of  2 variables:
##  $ count: num  10 7 20 14 14 12 10 23 17 20 ...
##  $ spray: Factor w/ 6 levels "A","B","C","D",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
nrow(InsectSprays)
## [1] 72
ncol(InsectSprays)
## [1] 2
dim(InsectSprays)
## [1] 72  2
names(InsectSprays)
## [1] "count" "spray"
rm(InsectSprays)

El comando head sirve para buscar los primeros datos de nuestra base. El comando tail sirve para buscar los ultimos datos de nuestra base. El comando str nos ayuda a determinar el tipo de variable. El comando nrow nos indica el numero de filas. El comando ncol nos indica el numero de columnas que tiene nuestra base de datos. El comando dim nos indica la dimension de la base de datos. El comando names nos indica el nombre asignado a cada columna en la base de datos elegida