Comandos Básicos

Asignación de variables

x <- 3
y <- 2

#Impresión de resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones aritméticas

suma <- x + y
suma

## [1] 5

resta <- x - y
resta

## [1] 1

multiplicacion <- x * y
multiplicacion

## [1] 6

division <- x/y
division

## [1] 1.5

division_entera <- x %/% y
division_entera

## [1] 1

residuo <- x %% y
residuo

## [1] 1

potencia <- x ** 2
potencia

## [1] 9

Funciones matemáticas

raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada

## [1] 1.732051

raiz_cubica <- x ** (1/3)
raiz_cubica

## [1] 1.44225

exponencial <- exp (1)
exponencial

## [1] 2.718282

#Presenta un resultado sin signo

absoluto<- abs(x)
absoluto

## [1] 3

signo <- sign (x)
signo

## [1] 1

redondeo_arriba <- ceiling (x/y)
redondeo_arriba

## [1] 2

redondeo_abajo <- floor (x/y)
redondeo_abajo

## [1] 1

truncar <- trunc(x/y)
truncar

## [1] 1

Constantes

pi

## [1] 3.141593

radio<- 5
area_circulo<- pi * radio**2
area_circulo

## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a

## [1] 1 2 3 4 5

nombre <- c("Jose","Ana","Juan")
nombre

## [1] "Jose" "Ana"  "Juan"

longitud <- length (a)
longitud

## [1] 5

longitud_nombre<- length(nombre)
longitud_nombre

## [1] 3

promedio<- mean(a)
promedio

## [1] 3

resumen<- summary(a)
resumen

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5

orden_ascendente<- sort(a)
orden_ascendente

## [1] 1 2 3 4 5

orden_descendente<- sort(a, decreasing = TRUE)
orden_descendente

## [1] 5 4 3 2 1

Ejercicio 1

nombre <- c("Alberto", "Oscar", "Salva", "María","Iker")
peso<- c(85, 90, 97, 60, 90)
altura<- c(1.85,1.80,1.90,1.60,1.90)

df <- data.frame(nombre,peso,altura)
df$IMC <- peso/(altura*altura)
df

##    nombre peso altura      IMC
## 1 Alberto   85   1.85 24.83565
## 2   Oscar   90   1.80 27.77778
## 3   Salva   97   1.90 26.86981
## 4   María   60   1.60 23.43750
## 5    Iker   90   1.90 24.93075

summary(df)

##     nombre               peso          altura          IMC       
##  Length:5           Min.   :60.0   Min.   :1.60   Min.   :23.44  
##  Class :character   1st Qu.:85.0   1st Qu.:1.80   1st Qu.:24.84  
##  Mode  :character   Median :90.0   Median :1.85   Median :24.93  
##                     Mean   :84.4   Mean   :1.81   Mean   :25.57  
##                     3rd Qu.:90.0   3rd Qu.:1.90   3rd Qu.:26.87  
##                     Max.   :97.0   Max.   :1.90   Max.   :27.78

# Estamos ok
plot(altura,peso)

Conclusiones

R es un lenguaje de programación útil para realizar cálculos, principalmente estadísticos, y forma parte de las herramientas del Big Data.

R Studio es el entorno dónde se puede programar r, y gracias a que también aquí se puede programar Python, en julio del 2023 se anunció su nuevo nombre: Posit.

En esta introdución, lo que llama la atención es la constante aparición de alertas o errores en el programa, los cuales encontramos que principalmente se deben a que la versión de R no es la más reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerías, problemas de escritura (typos) y los muchos argumentos que tienen las funciones.

Si desde un inicio programamos de forma estructurada, disciplinada y meticulosa, podemos prever muchas de las alertas o errores y así obtenderemos los muchos beneficios de la programación en R como los pronósticos de predicción.