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_cuadrada <-x**(1/3)
raiz_cuadrada

## [1] 1.44225

exponencial <-exp (1)
exponencial

## [1] 2.718282

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

# ?sort

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

## [1] 1 2 3 4 5

suma_vectores <- a+b
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

plot(a,b,main="Ventas Totales",xlab="Semana",ylab="Millones de USD")

EJERCICO 1

nombres <- c("Carolina","Adrian","Kevin", "Rafaela", "Camila")
peso <- c(63,83,100,56,54)
altura <-  c(1.63,1.76,1.86,1.59,1.54)

df <- data.frame(nombres,peso,altura)

df$IMC <- peso/(altura*altura)

df

##    nombres peso altura      IMC
## 1 Carolina   63   1.63 23.71184
## 2   Adrian   83   1.76 26.79494
## 3    Kevin  100   1.86 28.90508
## 4  Rafaela   56   1.59 22.15102
## 5   Camila   54   1.54 22.76944

summary(df)

##    nombres               peso           altura           IMC       
##  Length:5           Min.   : 54.0   Min.   :1.540   Min.   :22.15  
##  Class :character   1st Qu.: 56.0   1st Qu.:1.590   1st Qu.:22.77  
##  Mode  :character   Median : 63.0   Median :1.630   Median :23.71  
##                     Mean   : 71.2   Mean   :1.676   Mean   :24.87  
##                     3rd Qu.: 83.0   3rd Qu.:1.760   3rd Qu.:26.79  
##                     Max.   :100.0   Max.   :1.860   Max.   :28.91

# NO ESTAMOS TAN GORDOS 

plot(altura,peso)

Conclusiones

R es un lenguaje de progrmación útil para realizar calculos principalmente estadísticos, y forma parte de las herramientaass del Big Data.

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

En esta introducción, lo que llama la atención es l 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 falra 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 preveer muchas de las alertas o errores y así obtendremos los muchos beneficios de la programación en R, como los pronósticos de predicción.