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

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

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 Dolares")

Ejercicio 1

nombres <- c("Adrian","Karla", "Maria", "Alma", "Kevin")
altura <- c(1.76, 1.66,1.64,1.61,1.86)
peso <- c(83, 55,50,58,100)

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

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

df

##   nombres altura peso      IMC
## 1  Adrian   1.76   83 26.79494
## 2   Karla   1.66   55 19.95936
## 3   Maria   1.64   50 18.59012
## 4    Alma   1.61   58 22.37568
## 5   Kevin   1.86  100 28.90508

summary(df)

##    nombres              altura           peso            IMC       
##  Length:5           Min.   :1.610   Min.   : 50.0   Min.   :18.59  
##  Class :character   1st Qu.:1.640   1st Qu.: 55.0   1st Qu.:19.96  
##  Mode  :character   Median :1.660   Median : 58.0   Median :22.38  
##                     Mean   :1.706   Mean   : 69.2   Mean   :23.33  
##                     3rd Qu.:1.760   3rd Qu.: 83.0   3rd Qu.:26.79  
##                     Max.   :1.860   Max.   :100.0   Max.   :28.91

#Estamos muy gordos

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 en donde 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 introducción 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, diciplinada 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.