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

#Ayuda
#?sort

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

## [1] 1 2 3 4 5

extracto <- b[3]
extracto

## [1] 3

suma_vectores <- a+b
suma_vectores

## [1]  2  4  6  8 10

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

Ejercicio 1

nombre <- c("Luis","Salvador","Rafaella","Camila","Derek")
altura <- c(1.71,1.90,1.59,1.54,1.90)
peso <- c(70,102,56,54,90)

imc <- peso / altura**2

Tabla <- data.frame(nombre,peso,altura,imc)

Tabla

##     nombre peso altura      imc
## 1     Luis   70   1.71 23.93899
## 2 Salvador  102   1.90 28.25485
## 3 Rafaella   56   1.59 22.15102
## 4   Camila   54   1.54 22.76944
## 5    Derek   90   1.90 24.93075

summary(Tabla)

##     nombre               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 : 70.0   Median :1.710   Median :23.94  
##                     Mean   : 74.4   Mean   :1.728   Mean   :24.41  
##                     3rd Qu.: 90.0   3rd Qu.:1.900   3rd Qu.:24.93  
##                     Max.   :102.0   Max.   :1.900   Max.   :28.25

#Peso inferior al promedio

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 aqui se puede programa Python, en julio del 2023 se anuncio 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 estruturada, 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.