Comandos básicos

file.choose() # 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)
redondeo_abajo

## [1] 3

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")

# Ejercicio 1

nombres <- c("Toño", "Paulette", "Fabiana", "Carolina", "Osvaldo")
altura <- c(1.90, 1.65,  1.58, 1.63, 1.75)
peso <- c(83, 56, 56, 56, 65)
imc <- peso/(altura*altura)

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

##    nombres              altura           peso           imc       
##  Length:5           Min.   :1.580   Min.   :56.0   Min.   :20.57  
##  Class :character   1st Qu.:1.630   1st Qu.:56.0   1st Qu.:21.08  
##  Mode  :character   Median :1.650   Median :56.0   Median :21.22  
##                     Mean   :1.702   Mean   :63.2   Mean   :21.66  
##                     3rd Qu.:1.750   3rd Qu.:65.0   3rd Qu.:22.43  
##                     Max.   :1.900   Max.   :83.0   Max.   :22.99

plot(altura, peso, main = "Ejercicio 1", xlab = "Altura", ylab = "Peso" )

Conclusiones

R Es un lenguaje de programación utiles 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 aqui también 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, 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 producción.