Comandos Básicos

Asignación de variables

x <- 3
y <- 2

Operaciones artitméticas

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

?sort

## starting httpd help server ... done

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

## [1] 1 2 3 4 5

extracto <- b
extracto

## [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 DLS")

Ejercicio 1

nombre <- c("Salvador","Luis","Rafaella","Camila","Derek")
altura <- c(1.90, 1.70, 1.59, 1.54, 1.90)
peso <- c(102,70,56,54,90)
  
imc <- peso/altura**2
imc

## [1] 28.25485 24.22145 22.15102 22.76944 24.93075

tabla <- data.frame(Nombre = nombre, Altura = altura, Peso = peso, IMC = imc)
View (tabla)

#Nuestro grupo se encuentra por debajo de la media.

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 maás reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerías, problemas de escritura (typos) y los muchos argumentos que tiene las funciones.

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