Comandos basicos

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 

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

sign <- sign(x)
sign

## [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, decreasing=TRUE)
orden_ascendente

## [1] 5 4 3 2 1

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

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("Juan","Pedro","Jose","Ana","Sara")
peso <- c(70,75,80,85,90)
altura <- c(1.60,1.70,1.80,1.90,2.00)

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

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

df

##   nombre peso altura      IMC
## 1   Juan   70    1.6 27.34375
## 2  Pedro   75    1.7 25.95156
## 3   Jose   80    1.8 24.69136
## 4    Ana   85    1.9 23.54571
## 5   Sara   90    2.0 22.50000

summary(df)

##     nombre               peso        altura         IMC       
##  Length:5           Min.   :70   Min.   :1.6   Min.   :22.50  
##  Class :character   1st Qu.:75   1st Qu.:1.7   1st Qu.:23.55  
##  Mode  :character   Median :80   Median :1.8   Median :24.69  
##                     Mean   :80   Mean   :1.8   Mean   :24.81  
##                     3rd Qu.:85   3rd Qu.:1.9   3rd Qu.:25.95  
##                     Max.   :90   Max.   :2.0   Max.   :27.34

# Estamos muy gordos.

plot(altura,peso,main="Relación del peso y la altura en el ejercicio 1")

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, 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.