Introducción a R

Introducción a R

R es un lenguaje de programación y un entorno de software diseñado específicamente para análisis estadístico, minería de datos, visualización de datos y cálculos científicos. Es ampliamente utilizado en estadística, ciencia de datos, bioinformática, economía y muchas otras disciplinas.

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print("Hola Mundo!") #Función para imprimir mensajes

## [1] "Hola Mundo!"

Instalación de paquetes

Para instalar un paquete en R, se debe usar la función install.packages().

#install.packages("dslabs")

Para instalar varios paquetes, se debe usar un vector c() con los nombres de los paquetes.

#install.packages(c("dslabs","tidyverse"))

Paquete dslabs: Proporciona un conjunto de datos de práctica y funciones auxiliares para aprender y enseñar ciencia de datos.

Paquete tidyverse: Proporciona herramientas que failitan la manipulación, visualización y análisis de datos.

Para ver la lista de paquetes instalados se debe usar la función installled.packages().

#installed.packages()

Cargar paquetes

library(dslabs)

## Warning: package 'dslabs' was built under R version 4.4.3

library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.4.3

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(ggplot2)

#Investigar cómo cargar varios paquetes en una sola línea de código

Para usar un dataset o una función del paquete cargado se debe:

data("murders") #Cargar el dataset
#View(murders)

Ejemplo de Gráfico de dispersión con los datos del dataset murders del paquete dslabs.

murders %>% ggplot(aes(population, total)) + geom_point()