Introducción a R y RStudio

Author

Sarah Herrera

Aspectos básicos de R

R es un lenguaje de programación.

Sirve para hacer…:

Análisis estadístico
Gráficos y visualizaciones de datos.
Modelado matemático.
Ciencia de datos.
Machine Learning.
Minería de datos.

R fue creado especialmente para la estadística, es gratuito y de código abierto. Y, actualmente, es usado en la investigación.

RStudio

RStudio es un entorno integrado de desarrollo (IDE) para trabajar con R, haciendo que el trabajo sea más fácil, cómodo y visual.

No es un lenguaje, solo es el entorno para trabajar con R.

Ventajas

Editor de código con colores y autocompletado.
Vista de variables, historial y paquetes instalados.
Previsualizar gráficos.
Soporte para R Markdown (Informes, Presentaciones, Libros etc.)

Integrar con Git, Proyectos etc.

https://quarto.org.

Interfaz

Presenta 4 ventanas:

Source: Codigo que se escribe.
Consola: Interactivo, al mismo se visualizar el codigo que va ejecutándose.
Entorno: Donde se visualiza las variables que se han creado, los datos, modelos, etc.
Output: Visualiza archivos, gráficos, paquetes y ayuda.

Crear Archivo de trabajo

Abrir:

File > New File > R Script

Quarto document:

File > New File > Quarto document (HTML, PDF, Word)

Comando básicos

Funciones matemáticas, Operaciones, Matemáticas, Estadística, Base de Datos etc.

Numérico: Enteros, Decimales (float, double).
```
class(1)
```
```
[1] "numeric"
```
```
-3
```
```
[1] -3
```
```
3.6
```
```
[1] 3.6
```

Texto

class("Sarah")

[1] "character"

"Hola, estoy aprendiendo R"

[1] "Hola, estoy aprendiendo R"

Lógico: Verdadero y falso

class(T)

[1] "logical"

class(F)

[1] "logical"

TRUE

[1] TRUE

Operaciones

Operaciones Básicas

Suma
```
3+5
```
```
[1] 8
```
Resta
```
56-23
```
```
[1] 33
```
Multiplicación
```
4*5
```
```
[1] 20
```
División
```
18/5
```
```
[1] 3.6
```
```
45/0
```
```
[1] Inf
```
Potencia

Código ASCII –> Alt + 94 = ^
```
16^5
```
```
[1] 1048576
```
Operación combinada
```
(3^3 + 2*4) / 25 + 4
```
```
[1] 5.4
```

Operaciones de comparación

==, !=, !=, <, >, <=, >=.

5 == 7

[1] FALSE

46 != 8

[1] TRUE

Operaciones lógicas

Negación: NOT

!FALSE

[1] TRUE

Conjunción: AND (Y)

(5 > 3) & (4 > 2)

[1] TRUE

(5 > 3) & (2 > 4)

[1] FALSE

Disyunción: OR (O)

(10 > 7) | (5 > 2)

[1] TRUE

(10 > 7) | (5 < 2)

[1] TRUE

(10 < 7) | (5 < 2)

[1] FALSE

Objetos (Variables)

Variables númericas

z=9
z

[1] 9

Variables texto

nombre = "Susana"
nombre

[1] "Susana"

Variables lógico

es_mujer = TRUE
es_mujer

[1] TRUE

Combinar objetos

z + 25

[1] 34

Tipos de objetos

Vectores

edades = c (18, 24, 32, 11, 15, 20)
edades

[1] 18 24 32 11 15 20

nombres <- c("Sarah","Camila","Andrea","Gladiz","Cristina","Marleny")
nombres

[1] "Sarah"    "Camila"   "Andrea"   "Gladiz"   "Cristina" "Marleny"

Matrices

Genere números del 1 al 9 y ubicar en cada intersección de la columna y fila.

matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
matriz

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

Listas

nuevaLista = list(nombre = "Jesús",
                  nombres,
                  estado = FALSE)
nuevaLista

$nombre
[1] "Jesús"

[[2]]
[1] "Sarah"    "Camila"   "Andrea"   "Gladiz"   "Cristina" "Marleny" 

$estado
[1] FALSE

Data.frames (Base de datos)

datosEstudiante = data.frame(
  nombre = c("Juan", "Yudith"),
  edad = c(18, 24),
  aprobado = c(TRUE, FALSE),
  horasEstudio = c(10, 25)
)

datosEstudiante

  nombre edad aprobado horasEstudio
1   Juan   18     TRUE           10
2 Yudith   24    FALSE           25

estudiantes = data.frame(
  estudiante = c("Martin", "Teres", "Goku"),
  curso = c("BI", "Java", "R"),
  condicion = c("Matriculado", "Matriculado", "suspendido")
)
estudiantes

  estudiante curso   condicion
1     Martin    BI Matriculado
2      Teres  Java Matriculado
3       Goku     R  suspendido

Llamada a la columna del data.frame.

estudiantes$estudiante

[1] "Martin" "Teres"  "Goku"

estudiantes$curso

[1] "BI"   "Java" "R"

estudiantes$condicion

[1] "Matriculado" "Matriculado" "suspendido"

Ejemplo: Función media de las edades.

edades_promedio = mean(edades)
edades_promedio

[1] 20

Ejemplo: Función suma de las edades

suma_edades = sum(edades)
suma_edades

[1] 120

Fecha:

fecha_actual = Sys.Date()
print(fecha_actual)

[1] "2025-08-09"