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# <div class="etc-title">Primeros pasos con `R` y `Rstudio`</div>

<div class="disertante-box">
  <em>DISERTANTE</em>
  <strong>Blás Antonio Benítez Cristaldo</strong>
</div>

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# 📊 Introducción

## ¿Qué es `R`?

- **`R`** es un lenguaje de programación y entorno de desarrollo utilizado para el análisis estadístico y la visualización de datos.
--

- Desarrollado principalmente para tareas estadísticas, permite realizar análisis complejos y visualizaciones de alta calidad.
--

- **Ventajas**:

- **Software libre y gratuito**: Accesible para todos.
--

- **Comunidad activa**: Enorme cantidad de paquetes, soporte y documentación.
--

- **Flexibilidad y poder**: Amplia gama de aplicaciones, desde análisis simples hasta técnicas avanzadas de machine learning.

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# 📊 Introducción

## ¿Por qué usar `R`?

- Especialmente diseñado para análisis estadísticos.
--

- Extensa gama de paquetes especializados en diversos tipos de análisis.
--

- Integración fácil con otras herramientas como `Python`, `SQL`, y más.
--

- Ideal para la creación de gráficos y visualizaciones interactivas.

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# 💻 Instalación de `R` y `RStudio`

## En Windows

1. **Instalar R:**
   - Visitar [https://cran.r-project.org](https://cran.r-project.org) y descargar la última versión de R para Windows.
   
   - Seguir el asistente de instalación.
--

2. **Instalar RStudio:**
   - Descargar RStudio desde [https://posit.co/download/rstudio-desktop/](https://posit.co/download/rstudio-desktop/).
   
   - Ejecutar el instalador y seguir las instrucciones.

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# Instalación de `R` en Windows
<figure style="text-align: center;">
  <iframe width="700" height="394" 
          src="https://www.youtube.com/embed/hbgzW3Cvda4" 
          title="YouTube video player" 
          frameborder="0" 
          allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" 
          allowfullscreen>
  </iframe>
  <figcaption>
    <em>Video 1.</em> Página oficial de R en este 
    <a href="https://posit.co/download/rstudio-desktop/" target="_blank">enlace</a>.
  </figcaption>
</figure>

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# 💻 Instalación de `R` y `RStudio`

## En macOS

1. **Instalar R:**
   - Visitar [https://cran.r-project.org](https://cran.r-project.org) y descargar la versión para macOS.
   
   - Abrir el archivo `.pkg` y seguir los pasos de instalación.
--

2. **Instalar RStudio:**
   - Descargar desde [https://posit.co/download/rstudio-desktop/](https://posit.co/download/rstudio-desktop/).
   
   - Arrastrar RStudio a la carpeta de Aplicaciones.

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# 💻 Instalación de `R` y `RStudio`

## En Linux

1. **Instalar R:**
   - En la terminal, ejecutar: `sudo apt-get install r-base`
--

2. **Instalar RStudio:**
   - Descargar el archivo `.deb` desde [https://posit.co/download/rstudio-desktop/](https://posit.co/download/rstudio-desktop/).
   
   - Instalar el paquete con: `sudo dpkg -i rstudio-x.yy.zzz-amd64.deb`

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# 🖥️ Introducción a `RStudio`

- **RStudio** es un entorno de desarrollo integrado (IDE) diseñado específicamente para trabajar con `R`.
--

- **Características**:

- **Consola**: Donde se ejecutan los comandos.
--

- **Editor de scripts**: Para escribir y ejecutar código `R`.
--

- **Vista de objetos**: Donde se muestran los datos, variables y otros objetos.
--

- **Gráficos**: Visualización de los gráficos generados por `R`.

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# Entorno de desarrollo integrado
<figure style="text-align: center;">
  <img src="ideR.png" width="800" height="400">
</div>
  <figcaption>
    IDE de Rstudio
  </figcaption>
</figure>
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# ⚙️ Estructuras Básicas en `R`

.pull-left[
- **Vectores**:

`c(1, 2, 3)`

- **Matrices**:

``` r
matrix(1:9, nrow=3, ncol=3)
```

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

.pull-right[

- **Data frames**:

``` r
data.frame(x = 1:3, y = 6:8)
```

```
##   x y
## 1 1 6
## 2 2 7
## 3 3 8
```

- **Listas**:

``` r
list(a = 1, b = "hola")
```

```
## $a
## [1] 1
## 
## $b
## [1] "hola"
```
]
---
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# 📦 Paquetes Útiles

- **`tidyverse`**: Paquete que agrupa herramientas esenciales para la manipulación de datos (`ggplot2`, `dplyr`, `tidyr`, `readr`).
--

- **`dplyr`**: Manipulación de datos. Ejemplo:
  
  
  ``` r
  library(dplyr)
  data |> filter(edad > 30) |>  select(edad, salario)
  ```
--

- **`readr`**: Lectura eficiente de archivos, como `.csv`.

---
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# 🔄 Flujo típico del análisis de datos

📥 Importar → 🧹 Limpiar → 🔍 Explorar → 📈 Analizar → 🖼️ Visualizar → 📤 Compartir

``` r
# Dataset de ejemplo: mtcars
data(mtcars)
head(mtcars)
```

```
##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
```

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# 🧹 Manipulación con `dplyr`

Funciones clave:
- `filter()`, `select()`, `mutate()`, `summarise()`, `group_by()`

``` r
library(dplyr)
mtcars  |> 
  filter(mpg > 20)  |> 
  select(mpg, cyl, hp)  |> 
  mutate(hp_per_cyl = hp / cyl)
```

```
##                 mpg cyl  hp hp_per_cyl
## Mazda RX4      21.0   6 110   18.33333
## Mazda RX4 Wag  21.0   6 110   18.33333
## Datsun 710     22.8   4  93   23.25000
## Hornet 4 Drive 21.4   6 110   18.33333
## Merc 240D      24.4   4  62   15.50000
## Merc 230       22.8   4  95   23.75000
## Fiat 128       32.4   4  66   16.50000
## Honda Civic    30.4   4  52   13.00000
## Toyota Corolla 33.9   4  65   16.25000
## Toyota Corona  21.5   4  97   24.25000
## Fiat X1-9      27.3   4  66   16.50000
## Porsche 914-2  26.0   4  91   22.75000
## Lotus Europa   30.4   4 113   28.25000
## Volvo 142E     21.4   4 109   27.25000
```

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# 📈 Visualización con `ggplot2`

``` r
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "⚖️ Peso vs Consumo de combustible (mpg)")
```

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# 📦 Visualización con `ggplot2`

``` r
ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot(fill = "skyblue") +
  labs(title = "🚗 Consumo por número de cilindros")
```

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# 📊 Análisis estadístico básico

### 📌 Correlación

``` r
cor(mtcars$wt, mtcars$mpg)
```

```
## [1] -0.8676594
```

🔍 *Interpretación*: A mayor peso, menor rendimiento de combustible.

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### 📌 Regresión lineal

``` r
modelo <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
summary(modelo)
```

```
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.5432 -2.3647 -0.1252  1.4096  6.8727 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  37.2851     1.8776  19.858  < 2e-16 ***
## wt           -5.3445     0.5591  -9.559 1.29e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7528, Adjusted R-squared:  0.7446 
## F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.294e-10
```

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# 📉 Análisis estadístico avanzado: ANOVA

### ¿El número de cilindros afecta el consumo?

``` r
modelo2 <- aov(mpg ~ factor(cyl), data = mtcars)
summary(modelo2)
```

```
##             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## factor(cyl)  2  824.8   412.4    39.7 4.98e-09 ***
## Residuals   29  301.3    10.4                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
```

📌 *Conclusión*: Si el p-valor < 0.05, hay diferencia significativa entre grupos.

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# 🤖 Análisis multivariado: PCA (Análisis de Componentes Principales)

``` r
mtcars_scaled <- scale(mtcars)
pca <- prcomp(mtcars_scaled)
summary(pca)
```

```
## Importance of components:
##                           PC1    PC2     PC3     PC4     PC5     PC6    PC7
## Standard deviation     2.5707 1.6280 0.79196 0.51923 0.47271 0.46000 0.3678
## Proportion of Variance 0.6008 0.2409 0.05702 0.02451 0.02031 0.01924 0.0123
## Cumulative Proportion  0.6008 0.8417 0.89873 0.92324 0.94356 0.96279 0.9751
##                            PC8    PC9    PC10   PC11
## Standard deviation     0.35057 0.2776 0.22811 0.1485
## Proportion of Variance 0.01117 0.0070 0.00473 0.0020
## Cumulative Proportion  0.98626 0.9933 0.99800 1.0000
```

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### 🤖 Análisis multivariado

``` r
biplot(pca, main = "🧬 Análisis PCA sobre mtcars")
```

👀 Ideal para reducción de dimensiones y visualización de patrones.

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# 💾 Exportar resultados

``` r
ggsave("grafico_mpg_peso.png")
```

```
## Saving 7 x 7 in image
```

``` r
write.csv(mtcars, "mtcars_limpio.csv", row.names = FALSE)
```

📝 También puedes usar `RMarkdown` para generar informes automáticos en HTML o PDF.

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# 🌐 Recursos y comunidad

- 📘 https://r4ds.had.co.nz

- 📦 https://cran.r-project.org

- 🧠 https://posit.co

### 👥 Comunidades:

🌸 **R-Ladies Global**
🔗 https://rladies.org

Es una comunidad internacional que promueve la diversidad de género en la comunidad de R.

💬 **Stack Overflow - Etiqueta R**

🔗 https://stackoverflow.com/questions/tagged/r

Aquí puedes hacer preguntas técnicas o consultar problemas ya resueltos sobre R.

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# ✅ Conclusión

###🚦 Flujo completo:
###📥 Importar → 🧹 Limpiar → 📊 Analizar → 📈 Visualizar → 📤 Compartir

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## “El análisis de datos no es magia… pero con `R`, se le parece bastante” ✨

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#¡Experimentá, graficá, analizá! 📊📈