Universidad de El Salvador

El origen de R: Un esfuerzo didáctico

R no nació como un producto comercial, sino en la academia. Fue creado en 1992 en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Su diseño adoptó la sintaxis del lenguaje S, desarrollado previamente en Bell Laboratories.

Tras años de desarrollo comunitario, el software alcanzó su madurez liberando la versión 1.0.0 el 29 de febrero de 2000. Desde entonces, R ha evolucionado hasta ser un ambiente planificado y coherente para el cómputo estadístico y gráfico estándar en las ciencias.

Repaso: Instalación y el CRAN

Para obtener R, debemos acudir a su red de distribución oficial:

  • CRAN: Siglas de The Comprehensive R Archive Network. Es una red de servidores mundial que almacena y distribuye el código fuente y la documentación de R.

  • Descarga del lenguaje R: El sistema base se obtiene directamente de https://cran.r-project.org para múltiples plataformas como Windows, OSX y Linux.

  • Descarga IDE: El IDE se obtiene directamente de https://posit.co/downloads para Windows, OSX y Linux.

  • R base: Al instalarlo, se incluyen funciones fundamentales y paquetes esenciales como stats, graphics y utils.

Librerías para Análisis

La potencia de R reside en su capacidad de ampliarse mediante paquetes especializados que facilitan el flujo de trabajo:

  • dplyr: Gramática diseñada para la manipulación de datos; permite transformar tus columnas y filas de forma eficiente.
    • Instalación: install.packages("dplyr")
  • ggplot2: Sistema basado en la gramática de gráficos para automatizar y diseñar tus gráficos profesionales.
    • Instalación: install.packages("ggplot2")
  • tidyr: Herramienta fundamental para la limpieza de datos; ayuda a limpiar y reestructurar tablas desordenadas.
    • Instalación: install.packages("tidyr")

Librerías para Análisis

Importar datos de fuentes externas es vital en el análisis económico:

  • readr / readxl: Permiten importar tus archivos de texto plano (.csv, .txt) y hojas de cálculo de Excel (.xlsx).

    • Instalación: install.packages("readxl")

  • haven: Diseñada para la interoperabilidad; importa tus archivos de paquetes estadísticos comerciales como SPSS (.sav).

    • Instalación: install.packages("haven")

Para usar cualquier librería instalada, recuerda cargarla con: library(nombre_paquete).

Tipos de Datos

En R, los objetos se clasifican según su naturaleza técnica para ser procesados correctamente:

Tipo Ejemplo(s) Nombre en inglés
Entero 1, 23L, as.integer(3) integer
Numérico 1.3, 2.5, pi numeric
Cadena de texto "uno", "100", "U.E.S." character
Factor uno (dentro de categorías) factor
Lógico TRUE, FALSE, T, F logical
Perdido NA (Not Available) NA
Vacio NULL (Objeto inexistente) null

Comandos de Coerción

La coerción permite forzar a un objeto a cambiar de un tipo de dato a otro mediante la familia de funciones as.tipo_dato_deseado():

  • as.numeric(): Convierte a número real. Útil para limpiar datos.
    • Ejemplo: as.numeric("100") resulta en el número 100.
  • as.integer(): Fuerza un valor a entero eliminando decimales.
    • Ejemplo: as.integer(1.3) resulta en 1.
  • as.character(): Convierte cualquier valor a cadena de texto.
  • as.logical(): Convierte números a lógicos.
    • Ejemplo: as.logical(0) es FALSE; cualquier otro número es TRUE.

Operadores Aritméticos

Permiten realizar cálculos matemáticos elemento a elemento entre vectores:

Operación Operador Ejemplos de uso
Suma / Resta + / - 5 + 2, x - 10
Multiplicación * 2 * x, c(2, 4) * 3
División / 10 / 2, 5 / 0 (da Inf)
Exponente ^ 2^3, x^2, y^(3:1)
Raíz Cuadrada sqrt() sqrt(16), sqrt(z)

Operadores Relacionales

Se usan para comparar valores y devuelven resultados de tipo Logical:

Operador Significado Ejemplos de uso
== Igualdad x == 10, Mes == "Dic"
!= Diferente de y != 0, residuo != 0
< / > Menor / Mayor que v < 0, precio > 100
<= Menor o igual que edad <= 18
>= Mayor o igual que valor >= 0, v >= 0

Bibliografía

  • Mendoza Vega, J. B. (s.f.). R para principiantes. Recuperado de https://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/
  • Santana, J. S., & Mateos Farfán, E. (2014). El arte de programar en R: un lenguaje para la estadística. México: Instituto Mexicano de Tecnología del Agua