Como funciona R

R como calculadora

5+3

## [1] 8

15.3*23.4

## [1] 358.02

sqrt(16)

## [1] 4

Almacenado y nombres

producto=15.3*23.4
producto1<-15.3*23.4

Una vez que se guardan las variables, se las puede referenciar con otros operadores y funciones:

log(producto)

## [1] 5.880589

log10(producto)

## [1] 2.553907

<- se llama asignacion y se utiliza para crear una variable Los nombre validos para una variable son combinaciones de letras numeros

x <- (1:5) # bien escrito
x<-(1:5) # mal escrito

Generar Datos

seq(1, 5, 0.5) # seq genera secuencias de numeros reales

## [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

seq(1 ,5, 1)

## [1] 1 2 3 4 5

z <- scan() # sirve para ingresar valores 

z <- scan()
f <- scan()
rep(1, 20)

##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

rep(1:3,30)

##  [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2
## [36] 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
## [71] 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

rep(seq(1:3),30)

##  [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2
## [36] 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
## [71] 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

rep(1:4,each = 2)

## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4

rep(1:4,c(2,2,2,2))

## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4

sum(x)

## [1] 15

prod(x)

## [1] 120

max(x)

## [1] 5

min(x)

## [1] 1

which.max(c(3,14,15,2)) #posicion del  maximo

## [1] 3

which(c(3,14,15,2)==3)

## [1] 1

which(c(3,14,15,2)==20)

## integer(0)

sort(x, decreasing = TRUE)

## [1] 5 4 3 2 1

fx <- function(x)
{
y <- x^2
cat("El Cuadrado de x es: ",y,"\n")
return(y)
}
fx(5)

## El Cuadrado de x es:  25

## [1] 25

Importando datos en R

Es importante fijar el directorio de trabajo

getwd() # Me dice el directorio actual

## [1] "d:/Users/Alex Paucar/Desktop"

setwd("d:/Users/Alex Paucar/Desktop/Módulo 1") # Fijo un nuevo directorio

Los archivos más usados para importación son:

Excel .xml (.csv)
Stata .dta
SPSS .sav

Stata Se requiere el paquete foreign

# install.packages("foreign")
library(foreign)

Vectores

(Casi) todo en R es un objeto

El objeto más básico en R es un vector
Vector: Colección ordenada elementos del mismo tipo

x <- c(1, 2, 3); y <- c("a", "b", "Hola")
z1 <- c(TRUE, TRUE, FALSE)
x  <-  9:29
x <- c(1+0i, 2+4i)

Mezclando Objetos

y <- c(1.7, "a")    ## character
y <- c(TRUE, 2)     ## numeric
y <- c("a", TRUE)   ## character

Cuando diferentes objetos son mezclados en un vector ocurre una coerción tal que el vector se de la misma clase. Se puede cambiar la clase de los objetos usando funciones del tipo

x <- 0:6
class(x)

## [1] "integer"

as.numeric(x)

## [1] 0 1 2 3 4 5 6

as.logical(x)

## [1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

as.character(x)

## [1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6"

as.complex(x)

## [1] 0+0i 1+0i 2+0i 3+0i 4+0i 5+0i 6+0i

Álgebra de Vectores

a <- c(1,3,2)
a

## [1] 1 3 2

t(a)# trasponer

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    3    2

Suma de vectores

Se suman los vectores uno a uno.

a <- c(1,3,2)
b <- c(2,8,9)
a+b

## [1]  3 11 11

Propiedades de indexación

Indexación

Extrae los elementos 1 y 3 de \(y\)

y <- c(1.2,3.9,0.4,0.12)
y[c(1,3)]

## [1] 1.2 0.4

Se puede crear un filtro en otro vector

v <- 3:4
y[v]

## [1] 0.40 0.12

Se puede extraer duplicados

x <- c(4,2,17,5)
y <- x[c(1,1,3)] 
y

## [1]  4  4 17

z <- c(5,12,13) # excluir elementos
z[-1]

## [1] 12 13

z[-1:-2]

## [1] 13

z[1:length(z)-1]

## [1]  5 12

z[-length(z)]

## [1]  5 12

El operador “:”

i <- 2
(1:i)-1 # Esto significa (1:i) NO 1:(i-1)

## [1] 0 1

1:(i-1)

## [1] 1

Secuencias:

seq(from=12,to=30,by=3)

## [1] 12 15 18 21 24 27 30

seq(from=1.1,to=2,length=10)

##  [1] 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0

x <- c(5,12,13);x

## [1]  5 12 13

seq(x)

## [1] 1 2 3

x <- NULL;x

## NULL

seq(x)

## integer(0)

length(seq(x))

## [1] 0

Repeticiones:

x <- {rep(8,4);x}
rep(c(5,12,13),3)

## [1]  5 12 13  5 12 13  5 12 13

length(rep(c(5,12,13),3))

## [1] 9

rep(c(5,12,13),each=2)# Se intercalan las copias de X

## [1]  5  5 12 12 13 13

Matrices y Dataframes

my_vector <- 1:20
dim(my_vector)

## NULL

dim(my_vector) <- c(4, 5)
my_vector

##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,]    1    5    9   13   17
## [2,]    2    6   10   14   18
## [3,]    3    7   11   15   19
## [4,]    4    8   12   16   20

class(my_vector)

## [1] "matrix"

my_matrix <- my_vector
patients <- c("Bill", "Gina", "Kelly", "Sean")
cbind(patients,my_matrix)

##      patients                       
## [1,] "Bill"   "1" "5" "9"  "13" "17"
## [2,] "Gina"   "2" "6" "10" "14" "18"
## [3,] "Kelly"  "3" "7" "11" "15" "19"
## [4,] "Sean"   "4" "8" "12" "16" "20"

my_data <- data.frame(patients, my_matrix)
cnames <- c("patient", "age", "weight", "bp", "rating", "test")
colnames(my_data) <- cnames

Desde luego, podemos crear un data frame directamente, por ejemplo

my.data.frame <- data.frame(
    ID = c("Carla", "Pedro",    "Laura"), 
    Edad = c(10, 25, 33), 
    Ingreso = c(NA, 34, 15),
    Sexo = c(TRUE, FALSE, TRUE),
  Etnia = c("Mestizo","Afroecuatoriana","Indígena")
)

Operaciones con matrices

m1 <- matrix(1, nr = 2, nc = 2) 
m2 <- matrix(2, nr = 2, nc = 2) 

rbind(m1, m2)

##      [,1] [,2]
## [1,]    1    1
## [2,]    1    1
## [3,]    2    2
## [4,]    2    2

cbind(m1,m2)

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    1    2    2
## [2,]    1    1    2    2

El operador para el producto de dos matrices es %*%. Por ejemplo, considerando las dos matrices m1 y m2:

Arrays

x <- array(1:20, dim=c(4,5))

Factor

z <- factor(LETTERS[1:3], ordered = TRUE)
x <- factor(c("a", "b", "b", "a"))
x

## [1] a b b a
## Levels: a b

sex_char <- c("m", "m", "m")
sex_factor <- factor(sex_char, levels = c("m", "f"))

table(sex_char)

## sex_char
## m 
## 3

table(sex_factor)

## sex_factor
## m f 
## 3 0

Listas

x <- list(list(list(list())))
str(x)

## List of 1
##  $ :List of 1
##   ..$ :List of 1
##   .. ..$ : list()

is.recursive(x)

## [1] TRUE

c() combinará varias listas en una sola. Si se tiene una combinación de vectores y listas, c() coerciona a los vectores como listas antes de combinarlos. Compara los resultados de list() y c():

x <- list(list(1, 2), c(3, 4))
y <- c(list(1, 2), c(3, 4))
str(x)

## List of 2
##  $ :List of 2
##   ..$ : num 1
##   ..$ : num 2
##  $ : num [1:2] 3 4

str(y)

## List of 4
##  $ : num 1
##  $ : num 2
##  $ : num 3
##  $ : num 4

Missing Values

x <- c(1, 2, NA, 10, 3)
is.na(x)

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

is.nan(x)

## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

x <- c(1, 2, NaN, NA, 4)
is.na(x)

## [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

is.nan(x)

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

Bucles

x <- 1:50000
y <- x^2
z=0
for (i in 1:50000) z[i] <- x[i]^2

Procedimientos Gráficos

La función plot(x)

x <- seq(10,20,1)
plot(x)

La función plot(x,y)

y <- seq(30,40,1)
plot(x,y)

Alex Paucar

Alex

14 de abril de 2018