Clase 1

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# Clase 1
## Introducción a R
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### 04-10-2021

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# ¿Qué es R?
 
- Un lenguaje de programación orientado al análisis estadístico. 
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- Se conoce como un lenguaje orientado objetos, se pueden utilizar múltiples paquetes mediante sus librerias para trabajarlos. 
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- Existe una interfaz básica con la *consola* que permite realizar programación (Rgui).
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- **Rstudio** es una interfaz que permite correr la consola de R y realizar funciones. Con un entorno de trabajo más intuitivo. 
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- Si bien trabajaremos en Rstudio, en general hablaremos de R para referirnos al programa. 
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.center[![](https://bookdown.org/oscar_teach/estadistica_aplicada_con_r/r-rstudio.png)]
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# Utilidades de R

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1. Analizar encuestas sociales que frecuentemente podrán requerir demasiados recursos de excel (CASEN, ENE, ESI, CENSO, etc.)

2. Es software libre lo que tiene como ventaja que existe una gran cantidad de personas que conforman una comunidad que apoya el desarrollo del codigo para mejorar el programa continuamente.

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3. Es uno de los programas más utilizados en el ámbito cientifico lo cual permite la replicabilidad de las investigaciones.

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4. Se pueden hacer reportes completos sin necesidad de otros programas o presentaciones como esta.

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class: center, middle 
# Paquetes

![ ](https://pbs.twimg.com/media/D-X2bddXsAAWLE7.jpg)

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class: center
# Vocabulario básico de R

<center>
.font100[
| Término | Descripción |
|:-----------------|:-----------------------------------------------:|
|consola | El portal "principal" a R, donde escriben los comandos |
| script | tu block de notas o archivo de comandos |
| functions | funciones, bloques de comandos repetibles |
| working directory | Ubicación de los archivos de entrada/salida |
| packages |Paquetes para R |
| vector | La unidad básica de datos en R |
| dataframe | datos organizados en filas y columnas |

Para más detalles visitar <http://adv-r.had.co.nz/Vocabulary.html>
]

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# Funciones básicas

- ? = consultar por un paquete o libreria

- str() = conocer la structura de una base o dataframe

- library() = utilizar una libreria determinada

- intall.packages() = instalar una libreria

- getwd() = conocer el directorio de trabajo

- setwd() = configurar un directorio de trabajo
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```r
dia <- c("lunes", "martes", "miercoles", "jueves", "viernes", "sabado", "domingo")
mañana <- c(3,4,5,6,4.5,3,4)
tarde <- c(5,5.5,4,5,5,6,4)

horas <- data.frame(dia, mañana, tarde)
str(horas) 
```

```
## 'data.frame':	7 obs. of  3 variables:
##  $ dia   : chr  "lunes" "martes" "miercoles" "jueves" ...
##  $ mañana: num  3 4 5 6 4.5 3 4
##  $ tarde : num  5 5.5 4 5 5 6 4
```

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# Operados y asignadores importantes

%in%, match

=, <-, $, [,

[[, head, tail, subset

with, assign, get

# Comparaciones

all.equal, identical

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

is.na, complete.cases

is.finite

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.pull-right[

# Matemática básica

max, min, prod, sum cummax, cummin, cumprod, cumsum, diff

mean, median, cor, sd, var
]

--
.pull-left[
# Cómo pedir ayuda

- ```help()```: obtener ayuda por consola
- ```??...```: obtener ayuda por consola
- Pestaña ```Help``` de Rstudio
- [Cheat Sheet de RStudio](https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf)
- Buscar en San Google (stackoverflow, R project...)
]
---

```r
#Conocer los niveles de un factor requiere primero factorizar
horas$dia <- as.factor(horas$dia)

levels(horas$dia)
```

```
## [1] "domingo"   "jueves"    "lunes"     "martes"    "miercoles" "sabado"   
## [7] "viernes"
```

```r
#install.packages("carData") instalarlo si no está
library(carData)

str(carData::Chile)
```

```
## 'data.frame':	2700 obs. of  8 variables:
##  $ region    : Factor w/ 5 levels "C","M","N","S",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ population: int  175000 175000 175000 175000 175000 175000 175000 175000 175000 175000 ...
##  $ sex       : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 ...
##  $ age       : int  65 29 38 49 23 28 26 24 41 41 ...
##  $ education : Factor w/ 3 levels "P","PS","S": 1 2 1 1 3 1 2 3 1 1 ...
##  $ income    : int  35000 7500 15000 35000 35000 7500 35000 15000 15000 15000 ...
##  $ statusquo : num  1.01 -1.3 1.23 -1.03 -1.1 ...
##  $ vote      : Factor w/ 4 levels "A","N","U","Y": 4 2 4 2 2 2 2 2 3 2 ...
```
---

```r
library(gmodels)
CrossTable(dia,tarde, prop.chisq=FALSE)
```

```
## 
##  
##    Cell Contents
## |-------------------------|
## |                       N |
## |           N / Row Total |
## |           N / Col Total |
## |         N / Table Total |
## |-------------------------|
## 
##  
## Total Observations in Table:  7 
## 
##  
##              | tarde 
##          dia |         4 |         5 |       5.5 |         6 | Row Total | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##      domingo |         1 |         0 |         0 |         0 |         1 | 
##              |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.500 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.143 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       jueves |         0 |         1 |         0 |         0 |         1 | 
##              |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.000 |     0.333 |     0.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.000 |     0.143 |     0.000 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##        lunes |         0 |         1 |         0 |         0 |         1 | 
##              |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.000 |     0.333 |     0.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.000 |     0.143 |     0.000 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       martes |         0 |         0 |         1 |         0 |         1 | 
##              |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.000 |     0.000 |     0.143 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##    miercoles |         1 |         0 |         0 |         0 |         1 | 
##              |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.500 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.143 |     0.000 |     0.000 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##       sabado |         0 |         0 |         0 |         1 |         1 | 
##              |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |     0.143 | 
##              |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     1.000 |           | 
##              |     0.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
##      viernes |         0 |         1 |         0 |         0 |         1 | 
##              |     0.000 |     1.000 |     0.000 |     0.000 |     0.143 | 
##              |     0.000 |     0.333 |     0.000 |     0.000 |           | 
##              |     0.000 |     0.143 |     0.000 |     0.000 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total |         2 |         3 |         1 |         1 |         7 | 
##              |     0.286 |     0.429 |     0.143 |     0.143 |           | 
## -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
## 
## 
```
---

```r
mean(horas$tarde)
```

```
## [1] 4.928571
```
--

```r
mean(horas$mañana)
```

```
## [1] 4.214286
```
--

```r
max(horas$mañana)
```

```
## [1] 6
```
--

```r
max(horas$tarde)
```

```
## [1] 6
```
--

```r
min(horas$tarde)
```

```
## [1] 4
```

---

## Objetos en R

```r
 x <- 1
 y <- 2
 z <- x+y
 
 z
```

```
## [1] 3
```

```r
 a <- seq(1:20)
 
 a
```

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

```r
length(a)
```

```
## [1] 20
```

```r
summary(a)
```

```
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    5.75   10.50   10.50   15.25   20.00
```
---
## Tablas

```r
mean(a)
```

```
## [1] 10.5
```

```r
median(a)
```

```
## [1] 10.5
```

```r
a <- as.data.frame(a)
head(a)
```

```
##   a
## 1 1
## 2 2
## 3 3
## 4 4
## 5 5
## 6 6
```

---
# Importar un archivo excel

1. Instalar paquete: readxl: install.packages("readxl")

2. Llamar libreria: library("readxl")

3. Utilizar la función: readxl("Directorio del archivo")

4. Ejemplo: readxl("C:/documentos/base.xlsx")

5. Si se quiere una pestaña especifica se puede señalar con **sheet**