Asignación de variables

x <- 3
y <- 2

Impresión de resultados

x
## [1] 3
y
## [1] 2
  suma <- x + y
suma
## [1] 5
 resta <- x - y
resta
## [1] 1
  multiplicacion <- x*y
multiplicacion
## [1] 6
  division <- x/y
division
## [1] 1.5
division_entera <- x%/%y
division_entera
## [1] 1
residuo <- x%%y
residuo
## [1] 1
potencia <- x ^ 2
potencia
## [1] 9

Funciones matemáticas

raiz_cuadrada <- sqrt(x)
raiz_cuadrada
## [1] 1.732051
raiz_cubica <- x ^ (1/3)
raiz_cubica
## [1] 1.44225
exponencial <- exp (1)
exponencial
## [1] 2.718282
absoluto <- abs(x)
absoluto
## [1] 3
signo <- sign(x)
signo
## [1] 1
redondeo_arriba <- ceiling (x/y)
redondeo_arriba
## [1] 2
redondeo_abajo <- floor (x/y)
redondeo_abajo
## [1] 1
truncar <- trunc (division)
truncar
## [1] 1

Constantes

pi 
## [1] 3.141593
radio <- 5
area_circulo <- pi*radio^2
area_circulo
## [1] 78.53982

Vectores

a <- c(1,2,3,4,5)
a
## [1] 1 2 3 4 5
?c
## starting httpd help server ... done
longitud <- length(a)
longitud
## [1] 5
promedio <- mean(a)
promedio
## [1] 3
resumen <- summary(a)
resumen
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1       2       3       3       4       5
orden_ascendente <- sort(a)
orden_ascendente
## [1] 1 2 3 4 5
orden_descendente <- sort(a,decreasing=TRUE)
orden_descendente
## [1] 5 4 3 2 1
?sort

b <- c(1,2,3,4,5)
b
## [1] 1 2 3 4 5
suma_vectores <- a+b
suma_vectores
## [1]  2  4  6  8 10

Gráficar

plot(a,b, type="b", main= "ventas Totales", xlab = "semana", ylab="M USD")

?plot

Conclusiones

R es un lenguaje de programación útil para realizar cálculos, principalmente, estadísticos, y forma parte de las herramientas del Big Data.

R estudio es el entorno donde se puede programar R, y gracias a que también aqui se puede programar Python, en julio de este año se anunció que su nombre cambiará a Posit.

En esta introducción lo que llama la atención es la constante aparició de alertas o errores en el programa, los cuales encontramos que principalmente se deben a que la versión no es la más reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerías, problemas de escritura (typos) y los muchos argumentos que tienen las funciones.

Si desde un inicio programamos de forma estructurada, discipinada y meticulosa, podremos preveer muchas de las alertas o errores y así obtendremos los muchos beneficios de la programación en R, como la predicción de pronósticos.