Comandos básicos 1

Símbolos

#^  
#~

Asignación de Variables

x <- 3
y <- 2

Impresión de Resultados

x

## [1] 3

y

## [1] 2

Operaciones Aritméticas

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^y
potencia

## [1] 9

Funciones Matemáticas

raizcuadrada <- sqrt(x)
raizcuadrada

## [1] 1.732051

raizcubica <- x^(1/3)
raizcubica

## [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(division)
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

Gráficas

plot(a,b)

?plot

plot(a,b, type="b", main="Ventas Totales", xlab="Semana", ylab="M USD")

Conclusiones

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

RStudio es el entorno donde se puede programar R, y gracias a que también aquí se puede programar Python, en Julio de este año se anunció que su nombre cambiará a ‘Post It’.

En esta introducción, lo que llama la atención es la constante aparición 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 maera estructurada, disciplinada y articulada, podremos prever muchas de las alertas o errores y así obtendremos los muchos beneficios de la programación en R, como la predicción de pronósticos.

~~~