Comandos
Básicos
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
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
Graficar
plot(a,b)

?plot
## Help on topic 'plot' was found in the following packages:
##
## Package Library
## graphics /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.2/Resources/library
## base /Library/Frameworks/R.framework/Resources/library
##
##
## Using the first match ...
plot(a,b, type="b", main="Ventas Totales", xlab="Semana", ylab="M USD")

Conclusiones
R es un lenguaje de programación que nos permite
adentrarnos a la estadística. Es interesante observar como desde un
mismo programa podemos tener acceso a distintas fuentes de información y
códigos que nos permitan hacer operaciones matemáticas para poder
adentrarnos en el análisis de distintas bases de datos.
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