x<-3
y<-2
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
potenciamultiplicacion <-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
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
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
pi
## [1] 3.141593
radio <-5
area_circulo <-pi*radio^2
area_circulo
## [1] 78.53982
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
plot(a,b, type="b", main="Ventas Totales", xlab="Semana", ylab="MXN")
?plot
R es un lenguaje de programación útil para realizar cálculos, principalmente, estadísticos y forma parte de las herramientas del big data. (doble espacio) R Studio 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 Posit.
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 debe a que la versión no es la más reciente, a la falta de instalación de paquetes o llamar a las librerías, problemas de escrituras (typos) y los muchos argumentos que tienen las funciones.
Si desde un inicio programamos de forma estructurada, disciplinada, podemos prever muchas de las alertas o errores y así obtendremos los muchos beneficios de la programación en R, como la predicción de pronósticos.