1.1 Gabriela Castro

1.2 Linda Cabrera

3.1 Introducción a RStudio

1. Descargamos RStudio en el siguiente link

2. Instalamos RStudio en nuestras computadoras

3. Conocimos el entorno de RStudio

4. Aprendimos a instalar y cargar paquetes

5. Es posible usar R como una calculadora, donde podemos hacer operaciones desde muy sencillas a muy complicadas. Por ejemplo puedo calcular sin problema: \(\sqrt{23^3+10}-\dfrac{2}{3}+ \ln(1) - e^3\)

\[\sqrt{23^3+10}-\dfrac{2}{3}+ \ln(1) - e^3\]

6. Aprendimos a crear objetos mediante asignaciones <- cuyo atajo de teclado es Alt+-.

7. Aprendimos qué es una función en R y que nos ahorran cálculos en nuestro análisis. R tiene funciones para casi todo lo que deseemos hacer en nuestros trabajos. Por ejemplo, para calcular la integral de una función puedo utilizar la función integrate(), en lugar de hacer el cálculo matemático paso a paso. Vamos a realizar el cálculo de una integral definida de forma analítica y a través de R:

Ejercicio: Calcular \({\displaystyle \int_{1}^{3} (x^2 + 4) \, dx}\)

Recordemos el Teorema Fundamental del Cálculo:

Teorema

Sea \({\displaystyle f}\) una función integrable en el intervalo \({\displaystyle [a,b]}\) y \({\displaystyle f=g'}\) para alguna función \({\displaystyle g}\) entonces: \[{\displaystyle \int_{a}^{b} f(x) \, dx = g(b) - g(a)}\]

Resolvemos la integral definida:

\[ \left.\begin{array}{lcl} {\displaystyle \int_{1}^{3} (x^2 + 4) \, dx} & = & \left| \dfrac{x^3}{3} + 4x \right|_{1}^{3}\\ & = & \left( \dfrac{3^3}{3} + 4(3) \right) - \left( \dfrac{1^3}{3} + 4(1) \right)\\ & = & 9 + 12 - \frac{1}{3} - 4\\ & = & 17 - \frac{1}{3} = \frac{50}{3} = 16.67 \end{array}\right. \]

Ahora utilizamos la función integrate() en R para calcular la misma integral. Si consultamos ?integrate en la consola podemos observar que necesitamos 3 argumentos que son la función function(x), el límite inferior lower y el límite superior upper:

integrate(function(x) (x^2 + 4), lower =1, upper = 3)

El material de este capítulo se encuentra en Introducción a RStudio

3.2 Importación y orden de los datos en R

En este capítulo necesitamos instalar algunos paquetes:

Paquetes instalados en el capítulo 2 del Módulo

• Imagen con tamaño definido:

• Imagen centrada con tamaño definido y caption:

El material de este capítulo se encuentra en Importación y Orden de los Datos en R

3.3 Manipulación de datos en R

Este capítulo nos da una introducción práctica a los datos ordenados (o tidy data) y a las herramientas que provee el paquete tidyr, puedes leer más en R para Ciencia de Datos de Wickham & Grolemund (2017). Si deseas aprender más acerca de la teoría subyacente, puede que te guste el artículo Tidy Data de Wickham (2014) publicado en la revista Journal of Statistical Software, http://www.jstatsoft.org/v59/i10/paper.

profesores <- read_excel("data/r_profesores.xlsx")

Hicimos esta tablita:

Usamos este código:

profesores %>% 
    group_by(Nivel_docencia) %>% 
    summarise(Profesores = n(),
              Estudiantes = sum(No_Alumnos),
              'Estudiantes Promedio' = round(Estudiantes/Profesores),
              'Edad Promedio' = round(mean(Edad)))%>% 
    rename("Nivel que imparte docencia"=Nivel_docencia)