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R en profundidad

Programación, gráficos y estadísticaBy Felicidad Marqués Asensio

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Length14h 34m

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El presente documento hace una exposición en secuencia de los elementos que conforman el programa utilizado en cálculos científicos en áreas como la economía, la estadística, las matemáticas, la minería de datos, la ingeniería, la bioinformática, el Big Data y muchas otras áreas científicas y tecnológicas. Se abordan los diversos componentes del lenguaje de programación de R, como funciones, operadores, variables, arrays, matrices, vectores, listas, secuencias, series temporales, tablas, data frames y otras estructuras.

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GenreTechnology

Length14 hrs 34 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateMar 21, 2017

LanguageSpanish

1R EN PROFUNDIDAD

2R EN PROFUNDIDAD

3CAPÍTULO 1: PRIMEROS PASOS EN R. ENTORNO DE TRABAJO

4CAPÍTULO 2: ELEMENTOS DEL LENGUAJE DE R. NÚMEROS, OPERADORES Y VARIABLES

5Funciones hiperbólicas

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6asignación. Una vez declarada la variable podemos utilizarla en cálculos.

7Devuelve el enésimo elemento del vector x

8Devuelve los elementos del vector x desde el n+1 hasta el último

9A[a:b,c:d]

10Operadores relacionales

11caso contrario.

12nchar(cadena_caracteres)

13strsplit(x, “cadena”)

14Devuelve los índices de los elementos de V que coinciden con a

15> which.min(A) [1] 3

16Ejercicio 2-3. Dado el vector de los 10 primeros números naturales, hallar:

17noveno, ambos inclusive, pero separados de tres en tres unidades.

18de orden 3 adosada a su derecha:

19A continuación, construimos la matriz H, formada por la intersección de la

20> round(det(M)) [1] 0

21CAPÍTULO 2: ELEMENTOS DEL LENGUAJE DE R. NÚMEROS, OPERADORES Y VARIABLES

22expresión:

23array(vector de datos, dim= vector de dimensiones))

24El ejemplo siguiente crea un array tridimensional

25$edad.hijos [1] 4 7 9

26MARCOS DE DATOS

27R EN PROFUNDIDAD

28Importación de archivos de STATA

29SERIES DE TIEMPO

30Ejercicio 3-2. Calcular:

315 k

32Comenzamos definiendo adecuadamente el array tridimensional.

33elementos.

34Alumno Pérez González Rodríguez Alonso López Tello Domínguez

35Figura 4-4

36Ahora resolveremos la ecuación x^2-6x+2=0 de la siguiente forma:

37A continuación calculamos el coeficiente de correlación y la covarianza entre

38introduciría el siguiente comando:

39− F

40Para calcular los intervalos de confianza usamos la sintaxis siguiente:

41Para hallar la matriz de covarianzas usamos la siguiente sintaxis R:

42if(condición2) comandos2 else if(condición3) comandos3 else . . {

43Figura 5-29

44CAPÍTULO 5: LENGUAJE DE R. CONTROL DE FLUJO, CONDICIONALES Y OTRAS ESTRUCTURAS

45formula: Una fórmula tal como “y ∼ x”.

46piechart(x, labels=names(x), shadow=FALSE, edges=200, radius=0.8, col=NULL, main=NULL, ...)

47Los argumentos de este comando son: •

48CAPÍTULO 6: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS A TRAVÉS DE R. EXPLORATORIO GRÁFICO

49R EN PROFUNDIDAD

501 N

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