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R. Introducción R es una versión del lenguaje de programación S desarrollado por John Chambers en los laboratorios Bell en 1976. R fue escrito inicialmente.

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1 R

2 Introducción R es una versión del lenguaje de programación S desarrollado por John Chambers en los laboratorios Bell en R fue escrito inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka en R es un lenguaje de programación que implementa varios paquetes para análisis estadísticos.

3 R es un lenguaje no tipeado. Se pueden extender las funciones de R instalando varios paquetes. R es un lenguaje interpretado y orientado a objetos.

4 Ejecución de R en UNIX R R: Copyright 2001, The R Development Core Team Version ( ) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions Type license () or licence() for distribution details >

5 Como funciona R Objetos Las variables, datos, arreglos, etc., se guardan en la memoria de la computadora en forma de objetos, con un nombre en específico. El usuario puede modificar o manipular estos objetos por medio de operadores (aritméticos, logicos) y funciones (otros objetos).

6 Creación de un objeto. > A A <- 1 > A = 1 > assign(A, 1) > A [1] 1 Los nombres pueden usar dígitos, caracteres alfanumércios y., -. Los nombres pueden empezar con. o letras, si empieza con. el segundo cracter no debe ser un dígito.

7 Durante una sesión los objetos creados son almacenados, hasta que se termine la sesión o sean removidos. > ls() >objects() Ls lista los objetos almacenados en la memoria. A la colección de objetos almacenados en memoria se le denomina workspace

8 Para removerlos > rm(A)

9 Ayuda > ?ls > help(ls) Para ver la ayuda en formato html > help.start()

10 ls.strapropos c( ) max( ), min ( ) sort( ) :, seq( )

11 apropos La función apropos encuentra todas aquellas funciones cuyo nombre contiene la palabra dada como argumento, para los paquetes cargados en memoria. > apropos(matrix) > apropos(matrix) > apropos(list) > apropos(list) > apropos(factor) > apropos(factor) > apropos(plot) > apropos(plot)

12 Vectores > x x <- c(5, 7, 10.4, 6.8, 4.32) > 1 / x > y y <- c(x, 0, x) > m m <- rep( no, 50) > s s <- sample( c ( A, C, G, T), size = 10 + replace = TRUE) > e e <- 1; e[3] <- 17

13 Aritmética con vectores (reciclaje) > y y <- c(1, 2) > v v <- 2 * x + y > a a <- (4, 6, 7, 5, 3, 8) > v v <- 2* a + y

14 c(2, 3) + c( 3, 4, 5) c( 2, 3 ) + c( 3, 4, 5, 8 )

15 Secuencias Regulares 1 : 30 = c( 1, 2,......, 29, 30) : Tiene la mayor prioridad en una expresión 1: n : ( n - 1 ) seq ( 2: 5)

16 Vectores Lógicos Los operadores lógicos son, >=, ==, != > vector 6.1

17 Combinaciones de Vectores expand.grid() crea un marco de datos con todas las combinaciones de vectores proporcionados como argumentos > expand.grid(a=c(60, 80), p=c(100, 300), sexo=c(m, f))

18 Atributos Los vectores deben tener todos los valores del mismo tipo. (numéricos, complejos, lógicos, caracteres) mode(objeto)length(objeto) La función as, puede cambiar el modo de un objeto as.numeric( x )

19 N <- (100.75, 98.7, 64.2, 157.5, 236, 103) Promedio Desviación estandard longitud del vector Vector ordeado de mayor a menor

20 Matrices Las matrices o arreglos multidimensionales, son vecotores con un vector de dimensión NO NULO > V dim(V) V > V2 all (V2 == V) dim(V) V dim(V) V > V2 all (V2 == V) dim(V) <- NULL

21 > x x <- array(1: 20, dim = c(4, 5)) > i i <- array(c(1:3, 3:1), dim= c(3, 2)) > x[i] x[i] <- 0 > x

22 Operaciones con matrices solve : X -1 t : X t outer(%o%) el producto de dos vectores xx t kronecker(%x%) crossprod, tcrossprod: A t x, Ax t eigen %*% multiplicacion*

23 Generar un vector del 1 al 100 Convertirlo a una matriz de 10 * 10 Obtener la suma de los elementos que se encuentran en la columna 5 Obtener su matriz transpuesta Multiplicar la transpuesta de la matriz, por la matriz original obtener los eigen valores de ambas matrices

24 Secuencias aleatorias Estas funciones son de la forma rfunc(n, p1, p2,..) donde dunc indica la distribucion, n es el número de datos generados y p1, p2,... son valores que toman los parametros de la distribucion

25

26 d{distribution} densidad de probabilidad acumulada p{distibution} densidad de probabilidad r{distribution} q{distribution} el valor del cuartil

27 Estructuras de contol (if) if (1 == 0 ) { print (1 ) } else { print (2 ) } if else ifelse(prueba, valor-verdadero, valor-falso)

28 x 8, x, 0)

29 for > x x <- 1: 10 for ( i in 1: length(x)) { if ( x[ i ] < 5 ){ print( 2 ) } else { print (1) } }

30 > while ( i while ( i < 10 ) { } i 10) break print (i) i 10) break print (i) i <- i + 1 }

31 Funciones > fx fx <- function( x, y) { + x ^y + } fx(1:10, 1: 10) fx (4, 2) fx(1: 10, 2:5)

32 > fx fx <- function( x, y) { + x ^y + } fxy(rep(2, 8), seq(2, 16, by 2))

33 Expresiones Una expresion es una serie de caracteres que hace sentido para R, todos los comandos válidos son expresiones. Cuando se escribe un comando en el teclado, es evaluado por R y ejecutado si es valido. expression permite construir una expresion sin evaluarla, esta despues puede ser evaluada con eval.

34 x <- 3; y <- 2; z <- 1; exp <- expression(x / (y + exp(z))) eval(exp1)

35 Series de Tiempo La función ts se puede usar con un vector (serie de tiempo única) o una matriz( serie de tiempo multivariada) ts(1: 47, frequency = 12, start = c(1952, 2)


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