1 Lenguaje y entorno de programación Claudio Quezada 1/21.

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1 1 Lenguaje y entorno de programación Claudio Quezada clquezada@ug.uchile.cl 1/21

2 2 Programas de estadística R es un lenguaje de programación para análisis estadístico y gráfico Y además es SOFTWARE LIBRE 2

3 3 R es potente y versátil  Permite Programar Modelar Graficar Análisis filogenéticos Genética de poblaciones Cadenas de Markov Bayes y un largo etcétera…

4 4 Recursos para aprender 4  http://www.r-project.org Introducción, definición del lenguaje, cómo escribir extensiones, importar/exportar datos, manuales, índice de referencia

5 5 Recursos para aprender  Libros y documentos

6 6 Lenguajes de programación  Bajo nivel portabilidad, velocidad abstracción 6  Alto nivel compilación o Interpretado o No interpretado

7 7 Primeras incursiones en R 7  Instalación  Interfaz de usuario  Funciones  Librerías  Variables y tipos de datos  Gráficos

8 8 Instalación R-3.0.3-win.exe (5/8)

9 9 Interfaz de usuario (UI)  GUI

10 10 Funciones > cuadrado(4) [1] 16 > cuadrado(2) [1] 4 Declaración genérica de funciones en R Ejemplo en R OjO con nombres reservados Asignación: <- Paréntesis: { } Última línea es el valor de retorno Subrutina (que forma parte de una rutina principal) que permite resolver una tarea específica

11 11 Ahora que ya sabemos como funcionan las “funciones” > help(help) ##Si hay internet > RSiteSearch ( “correlation” )

12 12 Librerías (packages)  Colección de guiones (scripts) con declaración de funciones y cálculos > install.packages("car") > help(car) No documentation for 'car' in specified packages and libraries: you could try '??car' > ??car > help(install.packages)

13 13 Variables de entorno y memoria >##cargar en memoria una librería >library (car) >## Directorio de trabajo (Work Directory) > getwd () [1] "/home/claudio“ > Getwd() Error: no se pudo encontrar la función "Getwd" ## Establecer directorio de trabajo >setwd (lo.que.sea) >source ( “ARCHIVO_SCRIPTS.R”)

14 14 Variables y tipos de datos  Espacio de trabajo  ls()  La colección de objetos almacenados es el “espacio de trabajo”  Con rm() borramos un objeto

15 15 Variables y tipos de datos  Vector. Colección ordenada de datos ##Generación de sucesiones > x <- seq (-5, 5, by=.2) > x [1] -5.0 -4.8 -4.6 -4.4 -4.2 -4.0 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2 -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 -2.2 [16] -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 [31] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 [46] 4.0 4.2 4.4 4.6 4.8 5.0

16 16 Variables y tipos de datos  Vector. Numérico, lógico, texto ##Vectores lógicos > x <- c(TRUE, FALSE, TRUE, NA) > x [1] TRUE FALSE TRUE NA > is.na(x) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE ##Vector de texto > c ("1",2,3,4) > c ("1","2","3","4")

17 17 Variables y tipos de datos  Vector de vectores (matriz, arreglos) > x <- c( c(1,2,3), c(4,5,6)) > x [1] 1 2 3 4 5 6 > matrix(x) [,1] [1,] 1 [2,] 2 [3,] 3 [4,] 4 [5,] 5 [6,] 6 > matrix(x,2) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > matrix(x,3) [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > help(matrix) > matrix(x,2,byrow=TRUE) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 > help(array)

18 18 Variables y tipos de datos > x <- data.frame(ID = c(“E1”, “E2”, “E3”), variable1= c(1,2,3), Error: inesperado entrada en "x <- data.frame(ID = c(“" > x <- data.frame(ID = c("E1", "E2", "E3"), variable1= c(1,2,3), + sitio1=c(TRUE, FALSE, TRUE) ) > x ID variable1 sitio1 1 E1 1 TRUE 2 E2 2 FALSE 3 E3 3 TRUE > x$variable1 [1] 1 2 3 > x$sitio1 [1] TRUE FALSE TRUE >

19 19 Gráficos

20 20 Gráficos

21 21 Gráficos