PDF de programación - Uso del programa estadístico R - Una introducción para principiantes

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Uso del programa estadístico R

“Una introducción para principiantes”

José Antonio Palazón Ferrando [email protected]

Francisco Alonso Sarría [email protected]

INUAMA

Universidad de Murcia.

Murcia, 16 de julio, 2002

R: Una introducción para principiantes.

A modo de introducción: La palabra y el icono.

Conceptos elementales de R: operaciones, objetos y funciones.

Entrada de datos y exportación de resultados.

Funciones de usuario: R al máximo rendimiento.

Documentación e información adicional.

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Notaciones, lenguajes y sintaxis

¡Sumemos todos los datos!

Para xi =dato i–ésimo; suma =

nX

i=1

xi

x<-c(3.4, 4.6, ..., 9.1, 2.8)
suma<-sum(x)

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¿Qué objetivos tenemos?

Conocer la sintaxis básica de R.

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Aprender a trabajar con R de forma eficiente: individual y colec-
tivamente.

Analizar las ventajas del uso de R.

Aprender las técnicas de automatización de tareas con R.

Aprender a utilizar R para seguir aprendiendo.

Análisis de datos: una perspectiva personal

Objetivos: Docencia e Investigación.

Programas: BMDP, SPAD, Cornell Ecology Programs, Statgraphics,

Systat, Statistix, MVEP, etc.

Lenguajes y ficheros: BASIC (8000, gw, true), FORTRAN, Pascal, awk,

etc.

Otras herramientas: hojas de cálculo, bases de datos, SIG, etc.

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Primeros pasos: representación gráfica de datos

> plot(1:10, 10:1, pch=1:10, cex=1:10, col=1:10)

> hc <- hclust(eurodist)

> plot(hc,hang=-1)

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Concretando: ¿qué es R?

R es un entorno integrado para trabajar con el lenguaje S, que pro-
porciona:

Un conjunto coherente y extensivo de instrumentos para el
análisis y el tratamiento estadístico de datos.

Un lenguaje para expresar modelos estadísticos y un instrumen-
to para manejar modelos lineales y no lineales.

Un conjunto de utilidades gráficas para el análisis de datos y la
visualización en cualquier estación gráfica o impresora

Un eficiente lenguaje de programación orientada a objetos, que
crece fácilmente merced a la comunidad de usuarios.

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¿Qué puedo hacer con R?

En la distribución base se incluyen herramientas para:

Descripción, tabulación y representación gráfica de datos.

Inferencia estadística. Regresión y análisis de la varianza. Mode-
los lineales generalizados.

Técnicas multivariantes: ordenación y clasificación.

Series temporales. Análisis de supervivencia.

Calculo matricial. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales.
Cálculo numérico. Interpolación.

Pueden encontrarse bibliotecas para:

Krigeado, interpolación espacial, estadística bayesiana, técnicas
de bootstrap, análisis discriminante, . . .

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Una sesión de trabajo

R puede utilizarse para distintas plataformas:

Linux, Mac, WinX, ...: hay algunas diferencias.

Para iniciar R basta con seleccionarlo en el menú de trabajo:

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Para terminar una sesión de R, adecuadamente, debe utilizarse
la función q(), que obliga a determinar si: queremos abandonar
los datos y el histórico de ordenes, lo deseamos grabar o cance-
lamos el abandono.

Primeros pasos

Es muy importante tener en cuenta los siguiente aspectos para com-
prender el funcionamiento de R:

R dialoga utilizando expresiones (que se escriben después del
prompt).

>3

el prompt es el signo “mayor que”, la expresión 3

[1] 3 el valor entre corchetes indica que el siguiente es
el primer valor que se produce tras evaluar la ex-
presión, ¡3 es obviamente el resultado!

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Primeros pasos (II)

R realiza una evaluación sistemática de una expresión, algunas
son verdaderamente complejas, y devuelve el resultado o efectúa
las operaciones indicadas en la expresión.

>3*2+1

>sqrt(3*3)

El asterisco indica producto ¿podemos
prever el resultado?
“sqrt” es la abreviatura de square root:
¿cabe imaginar el resultado?

>plot(3)

El primer gráfico: ¿qué significa?

>a <- 3

Hemos asignado el valor 3 al objeto a
¿cómo podemos comprobarlo?

>a <- 3 + 2

¿qué tenemos ahora en a?

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Primeros pasos (y III)

Resulta esencial saber que resultado es razonablemente espera-
ble de la evaluación de una expresión.

R detecta los errores de sintaxis.

>3 2+1 Error: el signo del producto no puede omitirse

¿cómo responde el sistema?

>3*2+

Error: la expresión está incompleta ¿qué sucede?

R no detecta los errores conceptuales: hace lo que pedimos y no
lo que deseamos.

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Una sesión de trabajo sencilla.

>x <- rnorm(25)
>a <- rnorm(25)
>y <- x + a/10

creamos un vector de 25 elementos con valores aleatorios normales

creamos otro vector de 25 elementos

suma ponderada de los vectores anteriores, elemento a elemento

>rm(a)

elimina el vector a

estadísticos de x

estadísticos de y

>summary(x)
>summary(y)
>mlyx <- lm(yvx) análisis de regresión para x, independiente, y dependiente
>plot (x,y)

representación de los puntos analizados

>abline(mlyx)
>summary(mlyx)
>plot(mlyx)

representación de la recta obtenida

presentación de los resultados del análisis

representación de los distintos elementos resultantes del análisis

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Ayuda en R

help(), ?: Proporciona ayuda sobre una palabra clave
>help(mean)
>? mean
>? "+"

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help.start(): Inicia consulta de la ayuda desde un navegador.

help.search(): Relaciona los objetos que contienen la cadena
dada.
>help.search("plot")

apropos(): Muestra la relación de objetos disponibles con una
cadena dada.
>help.search("plot")

Más ayuda en R

example(): Muestra los resultados propuestos en el ejemplo de
la ayuda.
>example(persp)

demo(): Muestra “demos” disponibles o la presenta.
>demo(graphics)

library(): Muestra la relación de bibliotecas de funciones dis-
ponibles.

data(): Muestra la relación de datos de ejemplo disponibles.

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La sintaxis de S

La sintaxis de S, y por extensión de R, se basa en expresiones, están
compuesta, opcionalmente por:

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Valores: numéricos, lógicos, o cadenas de caracteres

Variables: Representan a los objetos que se asignaron.

Asignación: asigna el valor de una expresión a una variable.

Operadores: que relacionan elementos de la expresión.

Funciones: Efectúan una acción.

Valores

En R podemos utilizar valores, o tipos:

Lógicos:

Enteros:

TRUE, FALSE, T, F

-10, 1, 1000, ...

Precisión doble: -10.1, 6.02310e24, ..., -Inf, Inf, NaN

Complejos:

1+3i, 1+0i, 9i, ...

Carácter:

"Hola", "Enero", "sin(x)", "pino", ...

Perdidos:

Na

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Variables

Los datos ser representan por una variable asociada a un nom-
bre. El nombre de una variable debe empezar por una letra, no
se admite el signo: “ ”, y es sensible a mayúsculas.

Tipos de variables: dependen del contenido, número, valores
lógicos, . . . , estructuras complejas.
h<-hist(x)
str(h)
List of 7 $ breaks : num [1:4] -6e-07 2e+00 4e+00 6e+00
$ counts : int [1:3] 2 2 2
$ intensities: num [1:3] 0.167 0.167 0.167
$ density : num [1:3] 0.167 0.167 0.167
$ mids : num [1:3] 1 3 5
$ xname : chr "x"
$ equidist : logi TRUE
-- attr(*, ¸class")= chr "histogram"

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Asignación

El resultado de una expresión puede ser almacedando en una va-
riable mediante una asignación.

La asignación puede realizarse utilizando los operadores “<-”,
“->
”, y “ ” (este último en desuso):
>x <- c(4,6,7,8,5,6)
>mean(x) ->mx

Puede realizarse una doble asignación, o asignar sobre la mar-
cha:
>c(4,6,7,8,5,6) ->x ->y
>2*(a<-3+3)

Puede asignarse sobre una variable utilizada en la expresión:
>i <- i+1
>x <- x/2

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Operadores

+,−,∗, /

suma, resta, producto, cociente

% %, %/ %,ˆ módulo, cociente entero, potencia

==, ! =, !

igual, distinto, no

>, >=, <, <= mayor que, mayor o igual que, menor

que, menor o igual que

|,||, &, &&

o, o, y, y

:
% ∗ %

generar una serie

producto de dos matrices

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Jerarquía en los operadores

Los operadores toman el operando de la izqui