PDF de programación - Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funciones

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Datos: lectura, manejo de observaciones y variables. Funcionesgráfica de visualizaciones

Publicado el 28 de Septiembre del 2018
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Métodos estadísticos de investigación: introducción a R y

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Pepara la sesión de trabajo

Para ello:

Establece un directorio de trabajo (working directory)
Crea un script de R con un nombre identificativo de la sesión y
guárdalo en tu directorio de trabajo
Haz un comentario en dicho script (usando la almohadilla #) en
el que reflejes la fecha de hoy y otras anotaciones que
consideres explicativas.

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help()

La función help() muestra información sobre la función que
pasemos como argumentos

help(rep)

Es equivalente a escribir

?rep

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apropos()

La función apropos() lista todas las funciones que contienen el
string que se le pasa como argumento

apropos("rep")

[1] "agrep"
[3] "bug.report"
[5] ".__C__ClassUnionRepresentation" ".__C__MethodSelectionReport"
[7] ".__C__refClassRepresentation"
[9] "grep"

"agrepl"
".__C__classRepresentation"

##
##
##
##
##
## [11] "grepRaw"
## [13] "newClassRepresentation"
## [15] "rep"
## [17] "repeat"
## [19] "rep.int"
## [21] "replayPlot"
## [23] "replicate"
## [25] "rep.numeric_version"
## [27] "rep.POSIXlt"
## [29] "setReplaceMethod"

".__C__repeat"
"grepl"
"makeClassRepresentation"
"preplot"
"rep.Date"
"rep.factor"
"replace"
"rep_len"
"replications"
"rep.POSIXct"
"representation"
"setRepositories"

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example()

La funcion example() muestra diferentes casos (ejemplos) de uso de la función que se le pasa como argumento
example(rep)

# not the same.

# same as second.

##
## rep> rep(1:4, 2)
## [1] 1 2 3 4 1 2 3 4
##
## rep> rep(1:4, each = 2)
## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
##
## rep> rep(1:4, c(2,2,2,2))
## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4
##
## rep> rep(1:4, c(2,1,2,1))
## [1] 1 1 2 3 3 4
##
## rep> rep(1:4, each = 2, len = 4)
## [1] 1 1 2 2
##
## rep> rep(1:4, each = 2, len = 10)
##
##
## rep> rep(1:4, each = 2, times = 3)
##
##
## rep> rep(1, 40*(1-.8)) # length 7 on most platforms
## [1] 1 1 1 1 1 1 1
##
## rep> rep(1, 40*(1-.8)+1e-7) # better

[1] 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4

[1] 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1

# first 4 only.

# 8 integers plus two recycled 1s.

# length 24, 3 complete replications

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RsiteSearch()

Para buscar en manuales de ayuda y listas de correo archivadas
información sobre una función se puede usar RsiteSearch()

RSiteSearch("gbm")

Devuelve un conjunto de resultados (con un índice o puntuación
para cada uno de ellos) que coinciden con la consulta.

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demo()

demo es una interfaz de uso amigable para ejecutar algunos scripts
de R a modo de demostración
Escribiendo

demo()

aparece en pantalla las funciones que tiene disponible esta utilidad.

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demo() 2

demo( graphics )
demo( persp )
demo( intervals )

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La chuleta (R Reference Card 2.0 de Baggott)

Compendio de funciones básicas (y no tanto) de R.
https://cran.r-project.org/doc/contrib/
Baggott-refcard-v2.pdf

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Data frames
Seleccionar subconjuntos de un dataframe
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Vectores

Los vectores son un conjunto ordenado de valores
Para calcular con todo el vector se emplea el nombre del objeto
Para utilizar un subconjunto valores se emplea subíndices
Los subíndices se incluyen entre corchetes ( x[ 3 ] )
Los subíndices están en el rango: 1 — número de elementos
del vector
Los subíndices pueden ser expresiones

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Vectores
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Ejemplo

x <- c( 8, 5, 2, 4, 1, 6, 3 )
length( x )

## [1] 7

x

## [1] 8 5 2 4 1 6 3

x[]

## [1] 8 5 2 4 1 6 3

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Ejemplo

x[ 1 ]

## [1] 8

x[ 2:4 ]

## [1] 5 2 4

x[ c( 3, 5 ) ]

## [1] 2 1

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Ejemplo

x[ -1 ]

## [1] 5 2 4 1 6 3

x[ x > 4 ]

## [1] 8 5 6

which( x > 4 )

## [1] 1 2 6

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Ejercicio 1

Crea un vector de números enteros (mínimo 5 elementos)
Comprueba el tipo de tu vector con la función str()
Aplica algunas funciones a tu vector para calcular: su media, la
suma de sus componentes. . .
Sustituye el tercer componente del vector por la suma de los
dos anteriores
Haz que tu vector (que ya está creado) sea de tipo cadena de
caracteres.
Guárdalo en una nueva variable
Comprueba su tipo con la función str()
Intenta aplicar las funciones anteriores a ese vector. ¿Qué
sucede?

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Matrices

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Matrices

Una matriz es un conjunto ordenado de vectores
Los elementos de la matriz están ordenados por filas y columnas
Todos los vectores son del mismo tipo: enteros, caracteres, . . .
Los elementos de una matriz se identifican por dos subíndices
El uso de los subíndices sigue las mismas reglas que en el caso
de los vectores
Se puede crear uniendo vectores o mediante la función
matrix()

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Matrices
Data frames
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Ejemplo

m <- matrix( 1:12, 4, 3 )
m

[,1] [,2] [,3]
9
10
11
12

5
6
7
8

1
2
3
4

##
## [1,]
## [2,]
## [3,]
## [4,]

m[ 1, ]

## [1] 1 5 9

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Data frames

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Vectores
Matrices
Data frames
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Data frames

Son semejantes a las matrices
Se organizan por filas y columnas
Las columnas no tienen por que ser homogéneas
Las columnas tienen nombre
Habitualmente los data frames se obtienen de la lectura de un
fichero de datos

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Ejemplo PIB

Figure 1:

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