PDF de programación - R para principiantes

R para Principiantes

Emmanuel Paradis

Institut des Sciences de l’ Évolution
Universit Montpellier II
F-34095 Montpellier cdex 05
France

E-mail: [email protected]

traducido por

Jorge A. Ahumada
RCUH/ University of Hawaii &

USGS/ National Wildlife Health Center

E-mail: [email protected]

Quiero agradecerle a Julien Claude, Christophe Declercq, Élodie Gazave, Friedrich Leisch
y Mathieu Ros por sus comentarios y sugerencias en versiones anteriores de este documento.
También estoy muy agradecido con los miembros del grupo nuclear de programadores de R por
sus esfuerzos considerables en el desarrollo de R y su ánimo en la lista de discusión ‘rhelp’.
Gracias a todos los usuarios de R cuyas preguntas y comentarios me ayudaron a escribir ’R para
prinicpiantes’.

c 2002, Emmanuel Paradis (3 de marzo de 2003)

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Índice

1. Prólogo

2. Algunos conceptos antes de comenzar

2.1. Cómo funciona R .
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2.2. Creación, listado y remoción de objetos en memoria . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. La ayuda en línea .
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3. Manejando Datos con R
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3.5. Manipulación de objetos

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3.1. Objetos
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3.2. Leyendo datos desde un archivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3. Guardando datos
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3.4. Generación de datos .
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3.4.1. Secuencias regulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.2. Secuencias aleatorias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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3.5.1. Creación de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.2. Conversión de objetos
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3.5.3. Operadores .
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3.5.4. Cómo acceder los valores de un objeto: el sistema de indexación . . . . .
3.5.5. Accediendo a los valores de un objeto con nombres . . . . . . . . . . . .
3.5.6. El editor de datos .
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3.5.7. Funciones aritméticas simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.8. Cálculos con Matrices
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4. Haciendo gráficas en R
4.1. Manejo de gráficos

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4.1.1. Abriendo múltiples dispositivos gráficos . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.2. Disposición de una gráfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2. Funciones gráficas
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4.3. Comandos de graficación de bajo nivel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4. Parámetros gráficos .
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4.5. Un ejemplo práctico .
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4.6. Los paquetes grid y lattice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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5. Análisis estadísticos con R

5.1. Un ejemplo simple de análisis de varianza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2. Fórmulas
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5.3. Funciones genéricas .
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5.4. Paquetes .
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6. Programación práctica con R
6.1. Bucles y Vectorización .
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6.2. Escribiendo un programa en R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.3. Creando sus propias funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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7. Literatura adicional sobre R

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1. Pr ólogo

El objetivo de este documento es proporcionar un punto de partida para personas interesadas
en comenzar a utilzar R. He escogido hacer énfasis en el funcionamiento de R, con el objeto de
que se pueda usar de una manera básica. Dado que R ofrece una amplia gama de posibilidades,
es útil para el principiante adquirir algunas nociones y conceptos y asi avanzar progresivamente.
He tratado de simplificar las explicaciones al máximo para hacerlas lo más comprensivas posibles,
pero al mismo tiempo proporcionando detalles útiles, algunas veces con la ayuda de tablas.

R es un sistema para ánalisis estadísticos y gráficos creado por Ross Ihaka y Robert Gentle-
man1. R tiene una naturaleza doble de programa y lenguaje de programación y es considerado
como un dialecto del lenguaje S creado por los Laboratorios AT&T Bell. S está disponible como
el programa S-PLUS comercializado por Insightful2. Existen diferencias importantes en el diseño
de R y S: aquellos interesados en averiguar más sobre este tema pueden leer el artículo publicado
por Ihaka & Gentleman (1996) o las Preguntas Más Frecuentes en R3, que también se distribuyen
con el programa.

R se distribuye gratuitamente bajo los términos de la GNU General Public Licence4; su desa-
rrollo y distribución son llevados a cabo por varios estadísticos conocidos como el Grupo Nuclear
de Desarrollo de R.

R está disponible en varias formas: el código fuente escrito principalmente en C (y algunas
rutinas en Fortran), esencialmente para máquinas Unix y Linux, o como archivos binarios pre-
compilados para Windows, Linux (Debian, Mandrake, RedHat, SuSe), Macintosh y Alpha Unix.
Los archivos necesarios para instalar R, ya sea desde las fuentes o binarios pre-compilados, se
distribuyen desde el sitio de internet Comprehensive R Archive Network (CRAN)5 junto con las
instrucciones de instalación. Para las diferentes distribuciones de Linux (Debian, . . . ), los binarios
están disponibles generalmente para las versiones más actualizadas de éstas y de R; visite el sitio
CRAN si es necesario.

R posee muchas funciones para análisis estadísticos y gráficos; estos últimos pueden ser vi-
sualizados de manera inmediata en su propia ventana y ser guardados en varios formatos (jpg,
png, bmp, ps, pdf, emf, pictex, xfig; los formatos disponibles dependen del sistema operativo).
Los resultados de análisis estadísticos se muestran en la pantalla, y algunos resultados interme-
dios (como valores P-, coeficientes de regresión, residuales, . . . ) se pueden guardar, exportar a un
archivo, o ser utilizados en análisis posteriores.

El lenguaje R permite al usuario, por ejemplo, programar bucles (’loops’ en inglés) para ana-
lizar conjuntos sucesivos de datos. También es posible combinar en un solo programa diferentes
funciones estadísticas para realizar análisis más complejos. Usuarios de R tienen a su disponibi-
lidad un gran número de programas escritos para S y disponibles en la red;6 la mayoría de estos
pueden ser utilzados directamente con R.

Al principio, R puede parecer demasiado complejo para el no-especialista. Esto no es cierto
necesariamente. De hecho, una de las características más sobresalientes de R es su enorme flexibi-
lidad. Mientras que programas más clásicos muestran directamente los resultados de un análisis,
R guarda estos resultados como un “objeto”, de tal manera que se puede hacer un análisis sin ne-
cesidad de mostrar su resultado inmediatamente. Esto puede ser un poco extraño para el usuario,
pero esta característica suele ser muy útil. De hecho, el usuario puede extraer solo aquella parte
de los resultados que le interesa. Por ejemplo, si uno corre una serie de 20 regresiones y quiere

1Ihaka R. & Gentleman R. 1996. R: a language for data analysis and graphics. Journal of Computational and

Graphical Statistics 5: 299–314.

2véase http://www.insightful.com/products/splus/default.html para más información
3http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html
4para mayor información: http://www.gnu.org/
5http://cran.r-project.org/
6por ejemplo: http://stat.cmu.edu/S/

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teclado
ratón

comandos

-

funciones y operadores

.../library/base/
/ctest/
...

librería de
funciones





?

“datos” objetos

)

pantalla

6

?

-



XXXXXXXz

datos

archivos

internet

“resultados” objetos

PS JPEG . . .

Memoria activa

Disco duro

Figura 1: Una visión esquemática del funcionamiento de R.

comparar los coeficientes de regresión, R le puede mostrar únicamente los coeficientes estimados:
de esta manera los resultados se pueden resumir en una sola línea, mientras que un programa clási-
co le puede abrir 20 ventanas de resultados. Más adelante, veremos otros ejemplos que ilustran y
comparan la flexibilidad de R con programas de estadística más tradicionales.

2. Algunos conceptos antes de comenzar

Una vez instale R en su computador, el programa se puede iniciar corriendo el archivo ejecu-
table correspondiente. El cursor, que por defecto es el símbolo ‘>’, indica que R está listo para
recibir un comando. En Windows, algunos comandos pueden ser ejecutados a través de los menus
interactivos (por ej. buscar ayuda en línea, abrir archivos, . . . ). En este punto, un nuevo usuario de
R probablemente estará pensando “Y ahora que hago?”. De hecho, cuando se utiliza R por primera
vez, es muy útil tener una idea general de como funciona y eso es precisamente lo que vamos a
hacer ahora. Como primera medida, veremos brevemente como funciona R. Posteriormente, des-
cribiré el operador “asignar” el cual permite crear objetos en R, miraremos como manejar estos
objetos en memoria, y finalmente veremos cómo usar la ayuda en línea, la cual a diferencia de las
ayudas en otros programas estadísticos, es bastante útil e intuituva.

2.1. C ómo funciona R