PDF de programación - El arte de programar en R - un lenguaje para la estadística

Imágen de pdf El arte de programar en R - un lenguaje para la estadística

El arte de programar en R - un lenguaje para la estadísticagráfica de visualizaciones

Actualizado el 2 de Junio del 2021 (Publicado el 13 de Marzo del 2017)
10.083 visualizaciones desde el 13 de Marzo del 2017
3,1 MB
197 paginas
Creado hace 9a (27/11/2014)
El arte de programar en R:

un lenguaje para la estadística

Julio Sergio Santana
Efraín Mateos Farfán

27 de noviembre de 2014

El arte de programa en R: un lenguaje para la estadística / Julio Sergio
Santana Sepúlveda y Efraín Mateos Farfán.. -- México : Instituto Mexicano
de Tecnología del Agua. UNESCO. Comité Nacional Mexicano del
Programa Hidrológico Internacional, ©2014.
182 p. : il.

ISBN 978- 607-9368-15-9
1. R [Lenguajes de programación] 2. Estadística matemática I. Santana
Sepúlveda, Julio Sergio II. Mateos Farfán, Efraín.



005.1330727 Santana Sepúlveda, Julio Sergio.
S72



Coordinación editorial:
Instituto Mexicano de Tecnología del Agua.

Coordinación de Comunicación,
Participación e Información.

Subcoordinación de Vinculación, Comercialización
y Servicios Editoriales.

Primera edición: 2014.

Ilustración de portada:
© Óscar Alonso Barrón

D.R. © Instituto Mexicano de Tecnología del Agua
Paseo Cuauhnáhuac 8532
62550 Progreso, Jiutepec, Morelos
MÉXICO
www.imta.gob.mx

ISBN: 978- 607-9368-15-9


6

7
7
8
9
10
11

13
13
16
16

Índice general

Prólogo

1. Introducción

.

.

. .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1. ¿Qué es R? .
1.2. Historia de R y S .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3. Formato del código en el texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4. Algunas características importantes de R . . . . . . . . . . . . .
1.5. Ayuda en R .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . .

. . .

.

2. Los datos y sus tipos

.

2.1. Los datos numéricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2. Vectores .
2.2.1. El uso de la función c() para crear vectores . . .
. . . . .
2.2.2. Creación de vectores a partir de archivos de texto - la fun-
. . . . . . . . . . . .

ción scan() . . . .

. . . . . . .

. . .

. .

.

.

.

.

.

17
2.2.3. Creación de vectores a partir de secuencias y otros patrones 18
20
2.2.4. Acceso a los elementos individuales de un vector
. . . .
22
2.2.5. Operaciones sencillas con vectores . . . . . . . . . . . . .
2.2.6. Otras clases de datos basadas en vectores . . . . . . . . .
27
27
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
2.3.1. Construcción de matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
2.3.2. Acceso a los elementos individuales de una matriz . . .
2.3.3. Operaciones sencillas con matrices . . . . . . . . . . . . .
31
34
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.4.1. Los factores y su estructura . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
2.4.2. Acceso a los elementos de un factor
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
40
2.5.1. Acceso a los elementos individuales de una lista . . . . .
41
. . . . . . . . . . . . .
44
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46

.
. . .
. . .

. . . . .

. . . . .

. . .

.
.
.

.
.
.

.

.

.

.

.

.

2.5. Listas .

2.6. Data frames .
.
2.7. Funciones
2.8. Coerción .
.

2.3. Matrices

.

.

2.4. Factores y vectores de caracteres

1

ÍNDICE GENERAL

3. Acceso a porciones o subconjuntos de datos

. . .

. . . .

3.2.1.1.

. . . . .

. . . . .

3.1. Los operadores de acceso o selección . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2. El operador [] .
. . . . . . . . . . .
3.2.1. Vectores y factores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Selección de una secuencia de elementos, o ele-
mentos particulares .
. . . . . . . . . . . .
Selección de elementos de acuerdo con una con-
. . . . . . . . . . . . . .
dición . . . . . . .
3.2.2. Matrices y data frames . . . .
. . . . . . .
3.2.2.1. El operador [] con un solo índice . . . . .
. . .
3.2.2.2. Omisión de índices en el operador
. . . . . . .
3.2.2.3. El uso de índices lógicos o condiciones . . . . .
. . . . .

3.3. Los operadores [[]] y $ . . . . .

. . .
. . . . . . .

. . . . .

. . . . .

3.2.1.2.

. . .

. . .

. . .

4. Estructuras de control y manejo de datos

.

.

.

.

. . .
Interrupciones del flujo normal de los ciclos

4.1. La construcciones IF-ELSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2. Los ciclos .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.1. Repeticiones por un número determinado de veces . . .
4.2.2. Repeticiones mientras se cumple una condición . . . . .
4.2.3. Repeticiones infinitas . . . .
. . . . . . .
4.2.4.
. . . . . . .
4.3. Funciones de clasificación, transformación y agregación de datos
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1. Motivación .
4.3.2. Las funciones sapply() y lapply() . . . . .
. .
4.3.3. Operaciones marginales en matrices y la función apply()
4.3.4. Clasificaciones y uso de la función split()
. .
4.3.5. Clasificación y operación: las funciones by() , aggregate()

. . . . . . .

. . . . .

. . . . .

. . .

. . .

. . . . . . . .

y tapply() . . . . .

. . . . .

. . . . .

5. Escritura de Funciones

. . .

. . . . .

. . . . . . .

función . . . . .

5.1. Estructura formal de una función . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.1. Argumentos y valor de resultado de una función . . . .
5.1.2. Revisión de los argumentos de una función . . . . . . . .
5.1.3. El argumento especial “...” . . . .
. .
5.1.3.1. El uso del argumento “...” para extender una
. . . . . . . . . . . . .
5.1.3.2. El uso del argumento “...” al principio de una
función, cuando no se conoce de antemano el
número de argumentos . .
. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1. Asociación de símbolos con valores
. . . . . . . . . . . .
5.2.2. Reglas de alcance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3. Contenido de los ambientes de las funciones . . . . . . . . . . .
5.4. Recursividad .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5. Ejemplo: ajuste de datos a una función de distribución . . . . .
5.5.1. Histogramas de frecuencias . . . . . . . . . . . . . . . . .

5.2. Visibilidad del código .

. .

.

2

48
48
49
49

49

51
53
53
54
57
60

64
64
66
66
67
67
67
70
70
74
75
76

81

87
87
88
91
92

92

93
93
94
98
101
103
105
105

ÍNDICE GENERAL

3

108

113

5.5.2. Densidades y distribuciones de probabilidades . . . . . .
5.5.3. Funciones de densidad y distribución de probabilidades
. . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.4. El método de Newton-Raphson para la solución de siste-

Gamma .

. . . . .

. . .

. .

mas de ecuaciones no lineales . . . . . . . . . . . . . . . . 114
115
5.5.5.
Implementación del método en R . . . . . . . . . . . . . .
5.5.6. Ajuste a la función de densidad de probabilidades . . . .
118

.

.

.

.

.

.

.

.

.

6. Graficación con R
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1. Motivación .
6.2. La función más básica de graficación: plot() . . . .
. . . . . . .
6.3. Colores .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4. Gráficos para una variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5. Gráficas de curvas continuas
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.6. Ejemplo de gráficas escalonadas: distribución de Poisson . . . .
6.6.1. Distribuciones uniformes de variables discretas . . . . .
6.6.2. Funciones de densidad y distribución de probabilidades
. . . . . . . . . . . . . . . . .
6.7. Dispositivos gráficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

de Poisson . .

. . . . .

. . .

7. Ajuste con modelos estadísticos

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.1. Modelos lineales .
7.2. Modelos lineales generalizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.2.1. Ejemplo de regresión logística . . . . . . . . . . . . . . .

Bibliografía

124
124
125
132
142
150
153
154

156
164

170
170
180
182

192

Índice de figuras

1.1. El sistema de ayuda del lenguaje R . . . . . . . . . . . . . . . . .

de 15 m.

2.1. Las componentes de la velocidad . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2. Gráfico de la trayectoria del proyectil lanzado desde una altura
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. La multiplicación matricial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4. Rotación de un triángulo; el triángulo rotado se muestra en rojo
2.5. Estructura interna de los factores . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . .

.

.

.

.

.

.

11

25

27
32
34
37

4.1. Archivo que contiene datos de precipitación en distintas estaciones 77
4.2. Operación de la función split() . . . . .
78
4.3. Operación de la función by() . . . . .
81

. . .
. .

. . . . .

. . . . .

. . . . .

. . . . .

. . .

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

. . . .

. . . .

tubre .

Fig. 5.4 .

5.1. Definición de una función . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2. Tipos de símbolos en el interior de una función . . . . . . . . . .
5.3.
Jerarquía en los ambientes de las funciones . . . . . . . . . . . .
5.4. Precipitaciones promedio acumuladas en el mes de octubre en
el estado de Guerrero en mm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5. Gráfico, serie de tiempo, de las precipitaciones mostradas en la
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.6. Histograma de precipitaciones para el estado de Guerrero en oc-
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.7. Histograma de precipitaciones para el estado de Guerrero en oc-
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.8. Ajuste del histograma a una curva continua . . . . . . . . . . . .
5.9. Gráfica de la función de densidad normal de probabilidades . .
5.10. Combinación del histograma con la función de densidad normal
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.11. Funciones de densidad de probabilidades Gamma para distintos
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.12. Ajuste de datos a una función de densidad de probabilidades
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.13. Comparación de dos métodos de ajuste de la curva de densidad
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

valores de parámetros

de probabilidades .

de probabilidades .

Gamma .

tubre .

. . . .

. . . .

.

.

.

.

.

.

.

.
  • Links de descarga
http://lwp-l.com/pdf2576

Comentarios de: El arte de programar en R - un lenguaje para la estadística (0)


No hay comentarios
 

Comentar...

Nombre
Correo (no se visualiza en la web)
Valoración
Comentarios...
CerrarCerrar
CerrarCerrar
Cerrar

Tienes que ser un usuario registrado para poder insertar imágenes, archivos y/o videos.

Puedes registrarte o validarte desde aquí.

Codigo
Negrita
Subrayado
Tachado
Cursiva
Insertar enlace
Imagen externa
Emoticon
Tabular
Centrar
Titulo
Linea
Disminuir
Aumentar
Vista preliminar
sonreir
dientes
lengua
guiño
enfadado
confundido
llorar
avergonzado
sorprendido
triste
sol
estrella
jarra
camara
taza de cafe
email
beso
bombilla
amor
mal
bien
Es necesario revisar y aceptar las políticas de privacidad