PDF de programación - Curso Introducción R: Sesión 1

Curso Introducción R: Sesión 1

David V. Conesa Guillén

Grup d'Estadística Espacial i Temporal en Epidemiologia i Medi Ambient

Dept. d'Estadística i Investigació Operativa

Universitat de València

David Conesa, GEei t•E·ma (UV)

Introducción a R: Sesión 1

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Sesión 1: Introducción y preliminares.

En esta sesión:

1.- El entorno R. Motivos para su uso.

2.- Distribución e instalación de R.

3.- Inicio de las sesiones en R.

4.- R como calculadora cientíca.

5.- La ayuda en R.

6.- Salvar e iniciar sesiones anteriores.

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Sesión 1: Introducción y preliminares.

También:

7.- Primeras nociones: comandos, funciones y objetos.

8.- Permanencia de los datos y eliminación de objetos.

9.- Edición y ejecución de comandos desde otros programas: scripts.

10.- Librerías de R.

11.- Introducción a Rcommander.

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1.- El entorno R. Motivos para su uso.

R es, básicamente, un lenguaje que permite implementar técnicas
estadísticas. Es, a la vez:

un entorno interactivo para el análisis estadístico y gráco,
y un lenguaje de programación interpretado de alto nivel con funciones

orientadas a objetos.

El diseño de R vino muy inuenciado por dos lenguajes existentes: S
(Becker, Chambers and Wilks) and Scheme (Sussman).

El resultado es un lenguaje de apariencia similar a S, pero en el que la
implementación y semántica subyacente se derivan de Scheme.

¾Porqué debería cambiar a R cuando ya tengo bastante conocimiento
de otros programas estadísticos?

Si únicamente vamos a utilizar unos cuantos tests estadísticos, y no
pensamos hacer nada más en el futuro, quizá no valga la pena el
esfuerzo. PERO hay muchos motivos para aprender su uso...

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1.- El entorno R. Motivos para su uso.

Flexibilidad: R está concebido como entorno de programación con
multitud de comandos y funciones especícas en estadística que
permite fácilmente implementar y evaluar técnicas nuevas.
Sacar provecho de su gran cobertura (no tiene rival) y la gran
disponibilidad de aplicaciones de vanguardia en innidad de campos.
Entender la literatura más actual. Cada vez más gente presenta sus
resultados en el contexto de R. Basta mirar cualquier disciplina y ver
quien está utilizando R: la mayoría de los popes de cada área ya se
ha cambiado. Aun más: CONTRIBUYEN y COMPARTEN.
La distribución de R viene acompañada de un numeroso conjunto de
funciones (librería base). Sin embargo, existen a libre disposición
numerosas librerías especícas con todas las últimas técnicas
disponibles (y además con explicación de su uso).
Enorme calidad del apoyo y soporte disponible. Existe una red soberbia
de magos de R dedicados a mejorar y a contestar las preguntas que
nos salen.

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1.- El entorno R. Motivos para su uso.

El hecho que R sea un lenguaje de programación podría desanimar a
muchos usuarios que piensan que no tienen alma de programadores.
Nada más lejos de la realidad:

R es un lenguaje interpretado (como Java) y no compilado (como C,

Fortran, Pascal, etc.), es decir, los comandos escritos en el teclado son
ejecutados directamente sin necesidad de construir ejecutables.

Además la sintaxis es simple e intuitiva.

La estructura y facilidad de uso de R nos permite implementar
nuestras propias funciones y rutinas a medida que aparecen nuestras
necesidades.
Además, también puede utilizarse para realizar grácos de alta calidad
de enorme utilidad en los trabajos de investigación.
Rcommander lo convierte también en una herramienta muy útil para la
docencia.
Y, por encima de todo, es GRATIS. Uno de los mejore softwares
integrados en el mundo y resulta que es nuestro por nada.

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2.- Distribución e instalación de R.

Para instalar R hay que bajar un chero ejecutable de la página web
del proyecto R:

http://www.r-project.org/

En esta página debemos hacer clic en download CRAN, escoger a
continuación uno de los servidores (CRAN Mirrors) y después seguir
los pasos según el sistema operativo.
Actualmente (marzo 2011), la versión más reciente de R para el
entorno windows es la 2.12.2 y el ejecutable de tamaño
aproximadamente 37Mb tiene el nombre R-2.12.2-win32exe.
Una vez bajado este ejecutable, hay que ejecutarlo y seguir las
instrucciones del programa de instalación.

Tarea
Instalar la última versión de R tras desinstalar cualquier versión previa que
pudiera haber en el ordenador de trabajo.

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3.- Inicio de las sesiones en R.

Una vez instalado, podemos ya ejecutar el programa. Para ello, sólo
hace falta hacer click en el icono o desde el menú de programas
seleccionar el icono correspondiente.

Lo primero que aparece en la cabecera es la versión que estamos
utilizando. Conviene visitar habitualmente la página del proyecto para
ver si hay una nueva versión. Si la hay y la queremos instalar, es
recomendable que desinstalemos la anterior previamente.

El comando demo() permite realizar demostraciones del uso de R.

Tal y como aparece en el primer menú, R es un software libre y viene
sin GARANTIA ALGUNA, aunque es posible redistribuirlo bajo ciertas
circunstancias. Más info tecleando el comando license().

Mediante citation() podemos saber cómo citar R o paquetes de R
en publicaciones y así dar el crédito a la enorme cantidad de personas
que desarrollan este proyecto.

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3.- Inicio de las sesiones en R.

En el modo por defecto, abriendo R se abre una sola ventana, la
consola o ventana de comandos de R en la cual introduciremos los
comandos y será dónde se verán los resultados de los análisis.

Justo después de la cabecera, aparece una línea en blanco con el
símbolo > en el margen izquierdo: PROMPT.

A partir de aquí R espera que escribamos COMANDOS e instrucciones
para comenzar a trabajar.

Para ejecutar un comando escrito utilizamos la tecla de intro.

El signo # indica la introducción de un comentario.
Las órdenes elementales consisten en expresiones o en asignaciones:

Si una orden consiste en una expresión, se evalúa, se imprime y su valor

se pierde.

Una asignación, por el contrario, evalúa una expresión, no la imprime y

guarda su valor en una variable.

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3.- Inicio de las sesiones en R.

En cada línea sólo caben 128 caracteres: si queremos escribir más,
podemos utilizar otra línea que comienza con el símbolo + en el lado
izquierdo de la pantalla en vez de >. Esto también puede ocurrir
cuando el comando que terminamos de escribir no está completo
(falta un paréntesis, etc.).

Si encontramos que el error es la falta de algo podemos teclearlo, y al
pulsar intro, ejecutará lo que hayamos solicitado.

Si lo que ocurre es que nos hemos equivocado, al pulsar la tecla Esc el
prompt > volverá a aparecer.
Con la tecla ↑ recuperamos las instrucciones utilizadas en la sesión y
con las teclas → ← podemos corregir errores.
Para separar expresiones se emplea ; (punto y coma).

La combinación Ctrl-C interrumpe la edición o ejecución en curso.

q() es el comando para salir de R.

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4.- R como calculadora cientíca.

El uso más básico de R sería utilizarlo como una calculadora cientíca.
Así:

3+4

Sumará 3 y 4 y devolverá el resultado.

Cualquier función matemática que se nos ocurra está en R:
log(x), exp(x), log(x,n), log10(x), sqrt(x),
factorial(x), choose(n,x), gamma(x), lgamma(x),
floor(x), ceiling(x), trunc(x), round(x,digits=0),
signif(x,digits=6), cos(x), sin(x), tan(x), acos(x),
asin(x), atan(x), acosh(x), asinh(x), atanh(x), abs(x)
y podemos aplicarla sobre cualquier número.

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4.- R como calculadora cientíca.

Sin embargo, lo que convierte a R en una potente herramienta de
trabajo es que está diseñado de forma que la mayoría de operaciones
(p.e. +,-,*,/, etc.) y de funciones (p.e. log()) están denidas con
carácter vectorial, es decir para operar componente a componente.

Es conveniente pues, en la medida de lo posible, explotar dicha
posibilidad ya que agiliza en mucho el tiempo de computación.

La función principal para denir un vector es a través de sus
componentes, con la función c(), mediante el comando más
importante en R que es <- el de la asignación.

Los paréntesis () se emplean para los argumentos de las funciones y
para agrupar expresiones algebráicas. Los corchetes [ ] o dobles
corchetes [[ ]] para seleccionar partes de un objeto así como el $. Las
llaves { } para agrupar expresiones.

Para referirnos a la componente enésima del vector v escribimos v[n].

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Tarea
Ejecutar los siguientes comandos:

log(((3+2)*5)+6)

Equivale a log({(3+2)*5}+6) o log({{3+2}*5}+6)

v<-c(2,1,3,4)

crea un vector llamado v con cuatro valores

v

nos muestra el valor de dicho vector

w<-c(0,2,-2,1)

crea un vector llamado w

w[3]

nos muestra la tercera componente de w

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Tarea
Calcula las siguientes operaciones, analiza los resultados obtenidos y
observa los mensajes de advertencia:

2*v-3*w+2

las operaciones afectan a todas las componentes

v*w

w/v

v∧3

v∧w

multiplica componente a componente

divide componente a componente

eleva al cubo cada componente

eleva cada componente de v a su correspondiente componen-
te de w

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Tarea

sqrt(w)

produce un warning por pedir que haga la raíz de un nega-
tivo

vw<-c(v,w)

une los dos vectores y los almacena en uno nuev