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Curso R

Primera clase

Javier Mariani

[email protected]

Sobre el curso:

- Encuentros presenciales cada 2 semanas de 120’.

- Introducción teórica de aprox 40’ (repaso de conceptos y corrección de

ejercicios pendientes).

- Trabajo con la computadora el resto del tiempo.

- Último encuentro, actividad integradora y consultas.

- Todo lo que haremos está disponible en campus por lo que no es necesario

tomar apuntes.

Estadísticas con R Javier Mariani

Requerimientos

- Instalar R.

- Instalar RStudio.

- Los encuentros utilizarán paquetes específicos que serán enviados antes de

cada clase.


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Introducción

- R es un conjunto integrado de programas para la manipulación de datos, el

cálculo y la visualización gráfica.


- Es una implementación del lenguaje S (utilizado por el programa S-Plus).

- Es gratuito y abierto.

- Tiene más de 2.000 paquetes para resolver las más diversas situaciones.

- Sin embargo, puede ser frustrante al comienzo.


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Introducción

- Tiene la posibilidad de realizar desde cálculos sencillos hasta integrar datos

en tiempo real por vía web (gráficos interactivos, mapas, traducción).


- A diferencia de otros paquetes estadísticos, R es orientado a objetos

- Los resultados que muestra son menos que otros paquetes.

- Todo se puede almacenar para utilizarlo.



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Introducción

- Tiene la posibilidad de realizar desde cálculos sencillos hasta integrar datos

en tiempo real por vía web (gráficos interactivos, mapas, traducción).


- A diferencia de otros paquetes estadísticos, R es orientado a objetos

- Los resultados que muestra son menos que otros paquetes.

- Todo se puede almacenar para utilizarlo.

- RStudio es un programa que permite una interface más dinámica y ofrece

funcionalidades adicionales.


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Introducción

- Tras la instalación inicial seleccionar el lugar donde R guardará el trabajo

(todo se guarda allí, e incluso los gráficos).



Ayuda

- Junto con la instalación, hay una gran cantidad de información útil (muchas

de las búsquedas en la web, derivan a documento disponibles): help.start()


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Ayuda




- Desde R: RSiteSearch("logistic regression"). Va al término en la página

de R (www.r-project.org)

- En la Web hay muchas páginas muy útiles (Stack Overflow es muy buena).


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Ayuda




- Desde R: RSiteSearch("logistic regression"). Va al término en la página

de R (www.r-project.org)

- En la Web hay muchas páginas muy útiles (Stack Overflow es muy buena).

- Los paquetes tienen los mails de los autores y responden dudas y corrigen errores

(bugs) de los paquetes.


Instalación de paquetes

- Los paquetes necesarios se pueden instalar desde diferentes vías:


- Desde la consola: install.packages(“”)

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- Desde la consola: install.packages(“”, dependencies=TRUE)

- Desde la ventana interactiva ”Install” de RStudio.


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- Desde la consola: install.packages(“”, dependencies=TRUE)

- Desde la ventana interactiva ”Install” de RStudio.

- Desde Github.com

- Este es un repositorio, y requiere el paquete ”devtools”

- Usualmente, las versiones más nuevas están antes de estar en el

Comprehensive R Archive Network (CRAN)


Tipos de objetos

- R puede almacenar una gran cantidad de objetos diferentes, los básicos:


- Vectores: conjunto de valores del mismo tipo.

- Matrices: conjuntos de vectores del mismo tipo.

- Cuadros de datos (dataframe): conjuntos de vectores de distintos

tipos.

- Listas: conjuntos de objetos de distintos tipos.

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Tipos de Variables

- Las variables son similares a otros paquetes estadísticos:


- Numéricos: números continuos.

- Enteros (integer): números enteros.

- Factores: variables categóricas. Se utilizan en análisis que requieren

categorías (por ejemplo, ANOVA o lm) y para agrupar.

- Carácter: variables de texto.

- Fechas.

- Lógicas: usualmente resultantes de operaciones lógicas.

Importación de datos

- R importa (y exporta numerosos formatos de bases de datos):


- En RStudio, en el cuadrante superior derecho en “Environment”,

hacer click en “Import dataset”.


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Importación de datos

- R importa (y exporta numerosos formatos de bases de datos):


- En RStudio, en el cuadrante superior derecho en “Environment”,

hacer click en “Import dataset”.

- El paquete “foreign” permite importar aún más formatos de datos.

- R no importa datos desde MS Access.

- Revisar los nombres de las variables y la base ANTES de importar.


Exportación de datos

- Los datos que se importan se copian en formato R en el espacio de trabajo,

para guardar una versión de las bases en otros formatos, se deben exportar:


- R trae una función genérica para exportar en formato texto (csv).

- write.csv(nombre de la base, “lugar y nombre del achivo”)

- El paquete “xlsx” tiene funciones para exportar en .xlsx

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Manipulación de variables

- Existen numerosas funciones para trabajar con variables y recodificarlas:


- Para utilizar una variable se puede ”unir” la variable al directorio de

trabajo.

- Escribir la ubicación de la variable en el espacio de trabajo

mibasededatos$variable


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- Las conversiones de formatos, por ejemplo de números a factores, pueden

ser necesarios en algunos análisis y gráficos.



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- Las conversiones de formatos, por ejemplo de números a factores, pueden

ser necesarios en algunos análisis y gráficos.


- Se pueden realizar cálculos entre variables, conversiones lógicas,

búsquedas de texto, etc.

- Otro tipo de transformaciones como operaciones con un escalar o

transformaciones logarítmicas, raíces, exponentes, son igualmente

factibles y frecuentes.

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