R lenguaje de programación - Historial de revisiones

Leangel: /* Ejemplo */

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‎Ejemplo

Leangel: /* Ejemplo */

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‎Ejemplo

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‎Características

Leangel: /* Características */

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‎Características

Leangel: /* Historia */

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‎Historia

Leangel en 16:12 27 ene 2023

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Leangel: /* Ejemplo */

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‎Ejemplo

Leangel en 16:08 27 ene 2023

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Leangel: /* Ejemplos mínimos */

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‎Ejemplos mínimos

Leangel: /* Ejemplos mínimos */

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‎Ejemplos mínimos

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	Cuando se instalan paquetes para análisis especializados, específicos o que simplemente no tiene predeterminadamente instalados pero no activados el sistema, se instala. Así pues, en este caso, los paquetes, al ser un entorno con dependencias funcionan mejor con tales paquetes auxiliares. Las dependencias pueden ser por ejemplo otros paquetes o bases de datos para que funcione o bien, o mejor o de hecho lo haga. Algunos paquetes funcionan con dependencias muy específicas, otros con dependencias muy generales; como sea, a veces la misma instalación, al ser común la dependencia, lo hace de forma automática, pero no en todas las ocasiones. Por esto para instalar el paquete de interés se escribirá:		Cuando se instalan paquetes para análisis especializados, específicos o que simplemente no tiene predeterminadamente instalados pero no activados el sistema, se instala. Así pues, en este caso, los paquetes, al ser un entorno con dependencias funcionan mejor con tales paquetes auxiliares. Las dependencias pueden ser por ejemplo otros paquetes o bases de datos para que funcione o bien, o mejor o de hecho lo haga. Algunos paquetes funcionan con dependencias muy específicas, otros con dependencias muy generales; como sea, a veces la misma instalación, al ser común la dependencia, lo hace de forma automática, pero no en todas las ocasiones. Por esto para instalar el paquete de interés se escribirá:
−
−	~~install.packages("deldir", dep=T) # Para la triangulación de Delaunay y teselación de Dirichlet junto con todas las dependencias~~
−
−	~~Para activar la librería pueden ser:~~
−	~~library("deldir") # Para el ejemplo anterior.~~
−	~~library('Benchmarking') # Para el [[Análisis de Datos Envolvente]]~~
−	~~require(maps) # Para elaborar mapas. Previa instalación.~~
−	~~require('plot3D') # Para elaborar mapas 3D. Previa instalación.~~

	Todos tanto con comillas dobles (" ") como con comillas simples (' ') o libres. Si se instalaron las arriba mencionadas dependencias, aparecerán indicaciones luego del comando que describe las dependencias que también se activaron al llamar la librería que se usará.		Todos tanto con comillas dobles (" ") como con comillas simples (' ') o libres. Si se instalaron las arriba mencionadas dependencias, aparecerán indicaciones luego del comando que describe las dependencias que también se activaron al llamar la librería que se usará.

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 Cuando se instalan paquetes para análisis especializados, específicos o que simplemente no tiene predeterminadamente instalados pero no activados el sistema, se instala. Así pues, en este caso, los paquetes, al ser un entorno con dependencias funcionan mejor con tales paquetes auxiliares. Las dependencias pueden ser por ejemplo otros paquetes o bases de datos para que funcione o bien, o mejor o de hecho lo haga. Algunos paquetes funcionan con dependencias muy específicas, otros con dependencias muy generales; como sea, a veces la misma instalación, al ser común la dependencia, lo hace de forma automática, pero no en todas las ocasiones. Por esto para instalar el paquete de interés se escribirá:
 install.packages("deldir", dep=T) # Para la triangulación de Delaunay y teselación de Dirichlet junto con todas las dependencias
 Para activar la librería pueden ser:
 library("deldir") # Para el ejemplo anterior.

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 ==Características==
-R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en [[C]], [[C++]] o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.
+R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en [[C]], [[C++]] o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en [[C]]. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.
 R hereda de S su orientación a objetos. La tarea de extender R se ve facilitada por su permisiva política de lexical scoping.
-Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python.
+Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como [[Perl]] y [[Python]].
-Otra de las características de R es su capacidad gráfica, que permite generar gráficos con alta calidad. R posee su propio formato para la documentación basado en LaTeX. R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico, campo en el que puede ser tan eficaz como otras herramientas específicas tales como GNU Octave y su equivalente privativo: MATLAB.6Se ha desarrollado una interfaz, RWeka7 para interactuar con Weka que permite leer y escribir ficheros en el formato arff y enriquecer R con los algoritmos de minería de datos de dicha plataforma.
+Otra de las características de R es su capacidad gráfica, que permite generar gráficos con alta calidad. R posee su propio formato para la documentación basado en LaTeX. R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico, campo en el que puede ser tan eficaz como otras herramientas específicas tales como GNU Octave y su equivalente privativo: MATLAB. Se ha desarrollado una interfaz, RWeka7 para interactuar con Weka que permite leer y escribir ficheros en el formato arff y enriquecer R con los algoritmos de minería de datos de dicha plataforma.
 ==Extensiones y paquetes==

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 ==Características==
-R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en C, C++ o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.
+R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en [[C]], [[C++]] o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.
 R hereda de S su orientación a objetos. La tarea de extender R se ve facilitada por su permisiva política de lexical scoping.
 Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python.
 Otra de las características de R es su capacidad gráfica, que permite generar gráficos con alta calidad. R posee su propio formato para la documentación basado en LaTeX. R también puede usarse como herramienta de cálculo numérico, campo en el que puede ser tan eficaz como otras herramientas específicas tales como GNU Octave y su equivalente privativo: MATLAB.6Se ha desarrollado una interfaz, RWeka7 para interactuar con Weka que permite leer y escribir ficheros en el formato arff y enriquecer R con los algoritmos de minería de datos de dicha plataforma.
 ==Extensiones y paquetes==
 R forma parte de un proyecto colaborativo y abierto. Sus usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica. Existe un repositorio oficial de paquetes cuyo número superó en otoño de 2009 la cifra de los 2000.

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 Su desarrollo actual es responsabilidad del R Development Core Team. Para saber más al respecto y en el entorno del programa, puede teclearse contributors(); el la lista desplegada aparecen los nombres de los autores iniciales y los actuales pertenecientes al R Development Core Team (Equipo Central de Desarrolladores R).
 A continuación se enumeran algunos hitos en el desarrollo de R
-#Versión 0.16: Es la última versión alfa desarrollada esencialmente por Ihaka y Gentleman, que incluye gran parte de las características descritas en el "White Book".
+#Versión 0.16: Es la última versión alfa desarrollada esencialmente por Ihaka y Gentleman, que incluye gran parte de las características descritas en el "White Book". La lista de correo comenzó su andadura el 1 de abril de 1997.
 #Versión 0.49 (23 de abril de 1997): Es la versión más antigua de la que se conserva el código (que todavía compila en algunas plataformas UNIX). En esta fecha arrancó también CRAN con tres espejos que albergaban 12 paquetes. Poco después aparecieron las versiones alfa para Windows y Mac OS.
 #Versión 0.60 (5 de diciembre de 1997): R se integra oficialmente en el Proyecto GNU. El código se versiona a través de CVS.
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 #Versión 3.0.0 (3 de abril de 2013): Mejoras en GUI, funciones gráficas, gestión de memoria, rendimiento e internacionalización.
 #Versión 3.4.0 (21 de abril de 2017): El compilador de código de bytes JIT ('Just In Time') ahora está habilitado en el nivel 3 de forma predeterminada.
 ==Características==
 R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en C, C++ o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.

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 Su desarrollo actual es responsabilidad del R Development Core Team. Para saber más al respecto y en el entorno del programa, puede teclearse contributors(); el la lista desplegada aparecen los nombres de los autores iniciales y los actuales pertenecientes al R Development Core Team (Equipo Central de Desarrolladores R).
 A continuación se enumeran algunos hitos en el desarrollo de R
-Versión 0.16: Es la última versión alfa desarrollada esencialmente por Ihaka y Gentleman, que incluye gran parte de las características descritas en el "White Book".
+#Versión 0.16: Es la última versión alfa desarrollada esencialmente por Ihaka y Gentleman, que incluye gran parte de las características descritas en el "White Book".
 La lista de correo comenzó su andadura el 1 de abril de 1997.
-Versión 0.49 (23 de abril de 1997): Es la versión más antigua de la que se conserva el código (que todavía compila en algunas plataformas UNIX). En esta fecha arrancó también CRAN con tres espejos que albergaban 12 paquetes. Poco después aparecieron las versiones alfa para Windows y Mac OS.
+#Versión 0.49 (23 de abril de 1997): Es la versión más antigua de la que se conserva el código (que todavía compila en algunas plataformas UNIX). En esta fecha arrancó también CRAN con tres espejos que albergaban 12 paquetes. Poco después aparecieron las versiones alfa para Windows y Mac OS.
-Versión 0.60 (5 de diciembre de 1997): R se integra oficialmente en el Proyecto GNU. El código se versiona a través de CVS.
+#Versión 0.60 (5 de diciembre de 1997): R se integra oficialmente en el Proyecto GNU. El código se versiona a través de CVS.
-Versión 1.0.0 (29 de febrero de 2000): Los desarrolladores lo consideran suficientemente estable para su uso en producción.4
+#Versión 1.0.0 (29 de febrero de 2000): Los desarrolladores lo consideran suficientemente estable para su uso en producción.4
-Versión 1.4.0: Se introducen los métodos S4 y aparece la primera versión para Mac OS X.
+#Versión 1.4.0: Se introducen los métodos S4 y aparece la primera versión para Mac OS X.
-Versión 2.0.0 (4 de octubre de 2004): Introduce el lazy loading, que permite una carga rápida de datos con un coste de memoria mínimo.
+#Versión 2.0.0 (4 de octubre de 2004): Introduce el lazy loading, que permite una carga rápida de datos con un coste de memoria mínimo.
-Versión 2.1.0: Aparece el soporte para UTF-8 y comienzan los esfuerzos de internacionalización para distintos idiomas.
+#Versión 2.1.0: Aparece el soporte para UTF-8 y comienzan los esfuerzos de internacionalización para distintos idiomas.
-Versión 2.9.0: El paquete 'Matrix' se incluye en la distribución básica de R.
+#Versión 2.9.0: El paquete 'Matrix' se incluye en la distribución básica de R.
-Versión 2.11.0 (22 de abril de 2010): Soporte para sistemas Windows de 64 bits.
+#Versión 2.11.0 (22 de abril de 2010): Soporte para sistemas Windows de 64 bits.
-Versión 2.13.0 (14 de abril de 2011): Añadida una nueva función al compilador que permite acelerar las funciones convirtiéndolas a byte-code.
+#Versión 2.13.0 (14 de abril de 2011): Añadida una nueva función al compilador que permite acelerar las funciones convirtiéndolas a byte-code.
-Versión 2.14.0 (31 de octubre de 2011): Añadidos espacios de nombres obligatorios para los paquetes. Añadido un nuevo paquete de paralelización.
+#Versión 2.14.0 (31 de octubre de 2011): Añadidos espacios de nombres obligatorios para los paquetes. Añadido un nuevo paquete de paralelización.
-Versión 2.15.0 (30 de marzo de 2012): Nuevas funciones de balanceo de cargas. Mejorada la velocidad de serialización para grandes vectores.
+#Versión 2.15.0 (30 de marzo de 2012): Nuevas funciones de balanceo de cargas. Mejorada la velocidad de serialización para grandes vectores.
-Versión 3.0.0 (3 de abril de 2013): Mejoras en GUI, funciones gráficas, gestión de memoria, rendimiento e internacionalización.
+#Versión 3.0.0 (3 de abril de 2013): Mejoras en GUI, funciones gráficas, gestión de memoria, rendimiento e internacionalización.
-Versión 3.4.0 (21 de abril de 2017): El compilador de código de bytes JIT ('Just In Time') ahora está habilitado en el nivel 3 de forma predeterminada.
+#Versión 3.4.0 (21 de abril de 2017): El compilador de código de bytes JIT ('Just In Time') ahora está habilitado en el nivel 3 de forma predeterminada.
 ==Características==
 R proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.) y gráficas. Al igual que S, se trata de un lenguaje de programación, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R están escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en C, C++ o Fortran que se cargan dinámicamente. Los usuarios más avanzados pueden también manipular los objetos de R directamente desde código desarrollado en C. R también puede extenderse a través de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios.

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 R forma parte de un proyecto colaborativo y abierto. Sus usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica. Existe un repositorio oficial de paquetes cuyo número superó en otoño de 2009 la cifra de los 2000.
 ==Ejemplo==
 Instalación y activación de paquetes

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 {{Ficha Software
-|nombre=R
+|nombre=[[R]]
 |familia=
 |imagen=R-lenguaje-de-programacion.jpg
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 }}
-R [[lenguaje de programación]]  es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. R nació como una reimplementación de software libre del lenguaje S, adicionado con soporte para ámbito estático. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica, siendo además muy popular en los campos de aprendizaje automático [[machine learning]], minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. A esto contribuye la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con funcionalidades de cálculo y graficación. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux.
+[[R]] [[lenguaje de programación]]  es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. R nació como una reimplementación de software libre del lenguaje S, adicionado con soporte para ámbito estático. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica, siendo además muy popular en los campos de aprendizaje automático [[machine learning]], minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. A esto contribuye la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con funcionalidades de cálculo y graficación. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux.
 ==Historia==
 Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993. Sin embargo, si se remonta a sus bases iniciales, puede decirse que se inició en los Bell Laboratories de AT&T y ahora Alcatel-Lucent en Nueva Jersey con el lenguaje S. Este último, un sistema para el análisis de datos desarrollado por John Chambers, Rick Becker, y colaboradores diferentes desde finales de 1970. La historia desde este punto es prácticamente la del lenguaje S. Los diseñadores iniciales, Gentleman e Ihaka, combinaron las fortalezas de dos lenguajes existentes, S y Scheme. En sus propias palabras: "El lenguaje resultante es muy similar en apariencia a S, pero en el uso de fondo y la semántica es derivado desde Scheme". El resultado se llamó R "en parte al reconocimiento de la influencia de S y en parte para hacer gala de sus propios logros".

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 ==Extensiones y paquetes==
 R forma parte de un proyecto colaborativo y abierto. Sus usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica. Existe un repositorio oficial de paquetes cuyo número superó en otoño de 2009 la cifra de los 2000.
-==Ejemplos mínimos==
+==Ejemplo==
 Algunos ejemplos mínimos para ver la forma en que se puede introducir el código.
-Ejemplo 1: Instalación y activación de paquetes
+Instalación y activación de paquetes
 Para cargar los paquetes que se requieren se debe de seleccionar el espejo (mirror), descargar la paquetería y luego activarla. Para seleccionar el espejo:
 Dado el enorme número de nuevos paquetes, estos se han organizado en vistas (o temas), que permiten agruparlos según su naturaleza y función. Por ejemplo, hay grupos de paquetes relacionados con estadística bayesiana, econometría, series temporales, etc.
 Para facilitar el desarrollo de nuevos paquetes, se ha puesto a servicio de la comunidad una forja de desarrollo que facilita las tareas relativas a dicho proceso.
 Otros sistemas de software comerciales que integran con R incluyen: JMP, Mathematica, MATLAB, Spotfire, SPSS, Statistica, Platform Symphony, SAS, Tableau Software, Esri ArcGis, Dundas, Statgraphics y SQL Server 2017.
 Al escribir solo chooseCRANmirror() se desplegará una ventana para elegirlo manualmente con el ratón. Lo mismo ocurrirá si se omite graphics = FALSE o se escribe graphics = TRUE.
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 Todos tanto con comillas dobles (" ") como con comillas simples (' ') o libres. Si se instalaron las arriba mencionadas dependencias, aparecerán indicaciones luego del comando que describe las dependencias que también se activaron al llamar la librería que se usará.
-Ejemplo 2: Elaboración de mapas
+Elaboración de mapas
 odos tanto con comillas dobles (" ") como con comillas simples (' ') o libres. Si se instalaron las arriba mencionadas dependencias, aparecerán indicaciones luego del comando que describe las dependencias que también se activaron al llamar la librería que se usará.
 require(maps) # activación de librería
 require(mapproj) # se usará para projection="polyconic"
    # Cargar los datos
    # unemp incluye datos para condados de los Estados Unidos continentales. Se excluyen Alaska, Hawaii, Puerto Rico, y pequeñas ciudades de Virginia
 ==Herramientas de productividad==