1 Introducción

Este manual es una breve guía de introducción al manejo del software R y tiene como objetivo generar un primer acercamiento a los estudiantes en el manejo y análisis estadístico del software. Su diseño se encuentra en función de los primero requerimientos en programación, procesamiento de datos (data analytics) y análisis estadístico.

1.1 Motivación

  • R es un poderoso lenguaje y entorno para computación estadística
  • R es un proyecto de dominio público \(\Longrightarrow\) La principale ventaja de R es que es un software libre y existe mucha ayuda disponible en línea
  • R puede ser usado tal como viene, pero con fines educativos en este curso preferimos usar R en combinación con la interfaz RStudio (también freeware), que tiene un diseño organizado y varias opciones adicionales

1.2 Empezando

Instalar R

  • Para instalar R en su computadora, vaya al sitio web de R: https://www.r-project.org
  • Haga lo siguiente (asumiendo que usted trabaja con un sistema operativo Windows):
    • dar clic en descargar CRAN en la barra izquierda
    • elige un sitio de descarga
    • elija Windows como sistema operativo
    • dar clic en base
    • elija Descargar la última versión para Windows

Instalar RStudio

  • Para instalar RStudio vaya a: https://rstudio.com
  • Haga lo siguiente (asumiendo que usted trabaja con un sistema operativo Windows):
    • clic Descargar RStudio
    • clic Descargar RStudio Desktop
    • clic Recommended For Your System
    • descargue y instale el archivo .exe

Interface de RStudio

  • Abajo a la izquierda: ventana de consola (también llamada ventana de comando). Aquí puede escribir comandos simples después del indicador ‘>’ y R ejecutará su comando
  • Arriba a la izquierda: ventana del editor (también llamado \(script\)). Hoja de texto donde se van guardando los códigos. Esta ventana puede abrirse por File \(\rightarrow\) New \(\rightarrow\) R script. Para ejecutar una línea de código se puede hacer clic en Run o presionar CTRL+ENTER
  • Arriba a la derecha: ambiente/environment. En la ventana de ambiente puede ver qué datos y valores tiene R en su memoria. Puede ver y editar los valores haciendo clic en ellos. La ventana del historial/history muestra lo que se ha escrito anteriormente
  • Abajo a la derecha: ventana de Files / Plots / Packages / Help / Viewer. Aquí puede abrir archivos, ver gráficos (también gráficos anteriores), instalar y cargar paquetes o usar la función de ayuda

Directorio de trabajo

  • El directorio de trabajo es la carpeta donde se cargan y se guardan los archivos con lo que se están trabajando
  • Antes de empezar a trabajar en R, se debe fijar el directorio de trabajo donde todos los datos y archivos se van a guardar
  • Para fijar el directorio escriba el siguiente código: setwd("nombre_directorio"). Por ejemplo
setwd("D:/Users/R/Introducción a R")
  • Otra forma es: en la ventana de abajo a la derecha ir a Files, dar clic en los 3 puntos (…), buscar y seleccionar la carpeta, luego ir a More y dar clic en Set As Working Directory
  • Se debe aseguar que las barras sean barras diagonales a la derecha (/) y no olvidar las comillas (""). R distingue entre mayúsculas y minúsculas, así que se debe asegurar escribir mayúsculas cuando sea necesario

Librerias

  • R realiza sus funciones estadísticas y análisis de datos utilizando paquetes o librerias. Con la instalación estándar de R, muchos de los paquetes se instalan
  • Para obtener una lista de todos los paquetes instalados, se debe ir a la ventana de paquetes o escribir library() en la consola. Si la casilla del paquete se encuentra seleccionada indica que el paquete se encuentra cargado y se puede usar
  • Existen muchos más paquetes disponibles en la website de R (CRAN). Si se quiere instalar y usar un paquete se debe hacer lo siguinete (por ejemplo, el paquete llamado “geometry”)
    • para instalar el paquete se debe escribir
install.packages("geometry")
  • luego para ponder en uso el paquete se debe escribir
library(geometry)

1.3 Información adicional

En el siguiente link se puede encontrar más material sobre R

  1. Profesor Asociado, Departamento de Economía, Universidad EAFIT (Medellín-Colombia). https://gusgarciacruz.github.io/cv↩

  2. Estudiante de Economía, Departamento de Economía, Universidad EAFIT (Medellín-Colombia), email:↩

  3. Estudiante de Economía, Departamento de Economía, Universidad EAFIT (Medellín-Colombia), email:↩