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Tutorial de R studio
R es un lenguaje de programación para la computación estadística y los gráficos apoyado por el R Core Team y la R Foundation for Statistical Computing. Creado por los estadísticos Ross Ihaka y Robert Gentleman, R se utiliza entre mineros de datos y estadísticos para el análisis de datos y el desarrollo de software estadístico. Los usuarios han creado paquetes para aumentar las funciones del lenguaje R.
Según encuestas como la Annual Data Miner Survey de Rexer y estudios de bases de datos de literatura académica, R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la minería de datos[6][cita requerida] En enero de 2022,[actualización] R ocupa el puesto 12 en el índice TIOBE, una medida de popularidad de los lenguajes de programación[7].
El entorno de software oficial de R es un entorno de software libre de código abierto dentro del paquete GNU, disponible bajo la licencia pública general de GNU. Está escrito principalmente en C, Fortran y el propio R (parcialmente auto-alojado). Se proporcionan ejecutables precompilados para varios sistemas operativos. R tiene una interfaz de línea de comandos. También hay disponibles múltiples interfaces gráficas de usuario de terceros, como RStudio, un entorno de desarrollo integrado, y Jupyter, una interfaz de cuaderno.
Cómo ejecutar el script r
Soy nuevo en la programación y principalmente soy capaz de hacer algunos scripts dentro de R, pero para mi trabajo necesito llamar a un programa externo. Para que este programa funcione en la terminal de ubuntu tengo que usar primero setenv y luego ejecutar el programa. Buscando en Google he encontrado las funciones system () y Sys.setenv(), pero desgraciadamente no consigo que funcione.
La razón por la que necesito hacerlo en R a pesar de que ya funciona en la terminal es porque necesito ejecutar el programa 1000 veces con 1000 archivos diferentes por lo que quiero hacer un bucle for en el que el nombre de entrada cambie en cada bucle y luego analizar cada salida en R.
El programa que utilizo (MAST) encuentra un patrón de secuencia en una lista de letras y es parte del MEME SUIT versión 4.9.1 que se encuentra en http://meme.nbcr.net/meme/doc/meme-install.html y se ejecuta a través de la línea de comandos. El uso de la línea de comandos para MAST es:
Si va a ejecutar más de un comando de shell por llamada al sistema, podría ser mejor ponerlos todos en un archivo de script de shell y llamar a eso en su lugar, pasando los parámetros de R. Algo como:
Ejemplo de código R
Usualmente, usted hará su programación escribiendo sus programas en archivos de script y luego ejecutará esos scripts en su símbolo del sistema con la ayuda del intérprete de R llamado Rscript. Así que vamos a empezar con la escritura del siguiente código en un archivo de texto llamado test.R como en –
Los comentarios son como un texto de ayuda en tu programa R y son ignorados por el intérprete mientras ejecuta tu programa real. Un solo comentario se escribe usando # al principio de la declaración como sigue –
Generalmente, al programar en cualquier lenguaje de programación, necesitas usar varias variables para almacenar información. Las variables no son más que ubicaciones de memoria reservadas para almacenar valores. Esto significa que, cuando creas una variable, reservas un espacio en la memoria.
Puedes almacenar información de varios tipos de datos como caracteres, caracteres anchos, enteros, punto flotante, doble punto flotante, booleanos, etc. En función del tipo de datos de una variable, el sistema operativo asigna la memoria y decide lo que se puede almacenar en la memoria reservada.
R tutorial
R es un lenguaje y un entorno para la computación estadística y los gráficos. Es un proyecto de GNU similar al lenguaje y entorno S, desarrollado en los Laboratorios Bell (antes AT&T, ahora Lucent Technologies) por John Chambers y sus colegas. R puede considerarse como una implementación diferente de S. Hay algunas diferencias importantes, pero gran parte del código escrito para S se ejecuta sin cambios en R.
R ofrece una gran variedad de técnicas estadísticas (modelización lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, agrupación, …) y gráficas, y es muy extensible. El lenguaje S es a menudo el vehículo elegido para la investigación en metodología estadística, y R ofrece una vía de código abierto para participar en esa actividad.
Uno de los puntos fuertes de R es la facilidad con la que se pueden producir gráficos bien diseñados con calidad de publicación, incluyendo símbolos matemáticos y fórmulas cuando sea necesario. Se ha puesto gran cuidado en los valores predeterminados para las opciones de diseño menores en los gráficos, pero el usuario conserva el control total.