El formato SAS percent nos ofrece una apariencia poco habitual a la hora de realizar informes con SAS. Necesitamos emplear el proc format ya que SAS no tiene un formato de porcentajes que se adecúe a los reportes de un buen gestor de la información. Para estudiar su uso emplearemos un ejemplo:
data uno;
format valor percent.3;
do valor=-1 to 1 by 0.25;
output;
end;
run;
proc print data=uno; run;
La ejecución de este programa nos ofrece:
En esta nueva entrega aprenderemos a importar datos a R desde otras fuentes. Habitualmente no introduciremos manualmente los datos, emplearemos las posibilidades de lectura que nos ofrece R. En este capítulo leeremos ficheros de texto y ficheros Access, para ello necesitaremos el paquete de R RODBC.
Para leer fichero de texto emplearemos un fichero de ejemplo GRADES.TXT que es un fichero de texto delimitado por espacios y sin cabeceras, tiene los siguientes campos:
En esta nueva entrega del manual introducctorio a la programación en R comenzaremos a familiarizarnos con las contribuciones que se realizan en el mundo a esta herramienta. La intención es cargar un paquete que contenga una funcionalidad en R que nos permita leer orígenes de datos ODBC para que, en sucesivas entregas, podamos leer datos de Access, Excel,…
Los paquetes de R son contribuciones de programadores de todo el mundo para la creación de funcionalidades de R que contienen funciones que permiten que día a día R mejore y adquiera un mayor potencial. Estos paquetes se encuentran en el Comprehensive R Archive Network CRAN que es una red de ftp y servidores donde nos podemos descargar R o nos podemos descargar las contribuciones de los programadores de R de todo el mundo. En este caso para España tenemos la red http://cran.es.r-project.org/ En ella tenemos todos los paquetes disponibles por orden alfabético.
En el anterior capítulo creábamos vectores y matrices con las funciones c y matrix pero en R disponemos de otros medios para leer o introducir datos. Empezamos con la entrada manual de datos:
> # Entrada manual de datos
> ej.3.1 <- scan()
1: 1 2
3: 4 5
5: 6 7
7:
Read 6 items
> ej.3.1
[1] 1 2 4 5 6 7
>
Para introducir manualmente datos en R disponemos de la función scan e introduciremos los datos manualmente separando las entradas con un espacio, para finalizar empleamos intro en una línea sin datos, R nos indicará los registros leídos. La función scan también puede leer ficheros de texto planos si le pasamos el fichero como parámetro :
En esta nueva entrega del curso comenzamos a trabajar con R. Ya nos hemos descargado e instalado la herramienta y es momento de conocer a grandes rasgos como funciona R. Si abrimos una sesión nos encontramos con la siguiente pantalla:
El interfaz de R no es visual, trabajamos sobre una línea de comandos, no hay ventanas, sólo código y una gran comunidad de programadores que crean sus funciones y sus paquetes de utilidades. Para empezar a manejar R lo principal es conocer sus elementos principales objetos y funciones :
Si queréis conocer que es R debéis de visitar http://www.r-project.org/ la web que recoge uno de los proyectos GNU más interesantes que hay en el mundo. En ella podréis entender como nace una de las más potentes herramientas informáticas para la estadística. Con ella podremos realizar multitud de modelos multivariables, análisis y gráficos y su código es libre. Además disponemos de una extensa comunidad de programadores y colaboradores siempre dispuestos a compartir sus conocimientos con nosotros.
En las próximas fechas iré colgando un manual introductorio de R. Con él quiero dar a conocer una potente y excepcional herramienta para la estadística cuya difusión es libre.
En este pequeño curso o manual de R iré contando desde la instalación como la familiarización con el entorno de la herramienta, también realizaré ejemplos de regresión lineal, análisis de agrupamiento, muestreo y remuestreo, técnicas de análisis de la varianza,… En función del interés que despierten los distintos mensajes que exponga variaré el contenido.
Nace un nuevo proyecto en la web. Profesionales con amplia experiencia en la gestión de la información se unen para compartir conocimientos.
Aprender y transmitir lo aprendido. Ese es el objetivo de análisis y decisión.