R

Desde hace apenas unas semanas existe una lista de correo de ayuda en español para R. Está gestionada desde los servidores del CRAN. Para darse de alta en ella sólo hay que seguir las instrucciones contenidas en el siguiente enlace: https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es Los usuarios de R están más que invitados a participar en ella y ayudar a crear una verdadera comunidad de usuarios, aprovechando sinergias, compartiendo experiencias, etc. Además, se anunciará próximamente a través de esta lista la convocatoria de las primeras jornadas de R en España.

Los usuarios de R disponen de una serie de algoritmos estándar para generar y manipular árboles de decisión. Los más habituales están contenidos en alguno de los siguientes paquetes: rpart, tal vez mi favorito. RWeka, un paquete más genérico que permite realizar llamadas a funciones de Weka desde R. mvpart. party. Cada uno de ellos tiene un interfaz distinto y operaciones como las de realizar predicciones, dibujar los árboles, etc., exigen conocer funciones específicas. (Éste es, de hecho, un problema genérico de R derivado de su naturaleza cooperativa). ...

Ante el exito de los mensajes dedicados al análisis cluster la nueva entrega del manual de R la dedicaremos de nuevo al análisis de agrupamiento. Como es habitual trabajaremos con un ejemplo que podéis desgargaros aquí. Partimos de un archivo de texto delimitado por tabuladores con 46 frutas y la información que disponemos es: Nombre Intercambio de hidratos de carbono por gramo Kilocalorías Proteinas Grasas (información obtenida de www.diabetesjuvenil.com) El primer paso será crear un objeto en R que recoja los datos en el análisis. Para ello vamos a emplear la función read.table que deberá tener los parámetros adecuados al fichero de texto que deseamos leer: ...

Recientemente hubo una entrada in este blog sobre cómo realizar muestreos aleatorios in tablas SAS. In esta vamos a ver cómo se procedería con R. Consideraremos el conjunto de datos iris —de dimensión 150 x 5— y extraeremos 60 filas con distintos procedimientos. Para el muestreo aleatorio simple sin repetición, basta con hacer: indices <- sample(1:nrow(iris), 60) iris.muestreado <- iris[indices, ] Para realizar un muestreo aleatorio simple con repetición, basta con sustituir la variable indices anterior por: ...

Recientemente se publicó en este blog una entrada haciendo mención a la futura integración de R en SAS. Existe, de hecho, un procedimiento artesanal de lanzar procesos de R desde SAS basado en la posibilidad de realizar llamadas al sistema operativo desde SAS. No obstante, SAS ha decidido ahondar en dicha integración y proporcionarle un marchamo corporativo. Sin embargo, esta iniciativa dista mucho de ser la pionera y merece la pena lanzar una mirada panorámica al mercado. Por ejemplo: ...

SAS comienza a fijarse en R. Interesante noticia leída en ComputerWorld: SAS amplía las opciones de análisis avanzado para sus clientes con la nueva interfaz de software estadístico de código abierto R. La integración inicial de R en SAS estará incluida en SAS/IML Studio 3.2 (antes SAS Stat Studio) este verano. Fiel a su filosofía de escuchar a los clientes y dar respuesta a sus necesidades cambiantes, política que le ha proporcionado a la compañía 33 años de crecimiento ininterrumpido, SAS da un paso más y anuncia la introducción del código R dentro del entorno de SAS. De esta forma, los desarrolladores de modelos estadísticos tendrán más opciones para extraer valor de los datos, usando la gran variedad de métodos ofrecidos por SAS a la vez que experimentan con nuevos métodos todavía no implementados en SAS con la interfaz R. ...

En esta entrega seguimos trabajando con el análisis cluster, viendo más posibilidades que nos ofrece R. Para ello vamos a realizar un estudio de agrupamiento de países europeos en función de algunos indicadores básicos: Superficie Población PIB (en miles de $) Esperanza de vida Índice de desarrollo humano % Población en ciudad Para este estudio contamos con este archivo Excel. El primer paso, por supuesto, es crear un objeto en R: ...

El propósito del análisis de conglomerados (cluster en terminología inglesa) es agrupar las observaciones de forma que los datos sean muy homogéneos dentro de los grupos (mínima varianza) y que estos grupos sean lo más heterogéneos posible entre ellos (máxima varianza). De este modo obtenemos una clasificación de los datos multivariante con la que podemos comprender mejor los mismos y la población de la que proceden. Podemos realizar análisis cluster de casos, un análisis cluster de variables o un análisis cluster por bloques si agrupamos variables y casos. El análisis cluster se puede utilizar para: ...

Un gran número de visitas que llegan a este sitio tienen que ver con la importación de datos. En este caso, he encontrado en YouTube un vídeo explicativo en el que nos indican de una forma muy sencilla cómo importar a R datos desde hojas Excel con el paquete RODBC: “Very easy”. Uno de mis siguientes proyectos es realizar vídeos de este tipo; bajo mi punto de vista, son muy prácticos e ilustrativos. Saludos.

Es evidente que R dentro del mundo empresarial aún no tiene la presencia que se merece. Pero se está creando una base de estadísticos, ingenieros y programadores que muy pronto demandarán el uso de R en sus empresas. En el New York Times article ya se hicieron eco de este hecho. Además, ya hay algunas grandes empresas que emplean este software libre, como reseña New York Times. En España no seremos una excepción y pronto muchos estudiantes e investigadores precisarán de R en su trabajo diario. Lo harán porque R es la herramienta que han empleado en su universidad, porque es fácil de programar, porque es barato y porque hay una comunidad de programadores detrás que garantizan una larga vida a R. ...