Comandos de R: resumen de los comandos más importantes

Los comandos de R, que son la base del análisis de datos y la modelización estadística en el entorno de R, proporcionan las herramientas y la flexibilidad necesarias para comprender los datos, reconocer patrones y tomar decisiones bien fundamentadas.

¿Qué son los comandos de R?

Los comandos de R son instrucciones o comandos que se utilizan en la programación en R para realizar tareas específicas o iniciar acciones en el entorno de R. Estos comandos permiten analizar datos, realizar cálculos estadísticos o crear visualizaciones. Los comandos de R pueden introducirse y procesarse en la línea de comandos de R o en scripts de R. Es importante distinguir los comandos de las funciones de R.

Las funciones de R son bloques de código definidos y nombrados en R que realizan tareas específicas. Estas pueden incluir el uso de operadores de R y datos R para aceptar argumentos o devolver valores. Esto significa que las funciones pueden almacenar, procesar y devolver datos asociados con diferentes tipos de datos R.

Resumen de los comandos de R

La siguiente lista de comandos de R pretende ofrecer una visión general de las distintas áreas de aplicación de la programación en R. Dependiendo de tus necesidades y proyectos específicos, puedes seleccionar y combinar los comandos de R necesarios.

Manipulación y tratamiento de datos

• read.csv(): para leer datos de un archivo CSV
• data.frame(): para crear un marco de datos
• subset(): para filtrar datos basándose en determinadas condiciones
• merge(): para fusionar datos de diferentes marcos
• aggregate(): para agregar datos en función de determinados criterios
• transform(): para crear nuevas variables en un marco de datos
• sort(): para ordenar vectores o marcos de datos
• unique(): para identificar valores únicos en un vector o columna

Visualización de datos

• plot(): para crear gráficos de dispersión y otros tipos de gráficos básicos
• hist() : para crear histogramas
• barplot(): para crear gráficos de barras
• boxplot(): para crear gráficos de caja
• ggplot2::ggplot(): para visualizaciones más sofisticadas y personalizables con el paquete ggplot2

Análisis estadísticos

• summary(): para generar un resumen de los datos, incluyendo ratios estadísticos
• lm(): para realizar regresiones lineales
• t.test(): para pruebas T con el fin de contrastar hipótesis
• cor(): para calcular coeficientes de correlación entre variables
• anova(): para análisis de varianza (ANOVA)
• chi-sq.test(): para pruebas chi-cuadrado

Tratamiento de datos

• ifelse(): para evaluaciones condicionales y expresiones condicionales
• apply(): para la aplicación de una función a matrices o marcos de datos
• dplyr::filter(): para el filtrado de datos en marcos de datos con el paquete dplyr
• dplyr::mutate(): para la creación de nuevas variables en marcos de datos con el paquete dplyr
• lapply(), sapply(), mapply(): para aplicar funciones a listas o vectores

Importación y exportación de datos

• readRDS(), saveRDS(): para leer y guardar objetos de datos de R
• write.csv(), read.table(): para exportar e importar datos en varios formatos

Gráficos y diagramas estadísticos

• qqnorm(), qqline(): para la creación de diagramas cuantil-cuantil
• plot(), acf(): para la representación de diagramas de autocorrelación
• density(): para la visualización de funciones de densidad e histogramas
• heatmap(): para la creación de mapas de calor

Ejemplos de uso de los comandos de R

Los siguientes ejemplos de código ilustran el uso de los comandos más importantes de R en diversos contextos. En función de tus necesidades de datos y análisis, puedes adaptar y ampliar estos comandos.

Importar datos de un archivo CSV

data <- read.csv("datos.csv")

Read.csv() es un comando para leer datos de un archivo CSV en R. En nuestro ejemplo, los datos importados se guardan en la variable datos. Este comando es útil para importar datos externos en R y ponerlos a disposición para los análisis.

Crear un diagrama de dispersión

plot(data$X, data$Y, main="Diagramadispersión")

Plot() es uno de los comandos de R para crear diagramas y gráficos en R. Dibuja un diagrama de dispersión que muestra la relación entre las variables X e Y del marco de datos data. El argumento main define el título del diagrama.

Realizar una regresión lineal

regression_model <- lm(Y ~ X, data=data)

En este ejemplo, realizamos una regresión lineal para modelar la relación entre las variables X e Y del marco de datos data. La función lm() se utiliza para calcular una regresión lineal en R. El resultado de la regresión se guarda en la variable regression_model y se puede utilizar para análisis posteriores.

Filtrar datos con el paquete dplyr

filtered_data <- dplyr::filter(data, column > 10)

La función dplyr::filter() proviene del paquete dplyr y se utiliza para la manipulación de datos. El paquete dplyr ofrece potentes funciones para el filtrado de datos. Obtenemos la variable filtered_data seleccionando filas del marco de datos data en las que el valor de la columna column es mayor que 10.

Crear diagramas cuantil-cuantil

qqnorm(data$Variable)
qqline(data$Variable)

Puedes utilizar qqnorm() para trazar un gráfico cuantil-cuantil en R. En este ejemplo, se dibuja un gráfico cuantil-cuantil para la variable Variable de data. qqline() añade una línea de referencia para comparar la distribución con una distribución normal.

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