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math_langs:r
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math_langs:r [2011/05/22 11:18] alfred |
math_langs:r [2020/05/09 09:25] (actual) |
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|---|---|---|---|
| Línea 2: | Línea 2: | ||
| Es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. \\ | Es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. \\ | ||
| Existe un IDE para trabajar con el lenguaje denominado [[http://www.rstudio.org|RStudio]]. | Existe un IDE para trabajar con el lenguaje denominado [[http://www.rstudio.org|RStudio]]. | ||
| + | Para instalarlo en Ubuntu añadiremos el paquete ''r-base''. | ||
| ===== Básico ===== | ===== Básico ===== | ||
| + | |||
| + | |||
| Línea 19: | Línea 21: | ||
| Mostrar por pantalla: | Mostrar por pantalla: | ||
| * ''print(variable)'': Muestra por pantalla un texto. | * ''print(variable)'': Muestra por pantalla un texto. | ||
| - | * ''sprintf("formato", variables)'': Muestra por pantalla un texto formateado. | + | * ''sprintf("formato", variables)'': Devuelve, **no lo muestra**, un string formateado. |
| Strings: | Strings: | ||
| * ''s = paste(s, "Delta", sep="")'': Concatena al string ''s'' la palabra ''Delta'' con ninguna separación. | * ''s = paste(s, "Delta", sep="")'': Concatena al string ''s'' la palabra ''Delta'' con ninguna separación. | ||
| + | Listas: | ||
| + | * ''a = c(2, 3, 5)'': creará una lista de tres números. | ||
| + | * ''a = c(c(2, 3, 5), 3)'': creará una lista de cuatro números. | ||
| Trabajo con paquetes: | Trabajo con paquetes: | ||
| Línea 44: | Línea 49: | ||
| === Operadores === | === Operadores === | ||
| * ''ifelse(a>0,a,0)'' : Operador ternario. | * ''ifelse(a>0,a,0)'' : Operador ternario. | ||
| + | |||
| Línea 99: | Línea 105: | ||
| </code> | </code> | ||
| Para conocer el número de filas y de columnas de un conjunto de datos utilizaremos la funcion ''nrow'' y ''ncol'' respectivamente. \\ | Para conocer el número de filas y de columnas de un conjunto de datos utilizaremos la funcion ''nrow'' y ''ncol'' respectivamente. \\ | ||
| - | La función ''rbind'' te permite concatenar dos conjuntos de datos, el segundo después del primero. | + | La función ''rbind'' te permite concatenar dos conjuntos de datos, el segundo después del primero. \\ |
| + | Podemos recoger un subconjunto si, por ejemplo, tenemos en una variable ''idxs'' los indices así: ''sub <- conjunto[idxs]''. O el subconjunto negativo restante ''sub <- conjunto[-idxs]''. | ||
| === Vectores y matrices === | === Vectores y matrices === | ||
| Creación de una matriz: | Creación de una matriz: | ||
| Línea 137: | Línea 144: | ||
| Mediante ''attach(var)'' haremos accesibles (sin necesidad de acceder por dataframe$columna sino como variables) las columnas del data frame. \\ | Mediante ''attach(var)'' haremos accesibles (sin necesidad de acceder por dataframe$columna sino como variables) las columnas del data frame. \\ | ||
| Para eliminar una columna de un data frame: ''datos$beta2=NULL'' \\ | Para eliminar una columna de un data frame: ''datos$beta2=NULL'' \\ | ||
| + | |||
| Línea 166: | Línea 174: | ||
| p.xk <- function(vec,fac){nk <- as.vector(table(fac)); n <- sum(nk); xk <- tapply(vec,fac,mean); | p.xk <- function(vec,fac){nk <- as.vector(table(fac)); n <- sum(nk); xk <- tapply(vec,fac,mean); | ||
| txk <- (xk-mean(vec))/(sd(vec)*sqrt((n-nk)/(n*nk))); pxk <- pt(txk,n-1,lower.tail=F)} | txk <- (xk-mean(vec))/(sd(vec)*sqrt((n-nk)/(n*nk))); pxk <- pt(txk,n-1,lower.tail=F)} | ||
| + | </code> | ||
| + | Si en una función queremos devolver datos complejos haremos lo siguiente, esto sería: ''cv = cvalidation(datos); cv$learn;'' | ||
| + | <code> | ||
| + | cvalidation = function (dframe) { | ||
| + | nregs = nrow(dframe); | ||
| + | nind_group = nregs/10; | ||
| + | ilearn = sample(1:nregs, nind_group * 9); | ||
| + | dlearn <- dframe[ilearn,]; | ||
| + | dtest <- dframe[-ilearn,]; | ||
| + | list(learn = dlearn, test = dtest); | ||
| + | } | ||
| </code> | </code> | ||
| Línea 213: | Línea 232: | ||
| * ''plot(x)'': Muestra en un gráfico de puntos los elentos de x. Podríamos hacer también ''plot(x,y)'', que sería poner x en función de y. | * ''plot(x)'': Muestra en un gráfico de puntos los elentos de x. Podríamos hacer también ''plot(x,y)'', que sería poner x en función de y. | ||
| * ''hist(x)'': Muestra en un histograma la forma de x. | * ''hist(x)'': Muestra en un histograma la forma de x. | ||
| + | |||
| ==== Como... ==== | ==== Como... ==== | ||
| * **Hacer plots 3d**: los encontrarás en el paquete ''rgl''. Contiene funciones como ''plot3d''... | * **Hacer plots 3d**: los encontrarás en el paquete ''rgl''. Contiene funciones como ''plot3d''... | ||
| + | |||
| + | ===== Data Mining & Machine Learning ===== | ||
| + | <code> | ||
| + | data(HouseVotes84, package="mlbench") | ||
| + | model <- naiveBayes(Class ~ ., data = HouseVotes84) # Entrenamiento, predecir Class | ||
| + | pred <- predict(model, HouseVotes84[,-1]) # Prediccion (sobre los mismos datos) | ||
| + | table(pred, HouseVotes84$Class) # Tabla de confusión \ contingencia | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | ==== Naïve Bayes ==== | ||
| ===== Avanzado ===== | ===== Avanzado ===== | ||
| Línea 232: | Línea 262: | ||
| ===== Notas ===== | ===== Notas ===== | ||
| + | |||
| ==== Como... ==== | ==== Como... ==== | ||
| === Crear una tabla === | === Crear una tabla === | ||
| Línea 240: | Línea 271: | ||
| colnames(pvalk.con) <- row.names(pvalcon) | colnames(pvalk.con) <- row.names(pvalcon) | ||
| </code> | </code> | ||
| + | === Limpiar el workspace === | ||
| + | <code> | ||
| + | rm(list=ls()) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| ==== Notas ==== | ==== Notas ==== | ||
| * {{math_langs:matlabr.pdf|Comparación de MATLAB y R}}, sacada de [[http://www.math.umaine.edu/~hiebeler/comp/matlabR.html]]. | * {{math_langs:matlabr.pdf|Comparación de MATLAB y R}}, sacada de [[http://www.math.umaine.edu/~hiebeler/comp/matlabR.html]]. | ||
math_langs/r.1306063112.txt.gz · Última modificación: 2020/05/09 09:24 (editor externo)
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