# data[].attributes.body
La funci ́on library gestiona los libros de la biblioteca, dando informaci ́on sobre los exis-
tentes y carg ́andolos en memoria o descarg ́andolos de la misma. Un libro est ́a formado por

funciones, datos y documentaci ́on; todos ellos contenidos en un directorio que contiene varios
subdirectorios, con informaciones diversas, de acuerdo con un formato establecido. De hecho,
al cargar R, se carga al menos un primer libro denominado base.

Por ejemplo “library()” devuelve una lista de los libros que hay en la biblioteca prede-
terminada de R. “library(help=“base”)” devuelve una peque ̃na ayuda sobre el libro base. Si

consultamos la lista de b ́usqueda observaremos los libros que hay actualmente en memoria.

# data[].attributes.body
La funci ́on ls saca en pantalla los objetos almacenados en la memoria por el usuario, aunque
s ́olo muestra los nombres de los mismos. Si se quiere listar solo aquellos objetos que contengan
un car ́acter en particular “ls(pat =)” (usamos la opci ́on “pattern”, que se puede abreviar como
“pat”) y para restringir la lista a aquellos objetos que comienzan con este car ́acter utilizamos el
s ́ımbolo exponente “ls(pat =ˆ)”. Tenga en cuenta que es recomendable conocer los elementos
que R tiene en memoria, aparte de los que hemos memorizado nosotros. Esto se consigue con
la orden “ls(9)”. La funci ́on “ls.str( )” muestra algunos detalles de los objetos en memoria.
Al igual que antes la opci ́on pattern se puede usar de la misma manera con ls.str( ).

Otra opci ́on  ́util en esta funci ́on es “max.level” que especifica el nivel de detalle de vi-
sualizaci ́on de objetos compuestos. Hay que tener en cuenta que “ls.str( )” muestra todos

los detalles de los objetos en memoria, incluyendo las columnas de los marcos de datos (data
frames), matrices y listas, lo cual puede generar una gran cantidad de informaci ́on. Podemos
evitar mostrar todos estos detalles con la opci ́on “max.level = −1”.

# data[].attributes.body
R es un lenguaje y entorno de programaci ́on, creado en 1993 por Ross Ihaka y Robert

Gentleman del Departamento de Estad ́ıstica de la Universidad de Auckland, cuya caracter ́ısti-
ca principal es que forma un entorno de an ́alisis estad ́ıstico para la manipulaci ́on de datos, su

c ́alculo y la creaci ́on de gr ́aficos. En su aspecto R puede considerarse como otra implementaci ́on
del lenguaje de programaci ́on S, con la particularidad de que es un software GNU, General
Public Licenc (conjunto de programas desarrollados por la Free Software Foundation), es decir,
de uso libre.

# data[].attributes.body
R es un proyecto vivo y sus capacidades no coinciden totalmente
con las de S. A menudo el lenguaje S es el v ́ınculo escogido por investigadores que utilizan la
metodolog ́ıa estad ́ıstica, y R les proporciona una ruta de c ́odigo abierto para la participaci ́on

en esa actividad, los usuarios pueden contribuir al proyecto implementando cualquiera de el-
las, creando modificaciones de datos y funciones, librer ́ıas (packages),... Ning ́un otro programa

en la actualidad re ́une las condiciones de madurez, cantidad de recursos y manejabilidad que
posee R, adem ́as de ser el que en los  ́ultimos a ̃nos ha tenido una mayor implantaci ́on en la
comunidad cient ́ıfica.

# data[].attributes.attachment_link.title
Introducción a R  - tutorial de computación estadística

# data[].attributes.attachment_link.description
Introducción al lenguaje de programación R, orientado a computación estadística. En este video tutorial veremos un vistazo a este software, y hablaremos para que sirve y quienes lo utilizan, asi como unos breves ejemplos de cosas que podemos hacer con el, como hacer algunos gráficos o algunas manipulaciones de datos basicas.

# data[].attributes.body
Al igual que ocurre con otros lenguajes de programaci ́on R asigna nombres a las opera-
ciones. Esto lo conseguiremos mediante el s ́ımbolo “< −”, “− >”  ́o “=”.

Como para poder visualizar un dato renombrado hay de escribir el nombre despu ́es de
haberlo asignado, es  ́util utilizar los “;” despu ́es de la asignaci ́on para ahorrarnos espacio, pero
no es bueno abusar de ello por que ser ́ıa m ́as dif ́ıcil interpretar c ́odigos m ́as extensos.

Hay que tener en cuenta que R utiliza determinados t ́erminos para referirse a algunas fun-
ciones por lo que lo mejor es evitar esos nombres a la hora de las asignaciones, por ejemplo “c”

se utiliza para crear vectores o “t” que calcula la traspuesta de un conjunto de datos (vectores,
matrices, dataframe,...), pero si nos confundimos no es dram ́atico, ya que podemos arreglarlo.
Habitualmente a la hora de nombrar objetos en programaci ́on no existen reglas definidas
pero se suele seguir una cierta pauta, por ejemplo se suele nombrar marcos de datos (dataframes)
con la inicial en may ́uscula, pero las variables siempre en min ́uscula. Si varias funciones hacen
cosas parecidas a objetos distintos, se separan con “;” (o m ́as f ́acil usando clases).

# data[].attributes.body
Funci ́on help (ayuda)

R es un lenguaje funcional, esto es, realiza las tareas a trav ́es de funciones. La primera fun-
ci ́on que necesitamos conocer es la que nos proporciona la ayuda del programa, esta es “help”.

Si escribimos help aparece la definici ́on de la funci ́on help, la cual nos ser ́a  ́util conocer si quer-
emos realizar alguna modificaci ́on en ella. Pero si lo que queremos es obtener el resultado de la

funci ́on, debemos escribir entre par ́entesis el conjunto de argumentos que quiere suministrar a
la misma, o vac ́ıo si lo que se quiere es que aparezca la ayuda sin m ́as. Una forma alternativa
a  ́esta funci ́on es poner el car ́acter ? delante del elemento que queremos consultar.

# data[].attributes.body
Seg ́un el sistema operativo que utilicemos tenemos varias formas distintas de instalar un
paquete:
El m ́etodo m ́as sencillo consiste en es hacerlo directamente desde R, mediante la funci ́on

“install.packages( )”. Desde una ventana del sistema o desde Inicio-Ejecutar... Rcmd IN-
STALL paquete. Y por  ́ultimo desde la interface de XEmacs.

Otra forma es descargar el archivo en formato zip (en el caso de windows), tar.gz (linux)
o tgz (en el caso de Mac) desde la web de R e instalarlo en el directorio “R/.../library”.
Tambi ́en podemos instalar un libro en cualquier otro directorio del ordenador e indicarle el
camino del directorio mediante la funci ́on “library( “a” , lib.loc = “C : /...”)”, siendo “a” el
nombre que le daremos a la biblioteca y “ C : /...” la ruta hacia ella. (no es recomendable)
aunque la forma m ́as com ́un es desde el men ́u Paquetes − > Instalar paquete(s) desde archivos
Zip locales..., seleccionaremos la librer ́ıa descargada y directamente se anexar ́a en el programa.

# data[].attributes.body
Entre otras caracterısticas dispone de:
-Almacenamiento y manipulacion de datos.
-Operadores para calculo sobre variables indexadas (Arrays), en particular matrices.
-Herramientas para analisis de datos.
-Posibilidades graficas para analisis de datos.