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A continuación, voy a explicar lo que deben hacer para tener ambas herramientas en su computadora:

1. Tanto R como RStudio requieren computadoras con los sistemas operativos macOS (Apple), Windows o Linux.  Es decir que no se pueden instalar en tabletas (iOS, Android), ni en computadoras Chromebook. (más adelante escribo sobre una alternativa si no tiene la computadora adecuada).

2. Para instalar R (debe ser instalado primero) puede utilizar alguno de los sitios de distribución de R (https://cran.r-project.org/mirrors.html) como por ejemplo este:  https://cran.case.edu/

3. En cran.case.edu debe seleccionar Download para su sistema operativo principal.

1. Si tiene MacOS, debe seleccionar de acuerdo a su procesador: Apple M# o Intel

2. Su sistema MacOS debe ser 13. en adelante

3. Si tiene Windows, debe ser Windows 10 en adelante

4. Siga las instrucciones de descarga e instalación, utilizando las opciones que le recomiendan, a menos que tenga una razón particular para utilizar otras.

5. Una vez instalado R, proceda a la página: https://posit.co/download/rstudio-desktop/ para instalar RStudio.

6. Descargue RStudio según su sistema operativo y proceda con la instalación utilizando las opciones recomendadas.

7. Una vez instalados ambos programas, puedes abrir RStudio (no tienes que abrir R, RStudio se conecta internamente a tu instalación de R) y verificar que lo hace sin problema.  Hasta aquí es lo que necesitas para trabajar en la próxima clase.

8. Luego de las instalaciones anteriores debes crear una carpeta ("folder") para usarla de directorio de trabajo ("working directory").  Puedes darle el nombre miR o amoR o cualquiera otro que no sea R solo.  Debes crear esta carpeta en tu disco duro, no en OneDrive, ni en el Desktop, ni en un lugar en la nube.  Sugiero hacerlo dentro del directorio "Documents" o "My Documents" que usualmente ya existe.

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Preparación de datos para análisis con R - presentación

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Preparación de datos para análisis con R - presentación

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CINA4997 preparacion datos analisis R 20260202

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Preparación de datos para análisis con R - códigos

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Preparación de datos para análisis con R - códigos

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Ejercicio de Matriz de Datos y Control de Calidad.code