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Articulo de referencia

R (lenguaje de programación)

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R es un lenguaje de programación para computación estadística y visualización de datos . Ha sido ampliamente adoptado en los campos de minería de datos , bioinformática , análisis de datos y ciencia de datos . [ 9 ]

El lenguaje R se complementa con una gran cantidad de paquetes de software que contienen código reutilizable , documentación y datos de ejemplo. Algunos de los paquetes de R más populares se encuentran en la colección tidyverse , que mejora la funcionalidad para visualizar, transformar y modelar datos, además de facilitar la programación (según los autores y usuarios). [ 10 ]

R es software libre y de código abierto distribuido bajo la Licencia Pública General de GNU . [ 3 ] [ 11 ] El lenguaje está implementado principalmente en C , Fortran y el propio R. Hay ejecutables precompilados disponibles para los principales sistemas operativos ( incluidos Linux , MacOS y Microsoft Windows ).

Su núcleo es un lenguaje interpretado con una interfaz de línea de comandos nativa . Además, existen múltiples aplicaciones de terceros disponibles como interfaces gráficas de usuario ; entre ellas se incluyen RStudio (un entorno de desarrollo integrado ), Jupyter (una interfaz de cuaderno ), así como Termux y Google Colab para dispositivos móviles. [ 12 ]

Historia

Co-creadores del lenguaje R
Ross Ihaka
Robert Caballero

R fue creado por los profesores Ross Ihaka y Robert Gentleman como un lenguaje de programación para enseñar estadística introductoria en la Universidad de Auckland . [ 13 ] El lenguaje se inspiró en el lenguaje de programación S , y la mayoría de los programas de S se pueden ejecutar sin modificaciones en R. [ 6 ] El lenguaje también se inspiró en el alcance léxico de Scheme , lo que permite el uso de variables locales . [ 1 ]

El nombre del lenguaje, R, proviene tanto de ser un sucesor del lenguaje S como de la primera letra compartida de los autores, Ross y Robert. [ 14 ] En agosto de 1993, Ihaka y Gentleman publicaron un archivo binario de R en StatLib, un sitio web de archivo de datos. [ 15 ] Al mismo tiempo, anunciaron la publicación en la lista de correo s-news . [ 16 ] El 5 de diciembre de 1997, R se convirtió en un proyecto GNU cuando se lanzó la versión 0.60. [ 17 ] El 29 de febrero de 2000, se lanzó la versión 1.0. [ 18 ]

Paquetes

Consulte el pie de foto.
Un diagrama de violín creado con el paquete ggplot2 de R para la visualización de datos.

Los paquetes de R son colecciones de funciones, documentación y datos que amplían R. [ 19 ] Por ejemplo, los paquetes pueden añadir funciones de generación de informes (utilizando paquetes como R Markdown , Quarto, [ 20 ] knitr y Sweave ) y soporte para diversas técnicas estadísticas (como modelado lineal , lineal generalizado y no lineal , pruebas estadísticas clásicas , análisis espacial , análisis de series temporales y agrupamiento ). La facilidad de instalación y uso de los paquetes ha contribuido a la adopción del lenguaje en la ciencia de datos . [ 21 ]

Disponibles inmediatamente al iniciar R después de la instalación, los paquetes base proporcionan la sintaxis y los comandos fundamentales y necesarios para la programación, la computación, la producción de gráficos, la aritmética básica y la funcionalidad estadística. [ 22 ]

Un ejemplo es la colección de paquetes R tidyverse , que agrupa varios paquetes subsidiarios para proporcionar una API común . La colección se especializa en tareas relacionadas con el acceso y el procesamiento de " datos ordenados " [ 23 ] , que son datos contenidos en una tabla bidimensional con una sola fila para cada observación y una sola columna para cada variable [ 24 ] .

La instalación de un paquete se realiza solo una vez. Por ejemplo, para instalar la colección tidyverse: [ 24 ]

> instalar.paquetes ( "tidyverse" )

Para cargar las funciones, los datos y la documentación de un paquete, se llama a la library()función. Para cargar la colección tidyverse, se puede ejecutar el siguiente código: [ a ]

> # El nombre del paquete puede ir entre comillas > library ( "tidyverse" )> # Pero el nombre del paquete también se puede usar sin comillas > library ( tidyverse )

La Red Integral de Archivos de R (CRAN) fue fundada en 1997 por Kurt Hornik y Friedrich Leisch para alojar el código fuente , los archivos ejecutables, la documentación y los paquetes creados por los usuarios de R. [ 25 ] El nombre y el alcance de CRAN imitan a la Red Integral de Archivos de TeX (CTAN) y a la Red Integral de Archivos de Perl (CPAN). [ 25 ] Originalmente, CRAN solo tenía tres sitios espejo y doce paquetes aportados. [ 26 ] A fecha de 30 de junio de 2025  , tiene 90 espejos [ 27 ] y 22 390 paquetes aportados. [ 28 ] Los paquetes también están disponibles en repositorios como R-Forge, Omegahat y GitHub . [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]

Para ofrecer orientación en el sitio web de CRAN, su sección de Vistas de tareas enumera los paquetes relevantes para temas específicos; algunos ejemplos de temas incluyen inferencia causal , finanzas , genética , computación de alto rendimiento , aprendizaje automático , imágenes médicas , metaanálisis , ciencias sociales y estadística espacial .

El proyecto Bioconductor proporciona paquetes para el análisis de datos genómicos , ADN complementario , microarrays y métodos de secuenciación de alto rendimiento .

Comunidad

El Consorcio R es uno de los tres grupos principales que dan soporte a R.

Existen tres grupos principales que brindan apoyo al desarrollo de software R:

The R Journal es una revista académica de acceso abierto que publica artículos de extensión corta a media sobre el uso y desarrollo de R. La revista incluye artículos sobre paquetes, consejos de programación, noticias de CRAN y noticias de la fundación.

La conferencia UseR! es un lugar donde la comunidad de R puede reunirse.

La comunidad R organiza numerosas conferencias y encuentros presenciales. [ b ] Estos grupos incluyen:

  • UseR!: una conferencia internacional anual de usuarios de R ( sitio web )
  • Direcciones en Computación Estadística (DSC) ( sitio web )
  • R-Ladies : una organización para promover la diversidad de género en la comunidad R ( sitio web )
  • SatRdays: Conferencias centradas en R que se celebran los sábados ( sitio web )
  • Conferencias sobre Ciencia de Datos e IA ( sitio web )
  • posit::conf (anteriormente conocido como rstudio::conf) ( sitio web )
  • uRos: una conferencia anual sobre el uso de R en las estadísticas oficiales ( sitio web )

En redes sociales como Twitter, el hashtag #rstatsse puede usar para seguir los nuevos desarrollos en la comunidad R. [ 33 ]

Ejemplos

¡Hola Mundo!

El siguiente es un programa "¡Hola, mundo!" :

> imprimir ( "Hola, mundo!" ) [1] "Hola, mundo!"

Aquí hay una versión alternativa que utiliza la cat()función:

> gato ( "¡Hola, mundo!" ) ¡Hola, mundo!

Sintaxis básica

Los siguientes ejemplos ilustran la sintaxis básica del lenguaje y el uso de la interfaz de línea de comandos. [ c ]

En R, el operador de asignación generalmente preferido es una flecha formada por dos caracteres <-, aunque =puede utilizarse en algunos casos. [ 34 ]

> x <- 1 : 6 # Crea un vector numérico en el entorno actual > y <- x ^ 2 # De forma similar, crea un vector basado en los valores de x. > y # Imprime el contenido del vector. [1] 1 4 9 16 25 36> z <- x + y # Crea un nuevo vector que es la suma de x e y > z # Devuelve el contenido de z al entorno actual. [1] 2 6 12 20 30 42> z_matrix <- matrix ( z , nrow = 3 ) # Crea una nueva matriz que transforma el  # vector z en un objeto de matriz de 3x2 > z_matrix  [,1] [,2] [1,] 2 20 [2,] 6 30 [3,] 12 42> 2 * t ( z_matrix ) - 2 # Transponer la matriz; multiplicar cada elemento por 2;  # restar 2 a cada elemento de la matriz; y  # luego devolver los resultados a la terminal.  [,1] [,2] [,3] [1,] 2 10 22 [2,] 38 58 82# Crea un nuevo objeto dataframe que contiene los datos de una matriz z transpuesta, con nombres de fila 'A' y 'B'. > new_df <- data.frame ( t ( z_matrix ), row.names = c ( "A" , "B" )) > names ( new_df ) <- c ( "X" , "Y" , "Z" ) # Establece los nombres de columna del dataframe new_df como X, Y y Z. > new_df # Imprime los resultados actuales.  XYZ A 2 6 12 B 20 30 42> new_df $ Z # Muestra la columna Z [1] 12 42> new_df $ Z == new_df [ 'Z' ] && new_df [ 3 ] == new_df $ Z # Se puede acceder a la columna Z del dataframe usando la sintaxis $Z, ['Z'] o [3], y los valores son los mismos. [1] VERDADERO> atributos ( new_df ) # Imprime información sobre los atributos del dataframe new_df $names [1] "X" "Y" "Z"$row.names [1] "A" "B"$class [1] "data.frame"> atributos ( new_df ) $ row.names <- c ( "uno" , "dos" ) # Acceder y luego cambiar el atributo row.names; esto también se puede hacer usando la función rownames() > new_df  XYZ uno 2 6 12 dos 20 30 42

Estructura de una función

R puede crear funciones que añaden nueva funcionalidad y permiten la reutilización del código. [ 35 ] Los objetos creados dentro del cuerpo de la función (que están encerrados entre llaves) siguen siendo accesibles solo desde dentro de la función, y se puede devolver cualquier tipo de dato . En R, casi todas las funciones y todas las funciones definidas por el usuario son cierres . [ 36 ]

El siguiente es un ejemplo de cómo crear una función para realizar un cálculo aritmético:

# Los parámetros de entrada de la función son x e y. # La función, llamada f, devuelve una combinación lineal de x e y. f <- function ( x , y ) { z <- 3 * x + 4 * y# Una instrucción return() explícita es opcional; en este caso, podría reemplazarse simplemente con `z`. return ( z ) }# Como alternativa, la última instrucción ejecutada en una función se devuelve implícitamente. f <- function ( x , y ) 3 * x + 4 * y

A continuación se muestra parte del resultado de usar la función definida anteriormente:

> f ( 1 , 2 ) # 3 * 1 + 4 * 2 = 3 + 8 [1] 11> f ( c ( 1 , 2 , 3 ), c ​​( 5 , 3 , 4 )) # Cálculo elemento a elemento [1] 23 18 25> f ( 1 : 3 , 4 ) # Equivalente a f(c(1, 2, 3), c(4, 4, 4)) [1] 19 22 25

Es posible definir funciones para ser utilizadas como operadores infijos mediante la sintaxis especial `%name%`, donde "nombre" es el nombre de la variable de la función:

> `%sumx2y2%` <- función ( e1 , e2 ) { e1 ^ 2 + e2 ^ 2 } > 1 : 3 %sumx2y2% - ( 1 : 3 ) [1] 2 8 18

Desde la versión 4.1.0 de R, las funciones se pueden escribir en una notación corta (inspirada en el cálculo lambda ), que es útil para pasar funciones anónimas a funciones de orden superior: [ 37 ]

> aplicar ( 1 : 5 , \ ( i ) i ^ 2 ) # aquí \(i) es lo mismo que function(i) [1] 1 4 9 16 25

Operador de tuberías nativo

En la versión 4.1.0 de R, se introdujo un operador de tubería nativo , , . [ 38 ] Este operador permite a los usuarios encadenar funciones, en lugar de utilizar llamadas a funciones anidadas.|>

> nrow ( subset ( mtcars , cyl == 4 )) # Anidado sin el carácter de barra vertical [1] 11> mtcars |> subset ( cyl == 4 ) |> nrow () # Usando el carácter de tubería [1] 11

Una alternativa a las funciones anidadas es el uso de objetos intermedios, en lugar del operador de tubería:

> mtcars_subset_rows <- subset ( mtcars , cyl == 4 ) > num_mtcars_subset <- nrow ( mtcars_subset_rows ) > print ( num_mtcars_subset ) [1] 11

Aunque el operador de tubería puede producir código más fácil de leer, programadores influyentes de R como Hadley Wickham sugieren encadenar como máximo 10-15 líneas de código usando este operador y guardarlas en objetos con nombres significativos para evitar la ofuscación del código . [ 39 ]

Programación orientada a objetos

El lenguaje R cuenta con soporte nativo para la programación orientada a objetos . Existen dos marcos de trabajo nativos , los denominados sistemas S3 y S4. El primero, al ser más informal, admite el despacho único en el primer argumento, y los objetos se asignan a una clase simplemente estableciendo un atributo "class" en cada objeto. El segundo es un sistema similar al Common Lisp Object System (CLOS) , con clases formales (también derivadas de S ) y métodos genéricos, que admite despacho múltiple y herencia múltiple [ 40 ].

En el ejemplo siguiente, summary()se muestra una función genérica que despacha a diferentes métodos dependiendo de si su argumento es un vector numérico o un factor :

> datos <- c ( "a" , "b" , "c" , "a" , NA ) > resumen ( datos )  Longitud Clase Modo  5 carácter carácter > resumen ( as.factor ( datos ))  abc NA's  2 1 1 1

Modelado y representación gráfica

Gráficos de diagnóstico para el modelo del código de ejemplo en la sección "Modelado y gráficos" (véase la plot.lm()función). Se permite el uso de notación matemática en las etiquetas, como se muestra en el gráfico inferior izquierdo.

El lenguaje R cuenta con soporte integrado para el modelado de datos y la representación gráfica. El siguiente ejemplo muestra cómo R puede generar y graficar un modelo lineal con residuos.

# Crear valores x e y x < - 1 : 6 y <- x ^ 2# Modelo de regresión lineal: y = A + B * x model <- lm ( y ~ x )# Mostrar un resumen detallado del modelo ( modelo )# Crea un diseño de 2x2 para figuras par ( mfrow = c ( 2 , 2 ))# Generar gráficos de diagnóstico del modelo plot ( model )

La salida de la summary()función en el bloque de código anterior es la siguiente:

Residuos:  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333Coeficientes:  Estimación Error estándar Valor t Pr(>|t|) (Intercepto) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 * x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 *** --- Códigos de significancia: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Error estándar residual: 3,055 con 4 grados de libertad. R cuadrado múltiple: 0,9583, R cuadrado ajustado: 0,9478. Estadístico F: 91,88 con 1 y 4 GL, valor p: 0,000662.

Conjunto de Mandelbrot

Un conjunto de Mandelbrot visualizado en R. (Nota: Los colores de esta imagen difieren de los del código de ejemplo de la sección "Conjunto de Mandelbrot").

Este ejemplo de un conjunto de Mandelbrot resalta el uso de números complejos . Modela las primeras 20 iteraciones de la ecuación , donde representa diferentes constantes complejas .z = z2 + cc

Para ejecutar este código de ejemplo, primero es necesario instalar el paquete que proporciona la write.gif()función:

instalar.paquetes ( "caTools" )

El código de ejemplo es el siguiente:

biblioteca ( caTools )jet.colors <- colorRampPalette ( c ( "verde" , "rosa" , "#007FFF" , "cian" , "#7FFF7F" , "blanco" , "#FF7F00" , "rojo" , "#7F0000" ))dx <- 1500 # define el ancho dy <- 1400 # define la alturaC <- complex ( real = rep ( seq ( -2.2 , 1.0 , length.out = dx ), each = dy ), imag = rep ( seq ( -1.2 , 1.2 , length.out = dy ), times = dx ) )# Reestructurar como una matriz de números complejos C <- matrix ( C , dy , dx )# Inicializar la matriz 3D de salida X <- array ( 0 , c ( dy , dx , 20 ))Z <- 0# bucle con 20 iteraciones para ( k en 1 : 20 ) {# La ecuación de diferencias centrales Z <- Z ^ 2 + C# capturar los resultados X [, , k ] <- exp ( - abs ( Z )) }escribir.gif ( X , "Mandelbrot.gif" , col = jet.colors , delay = 100 )

Nombres de versión

Un CD con autógrafos
Un CD de R versión 1.0.0, autografiado por el equipo principal de R, fotografiado en la ciudad de Quebec en 2019.

Todas las versiones de R a partir de la 2.14.0 tienen nombres en clave que hacen referencia a los cómics y películas de Peanuts . [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ]

En 2018, el desarrollador principal de R, Peter Dalgaard, presentó un historial de versiones de R desde 1997. [ 44 ] Algunas versiones tempranas notables anteriores a las versiones mencionadas incluyen las siguientes:

  • Versión 1.0.0, publicada el 29 de febrero de 2000, día bisiesto.
  • Versión 2.0.0, publicada el 4 de octubre de 2004, "que al menos sonaba bien" [ 44 ].

La idea de nombrar las versiones de R se inspiró en el sistema de nombres de las versiones de Debian y Ubuntu . Dalgaard señaló una razón adicional para el uso de referencias a Peanuts en los nombres en clave de R: la observación humorística de que "todos en estadística son fanáticos de Peanuts ". [ 44 ]

Interfaces

R se instala con una consola de línea de comandos por defecto, pero existen múltiples formas de interactuar con el lenguaje:

Entre los marcos estadísticos que utilizan R como base se incluyen Jamovi y JASP .

Implementaciones

La implementación principal de R está escrita principalmente en C , Fortran y el propio R. Otras implementaciones incluyen las siguientes:

Microsoft R Open (MRO) era una implementación de R. A partir del 30 de junio de 2021, Microsoft comenzó a eliminar gradualmente MRO en favor de la distribución CRAN. [ 50 ]

Soporte comercial

Aunque R es un proyecto de código abierto , algunas empresas ofrecen soporte comercial:

  • Oracle ofrece soporte comercial para su Big Data Appliance , que integra R en sus otros productos.
  • IBM ofrece soporte comercial para la ejecución de R dentro de Hadoop .

Véase también

Notas

  1. ↑ Este código muestra en la salida de error estándar una lista de todos los paquetes de los que depende la colección tidyverse. También puede mostrar advertencias sobre conflictos de espacios de nombres, que normalmente se pueden ignorar.
  2. ↑ La información sobre conferencias y reuniones está disponible en una lista mantenida por la comunidad en GitHub, jumpingrivers .github .io /meetingsR /
  3. ↑ Puede encontrar una lista ampliada de características estándar del lenguaje en el manual " Introducción a R " , cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf

Referencias

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  47. ^ "IDE/Editor para Linguagem R | Tinn-R - Inicio" . Tinn-R (en portugués brasileño) . Consultado el 5 de septiembre de 2024 .
  48. ↑ Talbot, Justin; DeVito, Zachary; Hanrahan, Pat (1 de enero de 2012). «Riposte: Un compilador basado en trazas y una máquina virtual paralela para código vectorial en R». Actas de la 21.ª conferencia internacional sobre arquitecturas paralelas y técnicas de compilación . ACM. págs. 43–52 . doi : 10.1145/2370816.2370825 . ISBN  9781450311823. S2CID 1989369 . 
  49. ↑ Jackson, Joab (16 de mayo de 2013). TIBCO ofrece R gratuito a las empresas . PC World . Consultado el 20 de julio de 2015.
  50. ↑ "Mirando hacia el futuro de R en Azure SQL y SQL Server" . 30 de junio de 2021. Consultado el 7 de noviembre de 2021 .

Lecturas adicionales

  • Wickham, Hadley; Çetinkaya-Rundel, Mine; Grolemund, Garrett (2023). R para la ciencia de datos: importar, ordenar, transformar, visualizar y modelar datos (2.ª  ed.). Pekín Boston Farnham Sebastopol Tokio: O'Reilly . ISBN 978-1-4920-9740-2.
  • Gagolewski, Marek (2024). Programación profunda en R. doi : 10.5281 /ZENODO.7490464 . ISBN 978-0-6455719-2-9.
  • Documentación de R
  • Documentos técnicos de R
  • Big Book of R , lista seleccionada de libros de programación relacionados con R.
  • Libros relacionados con R - Proyecto R , lista seleccionada y parcialmente anotada de libros relacionados con R o S.