Sesión 1: Introducción A R y RStudio — Transcript

Y ahora sí, para comenzar oficialmente, es momento de presentar a la persona que nos va a guiar en todo este proceso de aprendizaje. Tenemos el honor de contar con el magíster Luis Bautista.

Eh, ya hemos trabajado con el magíster Luis Bautista, nos ha acompañado en los webinar. Es importante resaltar que es magíster en estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú, más conocida como PUC.

Tenemos también que es licenciado en estadística por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Cuenta con más de 9 años de experiencia en todo lo que es manejo de base de datos, análisis estadístico de la información y modelamiento de datos bajo el enfoque clásico y valleciano.

Asimismo, tiene muchísima experiencia como docente en las diversas universidades que son muy reconocidas a nivel de Perú como UNI, eh San Marcos, UPC, Única y Universidad Continental.

Eh, así como lo mencionó el maestro Charlie, es un docente al cual le gusta como tal hacer partícipe a sus alumnos, eh, acepta muchísimas recomendaciones, sabe mucho del tema y sabemos que va a depositar todo su conocimiento en cada una de las sesiones y pues absolverá cada una de las dudas que podamos tener.

Es así que bueno, les deseo los mejores de los éxitos, esperando que el mundo tesis cumpla con sus expectativas y pues que cada uno de ustedes adquiera la mayor cantidad de conocimiento posible.

Uno nunca deja de aprender, el aprendizaje siempre va a estar a lo largo de nuestra vida, así que es importante estar a la vanguardia de todas las herramientas que nos va brindando la tecnología. Adelante, estimado magíst.

Ya, ¿qué tal? Buenas noches. Muchas gracias, Maric Carmen. Muchas gracias, Miguel. Muchas gracias, CD. Bienvenidos a todos.

Así que un curso muy interesante R Studio. Recuerden que actualmente una de las herramientas más utilizadas para investigación es R y sobre todo, ¿no? Los que están interesados en hacer algún paper, alguna tesis doctoral, entonces o cualquier tipo de investigación, ¿no? Y en cualquier rama.

R es un software estadístico que sirve para todo tipo de análisis, ¿no? Desde lo estadístico, desde lo matemático, lo físico y muchas cosas más. Muy bien. Entonces, ¿me podrían dar acceso para compartir, por favor, la pantalla?

Listo. Ya. Buenas. Muy bien, entonces empecemos con nuestro curso de R, ¿no? A ver, ¿me confirman si se escucha y si se ve la pantalla, por favor?

Eh, sí, magí, se escucha y se ve bien. Excelente. Muy bien. Perdón, ¿vamos a poder acceder a las grabaciones?

Sí, no se preocupen a los materiales y las grabaciones entiendo que ya le van a compartir todos los materiales, no se preocupen.

Excelente. Muy bien. Entonces, antes darle la bienvenida, ¿no?, desde Lima, Perú, 8:20 de la noche acá, eh, muchas gracias por su confianza y va a ser un curso espectacular para todos, ¿no? Muy bien, entonces empecemos con nuestra sesión número uno. Este curso va a empezar desde lo básico hasta lo más eh complejo, ¿no? Entonces, tenemos que hablar pues de una introducción al R, ¿no? Recuerden que nuestra herramienta va a ser el R, ¿no? Entonces, pero la pregunta no es qué es el R, ¿no?

Necesitamos saber pues todo ello, ¿no? Muy bien. Entonces empecemos. Entonces vamos a ver por ejemplo qué es R.

Eh, hablaremos también o explicaremos el proceso de instalación del R y el R Studio. Dos son dos programas, ¿no? El R es el lenguaje de programación que también se puede hacer análisis acá, obviamente, ¿no? Solo que es un poco artesanal su interfaz, ¿no? Eh, en cambio R Studio es una interfaz de edición de código mucho más amigable, ¿no? Pero obviamente necesita el R para compilar.

Luego hablaremos de los objetos que maneja R. Por ejemplo, R es un lenguaje de formación orientado a objetos. Por eso tenemos que hablar qué es un objeto, ¿no?

Luego hablaremos de estructura de datos, ¿no? Por ejemplo, un vector, una matriz, una base de datos que R lo llama, por ejemplo, data frame, ¿no? Y algunas referencias bibliográficas que, por cierto, en su classroom van a tener libros de R, ¿no? No se preocupen.

Eso va a ser nuestro contenido del día de hoy. Bueno, ahora, ¿qué viene acá?

Como el lenguaje que se va a usar es R, hay que saber un poquito sobre el R, ¿no?

El R, su origen más o menos fue en 1993 en Oakland. Ahí fue el origen del R. Pero antes del R, jóvenes, existía un lenguaje de programación llamado S.

Quizás algunos lo han escuchado, ¿no? Actualmente sigue existiendo el S o el S+ o el S+, como lo dicen, ¿no? Solo que ese lenguaje S es un lenguaje de pago, ¿no? Tiene que pagar para su uso, ¿no?

Muy bien. Eso es el origen, se podría decir algo así breve del R, ¿no?

Entonces se podría decir que el S es la mamá del R, ¿no? Porque antes de ese lenguaje R ya había un lenguaje S que era muy parecido.

Lógica de programación es muy similar. La única diferencia que R, jóvenes, es open source, es gratuito, aunque también tiene un R para empresas, ¿no? Para corporaciones.

Eso sí tiene una especie de licencia, pero el R que nosotros usamos como académicos, estudiantes, docentes inclusive trabajadores, el R libre es más que suficiente para todo ello, ¿no?

Muy bien. Entonces, hablemos un poquito más de lo que es el R, ¿no? Se dice que R es un lenguaje de programación.

Efectivamente, es un lenguaje de programación. Quizás ustedes conocen el SPSS, Minitab, Stata, inclusive el Excel, ¿no?, que también hace un poco de análisis.

Esos programas no son lenguajes de programación, ¿se dan cuenta? No es un lenguaje, por simplemente son algunos aplicativos pues que te permiten hacer análisis estadísticos, ¿no?

Sin embargo, R sí es un lenguaje de programación al nivel de Java, C++, Python, por ejemplo, ¿no?

Entonces R es un lenguaje de programación, pero específicamente un lenguaje de programación orientado a objetos.

Los lenguajes de formación de alto nivel son orientados a objetos. Por ejemplo, una base de datos va a ser un objeto, una imagen va a ser un objeto, una variable va a ser un objeto, todo lo que tú defines en el R es un objeto y eso nosotros vamos a manipular, ¿no? Por eso se conoce lenguaje de formación orientado a objeto, pero no es un lenguaje de formación común como el Java o C++ que se usa para cosas más elaboradas, ¿no? R es específicamente diseñado para análisis estadístico por hacer muchas cosas, por ejemplo, manipulación de datos, visualización de datos.

También podemos hacer cálculos matemáticos, gráficos de funciones matemáticas, mapas en R2, R3, química, física, resolver una ecuación diferencial, un montón de cosas.

R es multipropósito, pero su fuerte, su fuerte se podría decir que es el enfoque estadístico, análisis estadístico en general.

Muy bien. Y la cereza del pastel, jóvenes, es que es un software libre, es gratuito y nosotros vamos a instalar nuestro R y nuestro R Studio para todos sus análisis de ahora en adelante.

Esta es la oportunidad, jóvenes, de dar el salto. Ya dejemos el SPSS, el Minitab, el Stata, quizás el View, quizás por ahí, y saltemos al R, que R es mucho más potente que esos programas, ¿no?

Muy bien. Entonces, ¿cómo es el proceso de instalación de R y R Studio? Existe una página web donde se descargan esos dos programas, ¿no? Justo lo pongo acá en la parte inferior.

Entonces, si entramos a esa página podemos acceder a esta interfaz, ¿no? Donde está el instalador del R y el instalador de R Studio, ¿no?

Primero voy a explicar con láminas cuál es el proceso. Después vamos a entrar a esta página de acá y vamos a instalarlo, ¿no? Pero es un proceso sencillo, joven.

Muy bien, vayamos a esta página, jóvenes. Copiemos todos, por favor, para que podamos instalar ese programa R Studio. Ya, todos, por favor. Simplemente copiamos acá y nos vamos, nos va a redireccionar a esa página, ¿no?

Ya saben, ahí está el PDF. Los que no tienen lo voy a pasar por el chat. Ya entiendo que le van a compartir los materiales en estos momentos. Ahí está.

Esa es la página web donde pueden descargar ustedes R Studio. Ingresen, por favor.

Y en este mo...

Primero voy a explicar con láminas cuál es el proceso. Después vamos a entrar a esta página de acá y vamos a instalarlo, ¿no? Pero es un proceso sencillo, joven.

Muy bien, vayamos a esta página, jóvenes. Copiemos todos, por favor, para que podamos instalar ese programa R Studio. Ya, todos, por favor. Simplemente copiamos acá y nos vamos nos va a redireccionar a esa a esa página, ¿no?

Ya saben, ahí está el PP. Los que no tienen lo voy a pasar por el chat. Ya entiendo que le van a compartir los materiales en estos momentos. Ahí está.

Esa es la página web donde pueden descargar a ustedes R Studio. Ingresen por favor.

Y en este momento todos vamos a hacer el proceso de instalación. Ahí está. Miren, ¿se dan cuenta?

Claro. El paso uno es instalar, paso dos instalar R Studio. ¿Qué hacemos? Simplemente le damos acá instalar red, le damos clic y nos va redireccionar a una página siguiente ¿no?

Y nos vamos acá. Claro, yo uso Windows, quizás algunos están usando Mac, algunos usan Linux.

Dependiendo de sus máquinas, jóvenes, ustedes elijan el instalador apropiado. Ya, yo uso Windows, voy a descargar Windows, ¿ya?

Y luego me aparece otra ventanita donde me sale esta opción de acá, instalar R, instal R, ¿no? Y le doy a clic.

Listo, me sale otra interfaz. Y vamos a descargar el último versión de R, jóvenes, que se actualizó hace un mes, si no me equivoco. Miren, no es 13 de junio, es la versión más actualizada de 2026, 2025, perdón. Y le

damos click. Hola. Sí. Hola profe disculpa disculpa profe que te moleste. Eh, ¿en qué parte está para descargar el programa? Se fue el internet y apenas me regresó por Ya le pasé el link por el chat nuevamente. Le paso

del chat del Zoom. Ahí está el link. Ingréen, por favor. Okay gracias. Muy bien. Seguimos. Entonces, lo que han seguido los pasos, ya estaríamos en esta etapa, ¿no? Simplemente le damos click.

y inicia con la descarga, ¿no? Si se fijan acá se está descargando el archivo.

Muy bien. Entonces ahora vayamos al otro instalador, al R Studio, joven. Necesitamos los dos.

Entonces también descargamos. Ahí está. Y va a empezar también la descarga, ¿no? Ya está el R. Miren, ahora falta el R Studio, ¿no?

Y empezó también el R Studio. Miren, automático ya empezó. Todos hasta ese punto, jóvenes. A ver, me comentan, por favor, ¿alguna duda? Cuando instala cuando instalas únicamente el paso uno en download R, eh únicamente yo ya le di a

la página siguiente, pero eh selecciono el de Windows y me sale install R para por primera vez o R fac o R para Windows FA.

Este acá, miren, ahí y acá. Sí. Ajá. Listo, ahí se acaba todo. Mm. A ver qué dice los chats. Vamos a ver.

Muy bien, Aldo. Excelente. Es un paso sencillo, Jen. Y de ahí ya se van a olvidar de todo. No necesitan más cosas.

Ya. Bien, una consulta. Adelante. Ya yo tengo reinstalado, pero es la versión 4.1, creo que es para actualizar.

Hay problema. No hay problema. No, no hay actualizar. Si quieres puedes actualizarlo, pero no no hay problema, no se preocupe.

Correcto. Claro, si es que quieren actualizar a la última versión, que lo único que hay cambios es que son quizás nuevas funciones, pero en general funcionan los demás versiones, ¿no? Muy bien.

A ver, empecemos. Ahora si nos vamos a nuestra carpeta de descarga, jóvenes. A ver, a ver se el chat. Uy, vamos a ver.

Muy bien. Si nos vamos a nuestra carpeta de descarga, ahí está el R y R estudio, ¿no? Primero vamos a instalar R, el de abajo. Doble click y nos va a aparecer una ventanita interesante. Todo next por default,

jóvenes. No hay que hacer ninguna configuración extra o nada complicado, ¿no? A ver, esperemos ahí unos segundos.

hasta que me salga la interfaz. Ya está cargando, ¿no? Los que ya tienen sus instaladores también procedan, por favor, ¿no?

Primero el R4.5.1. Esa. Uy, está colgando la PC. Vamos a esperar un ratito, ya.

Muy bien. Entonces, para los que aún ahí está, me aparece una ventanita de emergencia. Le doy Sí. Y miren lo que me aparece en español o en inglés. ¿Qué desean? Español. No quamos.

Le vamos a aceptar, ¿no? ¿Qué más? Siguiente, siguiente, siguiente, siguiente, siguiente. Dice siguiente también y inicia con la instalación, ¿no?

Se dan cuenta inicia con la instalación. Ahí está. Hay que esperar que cargue nada más. Ya, mucha paciencia esa parte. Y luego finalizar. Dice, se completó la instalación con R4.5.1.

Simplemente le doy finalizar y listo. Luego en mi escritorio va a aparecer pues el R, ¿no?

¿Dónde está eso? Mira, si me voy a mi escritorio, acá está el R, jóvenes. Miren, si se fijan, acá está mi R. Le doy doble clic y automáticamente se abre el R.

Ahí está el R. Esto es el R, joven. Acá te da la bienvenida, ¿no? A es un software libre, viene sin garantía alguna. Ta ta ta.

Muy bien. La última actualización en de junio de 2025 y ahí está. antes se programaba acá. J.

Entonces, si yo quería hacer, por ejemplo, una multiplicación 50* 25 y enter, pues hacías todos los cálculos que querías ¿no?

Lo que ustedes desean, ¿no? Esto era como una supercalculadora potente, ¿no? Puedes hacer lo que quieras, pero hacer código en esta interfaz era un poco aburrido, nada amigable ¿no?

sobre todo para los que no somos de la rama quizás de de informática o de una ingeniería, por ejemplo, esto para un un sociólogo, quizás un psicólogo es un poco aburrido, ¿no? Pero antes era así, ¿no? Por ejemplo, la raíz cuadrada es una función

que se llama SQRT, ¿no? De 144, por ejemplo. Usted hacía el cálculo el R automáticamente ¿no?

Esto es el R nativo, se podría decir el lenguaje programación nativo, ¿no? Todos llegaron hasta esta parte, jóvenes. ¿Alguien que le falta este la instalación del R? Me avisan por el chat pues jóvenes.

Es un proceso sencillo, la verdad. No, no debería demorar mucho, pero igual si es que hay dudas me avisan y realizamos la instalación.

Y bueno, por acá puedos menús, ¿no? Archivo editar visualizar. poco obsoleto, no es un poco nada amigable, como se dice.

Angi, a ver, coméntanos qué sucedió, por qué no se instaló el programa R en inglés me sale. Ah, seguramente en la etapa inicial le puso inglés y no español.

No hay problema, ¿no? Si es que quizás tienen algún inglés básico o técnico, no hay problema.

Lo único que le va a salir en inglés son los menús. Ah. Nada más el código, el código es siempre en inglés, ¿no? Las funciones son en inglés.

Muy bien. Si es que instalaron en inglés, lo único que tienen que hacer es desinstalar ese R que han instalado y volver a instalarlo. Ya no, no hay problema.

Muy bien. A ver, entonces ya tenemos el R. Con esta interfaz no podemos programar nosotros, nos vamos a aburrir.

Necesitamos algo mucho más interactivo, ¿no? Para ello vamos a cerrar esto y vamos a instalar el R Studio, el siguiente, ¿no? Le doy doble clic y me espero ahí unos segundos hasta que ejecute.

Ahí está. Le doy Sí. Ahí está, ¿no? Miren dónde consigo este. Ah, ¿dónde se consigue ese instalador?

Sí. ¿A dónde entro primero? En esta paginita. No, les mandé una página. Sí, ya bajé los dos. Pero, ¿dónde?

Solamente me aparece el R451. Ya. Falta descargar esto. Falta descargar esto. También lo descargué.

Ya. Entonces, vaya a su carpetita de descarga y ahí debe estar. ¿Dónde está la carpeta de descarga?

En el navegador. A ver, un Ahí está. No, en este R tuyo debe de ser.

Ahí está. Si ha descargado el R, el R del estudio también debe aparecer en la misma carpeta donde se ha descargado.

No es ahí. Estoy tratando de buscar la carpeta de descarga en el otro. O si no vuelva a descargar naador también puede volver a descargar, no hay problema ¿no?

Click y listo. Muy bien. A los que ya ¿Cuál es? Esta no es un Internet Explorer.

Abril. A ver, todos llegaron a descargar el estudio. Los demás, ¿cómo van? Por favor, a ver, me avisan por el chat.

Yo estoy descargando el R Studio. ¿Y dónde cae este? ¿Cómo lo abro? Dice abrir archivo.

A ver, a ver. Siguiente, siguiente. Vamos a ver. ¿Podría compartir tu pantalla para poder ayudarte?

¿Podrías? ¿Se puedes? ¿Dónde? ¿Dónde? ¿Por qué no me señalas en lugar de tirar ahí?

A ver, si desea podemos puede compartir su pantalla para apoyarlo. Ya tiene que estar un momento, ahí te comparto.

Okay. A ver, vamos a esperar a ver. Ah, no, recién si está. Ya lo tanto.

Creo que estás instalando ya el R. Ahí está. Se está instalando. No, déjalo, déjalo.

Claro, pero esto ya lo hice. Pero, ¿a dónde cayó? para abrirlo. Ah, ya, ya. Espera, espera un momento que termine. Déjalo que termine. Ya.

A ver que termine, eh, paciencia. Ahí vamos a esperar que termine. Ya los demás también vayan instalando, por favor, el DR Studio.

A ver. Ya, ya falta poco, así que listo finalizar. Ya, si no aparece de aparece ahora.

Ya, si no aparece en su escritorio, vaya a su opción win, a la lupita. Hay una lupa abajo.

Ah, no, abajo, abajo, abajo hay una lupa. La en la barra de tareas. Ahí, ahí escriba R Studio.

Ahí está. Dale click. Abrir. Abrí. Sí, ya está. Ya lo tienes instalado el R.

Eso es el R. Muy bien. Listo. Deje de compartir, por favor. Excelente. Muy bien. Entonces, nosotros también vamos a explicar lo mismo. Eh, yo todavía no lo he instalado, miren.

Entonces, le doy simplemente siguiente, ¿no? Siguiente, siguiente. Y ya está. Acá espero que se instale el ER Studio. Hay que esperar mucha paciencia en esta parte.

Acá se está instalando todos los complementos que necesita esta interfaz. Ojo, el R Studio por sí solo no funciona. Necesita del R que esté previamente instalado. Ya.

Los que ya instalaron el R Studio, vayan explorando sus ventanas, los las los opciones, esos menús y todo ello.

Para los que aún no instalan, pongan mucha atención, por favor. Ya, ahí. Muy bien, muy bien.

Ahí está cargando. Hay que esperar. Muy bien, entonces finalizamos. Listo. Al finalizar automáticamente, jóvenes, no aparece en mi escritorio. No, tengo que buscarlo en la lupita. Pongo R estudio, joven. Ahí está.

Y acá lo puedo poner anclar en la barra de tareas para que ya quede ahí en la parte inferior, ¿no?

Se dan cuenta? Le doy clic, ahí está. Y le doy clic ahora y se abre. Bueno, a mí me va a decir, a mí me aparece eso, ¿no?

Si a ustedes les aparece esto, simplemente le dan esto, la primera opción. Lo que pasa como yo ya tenía el R previo y lo he desinstalado para explicarle a ustedes, me aparece esta versión. Pero si ustedes es su primera

vez, no les debe salir algo así. Entonces voy a elegir la versión 64 bit, que es mi PC.

Simplemente le doy okay. Y listo, jóvenes. Esto es el famoso Rudi. Entonces, ¿qué cosa tiene el R Studio?

Pues tiene varias cositas interesantes, ¿no? Ustedes dirán, "Profesor, ¿y qué significa todo esto?" Es alguna una presentación del del R, ¿no?

Si quieres borrar toda esa cosita, simplemente le pones, mira, nuestro primer comando, jóvenes, control R y limpias tu pantalla, ¿no?

Muy bien. Ustedes se preguntarán, "Profesor, pero a usted por qué le sale fondo negro?" Es como yo ya tenía previamente instalado, ya reconoce mi mis estilos, mis preferencias, ¿no? Para cambiar la la fondo de pantalla, por cierto, a mí

me gusta programar en fondo oscuro. Para cambiar al color que ustedes desean, pueden irse a esta herramienta.

Tools, global options, apariencia. Y acá ustedes pueden cambiar qué tipo de diseño quieren, ¿no? Todos están en Chrome, es la versión por default.

Apply, okay, todos tienen esta versión, ¿no? De color blanco, ¿no? Fondo blanco, pero ustedes pueden cambiar al fondo que ustedes desean, jóvenes. Eso es lo de menos. Ya, estos son preferencias, ¿no?

Por ejemplo, nuevamente tools estamos aprendiendo, miren. Ah, global options, preferencias o apariencia. Y yo uso Drácula, jóvenes. Miren, yo uso Drácula y es de este color, pero quizás a otros le gusta algo así, algo así, algo así, por

ejemplo, o así. Esto va a depender de gusto, jóvenes. Miren. Y hay un montón de estilos, ¿no?

Miren ahí este fondito para las chicas, por ejemplo. Quizás le guste eso, azul oscuro, blanco, pero con letras de color, ¿no?

Eso es lo de menos. Yo voy a usar este colorcito DRC, ¿ya? Porque es mi preferencia, ¿no? Simplemente una vez que escojo el tema, le doy aplicar, y luego le doy okay, ¿no? Y listo, queda de esa manera.

Todos llegaron hasta ese punto, jóvenes, me avisan, por favor, por el caso. Yo todavía todavía tengo todas las palabras y todos los párrafos ya. eh previos al a es al signo ese.

Ya. Control R en la pantallita. Control R. Aquí estoy. Dale. Y lo va a limpiar.

No, L. Control L. Ah, eso es con no hace nada esto. Por ejemplo, por ejemplo, yo voy a escribir muchos garabatos.

Muchos garabatos, ¿no? Control L se borra. Miren, voy a escribir muchos garabatos. Ah, le pongo acá en esta ventana, en esta ventana, en esta ventana, control L y se limpia.

Ya está, ya lo limpio. Primer comando de limpieza. Si es que no quieren usar comandos, pueden irse a esta escobita. Hay una escoba acá, ¿se dan cuenta? Hay una escoba.

Le dan clic y se lo limpia como quieran. Control L o escobita. Listo. Excelente. Muy bien. Todos llegaron, ¿no?

José me dice, Juan Pablo me dice, "Okay, excelente. Pero, ¿cómo van los demás?" Aldo, yo estoy bien, Jorge. Está bien.

Excelente, Jorge. Excelente. Muy bien. Entonces, es un proceso simple, jóvenes. Este es efectivamente el curso va desde lo básico ¿no?

Muy bien. Por favor, si alguien tiene duda, okay, la MEC, excelente. Si alguien tiene duda o no puede instalar, puede compartir su pantalla, no hay problema.

Entonces, ya que estamos en esta parte, ustedes también pueden cambiar su tema. Escogen sus temas, por favor, para que no esté en fondo blanco, ¿no?

Quizás a ustedes les gusten fondo blanco, pero si es que quisieran cambiar pero ya saben qué hacer, ¿no?

Abajo global option, tools herramientas global options, apariencias, apariencias. Yo no quiero el negro. No, si es que desean, ojo, si es que desean, si no no hay problema.

Si no, cancela nada más y no pasa. Listo. Ahora, ¿qué viene acá? Va, mejor dicho, esta es la zona de resultado jóvenes.

Esta es la zona donde van los gráficos. Esta es la zona donde van los datos.

Profesor, acá van los resultados. Sí. Pero también acá se puede hacer el cálculo. Sí. Por ejemplo, 50* 80. Enter.

Resultado, profesor. Un número más grande. 1500 por 250. Enter. Rcalculadora que puede hacer todo el cálculo que tú deseas y muchas cosas más. Esto es un curso introductorio. Estamos aprendiendo a usar, ¿no? ¿Qué más puede hacer?

Obviamente puede sumar, ¿no? Eso, eso no hay no hay duda, eso, ¿no? Muy bien. Y profesor, en mi en mi pantalla, el cuadrado que está abajo a la derecha, el panel de abajo a la derecha, aparecen una cantidad de archivos

de mi computadora. ¿Cómo lo quito? No, no, no lo quiten, no lo quite. Usted está en fines, por eso leí puede pasar a plots. Ahí está vacío.

Listo, ahora estamos todo bien. Claro. Files reconoce todos tus archivos. Sí sí sí. En plots los gráficos. En package están los paquetes. Help está la ayuda. Viware para visualizar. Presentación para hacer alguna presentación, una PPT. No, poco a poco vamos a conocer todos.

Exploren este consola de resultados. Ya. ¿Qué más pueden hacer? Todos los cálculos que ustedes deseen.

Por ejemplo, la función raíz cuadrada en R. Ustedes conocen raíz cuadrada de un número es SQRT de, por ejemplo, 625. ¿Cuánto es eso?

No sabemos. Ahí está. 25. Estamos explorando cosas básicas. Muy bien. Lo mismo square SQ.

Ya saben, profe, una consulta. Adelante. Al momento que por error aplasté el más y se me desapareció ese mayor Q que sirve para dar los comandos y a lo que puse ese QRT paréntesis 625 me da 30.000.

No creo. Ah, a ver, pero es que se puso el más adelante del S QRT, el signo más, no el mayor que Ah, lo que pasa ha sumado el más el resultado pues.

Mm. Lo que pasa, primero le has dado esto y luego le has dicho, "Súmale 25 y sale 325 también, pero culpa a los Muy bien. Mucho cuidado con sus audios, por favor." Ya. Bueno, entonces claro, su compañero hizo algo así, ¿no? Algo

así. Entonces parece que ha chapado algo así, ¿no? Algunos quizás están haciendo así. Ah, miren, no sé, por ejemplo, algo así, ¿no? 300 más ese QRT de 625, ¿no?

625. Obviamente, ¿no? Te va a sumar 300 más el resultado de la raíz cuadrada de 125.

Ahí está algo por ahí. Vamos a Y bueno, también pueden hacer divisiones, ¿no? A ver, 50 entre, no sé, CCO ¿no?

¿Qué pasa si un número divide entre cer? Infinito, ¿no? Es un valor indeterminado ¿no?

Muy bien. Ya conocemos cosas básicas del R. Bueno, desde R Studio, ¿no? Pero nosotros no vamos a estar haciendo nuestro código, pues de esa manera.

Necesitamos guardar nuestro nuestro código ¿no Anthony? Claro que sí. Puede calcular el número primo más alto de 10 de 10 de 10 dígitos, ¿no? Pero ahí hay que tener conocimiento de un poco de toda la teoría de números primos. Tendremos que

crear una función que reconozca cuándo un número es primo y todo se puede hacer.

Muy bien. Claro, para esa propósito ya necesitamos crear nuestras funciones, ¿no? Porque el R no tiene una función específica.

Muy bien, como les comenté, esto es una zona de resultados, pero también podemos escribir códigos. Lo único malo es que no se guarda, no se almacena.

¿Cómo se limpia? Escobita o control L. Listo. Escobita. Ahora viene una etapa muy interesante.

Profesor, ¿cómo creo una hoja donde pueda yo guardar mis códigos? En R se conoce como scripts.

¿Cómo hago eso? Me voy a este hojita en blanco. Hay una hojita en blanco acá y le doy click.

escrito en blanco y listo. Y listo. En blanco. Se abre mi No te dijo.

Sí esta mi zona de código, ¿no? Acá es donde va a ir mis códigos.

Ejecuto y acá va a estar los resultados. Muy bien. Eso, por favor. Nuevamente vamos a explicar este esta parte. Ya, miren, nos vamos acá en el cuadernito. Miren, voy a cerrar esto.

Acá, sí, donde dice más. Y acá en la primera opción, la primera opción es cuarto document.

No, no, no, no. Miren, recuerden, miren, es el primerito. Script script. Eso. Ahí, ahí está.

Muy bien, jóvenes. Esta este RScript es donde va a ir tus códigos que tú vas a escribir, ya sea de muchas líneas de código. Y este código sí lo puedes guardar y cada vez que necesites correr, abres y

ejecutas nada más. Y cada vez que ejecutes el resultado va a aparecer en la consola de resultados.

Ya. Por ejemplo, si yo quiero sumar la raíz cuadrada de 625 más la raíz cuadrada de 144, eso me va a dar eh 37. Bueno, vamos a ver cómo se ejecuta desde este punto. A ver, antes voy a revisar el chat. Vamos a ver.

Sí. Muy bien. Para que dé el resultado que hay que hacer. Sí, ahí voy.

Estoy leyendo la pregunta en el chat y me dicen, por favor, cuidado con el audio para poder escuchar al profesor.

Sí, cuidado con el audio, por favor. Ya. Su compañero Pablo me pregunta, Pablo César Rodríguez, ¿para qué sirve todo esto?

Solo nos estamos familiarizando, Pablo, para conocer un poquito cómo es el entorno de Rud, ¿no? Ya después vamos a hacer cosas más interesante.

Hoy es una clase de introducción. ¿Cómo ejecuto un código cuando tengo mi script? Simplemente lo sombreo y le pongo run o control enter, cualquiera de los dos.

¿Y dónde aparecen los resultados? Acá. ¿Se dan cuenta? Entonces, salió ¿no? Control R, control enter.

Control enter o simplemente el botón RAM. Sombreas, sombreas esa parte y le das RAM, ¿no?

Muy bien, muy bien, muy bien. Entonces, ya puedes escribir más código. Por ejemplo, profesor, no sé, voy a sumar, voy a multiplicar números grandes, ¿no? Algo por ¿Qué hago?

Sombreo, ejecuto. Ahí está. Acá ya me bota anotación e científica, ¿no? Porque es un número grande, ¿no? Le doy un número más chiquito. Ahí quizás sí sale ¿no?

Sombreo y RAM, ¿no? Ahí está. 1500. Entonces, ya hemos aprendido algo muy interesante, ¿no? Hemos conocido el entorno de R Studio, ¿no?

¿Dónde van los códigos? Cuando ejecuto, dónde salen los resultados, estas zonas poco a poco también lo vamos a entender, no se preocupen.

Y hay muchas cosas más, pero conforme avancemos en el curso lo vamos a explicar. Ya, ahorita explicarles sería un poco confundirles, ¿no? Muy bien, voy a minimizar esto y me voy a mi PPT.

Muy bien. En mi PPT, jóvenes, ya hemos visto la instalación, ¿no? Esto es el interfaz de R, ya lo conocemos, se dan cuenta? Ya lo conocemos.

lo que este es el lenguaje de programación nativo, ¿no? Es decir, acá se puede programar, solo que no es nada amigable, ¿no? Ya lo vieron que no es nada amigable.

Por eso surge la necesidad de usar el R Studio. El R Studio es mucho más amigable.

Acá van mis códigos, puedo ejecutarlo. Acá tengo una otra otro ambiente para la base de datos que vamos a importar la siguiente sesión.

Y acá es una zona donde va a ir los gráficos. También vamos a hacer gráficos estadísticos superinesantes, ¿no?

En otras palabras, el R estudio es mucho más amigable, ¿no? Tiene botones, tiene colores, hay un orden. Entonces, todas esas cosas hacen que sea muy útil, muy práctico ¿no?

Esto es el R estudio, ¿no? Es una interfaz de R, es un IDE, es un entorno desarrollo integrado. Si queremos hablar formalmente es un ID para R, ¿no?

También es libre. existe para Windows, para Mac y para Linux. Y desde el 2012 el R Studio está en el mercado ¿no?

Antes cuando no había R Studio, jóvenes, no quedaba de otro que programar, ¿no? Y bueno, es un poco eh un poco más costoso, ¿no? Pero sí se podía hacer análisis.

Y esta es la interfaz, ¿no? Del famoso R Studio. Y esto es logo. Muy bien. Todo esto ya lo conocemos todos. Seguimos.

Cuando ya carguemos nuestros códigos, esta zona de scripts, ¿no? Acá va a ir nuestros códigos, acá va a ir los resultados en la consola ¿no?

Acá va a ir las bases de datos. A esto le llaman ambiente o environment, ¿no?

Todas las tablas o los datos que yo importo desde un Excel o desde cualquier fuente de datos o extensión de datos van a estar en esta sección, ¿no?

Y si es que yo quiero hacer un gráfico, va a aparecer en esta sección.

Por todas estas cosas, jóvenes, el R Studio es mucho más amigable, más práctico, más versátil.

cualquier persona lo puede entender fácilmente ¿no? Cosa que no sucedía con el Todo estos procesos lo vamos a ver. Ya hemos visto un poquito, pero el día de hoy con nuestro laboratorio también lo vamos a ver.

Muy bien. ¿Qué más tenemos? Ah, esto es un una explicación breve, ¿no? Acá están los códigos. El el script, el script no es más no es más que un espacio para escribir código, ¿no? Y acá está la consola es donde va a

ir objetivamente cada vez que ejecute una función los resultados van a aparecer en esta sección, ¿no?

En esta zona va a ir los bases de datos, ¿no? Pero también tengo opciones de escobita, ¿no? para limpiar y todo en esta zona va los gráficos, los archivos, los paquetes y muchas cosas.

Cada funcionalidad, jóvenes, lo vamos a ver de a poco, no se preocupen. La idea es entender, ¿no?

Muy bien. Esta zona de código es el es famoso script, ¿no? La manera más sencilla cómo es para generar un script es de la siguiente manera. Me voy a esta hojita de acá más y listo. No, pero si quiero hacerlo de una manera

mucho más formal, sería irme a file, new file, R script, ¿no? Y listo, me genera la misma hoja de código o script, ¿no?

Eso es, jóvenes, la manera de hacer más rápido. Ya depende de ustedes cuál procedimiento sigue, pero ambos es son equivalentes, ¿no? No hay problema.

¿Qué más tenemos? Ah, algunos comandos básicos. ¿Qué quiere decir comandos básicos? No, por ejemplo, alguna vez vas a pedir ayuda al R mismo. Quizás necesitas ayuda de una función y no sabes qué hace esa función. ¿Te has olvidado

qué hace esa función? Lo más usado es el famoso help. El help y la función. Automáticamente el R te va a decir, "Oye, esta función sirve para esto.

¿Cómo llego a esa pantalla? Eh, este es el PPT. Ah, es la presentación. Estamos viendo un poco de teoría. Ya dejamos de usar el ¿Dónde está esa presentación?

Sí. Eh, ya ahí el encargado va a compartir los materiales o los ha compartido. Muy bien. Revisen su classroom, por favor.

Muy bien, vayamos a nuestro R y aprendamos a usar este G. Ese help lo podemos usar acá.

Por ejemplo, la función que hemos usado ahorita es SQRT. Supongamos que ustedes no saben qué significa esa función o qué hace esa función.

Acá pongo, ayúdame. Help. Quiero saber qué hace esta función. Si ejecuto, miren lo que sale acá.

Te dice que esa función sirve para calcular una raíz cuadrada. Ahí está, miren, te da la definición y es más, te da referencias bibliográficas y también te da ejemplos.

¿Se dan cuenta? Te da ayuda. Te ayuda. Ju. Muy bien. Ahí está la raíz cuadrada.

Pueden pedirlo de esa manera, jóvenes, o también lo pueden pedir así. Miren cómo deseen ustedes. ¿Cuál quieren usar?

¿El primero o el segundo? Depende de ustedes. Ambos son equivalentes. Ambos son funcionan de manera rápida, ¿no?

¿Se dan cuenta? Es decir, cualquier ayuda que tengan sobre alguna función en R, usen esos comandos básicos. Eh, muy bien, eso quería comentar.

¿Cómo limpio mi consola? Control L, ¿no? Seguimos con el PBT. ¿Qué más hay? Estos dos son los más usados. Los demás también quizás no te acuerdas toda la función y solamente una parte del nombre puedes usar help se, ¿no?

Pero los más usados son helps. Particularmente yo uso mucho más estos dos de acá, ¿no?

Muy bien. Comandos básicos de ayuda para pedir ayuda al hay otros comandos interesantes llamado history, por ejemplo.

¿Qué te permite hacer History? te permite mostrarte un historial de todos los códigos que has ejecutado.

Por ejemplo, has borrado algo y no lo has guardado por x motivo, quizás se fue la luz o lo cerraste intencionalmente.

Entonces, History N puede recuperar todos los códigos, el historial de código que has ejecutado en ese momento.

Es una especie de de resumen, ¿no? Por ejemplo miren vayamos a nuestro restudio. Supongamos que borré todo esto. Voy a borrar todo esto y no lo guardé. ¿Y dónde? y quiero saber mi código, no quiero saber qué es lo que

he hecho, pero lo borré sin guardarlo. Entonces, simplemente pongo history entre paréntesis N y ahí te da, mira, te da el historial de todas las cosas que has hecho, ¿no?

Mira, ahí está. Si le da doble clic puedes recuperar, ¿no? Mira, acá sale la recuperación o si no copiar, no hay problema, como desees. Puedes copiar también, clic derecho y copia.

Muy bien. Entonces, es una función interesante. A ver, ¿qué otra función existe? El get WD.

Esta función getd, jóvenes, sirve para saber en qué ruta o en qué directorio estás trabajando o en qué carpeta estás trabajando. Muchas veces abrimos un R, guardamos un archivo y no sabemos dónde se guardó y lo estamos buscando y buscando no lo

encontramos, ¿no? Esta función get WD te permite saber dónde estás trabajando. WD y automáticamente te dice, "Oye, tú estás trabajando en esta ruta, te da tu ruta de trabajo, ¿no? Y ahí efectivamente estás trabajando, ¿se dan cuenta?

Muy bien, muy bien, juez. Esos son comandos básicos, ¿no? Poco a poco vamos a aprender más cosas, no se preocupen. Lo importante es que quede claro todo este proceso, ¿no?

Ahora hablemos de algo mucho más interesante, ya no de tanto tanto la parte de instalación y el entorno. Ahora hablemos un poquito más sobre objetos. Recuerden que R, jóvenes, es un lenguaje de programación orientado a objetos.

Por ende, lo que va a manipular son objetos. Por ende, todo lo que tú defines en R es un objeto.

Por ejemplo, una variable de una data es un objeto. Sí, para el R, sí. Por ende, vamos a hacer un repaso, ¿no? Nosotros sabemos que es una variable. Recuerden que una variable es algo que tú puedes medir de algo

de algo eh físico, ¿no? Por ejemplo, una persona de una persona, ¿qué puedes medir?

Peso edad talla ingresos estado civil, n cosas. Todo eso son variables. Sabemos que existe variables cualitativas y también variables cuantitativas o numéricas ¿no?

Eso sabemos todos. Efectivamente, pero dentro de las cuantitativas tenemos las discretas que son valores enteros o valores de conteo.

Por ejemplo, número de hijos. Una persona puede tener un hijo, dos hijos, tres hijos, cantidades enteras, ¿no?

Nadie puede tener pues 1.5 hijos, ¿no? Eso no existe. Entonces las variables numéricas o cuantitativas discretas son variables enteras, variables de conteo.

número de accidentes, un accidente, dos accidentes, tres accidentes, contero, discreta, no entero. Las variables numéricas o cuantitativas de tipo continua, jóvenes, son producto de una medición.

Por ejemplo, talla, peso, salario, temperatura. son productos de una emisión, pueden tomar cualquier valor continuo, cualquier valor decimal.

Acá sí existe 70.5ºC, así como 80ºC, 70.25ºC existe, 0ºC existe, -15ºC existe. Son mediciones, jóvenes. ¿Se dan cuenta?

El R, ¿cómo denomina a las variables cuantitativas numéricas, ya sea discreta o continua? Los llama como numérica, lo reconoce como objetos numéricos, efectivamente, porque está conformado por números, ¿no? Pero el R lo llama numéricos ¿no?

¿Qué sucede por el otro lado, jóvenes? las variables cualitativas o también conocido como categóricas, ¿no? Tenemos dos tipos, la nominal y se podría hacer las categóricas, ¿no? O también algunos le llaman pues eh ordinales, ¿no? Siento que está mal

dicho, pero el R tiene una particularidad muy rara de denominarlos. Yo siempre he dicho, ¿no? La cualitativa es nominal y ordinar y punto, se acabó.

Si leen cualquier libro de metodología investigación, está denominado así. Pero el R a veces tiene unas notaciones un poco raras, ¿no? Por ejemplo, a las categóricas con con cantidades, niveles finitos le dice factor.

Por ejemplo, si yo hablo de sexo, hombre y mujer, el R lo reconoce como factor.

Si tengo estado civil, soltero, casado, biodivorciado, es una categórica, ¿no? Pero el R lo llama factor, como quién dice, es una algo peculiar del R, ¿no? Hay que tener cuidado ¿no?

Pero en general a los que son los nominales propiamente dichos, por ejemplo, como nombre, dirección, todas esas esas variables que tienen muchas muchas eh muchos niveles, el R lo llama carácter, ¿no? O charácter o caracteres, así lo llama. Es decir, cualquier

variable cualitativa que no sea que no tenga niveles definidos, se le conoce como carácter, ¿no? O cadena. Sin embargo, si la variable tiene niveles definidos o finitos, el R lo llama factor, ¿no? Y si tienes un valor lógico,

R lo llama como por ejemplo true, false, el R lo llama lógica. Entonces, todo esos son algunos aspectos que hay que tener en cuenta, jóvenes, para usar el R, ¿no? Los tipos de variables nosotros lo conocemos, pero como lo lo

interpreta el R, sí hay que tener cuidado siempre, ¿no? Casi casi en todo se mantiene, pero hay unas peculiaridades ¿no?

Por ejemplo, en as factor y as carc. Ambos deberían ser as carácter, pero el se llama AS factor a los que tienen niveles finitos, ¿no?

Pequeñas eh bueno, algunas diferencias con la teoría, ¿no? Pero se entiende. Muy bien. ¿Qué más tenemos por acá?

Ya vimos esto y ahora vamos a ver los cinco clases básicas de objeto. Ya vimos, ¿no? Los caracteres que son variables texto, los objetos numéricos, que son los números reales, los integers que son números pero enteros.

Por ejemplo, si digo edad 20 años, 30 años, es un integer, ¿no? Es un valor entero.

Pero si digo que la temperatura es 70.5º Cel es un valor numérico, ¿no? Numéric.

Entonces, para los enteros tengo integer, para los numéricos en general, inclusive los decimales, tengo el numérico.

Profesor, ¿y qué pasa si tengo un número complejo? El R también reconoce los números complejos.

lo llama compless. Profesor, ¿y si tengo valores lógicos como verdaderos o falsos? True false, R también lo reconoce como logical.

Entonces, de esa manera, jóvenes, vamos a familiarizarnos con los objetos que existen en R, ¿no? Si yo les pregunto, si ustedes tienen que quieren crear una variable de tipo salario, por ejemplo, no creo que alguien cree salario con

carácter, no, no tiene sentido. O con integer o con complex o con lógica, no tiene sentido.

El salario es un valor decimal, no es una medición. puede ser entero, puede ser decimal.

Entonces, obviamente es un tipo numérico, ¿no? ¿Por qué? Porque el numéric son números en general.

Muy bien. Acá hay una función interesante. La función classes es el objeto que tú has definido.

Por ejemplo, vayamos a ver. Hemos hablado de numérico, ¿no? Por ejemplo, yo voy a crear una variable llamado edad.

Lo puedo crear de esta manera, 30, o también puedo crear de esta manera, como ustedes quieran.

De cualquier de estas maneras se puede crear un objeto y este objeto se va a llamar edad. J.

Si sombreo y ejecuto, miren, se creó la variable en y ¿dónde se almacena tu objeto? Miren, se almacenó mi objeto.

¿Se dan cuenta? ¿Qué pasa si le pregunto, "Oye, ¿de qué tipo es ese objeto?" Class edad.

Quiero saber de qué tipo es ese objeto que yo he creado, ¿no? Simplemente ejecuto. Mir ver. Ah, es de tipo numérico.

Efectivamente, es de tipo numérico. El R sabe, Jen. El R entiende. Muy bien, profesor. Quiero crear un carácter nombre y le voy a poner Luis mi nombre.

Ejecuto sombreo todo esa línea y ejecuto. Ahí está. Nombre Luis. Muy bien, profesor. Quiero saber de qué clase es ese objeto que he creado. Fácil, la función class, ¿no? Enter.

Y automáticamente me dice el R que es de tipo caracter. Es un texto, es un string jóvenes.

Ojo, algo que nos comenté acá. Si van a crear una variable numérica va solo números.

Si van a crear una variable stream o caracter va entre comillas dobles o comillas simples. Mucho ojo ahí, jóvenes. Eh, poco a poco se va a aprender todos esos puntos.

Muy bien, hasta esta parte, jóvenes. ¿Alguna duda? Pueden escribir por el chat, ¿está claro?

Y todo por favor, ya me avisan, por favor. A ver qué dice el chat. Vamos a ver.

Muy bien, Aldo. Excelente. Sí, todo estamos viendo cosas eh básicas, ¿no? A ver, profesor, ¿qué pasa si defino eh no sé?

true false, ¿no? Por ejemplo, acá voy a ponerle x = a true, supongamos, ¿no? True, false son lo verdadero o falso, ¿no? Si ejecuto, x es true.

Si le pongo acá plus, quiero saber acá, quiero saber de qué clase, de qué clase es X.

¿Y qué te dice el R? es de tipo lógico. El R sabe, jóvenes, cada vez que tú le das un objeto, el R sabe ya qué objeto es, de qué tipo es.

¿Se dan cuenta? Eso es hacer o explorar poco a poco la función. Muy bien, regresemos a nuestra teoría.

funciones básicas, ¿no? Creación de un objeto, ya lo hemos visto sin querer, jóvenes. R, ustedes saben, jóvenes, que es un lenguaje de programación orientado a objetos, es decir, debemos crear objetos para hacer análisis. Lo que hemos creado, edad, nombre, son

objetos que hemos creado. Entonces, R se basa en estructura de datos, que son distintas formas de almacenar.

datos en objetos de distintas clases, efectivamente numéricos eh caracteres, lógicos, complex y muchos tipos más, ¿no? Pero, ¿cómo se crea un objeto en R?

Nombre del objeto, este símbolo o también pueden usar igual. Los dos son válidos. y el valor nombre del objeto, símbolo de asignación y el valor que va a tomar el objeto que vas a crear, ¿no?

Es decir, lo que hemos hecho, lo que hemos hecho acá, jóvenes, es eso. Objeto, nombre del objeto, símbolo de asignación y el valor que va a tomar el objeto.

y listo. Puede ser así o puede ser así. Los dos son válidos, jóvenes. Muy bien. Entonces, la creación de objetos, jóvenes, es un proceso sumamente sencillo y ustedes ya saben cómo crear, ¿no?

Ahora hablemos de algo mucho más interesante. Ya se pone más interesante las cosas. Profesor, ¿qué son las estructuras de datos?

Yo para mi tesis tengo mi base de datos en Excel, profesor. Voy a tener que crear objetos así como hemos venido haciendo. No, nosotros vamos a importar esos bases de datos que ya tienen ustedes al R y hacer el

análisis directo. Lo que le estoy explicando ahora son conceptos básicos. ¿Qué son objetos? ¿Qué tipo de variables trabajan?

Ahora vamos a ver estructura de datos, ¿no? Por ejemplo, la estructura de datos más elemental que existe es el vector.

Es una sola variable con muchos valores que puede tomar, ¿no? Es un vector, una sola dimensión.

Y la matriz ya son dos variables, dos dimensiones. El arreglo ya es muchas dimensiones, puede ser de tres a más, el famoso arreglo.

Y luego está la estructura de datos. más conocida por todos nosotros. esa tabla de datos que ustedes tienen en su Excel o esa base de datos en Excel que ustedes tienen para su investigación, el R lo llama data frame,

el R, tanto Python también, Python también lo llama data frame, pero es esa tabla que todos conocemos o que hemos visto en Excel por ya sea de nuestra investigación, ya sea de nuestro trabajo, esos Exceles son los famosos Atafreno.

Y la otra estructura de datos son las famosos listas. Las listas es como un almacén de almacenes, algo así. Es un objeto que almacena diferentes tipos de estructuras de datos. Puede ser vectores, puede ser matrices, puede ser data frames,

almacena de todo tipo. Si me preguntan cuál es la estructura de datos más usado, jóvenes, es la tabla o el dataframe. Esto lo es todo, jóvenes.

Claro, si alguien está haciendo matemática, obviamente su matriz, ¿no? Pero para nosotros lo que somos análisis de datos, data frame o la tablas de datos son o es la estructura de datos más usado.

Y ahora vamos a ver cómo se crea cada uno de estas estructuras de datos, ¿no?

Eso va a ser interesante, pero al menos ya saben en qué consiste toda esa estructura.

Muy bien. Por ejemplo, vamos a explicar brevemente. R es un lenguaje orientado a objetos.

Obviamente va a manipular objetos. Tenemos los vectores que son de una dimensión, las matrices de dos dimensiones o bidimensionales jóvenes los arrays o los arreglos multidimensionales que pueden tener tres dimensiones o más.

Los factores, no es una estructura de datos, es un objeto. A las variables categóricas con, por ejemplo, niveles finitos le llaman R, lo llama factor, ¿no?

Nosotros en estadística básica lo llamamos variable categórica, pero el R tiene esa peculiaridad, jóvenes, no llama factores.

Las listas es una estructura de datos que no es más que colección de objetos.

El data frame es lo que nosotros más vamos a usar, esas datas de su trabajo, de su investigación, esas tablas en Excel, por ejemplo, el R lo llama data frame.

Muy bien. ¿Cómo saber qué estructura es el objeto o de qué de qué estructura de datos proviene el objeto que yo he creado?

uso la función str, le doy el nombre del objeto y automáticamente el R, jóvenes, te va a decir, "Oye, ¿de qué de qué tipo es?" ¿no?

Y listo, jóvenes, se acabó. Esos son las estructuras de datos de RJ. No hay más.

Se puede combinar, sí, dependiendo el análisis, ¿no? Pero si ya entendemos qué estructura de datos usar según nuestra investigación, eso ya es un gran avance ¿no?

Muy bien, vayamos a lo más importante, los códigos en R, jóvenes. ¿Cómo se crea un vector?

Muy bien. Voy a bajar líneas acá. Si ustedes quieren comentar un código, simplemente le hacen con un michi y acá lo llaman B.

El michi es para hacer comentarios, es decir, esto no se ejecuta. Ya. Entonces, acá voy a escribir mi primer vector. Edad, símbolo igual.

Para el vector se usa la función C, que es entre paréntesis. La función C también conocida como función de concatenación.

Y acá van a ir los valores. Por ejemplo, supongamos que de estos 26 alumnos que estamos en el Zoom, sus edades son, por ejemplo 20 40 50 35 45 eh, 47 y 52. Supongamos.

Lo que he hecho acá, jóvenes, es crear un vector de edades. ¿Con cuántos elementos?

con siete elementos. Claro, somos 26, pero no voy a ponerme a escribirlo 26, no tiene sentido, ¿no?

Pero de esa manera se crea un vector. Voy a limpiar esto. Control L y sombreo esto y ejecuto. Miren dónde aparece.

Jedad. Acá está. Si acá yo escribo edad, miren abajo, automáticamente me imprime ese vector de edades.

¿Se dan cuenta? Así se crea un vector. J. Sencillo, profesor. ¿Qué se puede hacer con un vector? Puedes multiplicarle por dos, por tres, sumarle tanto, n cosas. Se puede hacer muchas cosas.

Profesor, no le creo nada. Quiere decir que si ya creé el objeto, yo puedo multiplicar dos veces al vector por dos.

¿Se podrá eso? Claro que sí. Simplemente sombreo y ejecuto. Ahí está. Ese dos por el vector. El dos está afectando a cada elemento del vector.

Joven. ¿Se dan cuenta? Sencillo, sencillo. Muy bien. Hay un ejemplo, hay unos códigos acá en el R. Yo lo voy a copiar. Ya lo voy a copiar tal como está y lo voy a pegar a un R.

Y ahí está. Ya tengo mi vector, pero este vector tiene elementos de diferente naturaleza, ¿no? ¿Qué tiene? Tiene un valor numérico, un valor categórico, valor lógico, categórico y numérico. No, no necesariamente tiene que ser todos de la mismo de la misma naturaleza, Jen. No

necesariamente puedes combinar si ejecuto estos dos. Miren, acá está mi vector, ¿no? Mis mis valores de mi vector.

Sencillo. ¿Se dan cuenta? Esa es la manera de crear un vector de manera sencilla y es la única, no hay más.

Ya saben, pueden usar igual para la asignación o también este símbolo acá, ¿no? Eh, Charlie, adelante. ¿Cuál es la consulta?

No, una intervención, maestro, y buenas noches para todos. Eh, si sigo las mismas propiedades matemáticas eh con respecto a los vectores, eh es importante mencionar que los elementos se ven afectados por un escalar previamente, comenzando como una introducción. Y en el ejemplo mostrado,

pues vemos que esto se cumple porque a la misma vez los elementos que inciden en el vector eh, en el segundo caso van a tomar la prioridad del de la estructura más alta, que en este caso son los string. Por esa razón, en este

en el resultado vemos que el valor uno, que se inicia como un valor entero, pues pasa a ser un stream.

Eh, hay que tener un poquito de cuidado en ese sentido, porque si se si crea eh vectores de esta manera, asumiendo que se vaya a tomar a realizarse cálculo con la misma, eh fíjese que haber dos string o si quieran haber un string, en este

caso como perro o gato, pues los valores numéricos van a tomar estos estas mismas propiedades. Esto es esto es un factor que que tienen los vectores porque tienen que seguir dos propiedades eh eh casi eh simultánea que es la

homogéneo y heterogéneo. Homogéio de de bueno, en este caso se aplicaría más a la matriz, pero en en heterogéneo que tienen que tener el mismo tipo.

Sí, correcto. Totalmente de acuerdo, ¿no? Sí. Eh, claro. Por ejemplo, acá esto es un vector numérico, ¿no?

Esto ya es un vector de caracteres, ¿no? Desde el momento que ya se introduce un texto, un string, ya todo es automáticamente el vector ya es un vector de caracteres, ¿no? Sí, eso es verdad. Totalmente de acuerdo.

Muy bien. ¿Alguien más que quiere levantó su mano? Creo que podría hablar, no hay problema.

Sí. Este, una consulta. Sí. Adelante. ¿Por qué, por ejemplo, perro gato está entre comillas y el el falso está en no sin comillas y con mayúscula? Eso a quéción ahí.

Ya. Muy buena pregunta. Los únicos que van a llevar comillas son las variables string o caracteres, ¿no?

Los demás, tanto el numérico y lógico, no necesita comillas dobles o simples. Eso es la única diferencia, ¿no? Eso hay que tener en cuenta siempre, solo eso, todo lo que es texto, entre comillas dobles o simples, cualquiera de los dos.

Muy bien, ya que hemos creado este vector, vamos a aplicar algunas funciones interesantes. ¿De qué clase es ese vector? Ustedes ya saben, ¿no? Class, la función class, ¿no? Acá lo pegamos y como dice eh el profesor, obviamente reconoce que es un carácter

porque basta que haya un carácter, todo el vector es de tipo carácter, ¿no? Si todos son numéricos, efectivamente todo es un vector numérico, no hay problema.

Entonces, poco a poco, jóvenes, estamos aprendiendo funciones básicas, ¿no? A ver, ¿qué otra función existe?

Leng. Muchas veces estamos interesados en saber pues cuántos datos tiene mi vector. Ustedes se preguntarán, "Profesor, pero ¿qué necesidad de una función si yo lo puedo contar?" No, manualmente, ¿no?

Claro. Porme acá uno, dos 3 cuatro y cinco. Lo que pasa cuando importamos datos vas a tener datas grandes, ¿no? No va a estar contando pues uno por uno, no tiene sentido. Entonces existe una función llamado len que te permite saber cuántos elementos

tiene tu vector, ¿no? ¿Se dan cuenta? de una manera sencilla se puede obtener la cantidad de elementos de mi vector, ¿no?

Entonces, ya estamos aprendiendo un par un par más de funciones, ¿no? Básicas, pero que aunque no lo crean, jóvenes, son útiles en su momento.

Muy bien, eso es un vector, jóvenes. Ahora vayamos a ver la otra estructura de datos, ¿no? En sus materiales están sus códigos y aparte de eso tenemos un laboratorio también, no se preocupen, ¿no?

Matrices, jóvenes, ya acá tenemos dos funciones, mejor dicho, dos variables, ¿no? Dos dimensiones. Una matriz, ¿cómo se crea? Usando la función matrix, que necesita datos.

Y también necesito especificar de cuántas dimensiones quiero que sea mi matriz. Si tengo 20 datos, mis dimensiones deben multiplicar 20, ¿no? Cuatro filas, cinco columnas, 20 datos.

Muy bien. Entonces este 1.20 lo vamos a explicar ahora. Ya. Miren, voy a copiar este código de acá y lo voy a pasar a mi a mi script. Lo voy a poner por acá.

A ver, voy a explicar brevemente. El objeto que voy a crear se llama Myatrix.

Ustedes pueden poner el nombre que ustedes deseen, no hay problema, jóvenes. Ah, pero la función que crea una matriz es la función matrix.

Como primer argumento me piden los datos. Profesor, ¿qué quiere decir 1 2.20? Esto es una manera sencilla de generar números secuenciales del 1 al 20. Miren, si quieren generar números secuenciales del 1 al 20 es 1 2.20.

Es la manera más sencilla. Hay una función especializada para ello, pero para entender cómo crear una matriz está más que suficiente.

Entonces, voy a darle 20 valores del 1 al 20. Y con esos 20 valores quiero que me cree una matriz de cuatro filas y cinco columnas. Y listo.

Simplemente sombreo y ejecuto. Y jóvenes, miren, acá está mi matriz de de 4* 5, ¿no?

Sencillo. Se ha creado una matriz pequeña. Con esta teoría, jóvenes, estamos aprendiendo en primer lugar a identificar los tipos de estructura de datos que existe, los tipos de objetos y sobre todo cómo crear esas estructuras de datos. Eso es lo más importante.

Después viene los análisis, no se preocupen, las cosas que ustedes quieren, modelos de regresión y todo ello, ¿no? Muy bien. Eso es, jóvenes, la manera de crear una matriz.

pregunta el millón, ¿cómo saber cuáles son las dimensiones de mi matriz? Existe una función llamado dim de dimensión.

Simplemente ejecutas esa función y te dice, "Oye, tu matriz es de 4 por 5, cuatro filas y cinco colas." Entonces eso es la manera de crear una matriz.

Sencillo, profesor. No le creo nada. Puede crear una matriz con 100 datos del 1 al 100, pero que sea de 10* 10. Claro que sí.

Simplemente lo que tengo que hacer es darle 100 datos y cambiar pues las filas y columnas.

Como quiero de 10* 10. Ah, entonces pues 10 filas, 10 columnas, ¿no? Simplemente ejecuto y acá está mi matriz.

¿Se dan cuenta? Ahí está mi matriz de 10* 10. J. Profesor, ¿cómo sé que es 10* 10? Fácil.

Uso la función DI y automáticamente identifico que efectivamente es una matriz de 10* sencillo.

Se puede hacer muchas más cosas. Claro, con una matriz está en la universidad, se pueden calcular su determinante, su inversa, un montón de cosas más, pero no es la idea. La idea para mí es, en primer lugar, que entiendan

cómo crear, ¿no? Funciones básicas y todo. Muy bien, seguimos. Todo eso está en su PPT, no se preocupe.

El data frame, ¿cómo se crea un data frame? Para crear un data frame es mucho más sencillo.

En primer lugar se usa la función data frame, leas las variables que quieres y te va a formar tu tabla de filas y columnas, ¿no?

Así, pero la función que se usa para crear esa tabla es la función data.fre.

Vayamos a nuestro. Voy a regresar acá a mis dimensiones. Eh, 20, ¿no? Esto ya lo conocemos.

¿Qué más se usa acá? Voy a crear un un nuevo vector, ya este vector de acá voy a crear este vector vector de pacientes, ¿no?

Y por acá voy a crear ese vector de paciente. Bill Gina Kelisu cuatro personas, ¿no?

Este es mi vector de paciente. Acá voy a ejecutarlo y si es que quiero saber pues cuáles son esas personas, ahí están las cuatro personas de mi vector ¿no?

Muy bien. Pero, ¿cómo se crea un dataframe BD? Lo voy a llamar. ¿Cómo se crea esto?

Simplemente uso la función data punto frame. ¿Qué le doy? dos objetos. Primero, el vector.

Este vector lo va a poner por fila, es decir, hacia abajo, ¿no? Bill, Gina, Kelly, sube hacia abajo, coma. Y quiero más datos.

Justo mi matriz tiene cuatro filas. Ah, entonces le voy a poner como otro el otro objeto. My matrix. Miren, miren lo que va a hacer.

Voy a aprovechar lo que tengo ya y ejecuto. Listo, se ha creado mi data frame.

¿Dónde se está almacenando, jóvenes? Miren acá. ¿Se dan cuenta? Le pueden dar clic acá y ahí está tu tablita de datos, ¿no?

Interesante ¿no? ¿Cómo cómo es posible que una función tan simple como ese data punta frame me ha podido crear una estructura de tabla tabular de datos, ¿no? Un data frame.

A este tipo de datos ya se puede hacer el análisis porque tienes variables y sus valores.

¿Te das cuenta? Eso es un data frame, es una data que todos conocemos. En las columnas están las variables y en las filas están los datos, los valores ¿no?

Claro, este es un ejemplo ficticio, ¿no? Pero así se crea, así se crea un data frame.

Profesor, ¿y cómo sé que es un data frame? Fácil. Uso la función classo, oye, ¿de qué clase es ese objeto que acabo de crear?

Voy a limpiar esto para que no se llene resultados y simplemente al sombrear y ejecutar tengo mi resultado. Es un data, ¿no?

Efectivamente, no hay duda de eso. Y así, jóvenes, y así se crean todos los objetos, en especial un data.

Muy aparte de estos ejemplos tenemos un laboratorio, no se preocupen. Si es que no quedó claro, ahí lo vamos a reforzar más, no se preocupen.

Listo, eso sería toda nuestra teoría. Si desean reforzar algunos conceptos más para ir a la par con el curso, paso a paso, si quieren profundizar algunas cosas más, quizás un poco de historia del LR, alguna duda con la instalación.

Estos dos libros están en el Google, pueden buscarlo y son muy buenos materiales. Están en español, R para principiantes y el arte de programar en R. Son dos libros muy interesantes y muy didácticos, jóvenes.

Yo les recomiendo eso. Ya. Muy bien. Entonces, ya terminamos con nuestro introducción a R. Jóvenes.

Ahora, ¿qué nos falta para consolidar este aprendizaje? nuestro laboratorio. Ustedes ya deben tener sus materiales.

Si es que no lo tienen, por acá les voy a compartir el script del laboratorio, ¿ya? Para que ustedes puedan correr paso a paso conmigo, ¿ya?

Pero seguramente ya están en su classroom los materiales, no se, pero por si acaso les comparto por el chat del Zoom les he pasado el laboratorio del día de hoy. Ya, profesor, cuando tengo un script, ¿qué lo tengo que hacer? Primero, todo lo que

han hecho, ciérrenlo. Cierren su R Studio, busquen su script que les acaba de pasar. Seguramente ustedes lo van a tener ordenado en su carpeta y lo único que van a hacer doble clic y ahí está nuestro laboratorio.

Limpiamos acá, control L. Listo. Y acá está nuestro laboratorio. Esto lo pueden ustedes mover. Miren, es versátil, es flexible.

Listo. Esto también lo pueden mover por acá. Listo. Este laboratorio número uno, jóvenes, va a consolidar todo lo que hemos visto en la teoría.

Estos ejemplos ustedes ya lo tienen guardado en su archivo llamado LAP 1 Introducción. ¿Qué consiste? ¿En qué consiste este laboratorio, jóvenes? Por ejemplo, vamos a ver operaciones básicas.

Recuerden que el R es muy potente para esto. Hace sumas, eso no hay duda, ¿no?

Resta, multiplicación y división, todo lo que ustedes deseen. ¿Qué más hacen? Algo, una operación rara para ustedes, quizás, no sé, no, división, raíz cuadrada y te puede servir como una calculadora.

Obviamente R es potente para todos. operaciones básicas se va a lucir, ¿no? Profesor, ¿algas funciones matemáticas definidas que debería conocer de manera básica? Claro que sí. Ya vimos un par.

Función raíz cuadrada, ¿no? ¿Cómo se llama esa función raíz cuadrada? SQRT. Jóvenes, por ejemplo, sombreo la primera línea.

La raíz cuadrada de 81 es 9. Profesor de 196 14. Profesor de 144 12.

Básico. Funciones básicas que siempre hay conocer. ¿Qué otra función básica existe? función valor absoluto, ¿no?

La función valor absoluto convierte en positivo todo número que tú le das. Si le das un número positivo, da igual. Si le das un número negativo, lo pasa positivo.

Por ejemplo, si digo valor absoluto de -15, lo que va a hacer es pasar a positivo.

Son funciones básicas de matemática. Los que han llevado un poco de álgera ahí en la universidad de los primeros siglos seguramente lo han visto, ¿no?

¿Qué otras funciones básicas existen? las funciones trigonométricas, seno, coseno y todo ello, ¿no? R también puede calcular.

Por ejemplo, el seno de CER es cero, ¿no? El coseno de 0 es 1.

El seno de 180, ahí está el valor, ¿no? Es decir, puede calcular cualquier función matemática, ya sea pues alpera, trigonometría, inclusive de aritmética, no hay problema.

Muy bien. ¿Qué más puede hacer? Seguramente uno de los más usados, logaritmos. El logaritmo existe dos tipos de logaritmos. A ver, un poquito de matemática básica. el logaritmo natural o el logaritmo de Euler, como se conoce, y también el logaritmo en cualquier

base ¿no? Por ejemplo, si quiero pedir el logaritmo natural, simplemente es la función es logencia al logaritmo en base euler o el logaritmo natural o también conocido como como el logaritmo neperiano.

Entonces, logaritmo natural de un número, simplemente sombreas, ljo de un número que ustedes desean, sombreo y eje ahí está, profesor. Y si quieres logaritmo en cualquier otra base, simplemente la base lo agregas acá. Logaritmo en base 10 de

100, eso es 2. También R te calcula funciones logarítmicas. Es decir, con este r pequeñito que hemos aprendido el día de hoy, ustedes pueden hacer cualquier tipo de carga.

Muy bien. ¿Qué otras funciones matemáticas básicas necesito conocer, profesor? Por ejemplo, el redondeo. El redondeo, por ejemplo, algunos quieren redondeo hacia arriba, otros quieren redondeo hacia abajo, otros quieren solamente redondear a un decimal, dos decimales, tres decimales, como de

sailing, jóvenes, es una función que redondea hacia arriba, es un máximo entero. En otras palabras, por ejemplo, el mío sailing 4.5 me va a devolver el máximo entero superior, ¿no?

5. Entonces, si quieren hacer un redondeo por exceso, como se dice, sailing es la función que permite hacer ello ¿no?

Profesor, ¿y si yo tengo un decimal de cinco dígitos y solamente quiero que me redondea un dígito, la función rounds te permite hacer? Por ejemplo, redondéame 4.55 245 a un solo decimal.

4. No se acabó. Entonces son funciones básicas, jóvenes, que me van a servir en algún momento de mi investigación o en algún momento de mi vida, como se dice.

Entonces, es importante conocer operadores relacionales. R permite hacer operadores relacionales, es decir, sabe comparar, ¿sí? No, 5 es menor o igual a 7.

¿Verdadero o falso? R va a decir, "Ah, eso es verdadero." No, true. Efectivamente, es verdadero.

4 = 8. R. Oye, eso es falso. Cinco es diferente de tres. True efectivamente ¿no?

Es decir, R también entiende los operadores relacionados. Interesante ¿no? ¿Qué más tenemos? Operadores lógicos.

Un curso de lógica, ¿no? Que se ve en matemática ¿no? Tabla de verdades y falsedades.

Verdadero y falso. ¿Qué da falso, no voy a limpiar esto es una conjunción, ¿no? Verdadero.

Verdadero, obviamente va a ser verdadero. En una disyunción basta que uno sea verdadero para que todo sea verdadero, ¿no? True or false, true. Ah, entonces es R también te permite hacer operaciones lógicas ¿no?

Y muchas cosas más. Ahora vayamos a ver la creación de objetos. R puede crear diferentes tipos de objetos.

Por ejemplo, un objeto básico, un objeto numérico, x = 25. Lo interesante es que cuando tú creas un objeto, x = 25 es un objeto numérico, miren, yo ya puedo hacer operaciones con ese objeto. Si le digo cuánto es x * 5, me

va a decir que es 25. ¿Por qué? Porque x vale 25, ¿no? Porque ya está asignado el objeto.

Una vez que tú tienes el objeto, tú ya puedes hacer operaciones con ese objeto.

Por eso R se te llama lenguaje de programación orientado a objetos. Lo que tú manipulas son objetos y todo lo que tú defines es un objeto.

Así de simple, J. También le puedes sumar 50 al objeto que has definido. Por ejemplo, 75, ¿no? ¿Cómo hago la potencia, profesor?

potencia, puedes usar dos asteriscos o también puedes usar este símbolo de tilde o cachito, ¿no? Yo le llamo cachito, debe tener un nombre apropiado, ¿no?

Ambos sirven para elevar o para las potencias, ¿no? Eso es crear un objeto básico. ¿Qué más se puede crear?

Profesor, también puedo crear un string o un carácter. Claro que sí. Departamento igual a ICA. Recuerden que todo lo caracter o lo string es entre comillas dobles o comías simples. Por favor, sombreo y ejecuto.

Ahí está. I he creado un objeto de tipo caracter o un string, como lo llaman muchos.

Algunos usan el famoso print y el objeto para mostrar los resultados. O también puedes simplemente volver a escribir el objeto nuevamente y ejecutarlo.

Cualquiera de los dos es válido, solo que el print y el objeto es mucho más formal, ¿no?

Eso nada más. ¿Qué más tenemos por acá? Ahí está un vector edad y que me lo impriman.

Ahí está. Vctor edad y luego que me muestre los valores. Profesor, nosotros ya sabemos crear la variable edad. ¿Qué más sabemos?

¿Qué clase es? La función se llama class. Es un vector numérico. Profesor, ¿qué longitud o cuántos datos tiene ese vector? ¿Cuántos elementos?

Leng, 11 elementos. Sr. ¿Qué estructura de datos es ese objeto? Es un vector numérico de 11 elementos.

Un vector numérico de 11 elementos. Pregunta del millón, jóvenes. Si tengo el vector de edad, ¿cómo calculo la edad promedio?

Fácil, ¿no? Un promedio se calcula como la suma de los datos entre el total de datos ¿no?

Estadística básica. Entonces voy a crear acá, voy a cómo sumo los elementos del vector, existe una función llamado zoom y obviamente, ¿qué hace? Fuma, pues, ¿no? Los elementos del vector. Ahí está.

sencillo. Entonces, si yo tengo el total de las edades entre la cantidad de edades, ¿qué me va a dar el promedio de edades? 23.8 años en promedio.

Es decir, poco a poco ya estamos haciendo cosas interesantes, ¿no? Pero eso es ¿Por qué? porque ya sabemos que es un vector, ya sabemos que es la función len, la función zoom. Entonces, ya tenemos pues insumos para hacer cálculos básicos,

¿no? Poco a poco el aprendizaje es así. Profesor, acá me bota cinco decimales, yo quiero solamente dos decimales. ¿Qué tengo que hacer?

usar la función round y decirle, "Oye, solamente quiero dos decimales." Y automáticamente está acá, "Profe, yo solamente quiero un decimal.

Le pongo uno, sombreo y ejecuto nuevamente, jóvenes, y efectivamente me muestra la edad promedio solo con un con un decimal ¿no?

¿Se dan cuenta? Super práctico, sencillo. Es así, jóvenes, ¿no? Esos son las funciones base funciones estadísticas definidas.

Profesor, ¿qué son funciones estadísticas? Ustedes han escuchado de la media, de la varianza, de la desviación estándar, del cuantil, del máximo, del mínimo y todo esas cosas, ¿no?

Profesor, tengo que estar calculando suma entre de datos, ¿no? ¿Por qué? Porque ya existen funciones que te calculan el promedio.

Edad ya lo tenemos definido. Si le pongo min edad, automáticamente me da el promedio de edad.

Se acabó. Ya no tengo que estar haciendo ese cociente, jóvenes. ¿Por qué? Porque ya hay una función que me automatiza ese proceso.

¿Se dan cuenta? Seguramente ustedes han escuchado la varianza. La función se llama bar. Recuerden que la varianza mide la variabilidad de un conjunto de datos.

Cuanto la varianza es más grande implica que hay mayor dispersión, mayor variabilidad, datos más heterogéneos, ¿no?

La desvión estándar no es más que la raíz cuadrada de la varianza, su función es SD de estándar desviation. ¿Se dan cuenta?

SD y listo, ahí está tu desviación. Está también existe los cuantiles, ¿no? Seguramente ustedes han escuchado, por ejemplo, el cuartil uno, el cuartil dos, el cuartil 3, que lo vamos a explicar más adelante cuando veamos estadística descriptiva, no se preocupa.

Cuantil te permite calcular esos cuartiles. Ahí está. Cuartil uno, cuartil dos y cuartil 3.

También si quiero saber el valor máximo de la edad, la función es max. La edad máxima es 32 años. Profe, min función para calcular el valor mínimo.

Ahí está. valor máximo y valor mínimo. Profesor, ¿existirá una función que me saque todas esas cosas de manera rápida?

Sí. La función se llama summary y el summary te da un resumen completo. Ustedes preguntarán, "Profesor, ¿y por qué no se enseña función por función?" La idea es pues que aprendamos funciones básicas. Ese es el objetivo. El objetivo

es aprender, ¿no? Pero también hay funciones que resumen eso, ¿no? Summary te permite obtener todo esos esas estadísticas ¿no?

Muy bien, jóvenes. Creo que ya nos ganó el tiempo, jóvenes, este laboratorio. Ya terminaremos la siguiente sesión. Ustedes tienen los materiales jóvenes.

Vayan repasando, jóvenes, practiquen. La siguiente sesión ya vamos a ver importación, exportación de datos, es decir, vamos a importar Exceles, CSBs, SPCSs, desde páginas webs, directos, néis.

Así que repasen la teoría. Eh, los laboratorios. Nos quedamos acá. Vamos a continuar la siguiente sesión. No se preocupen, todos los laboratorios se van a desarrollar.

Y bueno, por el día de hoy, entonces nos quedamos acá y estaríamos continuando, jóvenes, la siguiente sesión. Si alguien, ¿dónde puedo conseguir dónde puedo conseguir la grabación de esto?

Sí, ahí dentro de unos minutos ya se va a estar subiendo el video al classroom, no se preocupen.

Ahí tienen el material para que repasen, no se preocupen, ¿eh? Gracias. ¿Algún alguien tiene una duda, jóvenes de esta sesión? A ver, me avisan, por favor.

Julio dice link de la asistencia. Ahí ya. Excelente. Ha estado muy claro, muy preciso y muy interesante. Muchas gracias.

Muchas gracias. Más bien yo les pido eh repasar, por favor, repasar, practicar. Ahí está el aprendizaje, jóvenes.

Sí. y seguimos ese proceso. Escucha, ustedes van a ser expertos en análisis de datos con vamos a hacer gráficos, modelos, pruebas estadísticas, estadísticas descriptivas, estadística inferencial, pero todo ese aprendizaje y para seguir avanzando depende de ustedes. Por mi parte voy a dar lo mejor

y siempre voy a estar dispuesto a apoyarlos, ¿no? Muy bien. Entonces, jóvenes, nos quedamos acá y estaríamos continuando la siguiente sesión, jóvenes.

Muchas gracias por todo y nos vemos la siguiente sesión que es el viernes. Viernes y sábado son nuestras clases, joven.

Muy bien, buenas noches con todos y nos vemos jóvenes la siguiente sesión. Gracias por su atención.

Sí, muchísimas gracias maestro Luis. Efectivamente, usted lo ha dicho que practicamos, si no volvemos a repasar ver el video, probablemente no vamos a aprender este programa. Entonces queda en ustedes a que puedan hacer repasos, volver a ver la sesión. Va a estar

colgado mañana la primera hora en nuestra plataforma de Classroom. El enlace le vamos a enviar en este caso al WhatsApp del grupo que ya tenemos con todos los inscritos.

Probablemente por acá hay algunos, unos cuantos que todavía no se han animado a inscribir. Les animamos, estimados.

Ustedes lo han visto cómo es, ¿no? Sumamente importante el programa. Las inscripciones van a estar abierto hasta el siguiente semana. Nosotros vamos a volver con nuestra segunda sesión día viernes, siguiente viernes. Entonces, comuníquense ustedes ahí a nuestros números, ¿no? A nuestros grupos para

estar atendiendo. Muchas gracias con todos ustedes. Nos vemos hasta la siguiente semana. Buenas noches,