TUTORIALES DE R

TUTORIALES DE PROGRAMACIÓN EN R

En esta página encontrarás todos los tutoriales disponibles de esta página web. Los tutoriales de programación en R están divididos en categorías que puedes encontrar encima de los artículos, estando algunas de ellas divididas en etiquetas. En este momento las categorías dentro de este blog de R son las siguientes:

  1. Introducción a R

    Los tutoriales de introducción están compuestos por tutoriales para principiantes en el lenguaje de programación R. Esto incluye tutoriales sobre obtener ayuda, tando mediante funciones de ayuda, como manuales y recursos online, establecer el entorno y directorio de trabajo, los distintos operadores de R y sus características, tutoriales de cada estructura de datos para almacenar datos y estructuras de control para controlar el flujo del código, instalar paquetes adicionales en R base o RStudio, entre otros temas relacionados.
  2. Manipulación de datos

    Por una parte, la manipulación o manejo de datos incluye leer datos desde archivos de tipo CSV, TXT, entre otros, o incluso leerlos desde la web, así como guardar datos en archivos para almacenar los resultados de tus análisis. Por otra parte, estos tutoriales incluyen tutoriales sobre lo que se conoce como data wrangling, que es el proceso de transformación de datos originales (datos en crudo) en formatos que puedas usar para tus análisis estadísticos, como crear subconjuntos, dividir, categorizar o transformar datos de cualquier forma posible.
  3. Gráficos

    R es una herramienta potente para la creación de gráficos estadísticos. Existen varias formas de crear gráficos en R: usando las funciones de R base o con paquetes gráficos específicos, como ggplot2 o lattice. En este conjunto de tutoriales encontrarás cómo usar la función plot de R base, cómo crear diagramas de caja, diagramas de barras, histogramas, gráficos de densidad, gráficos de puntos o gráficos de violín y todo tipo de representaciones estadísticas.
  4. Estadística

    R ofrece un robusto entorno estadístico con multitud de paquetes especializados que proporcionan un completo conjunto de herramientas para realizar análisis complejos, visualización de datos, contrastes de hipótesis, modellización y análisis exploratorio de datos, facilitando la exploración estadística en profundidad y la interpretación de los datos.