El objetivo de está presentación no es desarrollar un tutorial acerca de cómo empezar a usar R, más bien tratar de convencer al interesado de que invertir tiempo en desarrollar habilidades y competencias en el software es una buena inversión.

1. Alan Navarro
El Colegio de Sonora
¿Por qué usar R y no otro? Perspectiva desde la opinión
de un usuario asiduo

2. OBJETIVO
• El objetivo de está presentación no es desarrollar
un tutorial acerca de cómo empezar a usar R, más
bien tratar de convencer al interesado de que
invertir tiempo en desarrollar habilidades y
competencias en el software es una buena
inversión.

3. ¿QUE ES “R”?
• R es un sistema para análisis estadísticos y gráficos
creado por Ross Ihaka y Robert Gentle-man 1996 (de
ahí en nombre de “R”).
• R se distribuye gratuitamente bajo los términos de la
GNU General Public Licence; su desarrollo y
distribución son llevados a cabo por varios estadísticos
conocidos como el Grupo Nuclear de Desarrollo de R
(Paradis 2002).

4. VENTAJAS
• Es gratuito y esta disponible en Internet para todos.
• Es un programa multidisciplinario, que crece con las aportaciones de
investigadores alrededor del mundo.
• Corre en prácticamente todos los sistemas operativos.
• Se apoya en una vasta cantidad de documentos técnicos, tutoriales y
documentos científicos disponibles en Internet. Así como libros especializados.
• Puedes importar/exportar bases de datos de casi cualquier tipo.
• Estimula el pensamiento critico en la solución de problemas.

5. VENTAJAS (CONT…)
• Existe una gran cantidad de gráficos que se pueden realizar en R,
busca en Facebook esta página “R Graph Gallery”. Para un ejemplo.
• Una calidad excelente en gráficas (puedes generar imágenes
vectoriales de tus gráficas, evitando la distorsión, efecto
“pixeleado”).
• El poder programar. "Hazlo solo una vez..." quizá la fortaleza mas
importante sobre usuarios normales de Excel (los no-normales en
Excel son aquellos que programan dentro de Excel y se vuelven
muy eficientes).

6. LO MÁS INTERESANTE DE R…
• Es precisamente su carácter libre lo que permite que la
comunidad haya aportado hasta hoy (Septiembre 2015) 7,183
paquetes que incrementan las funcionalidades de R, añaden
nuevas librerías y funciones o resuelven problemas específicos.
• Es decir, R ofrece soluciones metodológicas para múltiples
disciplinas. Investigadores y programadores alrededor del
mundo incorporan paquetes, detrás de los cuales están teorías
y publicaciones científicas.

7. PAQUETES
Año 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
# 1 4 2 10 35 49 101 669 1,071 1,886 3,355

8. DESVENTAJAS
• No tiene interface gráfica (“botones”), se deben de escribir los comandos y funciones;
adicionalmente, el programa es muy sensitivo a errores de sintaxis. Usuarios de MATLAB, STATA
y SAS puede que estén mas familiarizados con el uso de line de comandos.
• Se requiere de un buen nivel de Inglés técnico, ya que la gran mayoría de foros, tutoriales y
publicaciones están en este idioma.
• El usuario debe de entender muy bien la herramienta estadística y metodológica que pretende
aplicar en R.
• En ocasiones es un poco lento en comparación con otros programas.
• El usuario tiene que hacer la abstracción de que es un programa orientado a objetos. Debe de
pensar en una “tabla”,“matriz”,“vector”,“variable”, etc. como objetos con los que se trabaja.
• La curva de aprendizaje es más larga que con una interfaz gráfica de usuario.

9. R ES UN LENGUAJE
ORIENTADO A OBJETOS
• Un objeto es una abstracción definida por el usuario o el programador. Por ejemplo, una función
como “sqrt ( )”.
• Un conjunto de variables o datos. Estos pueden estar contenidos en “tablas”,“vectores”,“matrices”,
“listas”, etc.
• Cuando el usuario trabaja en R, este crea y borra constantemente objetos.Asimismo, trabaja con
funciones que aplican solo a ciertos objetos. Por ejemplo “t ( )” o la función para trasponer una
matriz, requiere de un objeto de la clase “matriz” para funcionar.

10. • En la siguiente diapositiva se muestra R Studio, que no es más una
interface que hace más manejable el programa, lo mejor es que posee
un editor de texto, donde escribes las funciones y comandos, que, una
vez listos los envías a la consola de R (cuadrante izquierda abajo).
• Posee también una sección donde se indican los objetos que están
cargados el la sesión. Estos objetos se pierden al cerrar el programa.
• El cuadrante de la parte de abajo en la derecha es donde aparecen las
gráficas.
• R Studio también facilita algunas tareas tales como: instalar los
paquetes, limpiar la consola, etc.
• Lo importante, es no olvidar que al final, todo se hace en R.

11. EDITOR DE TEXTO
CONSOLA CON
RESULTADOS
DE LOS COMANDOS
EJECUTADOS
AMBIENTE
GRAFICOS

12. En este ejemplo, creo algunos
objetos: “FakeCensus”, “idx”,
“FakeCensus_M”, “a”.
Si ponemos atención, la
gráfica es un output, es decir,
una imagen, pero también la
podemos convertir en objeto.
Los nombres que se asignan a
los objetos son a gusto del
analista (siempre y cuando no
usen el nombre de alguna
función ya existente).
El contenido del objeto “a”
que es el histograma, se
puede ver en la consola.

13. • El hecho de que un “output” se convierta en un
objeto, con elementos indexados; hace que, ese
output pueda ser el input para otro análisis.
• Por ejemplo, los resultados de un análisis de
regresión lineal, no son algo inerte, pueden a su
vez ser un input para otro análisis. En la mayoría
de los paquetes computacionales estadísticos,
los outputs no son más que una gráfica, una
hoja para imprimir, caracteres inertes.

14. R
Es un programa “vivo” esto es,
“as we speak” hay muchos
desarrolladores, científicos, estadísticos,
freelancers, etc. escribiendo nuevas
funciones y combinando las ya
existentes; imagínate, las posibilidades
son infinitas. La gráfica de la derecha
muestra los paquetes como nodos,
dos nodos están enlazados si los
paquetes son dependientes. CRAN y
BioConductor son dos repositorios
de paquetes de R. Las redes muestran
una idea de la colaboración directa e
indirecta que crea R alrededor del
mundo.
Tomada de:
http://blog.revolutionanalytics.com/2015/08/differences-in-the-network-structure-of-cran-and-bioconductor.html
Andrie deVries 2015

15. EJEMPLO
El polígono representa un predio. Las líneas son el
“track” del GPS. Los números en círculo, puntos de
muestreo. Se tomaron muestras de suelo. Se
determino, en el laboratorio del Departamento de
Agricultura y Ganadería de la Universidad de
Sonora, las tres clases texturales: arena, limo y arcilla.
El equipo de trabajo quisimos buscar una forma
practica de presentar la información de texturas.
Buscaba una forma adecuada para
presentar estos datos de textura del
suelo.

16. Bueno, alguien antes que nosotros, ya tuvo ese problema y lo resolvió usando R. Y
gracias a su altruismo (o quizás su deseo de “fama y prestigio” “de toute façon nous
sommes reconnaissants”) lo puso a disposición de todos nosotros. Se pone a nuestra
disposición a través de su mail: jules_m78-soiltexture@yahoo.fr el programa se llama
“soiltexture” y en este sitio: http://cran.r-project.org/web/packages/soiltexture/
vignettes/soiltexture_vignette.pdf ofrece una amplia explicación de las capacidades del
software.

18. OFRECE LA POSIBILIDAD DE COMBINAR
MUCHOSTIPOS DE BASES DE DATOS,
POR EJEMPLO: DATOS
GEOREFERENCIADOS

19. library (maptools)

21. library (plotrix)

23. Muy útil para trabajar series de tiempo, abajo la gráfica
muestra las lecturas a cada 10 minutos de temperatura en
una estación automatizada ubicada en la Costa de Hermosillo

24. CONCLUSION
• R es un programa que demanda tiempo, pero su inversión bien
vale la pena.
• Las posibilidades son infinitas y sigue creciendo, cada vez se
relaciona con otras plataformas como Google Earth, Netlogo, etc.
• Atiende problemática específica. La mayoría de los científicos
proveen el artículo científico y las bases de datos con las que
puedes repetir el análisis.
• Usar R estimula la creatividad y la capacidad analítica del usuario.

25. REFERENCIAS
• Ihaka R. & Gentleman R. 1996. R: a language for data analysis and graphics. Journal of Computational
and Graphical Statistics 5: 299–314
• Nicholas J. Lewin-Koh and Roger Bivand, contributions by Edzer J. Pebesma, Eric Archer,Adrian
Baddeley, Hans-Jörg Bibiko, Jonathan Callahan, Stéphane Dray, David Forrest, Michael Friendly, Patrick
Giraudoux, Duncan Golicher,Virgilio Gómez Rubio, Patrick Hausmann, Karl Ove Hufthammer,
Thomas Jagger, Sebastian P. Luque, Don MacQueen,Andrew Niccolai,Tom Short, Greg Snow, Ben
Stabler and RolfTurner (2011). Maptools:Tools for reading and handling spatial objects. R package
version 0.8-10. http://CRAN.R-project.org/package=maptools
• Paradis, E. (2002) R para principiantes.Traducido por: Jorge A.Ahumada. Documento disponible on-
line: http://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf
• R Development CoreTeam (2011). R:A language and environment fo statistical computing. R
Foundation for Statistical Computing,Vienna,Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-
project.org/