El arte de programar en R

Como proclamó Neyman en 1955, la estadística es la “sirvienta para todas las ciencias” y una aliada de la investigación científica. En la práctica, la estadística se utiliza para evaluar cuantitativamente hipótesis, desarrollar modelos predictivos, estimar parámetros, analizar experimentos y elaborar síntesis de grandes bases de datos, entre otras aplicaciones. Así, la estadística proporciona instrumentos relevantes para responder de forma rigurosa a preguntas de investigación y analizar fenómenos en distintas áreas del conocimiento.

El lenguaje R

De lo anterior es que surge la necesidad de la utilización de software para el procesamiento y análisis de considerables cantidades de datos, trascendiendo la investigación básica y aplicada de las ciencias y pasando a formar parte integral del manejo de información en distintas industrias y sectores productivos. Uno de los cambios más importantes ha sido la creciente importancia de entornos de programación y análisis estadístico, como es el caso del software R.

R es un lenguaje computacional de alto nivel y un software de libre distribución (Open Source) bajo Licencia General Pública (GPL) de la fundación de software libre GNU. Su finalidad es realizar análisis estadísticos y gráficos, permitiendo aplicar una gran variedad de métodos básicos y avanzados de estadística frecuentista, bayesiana y geoestadística, entre otros. Dado que es un lenguaje de programación de código abierto, se basa en comandos, pudiendo acceder a todos los procedimientos y opciones a través de sintaxis computacional, permitiendo escribir nuevas funciones y extender el uso de R.

Ventajas comparativas de R

R fue escrito en 1996 por Ross Ihaka y Robert Gentleman del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Al ser un software de libre distribución, R es mantenido por muchos contribuyentes de diversos países y disciplinas. Actualmente, el R Core Team está conformado por alrededor de 17 programadores responsables de modificar el código fuente de R.

Este software puede ser desplegado en distintos sistemas operativos como Windows, Mac OSX y Linux. Entre las principales características diferenciadoras de R de la mayoría de los software disponibles en el mercado, se encuentran su excelente control de procesos, manipulación de datos, gran calidad gráfica, y su amplia variedad de análisis estadísticos y códigos de fuente. ¿Una gran ventaja comparativa? R no tiene costo y permite leer datos de una gran variedad de formatos estándares, tales como ASCII, txt y dat, archivos Excel en CVS (archivos separados por coma),  entre otros.

Por otro lado, al ser un programa basado en comandos, R permite al usuario poseer un mayor control de los procedimientos ejecutados, y por ello, en la comunidad estadística se habla de “el arte de programar en R”. Por último, la gran versatilidad de los procedimientos estadísticos disponibles en los distintos módulos o paquetes (Libraries), y el acceso a una amplia documentación gratuita, hacen de R un excelente programa estadístico para ser utilizado, tanto en investigación, como en docencia.

La flexibilidad programar en R

Al principio R puede parecer complejo si no se es especialista. Sin embargo, sus propulsores aseguran que esto no necesariamente es así. De hecho, señalan que una de las características más sobresalientes de R es su enorme flexibilidad. Y es que mientras otros programas clásicos muestran directamente los resultados de un análisis, R guarda estos resultados como un “objeto”, de manera que se puede hacer un análisis sin necesidad de mostrar su resultado inmediatamente, lo que facilita el aprendizaje de la herramienta y de la estadística.

Curso teórico – práctico de uso de R y RStudio

 La Facultad de Ciencias en conjunto con el Centro de Investigación e Innovación para el Cambio Climático (CIICC) de la Universidad Santo Tomás, realizará el 4, 5 y 6 de octubre el curso Métodos Estadísticos para las Ciencias Ambientales y de la Salud.

Este curso está diseñado para profesionales y estudiantes de diversas instituciones que están interesados en conocer y desarrollar competencias relacionadas al análisis de datos mediante el uso de R y RStudio. A su vez, el curso se ajusta a personas que empiezan con su trabajo de grado o informes técnicos que requieran el uso y manejo de herramientas analíticas.

Los encargados de dictar el curso son destacados investigadores asociados del Centro de Investigación e Innovación para el Cambio Climático Santo Tomás, entre los que se encuentran, el Dr. Fabio Labra, el Dr. Rodrigo Moreno, la Dra. Marcela Aldana, el Dr. Roberto García-Huidobro y el Mcs. Daniel Zamorano.

El taller se desarrollará bajo la modalidad presencial a través de clases teóricas y prácticas de procesamiento y análisis de datos. Las actividades prácticas corresponden al desarrollo supervisado de ejercicios mediante el uso de los módulos del software R en la plataforma RStudio.

Para inscripciones y mayor información entra aquí.