22B-TRABAJO-11-SUBGRUPO-C

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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL 
FACULTAD DE CIENCIAS MÉDICAS 
CARRERA DE MEDICINA 
 
CÁTEDRA DE BIOESTADÍSTICA I 
 
TRABAJO AUTÓNOMO 11: INTRODUCCIÓN A LOS 
PROGRAMAS ESTADÍSTICOS 
 
GRUPO C: RSTUDIO 
 
 INTEGRANTES: 
CADENA LARRETA GIANELLA GISELL 
CAJAS VIZUETE VANESSA TAMARA 
LAVID SANDOVAL SCARLET VIVIANA 
PRADO SANCHEZ MARCO FERNANDO 
RIPA VARAS KEVIN 
RODRIGUEZ DEL PEZO ESTEFANIA ELIZABETH 
SALTOS VARGAS ERICK ANTONIO 
 
CATEDRÁTICO 
ING. MELBA SARMIENTO BARREIRO 
 
MED-S-CO-3-4 
 
2022-2023 CII 
CONTENIDO 
INTRODUCCIÓN: ¿QUÉ ES RSTUDIO? ..................................................................................3 
HISTORIA DE RSTUDIO ...........................................................................................................3 
CARACTERÍSTICAS DE RSTUDIO .........................................................................................4 
FUNCIONES DE RSTUDIO .......................................................................................................5 
INTERFAZ DE RSTUDIO ..........................................................................................................6 
¿PARA QUÉ SIRVE RSTUDIO? ..............................................................................................10 
USO DE RSTUDIO ...................................................................................................................11 
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE RSTUDIO .......................................................................17 
INSTALACIÓN DE RSTUDIO.................................................................................................18 
BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................................22 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
INTRODUCCIÓN: ¿QUÉ ES RSTUDIO? 
RStudio es una aplicación web que permite desarrollar con R y 
otros lenguajes de programación orientados al tratamiento de 
grandes cantidades de datos, estadísticas, etc. Es todo un 
completo IDE de desarrollo, pero embutido en una aplicación 
web, que permite además integrarse con una serie de herramientas 
enfocadas en la gestión de proyectos. 
RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R, 
dedicado a la computación estadística y gráficos. Incluye una consola, editor de sintaxis 
que apoya la ejecución de código, así como herramientas para el trazado, la depuración y 
la gestión del espacio de trabajo. 
RStudio está disponible para Windows, Mac y Linux o para navegadores conectados a 
RStudio Server o RStudio Server Pro (Debian / Ubuntu, RedHat / CentOS, y SUSE 
Linux). RStudio tiene la misión de proporcionar el entorno informático estadístico R. 
Permite un análisis y desarrollo para que cualquiera pueda analizar los datos con R. 
Por su parte, RStudio es un entorno de desarrollo remoto, que se instala comúnmente en 
un servidor Linux y que permite manejar y ejecutar proyectos en R de manera remota, sin 
tener que instalar nada en el ordenador del usuario. 
HISTORIA DE RSTUDIO 
Todo tiene inicio en la década de los años 70´s, aquí 
el análisis estadístico se realizaba por medio de 
subrutinas de Fortran (es un lenguaje de 
programación alto nivel desarrollado por IBM en 
1957, especialmente adaptado al cálculo numérico y 
a la computación científica), esto porque era muy 
tedioso y tardado el realizar un análisis. Por esta 
razón 1976, un equipo dirigido por laboratoristas, 
desarrollaron S que implementaba básicamente librerías de macros Fortran (lo llamaron 
S por Statistical, porque en esa época era común nombrar a los lenguajes de programación 
con una sola letra). 
Luego de varios años y de pasar por diferentes cambios y distintos dueños, no es hasta 
1991en el Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en Nueva Zelanda, 
Ross Ihaka y Robert Gentleman crean R como un subdialecto de S e implementado su 
propio dialecto. El nombre de R es debido a la primera letra de sus creadores Ross y 
Robert. 
Posterior a su anuncio al público, aparece en esta historia una tercera persona, Martin 
Machler, quien en 1995 convence a Ross y Robert, los creadores originales, de poder usar 
la Licencia Publica General (GNU) haciendo a R como software libre. Y aquí empiezan 
el gran cambio a través de la historia hasta lo que hoy conocemos como RStudio, 
facilitándonos y optimizando nuestro trabajo diario. 
CARACTERÍSTICAS DE RSTUDIO 
➢ RStudio es el principal entorno de desarrollo integrado para R. Está disponible en 
ediciones comerciales y de código abierto en el escritorio (Windows, Mac y 
Gnu/Linux). 
➢ Este IDE se creó solo principalmente para R. Nos va a proporcionar opciones para 
la sintaxis, la finalización de código e indentación inteligente entre otras. Nos va 
a permitir ejecutar el código R directamente desde el editor de origen. También 
podremos saltar rápidamente a las definiciones de funciones. 
➢ Nos va a proporcionar ayuda y documentación sobre R y el IDE. 
➢ Podremos administrar fácilmente múltiples directorios de trabajo usando 
proyectos. El programa también incluye un navegador de áreas de trabajo y visor 
de datos. 
➢ Nos va a brindar una posibilidad potente para la creación de contenido y 
depuración de este. El depurador es interactivo para diagnosticar y corregir errores 
rápidamente. También encontraremos extensas herramientas para el desarrollo de 
paquetes. 
➢ RStudio tiene soporte integrado para Git y Subversion. También admite la 
creación de HTML, PDF, documentos de Word y presentaciones de diapositivas. 
Encontraremos la posibilidad de trabajar con gráficos interactivos con Shiny y 
ggvis. 
FUNCIONES DE RSTUDIO 
➢ Studio ofrece todas las herramientas que podemos esperar de un IDE moderno, 
como coloreado de sintaxis, ayudas para completado y formateado de código. 
Ofrece además una plataforma de ejecución para los programas escritos en R, de 
modo que se pueden poner en marcha de manera cómoda, online y sin salir de la 
propia aplicación. 
➢ El entorno de desarrollo integra diversas herramientas adicionales dentro del 
espacio de trabajo, como la documentación del lenguaje R, sistemas de control de 
versiones (Git y otros), la gestión de proyectos y visualización de datos, así como 
un depurador que permite localizar y corregir errores en el código fácilmente. 
➢ Además, se puede extender por medio de packages adicionales en función de las 
necesidades de los profesionales. Todo ello funciona en el navegador y por tanto 
es accesible desde cualquier lugar, simplemente disponiendo de un acceso a 
Internet, lo que permite el trabajo en remoto y la disponibilidad de las 
herramientas de análisis de datos, así como cualquiera de los archivos usados, 
desde cualquier lugar. 
➢ Cuando hay que resolver un problema complejo, en lugar de intentar solucionarlo 
mediante un programa muy extenso nos permite descomponerlo en subproblemas. 
Así, en lugar de utilizar un programa muy grande para resolver un problema 
complejo se emplean distintos subprogramas que resuelven tareas sencillas y que 
se combinan para producir una solución final más simple. 
➢ Dentro de la categoría del machine learning, ofrece un entorno de desarrollo 
completamente accesible desde el navegador desde el que puedes fácilmente 
desarrollar y depurar código y organizar tus documentos en proyectos. La interfaz 
es una plataforma para análisis y cálculo para proyectos con grandes cantidades 
de datos o con funciones matemáticas complejas. 
 
 
 
 
INTERFAZ DE RSTUDIO 
La interfaz de RStudio está dividida en cuatro paneles y un menú superior. Los cuatro 
paneles a su vez se dividen en: 
➢ La consola 
 
Podemos hacer cálculos y operaciones matemáticas. Es más, puedes escribir en la 
consola: 
 
R es una calculadora. Además, podemos llamar datos que están precargados en R. Por 
ejemplo, los datosde la calidad del aire o airquality dataset. Como dato, con el comando 
head llamamos solo a las primeras 6 filas del dataset. 
 
¿Qué es una variable? 
Es un espacio en la computadora donde guardamos un objeto. 
➢ El entorno de variables 
 
En este panel vamos a ver todas estos “espacios” que hayamos guardado. Además, 
haciendo click en el triángulo vamos a obtener detalles. Por otro lado, haciendo click 
sobre el nombre podemos ver los datos en forma de hoja de cálculo. 
 
➢ El editor 
 
En este panel se crean y modifican los scripts. El script es un documento de texto en el 
que escribimos líneas de código de R para estructurar nuestro análisis de datos. Así, estas 
líneas de código son funciones que sirven para leer datos en R, limpiarlos y visualizarlos. 
 
➢ Las utilidades 
 
En la pestaña de gráficas podemos movernos entre todas las visualizaciones que hayamos 
hecho. También, se puede hacer zoom y guardarlas las gráficas. Tenemos la opción de 
imagen, pdf o copiar la gráfica. Otra pestaña importante es la de ayuda. Por ejemplo, con 
la lupa podemos buscar el significado de las funciones de R. 
La pestaña de paquetes sirve para instalar, actualizar, cargar y ver que paquetes están 
disponibles. El viewer sirve para gráficas interactivas o animaciones. Por último, la 
pestaña files sirve para movernos entre carpetas o directorios, como el explorador de 
archivos de Windows. Mientras que el menú superior en el menú superior sólo veremos 
cómo hacer zoom y cambiar el color de fondo. 
 
¿QUIÉN USA R Y RSTUDIO? 
R es muy popular en la academia. Es utilizado por investigadores científicos, profesores 
y estudiantes, y también por analistas financieros, actuarios y economistas. Por ejemplo; 
➢ Nivel científico: Ayuda a evaluar cuantitativamente hipótesis de investigación, se 
desarrollan modelos predictivos, se estiman parámetros y se pueden analizar 
experimentos. 
➢ Nivel estudiantil: Ayuda a los estudiantes de estadística RStudio es la herramienta 
que les permite hacer mucho análisis relativamente rápido. 
➢ Nivel financiero/económico: Es de gran ayuda para esta área, puesto que el 
programa cuenta con diversas aplicaciones financieras que profundizan en el 
pronóstico de series de tiempo, cuantificación de riesgo y conocimiento de los 
mercados financieros. 
➢ Nivel empresarial: En los últimos años también se ha visto mucho avance de R 
en las empresas o la industria. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Diferencia de R con Rstudio 
La diferencia entre R y RStudio es que R es un 
tipo de lenguaje de programación y RStudio 
funciona como un entorno de desarrollo integrado. 
El lenguaje R ya está instalado en la computadora, 
pero el usuario instala RStudio en su sistema 
informático. R no es elaborado como RStudio. RStudio obligatorio necesita lenguaje R. 
 R es un lenguaje de programación. Este lenguaje ya forma parte del sistema informático. 
Los archivos en lenguaje R tienen una extensión diferente a RStudio. El lenguaje R se 
utiliza para realizar cálculos estadísticos de programas. Funciona de forma independiente. 
No es un entorno de desarrollo integrado. No es tan elaborado como RStudio. 
 RStudio usa el lenguaje de programación R para hacer programas. Este programa se 
utiliza para realizar algún tipo de cálculo estadístico. También ayuda a hacer gráficos. 
RStudio se compone de dos partes que son el servidor y la aplicación de escritorio. Esta 
es una aplicación elaborada. Esto debe ser instalado por el usuario en su escritorio. 
Principales Diferencias Entre R Y RStudio 
1. R es un tipo de lenguaje de programación, pero Rstudio es un entorno de 
desarrollo integrado. 
2. R no es tan elaborado como RStudio. 
3. R funciona de forma independiente, pero RStudio debe funcionar solo con el 
lenguaje R. 
4. La extensión para R es la extensión.pkg, pero la extensión de RStudio es la 
extensión.tgz en MAC. 
5. El cálculo estadístico se realiza mediante R, pero el desarrollo de programas 
estadísticos se reañliza mediante RStudio. 
6. R ya está instalado, pero RStudio debe estar instalado. 
¿PARA QUÉ SIRVE RSTUDIO? 
Sirve para poder administrar proyectos en los 
que se trabaja con múltiples tipos de archivos 
de código, entre los que encontramos R 
scripts, Documentos R Markdown, archivos HTML o TeX, y muchos otros. 
Es todo un completo IDE (ENTORNO DE DESARROLLO INTEGRAL) de desarrollo, 
pero embutido en una aplicación web, que permite además integrarse con una serie de 
herramientas enfocadas en la gestión de proyectos. 
R es un lenguaje de programación de código abierto orientado al trabajo con datos y su 
análisis estadístico, usado principalmente en el ámbito de la investigación matemática y 
machine learning, minería de datos, etc… Es multiplataforma, por lo que se puede usar 
en cualquier sistema operativo de escritorio. 
Por su parte, RStudio es un entorno de desarrollo remoto, que se instala comúnmente en 
un servidor Linux y que permite manejar y ejecutar proyectos en R de manera remota, sin 
tener que instalar nada en el ordenador del usuario. 
USO DE RSTUDIO 
➢ Crear un script en Rstudio: 
Cuando se inicia RStudio por primera vez, se observarán tres paneles. El panel izquierdo 
muestra la consola R. A la derecha, el panel superior incluye pestañas como Environment 
y History, mientras que el panel inferior muestra cinco pestañas: File, Plots, Packages, 
Help y Viewer (estas pestañas pueden ser diferentes en las nuevas versiones de RStudio). 
Pueden hacer clic en cada pestaña para moverse por las diferentes opciones. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1. Hacer click en la 
pestaña File. 
2. Hacer click en 
New File. 
3. Hacer click en R 
Script. 
Otra opción: Ctrl + 
SHIFT + N 
 
Esto inicia un nuevo panel a la izquierda y es aquí donde pueden comenzar a escribir su 
script. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
➢ Crear un proyecto 
1. Hacer clic en el ícono para crear un proyecto. 
2. Hacer clic en Nuevo Directorio. 
3. Hacer clic en Nuevo Proyecto. 
4. Nombrar el nuevo proyecto. 
5. Elegir dónde se guardará el proyecto. 
6. Hacer clic en Crear Proyecto. 
 
 
 
➢ Renombrar un Script: 
1. Hacer clic en el ícono de guardar o usando la combinación de teclas Ctrl + S en 
Windows y Command + S en Mac. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. Nombrar el script. 
3. Dar clic en Guardar 
 
 
 
 
 
 
 
 
➢ Instalar un paquete: 
Para empezar, Un paquete son muchos archivos juntos en un mismo lugar, como 
funciones en R, código o datos. De esta forma, Los paquetes permiten hacer más cosas 
con R. 
1. Dar clic en la pestaña Packages (en el panel de utilidades). 
2. Dar clic a Install. 
3. Verificar que diga Repository (CRAN). 
4. Escribir el nombre del paquete a instalar. 
5. Dar clic a Install. 
 
➢ Cargar un paquete: 
1. Escribir en el cógido del script: library(nombre_del_paquete). 
2. Dar clic en Run para ejecutar. 
Otra opción: 
1. Dirigirse a la pestaña Packagues. 
2. Buscar los paquetes requeridos y hacer clic en el recuadro. 
 
➢ Ejecutar un Script: 
Un script nos sirve para guardar y ejecutar códigos, y realizar análisis estadísticos y 
gráficos. 
 
 
1. Escribir el código del script 
Por ejemplo, “Crear un gráfico que muestre los totales de asesinatos versus los totales 
de población por estado de EE.UU” 
2. Dar clic en Run para ejecutar. 
Otra opción: Usando la combinación de teclas Ctrl + Shift + Enter en Windows 
Command + Shift + Return en Mac. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
➢ Ejecutar todos los códigosdel script: 
Dar clic en Run 
 
➢ Ejecutar una línea del script: 
Usando la combinación de teclas Ctrl + Enter en Windows Command + Return en Mac. 
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE RSTUDIO 
Dentro de las ventajas que nos ofrece RSTUDIO tenemos: 
➢ Nos muestra los objetos del workspace. 
➢ Nos muestra el historial de comandos. 
➢ Integra la ayuda. 
➢ Tiene un visor de gráficos que unifica entornos. 
➢ Integra un visor de paquetes instaldos y/o cargados (library) 
➢ Nos permite abrir varios scripts a la vez. 
➢ Nos permite ejecutar pedazos de código con sólo marcarlo en los scripts. 
➢ Dispone de autocompletado de código 
➢ Facilidades para codificar: extract function, coment/uncoment lines, reindent 
lines. 
➢ Nos permite trabajar con ciertos paquetes de forma muy natural: markdown, knitr 
(luego lo veremos) 
➢ Depurador de código (breakpoints) 
➢ Podemos trabajar con Proyectos 
➢ Presentaciones en HTML5 
➢ Pdf con Sweave 
Dentro de las desventajas tenemos: 
➢ No soporta gráficos en tres dimensiones o dinámicos. 
➢ Su lentitud le resta efectividad y competitividad. 
➢ Los algoritmos no están unificados. 
➢ Debido a la acumulación de opciones, aprender a manejarlo totalmente lleva 
bastante tiempo. 
➢ No tiene medidas de seguridad, por lo que es muy fácil de vulnerar por parte de 
los ciberdelincuentes. 
➢ Su actualización constante conlleva tener que aprender las características de cada 
apartado continuamente. 
 
INSTALACIÓN DE RSTUDIO 
Para descargar R debes acceder a CRAN (Comprehensive R Archive Network) que es el 
repositorio central de software de R. CRAN está compuesto por una serie de servidores 
en todo el mundo también conocidos como sitios espejo que son utilizados para distribuir 
tanto R como sus paquetes. Utilizaremos el servidor en la nube, por lo que ya no será 
necesario escoger un servidor que esté cerca de nuestro lugar de residencia, ya que lo 
identificará automáticamente por ti. 
Abre de nuevo tu navegador y dirígete al sitio oficial de RStudio y haz click en Descargar. 
 
Busca la opción “RStudio Desktop” y selecciona “DOWNLOAD”. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Haz clic en “DOWNLOAD RSTUDIO FOR WINDOWS”. 
 
Selecciona guardar archivo. 
 
Guarda el archivo ejecutable en algún lugar de tu computadora. En este caso lo 
guardaremos en el escritorio. Hacemos doble clic en el archivo descargado para 
ejecutarlo. 
En seguida te preguntará si quieres permitir que esta aplicación realice cambios en tu 
dispositivo, selecciona que sí y después presiona “Siguiente >”. Si deseas, puedes 
configurar las opciones de instalación o sólo aceptar las opciones preestablecidas 
haciendo clic en “Siguiente >”. Al terminar el proceso, aparecerá una ventana con el 
siguiente mensaje: “Completando el Asistente de Instalación de RStudio”. Por último, 
haz clic en “Terminar” y tendrás instalado RStudio en tu computadora. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Si existen problemas al intentar instalar o iniciar RStudio, prueba las siguientes 
recomendaciones: 
➢ Reinicia el ordenador y vuelve a intentarlo. 
➢ Desinstala RStudio e instálalo de nuevo. 
➢ Desinstala RStudio y descarga el archivo zip en lugar del archivo ejecutable de 
instalación. Este archivo lo podrás encontrar aquí en la seccion de “Zip/Tarballs”: 
➢ Desinstala RStudio y descarga de este enlace una versión anterior. 
➢ RStudio requiere como mínimo la versión 2.11.1 de R para poder funcionar. 
Asegúrate de cumplir este requisito o en caso de tener varias versiones, pulsa la 
tecla Ctrl al iniciar RStudio para seleccionar la versión de R que deseas utilizar. 
➢ Desinstala R y RStudio. Después reinstala ambos. 
Una vez instalado el programa, al arrancarlo nos muestra el siguiente aspecto: 
 
Como vemos, la pantalla está dividida en tres secciones: 
➢ A la izquierda, la consola donde se ejecutan los comandos de R. 
➢ A la derecha, en la parte superior, tenemos una ventana que muestra nuestro 
entorno (environment) de trabajo, en el que iremos viendo las variables y 
funciones que vayamos cargando, creando, etc. Obsérvese que esta ventana tiene 
algunos iconos que permiten guardar el contenido de la memoria, cargar el 
contenido de la memoria de una sesión de trabajo anterior, importar archivos de 
datos que se hayan guardado como texto, y limpiar el contenido de la memoria. 
➢ A la derecha, en la parte inferior, se muestra el contenido de nuestro directorio 
home donde R arranca por defecto. Observemos que esta ventana tiene varias 
pestañas: 
Files: Archivos en el directorio actual. 
Plots: En esta ventana se irán mostrando los gráficos que generemos con el programa. 
Packages: Permite ver qué librerías (colecciones de funciones que extienen la 
funcionalidad de R) tenemos instaladas; asimismo nos permite descargar e instalar nuevas 
librerías. 
Help: Permite acceder a ayuda sobre R. 
Viewer: Permite acceder a contenido web local. 
BIBLIOGRAFÍA 
➢ Diferenciaentrey.net. Diferencia entre R y RStudio. [en línea]. 2021. 
https://diferenciaentrey.net/diferencia-entre-r-y-rstudio/ [Consultado el 17 de 
febrero de 2023]. 
➢ Vega, J. B. M. R para principiantes. [en línea]. 2020. https://bookdown.org. 
https://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/introduccion-que-es-r-
ypara-que-es-usado.html [Consultado el 17 de febrero de 2023]. 
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[en línea]. 2018. https://ubunlog.com/rstudio-instalar-ide-r/ [Consultado el 17 de 
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de datos. [en línea]. 2021. https://rafalab.github.io/dslibro/getting-started.html 
[Consultado el 17 de febrero de 2023]. 
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2023]. 
➢ Phobos, P. P. Estadística con RStudio. Blogspot.com. [en línea]. 
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➢ RStudio. [en línea]. http://fobos.inf.um.es/R/taller5j/20-rstudio/20-rstudio.html 
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https://estadistica-dma.ulpgc.es/cursoR4ULPGC/2-instalacion.html