Quick-R, el único portal decente de R en internet

Para usuarios o potenciales usuarios de  R …

Realmente no existe otro software que tenga la potencia de R, en realidad lo prefiero sobre otros pues permite todo tipo de interacciones y se puede hacer tan robusto (con respecto a la capacidad de procesamiento de los datos) como uno quiera. Sin embargo, aunque tenga un profundo sentimiento de amor y lealtad hacia R, tengo que decir que tiene una documentación simplemente horrible y esto hace que el proceso de aprendizaje sea lento. Recientemente comencé a leer la página de Quick-R, un sitio de excelente documentación. Pienso que ha sido dramáticamente útil para mí.

R es un elegante lenguaje de programación estadística y gráfica. Quick-R fue creado para usuarios experimentados de otros paquetes estadísticos como SAS, SPSS, Stata, y Systat. El propósito del sitio es ayudar a lograr un rápido acceso a este lenguaje. Se asume que el usuario está familiarizado con la mayoría de métodos estadísticos. Además de proveer el código necesario para empezar rápidamente la herramienta lo orienta para futuros aprendizajes.

¿Por qué usar R?

Si usted es usuario de paquetes como SAS, SPSS, Stata, o Systat ¿por qué usar R?

1. Es gratis. Si usted es un profesor o un estudiante, los beneficios son obvios.
2. Es ejecutable en una variedad de plataformas incluyendo Windows, Unix y MacOS.
3. Provee una plataforma para la programación de nuevos métodos estadísticos de un amanera sencilla.
4. Contiene rutinas estadísticas avanzadas que aún no están disponibles en otros paquetes.
5. Genera potentes gráficos actualizados con el estado del arte.

 

Estadísticas básicas

Esta sección de Quic-R describe el manejo estadísticas básicas (y no tan básicas). Incluye el código para obtener estadísticas descriptivas, conteos de frecuencia y tabulación cruzada (junto con las pruebas de independencia), correlaciones (Pearson, Spearman y Kendall), pruebas-t (asumiendo varianzas iguales y diferentes), pruebas no-paramétricas  de diferencias de grupo ( Mann White U, rango signado de Wilcoxon, pruebas de Kruskall Wallis, pruebas de Friedman), regresión lineal múltiple (diagnóstico, validación cruzada y selección de variables), análisis de varianza (también ANCOVA y MANOVA) y algunas estadísticas basadas en re muestreo.

Estadísticas Avanzadas

Esta sección de Quick-R describe métodos estadísticos un poco más avanzados. Incluye la descripción y exploración de relaciones multivariados complejas entre las variables de estudio.

 

• Modelos predictivos

Modelos lineales generalizados (regresión logística, Poisson y análisis de sobrevida), análisis discriminante (lineal y cuadrático), y modelamiento de series temporales.

 

• Modelos de Variable latente

Incluyendo análisis factorial (componentes principales, análisis de factores exploratorio y confirmatorio), análisis de correspondencias, y escalonamiento multidimensional (métrico y no - métrico).

 

• Métodos de partición

Análisis de clústeres (k-medias), aglomerativo jerárquico y basado en modelos. Métodos de árbol (!aunque también pueden ser incluidos como modelos predictivos!) de clasificación y árboles de regresión.

 

• Otras herramientas

Esta sección incluye bootstrapping en R y programación de álgebra de matrices (algo como los procedimientos MATRIX en SPSS o PROC IML en SAS).

 

Junto con cada uno de los métodos estadísticos está la contraparte gráfica. Una de las razones principales por la cual deberíamos utilizar R es por su potencia con respecto a la graficación. Por esta y mil razones, usemos R !!!