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🖥️ Instalación de R, 🎨 RStudio y 🌟 Tidyverse
🖥️ Instalación de R, 🎨 RStudio y 🌟 Tidyverse
Instalación de R y RStudio: Estos programas son esenciales para empezar. Para instrucciones fáciles de seguir, consulta el capítulo gratuito "Empezando con R y RStudio" del libro en línea ModernDive.
Uso de RStudio y Tidyverse: Si eres nuevo en RStudio y en el uso de paquetes de R, te recomendamos la unidad de lección "Basic Basics" de R-Ladies Sydney. Esta ofrece una guía detallada y opiniones útiles para nuevos usuarios sobre cómo instalar y utilizar los paquetes de R.
install.packages("tidyverse")
📖 Lee, lee mucho 📚🌟.
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Lee codigo: Dedica una hora a aprender estadísticas básicas en R con "Una Introducción Amigable a la Estadística Ordenada en R" de RStudio. Aprenderás a leer datos, hacer análisis exploratorios, pruebas estadísticas y crear gráficos con ggplot2.
Pon este libro debajo de tu almohada.
Entiende esto
Entiende esto
df <- tibble(
grupo = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
valor = c(10, 15, 10, 20, 5, 7)
)
df_final <- df %>%
filter(valor > 10) %>%
group_by(grupo) %>%
mutate(nueva_variable = valor * 2) %>%
summarise(
suma = sum(nueva_variable),
promedio = mean(valor)
) %>%
mutate(variable_final = suma / promedio)
🎨 Dibuja📚 Crea tu propia biblioteca 🌟✏️
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Almacena: Consigue hojas de trucos para recordar funciones y paquetes de R; son gratis y útiles. Aprende a pedir ayuda en R; el sitio Tidyverse y el paquete reprex son buenos recursos.
Dibuja: Mejora tus visualizaciones con el libro "ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis" de Hadley Wickham y el "R Graphics Cookbook" de Winston Chang. Ambos ofrecen técnicas avanzadas y ejemplos prácticos para crear gráficos impactantes en R.
Aprende a crear esto
Aprende a crear esto
ggplot(df_final) +
geom_col(aes(x = grupo, y = variable_final, fill = grupo), show.legend = FALSE) +
geom_point(aes(x = grupo, y = promedio), color = "blue", size = 3) +
geom_text(aes(x = grupo, y = variable_final, label = round(variable_final, 2)), vjust = -0.5) +
geom_text(aes(x = grupo, y = promedio, label = grupo), color = "blue", vjust = -0.5) +
scale_fill_manual(values = c("red", "green", "yellow")) +
labs(title = "Análisis Avanzado con ggplot2",
subtitle = "Comparación de la Variable Final y el Promedio",
x = "Grupo",
y = "Valor",
caption = "Fuente: Datos de ejemplo") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold"),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 12),
axis.title.x = element_text(size = 12, face = "bold"),
axis.title.y = element_text(size = 12, face = "bold"))
📊 La estadística e 🌐 internet son tus mejores amigos 🤝💡
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Aplicaciones: Desarrolla aplicaciones interactivas con htmlwidgets y Shiny para hacer tus visualizaciones más interactivas. Aprende cómo en www.htmlwidgets.org y shiny.rstudio.com. Utiliza R Markdown y el paquete flexdashboard para dashboards atractivos.
Econometria: Para modelado, tidymodels facilita la exploración de modelos. Para comenzar, consulta "Una Introducción Amigable a tidymodels" de Edgar Ruiz de RStudio.
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