Tutorial de programación en R

Guía completa de buenas prácticas de código: principios DRY/SOLID, herramientas automáticas, flujos con Git y uso responsable de asistentes de código con IA.

Aprende a utilizar la función c() en R para combinar valores en vectores de forma eficaz.

Aprende a medir la variabilidad de tus datos utilizando la función sd() de R. Descubre ejemplos prácticos y técnicas esenciales para tratar los valores perdidos y los datos agrupados.

Aprende a encontrar rápidamente el valor medio de tus datos utilizando la función R mediana(). Descubre consejos para tratar los valores perdidos y agrupar los datos por categorías.

Calcula la media de datos numéricos, lógicos y ponderados utilizando las funciones de media incorporadas en R. Comprende cómo tratar los valores perdidos y aplica la función a vectores y marcos de datos.

Desde los conceptos básicos hasta la implementación avanzada, aprende a construir diagramas Sankey eficaces utilizando herramientas populares. Descubre los componentes clave, las mejores prácticas y los principios de diseño que hacen que las visualizaciones de flujo sean convincentes y perspicaces.

Explora las distribuciones de cola pesada en las que no se aplican los métodos estadísticos tradicionales. Descubre cómo la distribución de Cauchy modela eficazmente los fenómenos en los que los sucesos extremos ocurren con más frecuencia de lo esperado.

Descubre los entresijos de la distribución binomial negativa y sus aplicaciones. Aprende a modelar eficazmente los datos de recuento. Explora ejemplos prácticos y ayudas visuales para mejorar tu comprensión.

Aprende a crear una tabla de contingencia y a realizar pruebas chi-cuadrado en R utilizando la función chisq.test(). Descubre aplicaciones prácticas e interpreta los resultados con confianza.

Descubre cómo acceder a los datos de tu marco de datos con el subconjunto. Aprende a hacer subconjuntos utilizando paréntesis o la función subconjunto() de R.

Descubre cómo los gráficos Q-Q son un método visual útil para evaluar la normalidad. Compara los datos observados con una distribución teórica como la distribución normal para resaltar las desviaciones. Aprende a diagnosticar el ajuste del modelo.

Los vectores y valores propios son esenciales para comprender las transformaciones lineales. Este artículo trata de su interpretación geométrica, cálculo matemático e importancia en el aprendizaje automático.