Proyecto R - Introducción
El proyecto R es una aplicación de software independiente y un entorno de programación que soporta el lenguaje estadístico R. R es un lenguaje de programación de propósito general y un entorno de software libre con licencia BSD de visual basic para el desarrollo de aplicaciones y el cálculo estadístico. Es muy utilizado por los mineros de datos y los investigadores estadísticos para desarrollar análisis de datos dinámicos y aplicaciones estadísticas. Los paquetes estadísticos utilizados por R ayudan a analizar grandes conjuntos de datos con la ayuda de varios métodos estadísticos y de computación.
R es una aplicación de software libre y, por tanto, puede descargarse de Internet para bajar los componentes necesarios y ejecutar el software de cálculo estadístico. Las principales ventajas del software R-proyecto sobre otros paquetes de computación estadística libres son que se puede ejecutar en todos los principales sistemas operativos, tiene una gran base de datos que cubre casi todas las áreas de la computación estadística, es multiplataforma con una serie de opciones de implementación disponibles, puede manejar el análisis de datos en tiempo real e incluso puede implementar el tiempo en los algoritmos estadísticos. Otra ventaja del proyecto R sobre otros paquetes de software libre similares es su rapidez, con el rendimiento más rápido entre todos los paquetes de cálculo estadístico. Se trata de un software de código abierto, por lo que puede ser utilizado fácilmente por personas de diversos orígenes sin experiencia previa en programación. Está escrito en un lenguaje de alto nivel (R) que hace que sea fácil de manipular y ampliar.
El paquete R puede utilizarse para analizar, manipular y predecir los mercados financieros. Para analizar y visualizar conjuntos de datos debe tener algunos conocimientos sobre estadística, como probabilidad, función de intervalo, tasa de crecimiento de los anillos de los árboles, valor medio, desviación del conjunto de datos, estimación de máxima probabilidad, valor t, valor chi-cuadrado, independencia y pruebas de significación. También debe tener algunos conocimientos de álgebra lineal y tener buenas habilidades matemáticas. El mejor enfoque para la inferencia estadística es utilizar los paquetes de R lattice y lasso. Los paquetes lasso y lattice proporcionan un potente método de regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales para datos de alta dimensión.
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