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Este artículo contiene transcripciones fonéticas en el Alfabeto Fonético Internacional (IPA). Para una guía introductoria sobre los símbolos del IPA, véase Ayuda:IPA. Para la distinción entre [ ], / / y ⟨⟩, véase IPA § Paréntesis y delimitadores de transcripción.

La letra ⟨r⟩ se utiliza para formar la terminación “-re”, que se emplea en ciertas palabras como centre en algunas variedades de la ortografía inglesa, como el inglés británico. El inglés canadiense también utiliza la terminación “-re”, a diferencia del inglés americano, donde la terminación se suele sustituir por “-er” (center). Esto no afecta a la pronunciación.

El nombre de la letra en latín era er (/ɛr/), siguiendo el patrón de otras letras que representan continuantes, como F, L, M, N y S. Este nombre se conserva en francés y en muchas otras lenguas. En el inglés medio, el nombre de la letra cambió de /ɛr/ a /ar/, siguiendo un patrón exhibido en muchas otras palabras como farm (compárese con el francés ferme) y star (compárese con el alemán Stern).

En Romeo y Julieta, de William Shakespeare, la enfermera de Julieta hace una referencia de este tipo en el acto 2, escena 4, cuando llama a la letra R “el nombre del perro”. La referencia también se encuentra en la Gramática inglesa de Ben Jonson[8].

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Este es el sitio web de “R for Data Science”. Este libro le enseñará a hacer ciencia de datos con R: aprenderá a introducir sus datos en R, a estructurarlos de la forma más útil, a transformarlos, a visualizarlos y a modelarlos. En este libro, encontrará una práctica de habilidades para la ciencia de datos. Al igual que un químico aprende a limpiar tubos de ensayo y a abastecer un laboratorio, usted aprenderá a limpiar datos y a dibujar gráficos, y muchas otras cosas. Estas son las habilidades que permiten la ciencia de datos, y aquí encontrará las mejores prácticas para hacer cada una de estas cosas con R. Aprenderá a utilizar la gramática de los gráficos, la programación alfabetizada y la investigación reproducible para ahorrar tiempo. También aprenderá a gestionar los recursos cognitivos para facilitar los descubrimientos al manejar, visualizar y explorar los datos.

Este sitio web es (y siempre será) de uso gratuito, y está bajo la licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License. Si quieres una copia física del libro, puedes pedirlo en amazon; fue publicado por O’Reilly en enero de 2017. Si quieres colaborar

cómo funciona r

R es un lenguaje de programación para la computación estadística y los gráficos apoyado por el R Core Team y la R Foundation for Statistical Computing. Creado por los estadísticos Ross Ihaka y Robert Gentleman, R se utiliza entre mineros de datos y estadísticos para el análisis de datos y el desarrollo de software estadístico. Los usuarios han creado paquetes para aumentar las funciones del lenguaje R.

Los sondeos, las encuestas de minería de datos y los estudios de las bases de datos de la literatura académica muestran que R es muy popular;[6] desde enero de 2022,[actualización] R ocupa el puesto 12 en el índice TIOBE, una medida de la popularidad de los lenguajes de programación[7].

El entorno de software oficial de R es un entorno de software libre de código abierto dentro del paquete GNU, disponible bajo la licencia pública general de GNU. Está escrito principalmente en C, Fortran y el propio R (parcialmente auto-alojado). Se proporcionan ejecutables precompilados para varios sistemas operativos. R tiene una interfaz de línea de comandos. También hay disponibles múltiples interfaces gráficas de usuario de terceros, como RStudio, un entorno de desarrollo integrado, y Jupyter, una interfaz de cuaderno.

r & rstudio – 0.1 instalación de r

R es un elegante y completo lenguaje de programación estadística y gráfica. Desgraciadamente, también puede tener una curva de aprendizaje muy pronunciada. He creado este sitio web tanto para los usuarios actuales de R como para los usuarios experimentados de otros paquetes estadísticos (p. ej., SAS, SPSS, Stata) que quieran hacer la transición a R. Mi objetivo es ayudarle a acceder rápidamente a este lenguaje en su trabajo.

Asumo que usted ya está familiarizado con los métodos estadísticos cubiertos y en su lugar le proporciono una hoja de ruta y el código necesario para empezar rápidamente, y orientarse para el aprendizaje futuro. He diseñado este sitio web para que sea una referencia fácilmente accesible. Mire el mapa del sitio para obtener una visión general.

Si prefieres un entorno interactivo en línea para aprender R, este tutorial gratuito de R de DataCamp es una buena manera de empezar. Si ya estás algo avanzado e interesado en el aprendizaje automático, prueba este tutorial de Kaggle sobre quién sobrevivió al Titanic.