R es el lenguaje de programación de referencia para estadística, aunque tiene el potencial de poder hacer casi cualquier cosa como ocurre con casi cualquier lenguaje de programación. Ha cambiado la forma de entender la forma de analizar los datos, pasando a algo cerrado con algunos tests que hace todo el mundo, a ser algo mucho más creativo. El problema principal es su curva de aprendizaje. No es fácil empezar.

¿Por donde empezamos?

1. Instalar R
2. Instalar R-studio
3. Tutoriales para empezar con R

Instalar R

La web oficial de R no es precisamente amigable, ya que como ocurre  con muchos recursos gratuitos y abiertos están más pensados para los desarrolladores que para los usuarios. Hay que saber qué es cada cosa para no perderse.

Cuando das a “download R” te envía a una lista de mirrors, que son todos lo mismo, pero en diferentes servidores (así si cae uno, quedan los demás). Para instalar R puedes seguir las instrucciones de cualquiera de los mirrors (se supone que mejor cuanto más cercano), o ir a las FAQ (Frequently asked questions) y ver el tutorial de cómo instalar en tu sistema operativo.

Linux, Mac or Windows

El tutorial explica sólo para  la mejor forma de instalarlo,desde repositorios oficiales de R-cran. Si se añade el repositorio, NO OLVIDAR instalar la clave para que no de errores al actualizar.

En ocasiones lo más fácil es utilizar los repositorios oficiales de tu versión Linux, que ya puede tener versiones suficientemente actualizadas de R. Para Ubuntu o Mint  valdría con:

sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base r-base-dev

Instalar R – Studio

R se puede utilizar directamente desde consola y utilizando archivos de texto plano para hacer los scripts y pegar trozos en la consola. Personalmente me gusta mucho cómo R – studio separa la pantalla en cuatro partes: editor texto, consola, variables y graficos (ayuda, etc), facilitando el correr líneas de código o ver los gráficos en el mismo programa. Lo  único malo es  que no está en los repositorios y que hay que instalarlo  por tanto desde su web oficial. Es tan fácil como dar a “Download RStudio” y luego “Download Opensource RStudio Desktop“, se abre desde el instalador y se instala.

CÓMO EMPEZAR CON R

Se supone que si has llegado hasta aquí, ya tienes R y RStudio instalados, por lo que lo que te encuentras al abrir RStudio es cómo  la figura de  la derecha. Cuatro ventanas. Pinchando en los símbolos de pestaña de la parte superior derecha de cada ventana, puedes maximizar o minimizar cada una. Por defecto las de la izquierda son arriba el editor de texto y abajo la consola, y las de la izquierda las variables (environment) y el historial (history) arriba y todo lo demás,  incluyendo plots y ayuda, abajo. Aunque la colocación de las ventanas se puede modificar al gusto de cada cual.  Las más importantes son:

EDITOR: donde se guarda y edita el código. Aquí se abren los scripts, se modifican y se prueban. No olvides dar a guardar de vez en cuando.

CONSOLA: donde se corre el código. Para correr una línea de código del editor en la consola, se presiona la tecla “Run” (parte superior del editor).

Una vez dicho esto, lo mejor para empezar el leer y practicar. Para ello se pueden seguir:

Tutoriales

• El mejor tutorial en Castellano es el de mi profesor, Luis Cayuela, edeque fue quien consiguió que  arrancara con R. Tiene varios manuales, todos ellos muy aconsejables, pero para empezar, el primero.
• Para empezar en Inglés, podéis utilizar mis apuntes del Master Plant Health: My R lecture notes / Mis apuntes de R.

Aconsejo echarle un vistazo a ambos.

Webs y libros interesantes

Aunque hay muchos libros interesantes, para aconsejar me centraré en los materiales gratuitos.

Para profundizar con R y/o estadística:

• R for Data Science
• Cookbook for R
• Quick R
• R Tutor
• R programming wikibook
• The R graph gallery. Gráficas interesantes y el código para crearlas

Para las nociones básicas sobre código reproducible:

•  Guide to Reproducible Code in Ecology and Evolution de la British Ecological Society.

Algunas webs interesantes donde buscar soluciones a problemas  concretos o incluso preguntar si no están ya publicadas:

• https://rseek.org/
• https://stackoverflow.com/
• http://www.r-bloggers.com/   Interesante blog con todas las novedades sobre R.

Guis

Otras guis interesantes para utilizar con R, aunque no las he probado mucho son:

• Rcommander
• RKwards