Capítulo 1 Instalación

1.1 Instalación de R

Vamos a necesitar solo 3 pasos (y conexión a internet).

1.1.1 Paso 1

Entra en la web https://cran.r-project.org/ y en la pantalla de inicio selecciona la instalación acorde a tu sistema operativo (ver imagen 1.1)

Pantalla inicial de la plataforma CRAN de R.

Imagen/gráfica 1.1: Pantalla inicial de la plataforma CRAN de R.

1.1.2 Paso 2

Para sistemas operativos Mac basta con que hacer click en el archivo .pkg, y abrirlo una vez descargado (ver imagen 1.2)

Pantalla de instalación de R en Mac OS.

Imagen/gráfica 1.2: Pantalla de instalación de R en Mac OS.

Para sistemas operativos Windows, debemos clickar en install R for the first time (ver imagen 1.3) y en la siguiente pantalla hacer click en Download R for Windows (ver imagen 1.4). Una vez descargado, abrirlo como cualquier archivo.

Pantalla previa de instalación de R en Windows.

Imagen/gráfica 1.3: Pantalla previa de instalación de R en Windows.

Pantalla final de instalación de R en Windows.

Imagen/gráfica 1.4: Pantalla final de instalación de R en Windows.

1.1.3 Paso 3

Tras su instalación tendrás en tu escritorio (Windows) o en tu Launchpad (Mac Os) un ejecutable de R para abrir. En Windows puede que tengas dos ejecutables i386 y x64 (como todo programa en Windows está la versión de 32 y de 64 bits, haz click preferiblemente - si lo tienes - en el de x64). Te saldrá algo parecido a lo que observas en la imagen 1.5.

Primera pantalla al abrir el ejecutable de R.

Imagen/gráfica 1.5: Primera pantalla al abrir el ejecutable de R.

Para comprobar que está correctamente instalado, prueba a escribir en la consola inferior el siguiente código (recuerda: los códigos puedes copiarlos directamente de la cajita haciendo click en el botón de la esquina superior derecha)

a <- 1
b <- 2
a + b
## [1] 3
Primera suma en la consola de R.

Imagen/gráfica 1.6: Primera suma en la consola de R.

¡Enhorabuena!

Si te ha devuelto el resultado (en la consola debe aparecer [1] 3), ya has hecho más de lo que parece: has definido dos variables a y b, has asignado un valor numérico a cada una de ellas y las hemos usado en una operación aritmética. Ya sabemos usar R como calculadora.

El valor [1] antes del resultado de la operación en realidad nos numera las líneas de la consola usadas.

 

WARNING:

Como habrás advertido, en R usaremos <- para asignar valores en lugar de =, como una flecha. Usaremos = para indicarle el valor a los argumentos que usemos en funciones y == como operador de comparación: si escribimos 2 == 3, le estamos preguntando si 2 es igual a 3.

2 == 3
## [1] FALSE

 

Bonita esta interfaz no es, así que la cerraremos y no la abriremos más. Tenemos nuestro lenguaje instalado, vamos a instalar nuestro Word para poder programar de forma cómoda.

1.2 Instalación de RStudio

Para instalar RStudio deberemos ir a la web https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download y seleccionar el ejecutable que te aperezca acorde a tu sistema operativo (ver imagen 1.7). Tras descargar el ejecutable, hay que abrirlo como otro cualquier otro ejecutable y dejar que termine la instalación.

Descargar el ejecutable de RStudio para su posterior instalación.

Imagen/gráfica 1.7: Descargar el ejecutable de RStudio para su posterior instalación.

Tras instalar tendremos en el escritorio o Launchpad un ejecutable de RStudio que abriremos. Se nos aparecerá una pantalla similar a esta:

Primer recibimiento de nuestro mejor amigo RStudio.

Imagen/gráfica 1.8: Primer recibimiento de nuestro mejor amigo RStudio.

Listo, tienes instalado (casi) todo correctamente.

1.3 Instalación de paquetes

El lenguaje R tiene 3 ventajas principales:

  • Es un lenguaje creado por y para estadísticos/as.

  • Es software libre (como C, C++, Python, Fortran, y otros tantos lenguajes). El software libre no solo tiene una ventaja evidente (es gratis, ok) sino que permite acceder a código ajeno.

  • Es un lenguaje modular: en la instalación no se instalan todas las funcionalidades salvo un mínimo para poder funcionar, de forma que se ahorra espacio en disco y en memoria. Al ser software libre, existen trozos de código hechos por otras personas llamados paquetes, que podemos ir instalando a nuestro gusto según los vayamos necesitando. Esto es una ventaja enorme ya que R tiene una comunidad de usuarios gigante, con más de 17 000 paquetes: ¡hay más de 17 000 trozos de código validados por la comunidad y la plataforma, de forma gratuita!

Paquetes disponibles en R.

Imagen/gráfica 1.9: Paquetes disponibles en R.

Esto nos ahorra muchísimo tiempo ya que casi todo lo que querramos hacer ya lo habrá querido hacer otra persona para no empezar de cero. Vamos a instalar, por ejemplo, un paquete gráfico (ggplot2) que necesitaremos. Para ello, escribe en tu consola el siguiente código y pulsa enter.

install.packages("ggplot2")

Dicha orden (puede tardar un poco la primera vez, depende de tu conexión a internet) lo que hará será acceder a la web de R, bajarse a tu ordenador los trozos de código incluidos en el paquete llamado ggplot2, y dejarlos para siempre en él.

 

WARNING:

La instalación de paquetes SOLO ES NECESARIA la primera vez que se usa dicho paquete en la vida del ordenador, no hace falta hacerlo cada vez que lo usas.

 

Una vez que tenemos los trozos de código (el paquete) en nuestro ordenador, en cada sesión de R que abramos (cada vez que cierres y abras RStudio) deberemos (si queremos) llamar a ese paquete que tenemos instalado, escribiendo el siguiente comando en consola

Welcome to software libre

1.4 Glosario

GLOSARIO

  • Consola: es el nombre para llamar a esa ventana grande que te ocupa buena parte de tu pantalla. Prueba a escribir el mismo código que antes en ella (es el equivalente a la consola de R que hemos abierto al principio).
a <- 1
b <- 2
a + b
Lanzando a consola nuestras primeras órdenes en RStudio.

Imagen/gráfica 1.10: Lanzando a consola nuestras primeras órdenes en RStudio.

La consola será donde ejecutaremos órdenes y mostraremos resultados

  • Environment (entorno): la pantalla pequeña (puedes ajustar los márgenes con el ratón a tu gusto) que tenemos en la parte superior derecha se denomina environment o entorno de variables, donde como puedes ver, tras ejecutar el pequeño código en la consola, nos informa de que tenemos dos variables numéricas y su valor asignado. Nos mostrará las variables que tenemos definidas, el tipo y su valor.
Environment de variables.

Imagen/gráfica 1.11: Environment de variables.

  • Panel multiusos: la ventana que tenemos en la parte inferior derecha no servirá para buscar ayuda de comandos y órdenes, además de para visualizar gráficos. Lo veremos cuando sea necesario.
Panel multiusos.

Imagen/gráfica 1.12: Panel multiusos.

  • Paquete: trozos de código realizadas por otros usuarios de la comunidad (y validades por el equipo de CRAN si la descarga es mediante install.packages()) para ser usados. Una vez instalados (descargados) los trozos de código a nuestro ordenador, basta con «acudir» a ellos con library().

Haciendo una metáfora con la colección de libros que tengas en casa: con la instalación hemos comprado el libro y lo tenemos en nuestra estantería (para siempre), con la llamada al paquete, por ejemplo library(ggplot2), lo que hacemos es decidir, de entre todos los libros de la estantería, cuales queremos llevarnos de viaje (en cada maleta que hagamos).

Los paquetes usados los verás denotados como {nombre_paquete} a lo largo del manual.

1.5 Consejos

CONSEJOS

¿Cómo saber cuando la orden lanzada en consola ha terminado?

A veces R y RStudio son tan silenciosos que no sabemos si ha acabado la orden que acabamos de lanzar en la consola o no. Siempre que veas el símbolo > como última línea en la consola significa que está listo para que le escribamos otra orden (es la forma cariñosa de decirte que ya ha acabado, ver imagen 1.13)

Ejemplo de que la orden lanzada ha acabado.

Imagen/gráfica 1.13: Ejemplo de que la orden lanzada ha acabado.

 

¿Cómo prevenir la fatiga programando?

Estando delante de una pantalla de ordenador, con la vista muy fija mientras se programa, puede que acabes teniendo cierta fatiga visual en el trabajo. Te aconsejo que cambies en tu RStudio la tonalidad del fondo de tu programa, en tonos oscuros y no blancos (¿te has fijado que mis capturas tienen un azul cobalto oscuro de fondo mientras el tuyo es un blanco nuclear? Echa un vistazo a las imágenes 1.14 y 1.15)

Menú de opciones de nuestro editor

Imagen/gráfica 1.14: Menú de opciones de nuestro editor

Personalizar el color de fondo de nuestro editor, la letra y el tamaño de fuente

Imagen/gráfica 1.15: Personalizar el color de fondo de nuestro editor, la letra y el tamaño de fuente