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Es el elemento primario de la información conformado por símbolos (letras, números, dibujos, señas, gestos) que reunidos pueden cobrar significación. Solo o aislado el dato no posee relevancia , pero utilizado en las premisas de un razonamiento puede llevarnos a una conclusión . Surgen de la observación o la experiencia . Vemos la altura de un terreno y lo medimos, y así obtenemos un dato. Pedimos la identificación de una persona, y así obtenemos datos sobre su nombre y apellido y sobre la fecha de su nacimiento. Hacemos un censo, y obtenemos datos sobre el número de habitantes de un lugar o su nivel de instrucción .
Dato es un punto de partida para obtener conocimientos. Se usan y son muy valorados en todos los campos, pero sobre todo en informática . No tienen aislados ninguna significación, pero procesados abren un mundo de posibilidades en el campo científico y cultural en general.
Datos estadísticos son hechos u observaciones expresados en forma numérica, que sirven para realizar estudios comparativos. Para llevar a una información válida los datos deben ser claros y relevantes.
Entre los editores de texto e IDEs con soporte para R se cuentan:
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,
21
Crimson Editor
,
ConTEXT
,
Eclipse
,
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(
Emacs Speaks Statistics
),
Geany
,
Mephisto LASER PERF BUCKSOFT 6905/6925/PE 10133 LIGHT GREY P5102598 Zapatos de cuero nobuck para mujer Gris
,
23
Kate
,
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RStudio
,
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RKWard
,
26
Syn,
TextMate
,
Tinn-R
,
Vim
, gedit,
SciTE
,
WinEdt
(R Package RWinEdt) y
notepad++
.
27
Sweave
es un procesador de documentos que puede ejecutar código de R incrustado en código de
LaTeX
y para insertar código, resultados y gráficos en el documento escrito en LaTeX.
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puede usarse para crear y compilar documentos desarrollados en Sweave. El paquete
odfWeave
es similar, generando documentos en el formato
OpenDocument
(ODF); extensiones en estado experimental también permiten generar documentos del tipo presentación u hoja de cálculo.
La funcionalidad de R puede ser invocada desde código desarrollado en otros lenguajes de
script
tales como
Python
(mediante RPy
28
),
Perl
(mediante Statistics::R
29
),
Ruby
30
y
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.
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También pueden desarrollarse
scripts
en R directamente usando littler
32
o Rscript, que forma parte de la distribución básica de R desde la versión 2.5.0.
Otras alternativas libres a
R
son las que abajo se presentan. Cabe recordar que pueden tener cierto sesgo a especializarse en algún tema específico, como
R
lo hace con la biología, fisiología o similares, por ejemplo con el proyecto
Bioconductor
. En el caso de estos sesgospositivos puede mencionarse a
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, que es más matemático, o
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que se centra más a series de tiempo (usadas en
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).
No obstante los sesgos temáticos, hay amplísimos grupos que usan todas las alternativas para usos eclécticos.
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,
biología
,
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,
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,
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pueden ser algunas de las ramas que cada vez están usando más las alternativas libres de software o lenguajes de programación (como
R
) para su aplicación teórica o práctica.
Además, los paquetes se desarrollan para R conforme las investigaciones o publicaciones, como el caso del ejemplo 3 líneas arriba. Otro ejemplo es el paquete de Benchmarking de R elaborado por Peter Bogetoft y Lars Otto , ambos investigadores y especialistas del tema. Es decir, los productores de estos paquetes con, casi siempre, especialistas e investigadores que desean compartir los conocimientos aplicados a la comunidad de usuarios.
La naturaleza de los paquetes libres permiten que se testeen rápido y sean sinérgicas las opiniones para un avance pronto. Luego entonces, existen ámbitos positivos en este caso también tanto como en las siguientes alternativas, las privativas.