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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
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. 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
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. 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
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e
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con soporte para R se cuentan:
Bluefish
,
21
Crimson Editor
,
ConTEXT
,
Eclipse
,
22
Emacs
(
Emacs Speaks Statistics
),
Geany
,
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,
23
MARIELLA Sandalias de cuña Lima EU 37
,
24
RStudio
,
25
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,
26
Syn,
TextMate
,
Tinn-R
,
Vim
, gedit,
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,
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(R Package RWinEdt) y
notepad++
.
27
Sweave
es un procesador de documentos que puede ejecutar código de R incrustado en código de
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y para insertar código, resultados y gráficos en el documento escrito en LaTeX.
LyX
puede usarse para crear y compilar documentos desarrollados en Sweave. El paquete
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es similar, generando documentos en el formato
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(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
),
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(mediante Statistics::R
29
),
Ruby
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y
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.
31
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
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. 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. Econometría , biología , edafología , topología , estadística 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
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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.