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1.6.3.7: R y datos


Cómo ingresar los datos desde dentro de R

Ahora necesitamos saber cómo ingresar datos en R. El comando básico es c () (atajo de la palabra concatenar):

Código ( PageIndex {1} ) (R):

Sin embargo, de esa manera se olvidarán sus números porque R no recuerda nada que no esté guardado en objeto:

Código ( PageIndex {2} ) (R):

(Aquí nosotros creado un objeto aa, asignado a él vector de números del uno al cinco, y luego impreso objeto escribiendo su nombre.)

Si desea crear e imprimir objetos simultáneamente, use paréntesis externos:

Código ( PageIndex {3} ) (R):

(Por cierto, aquí creamos un objeto de nuevoy R silenciosamente lo reescribí. ¡R nunca da una advertencia si el objeto ya existe!)

Además de c (), podemos usar los comandos rep (), seq () y también los dos puntos (:) operador:

Código ( PageIndex {4} ) (R):

Cómo nombrar tus objetos

R no tiene reglas estrictas para nombrar sus objetos, pero es mejor seguir algunas pautas:

  1. Tenga en cuenta que R es distingue mayúsculas y minúsculasy, por ejemplo, X y x son nombres diferentes.
  2. Para los objetos, use solo letras, números, puntos y (posiblemente) subrayado en inglés. No ponga números ni puntos al principio del nombre. Uno de los enfoques recomendados es el de dos letras (o tres letras) cuando se nombran objetos como aa, jjj, xx, etc.
  3. En los marcos de datos, recomendamos nombrar sus columnas (caracteres) con letras mayúsculas y puntos. Los ejemplos se encuentran a lo largo de este libro.
  4. No reasigne nombres ya asignados a funciones populares (como c ()), palabras reservadas (especialmente T, F, NA, NaN, Inf y NULL) y objetos predefinidos como pi (^ {[1]} ), LETTERS y letras. Si lo hizo accidentalmente, hay una función de conflicto () para ayudar en estas situaciones. Para ver todas las palabras reservadas, escriba? Reservado.

Cómo cargar los datos de texto

En esencia, los datos que deben procesarse podrían ser de dos tipos: texto y binario. Para evitar detalles innecesarios, aceptaremos aquí que datos de texto es algo que puede leer y editar en el editor de texto simple como Geany (^ {[2]} ). Pero si desea editar el datos binarios, normalmente necesita un programa que haya generado este archivo en el pasado. Sin el software específico, los datos binarios no son fáciles de leer.

Los datos de texto para el procesamiento estadístico suelen ser tablas de texto en las que cada fila se corresponde con la fila de la tabla y las columnas se separan con delimitadores, ya sea invisible, como espacios o símbolos de tabulación, o visible, como comas o punto y coma. Si desea que R "ingiera" este tipo de datos, es necesario asegurarse primero de que el archivo de datos se encuentra dentro del mismo directorio que R considera como un directorio de trabajo:

Código ( PageIndex {5} ) (R):

Si este no es el directorio que desea, puede cambiarlo con el comando:

Código ( PageIndex {6} ) (R):

Observe cómo funciona R con barras invertidas en Windows. En lugar de una barra invertida, debe ingresar dos. Solo en ese caso, R bajo Windows lo entenderá. También es posible usar barras inclinadas en Windows, similar a Linux y macOS:

Código ( PageIndex {7} ) (R):

Por favor siempre comienzo cada una de sus sesiones de R de cambiando el directorio de trabajo. En realidad, no es absolutamente necesario recordar caminos largos. Puede copiarlo desde su administrador de archivos a R. Luego, la R gráfica en Windows y macOS tienen un sistema de menú rudimentario, y a veces es más fácil cambiar el directorio de trabajo a través del menú. Finalmente, la colección asmisc.r contiene la función Files () que es la función textual explorador de archivos, por lo que es posible ejecutar setwd (Archivos ()) y luego seguir las instrucciones en pantalla (^ {[3]} ).

El siguiente paso después de asegurarse de que el directorio de trabajo es correcto, es verificar si su archivo de datos está en su lugar, con el comando dir ():

Código ( PageIndex {8} ) (R):

Es muy útil separar los datos de todas las demás cosas. Por lo tanto, supusimos anteriormente que tiene datos de subdirectorio en su directorio de trabajo y que sus archivos de datos (incluido mydata.txt) están en ese subdirectorio. Por favor créalo (y por supuesto, crea el directorio de trabajo) si aún no lo tiene. Puede crearlos con su administrador de archivos, o incluso con R mismo:

Código ( PageIndex {9} ) (R):

Ahora puede cargar sus datos con el comando read.table (). ¡Pero espere un minuto! Necesitas entender la estructura de su archivo primero.

El comando read.table () es sofisticado pero no lo suficientemente inteligente como para determinar la estructura de datos sobre la marcha (^ {[4]} ). Es por eso que necesita verificar los datos. Puede abrirlo en cualquier editor de texto simple disponible, en su navegador web o incluso desde dentro de R con el comando file.show () o url.show (). Emite los datos "tal cual". Esto es lo que verás:

Código ( PageIndex {10} ) (R):

(Por cierto, si escribe file.show ("data / my y presiona Tab, terminación le mostrará si su archivo está aquí, si realmente está aquí. Esto guardará tanto al escribir el nombre del archivo como al verificar la presencia con dir ().)

¿Cómo apareció el archivo mydata.txt en su subdirectorio de datos? Suponemos que ya lo descargó del repositorio mencionado en el prólogo. Si no lo hiciste, por favor hazlo ahora. Es posible realizar con cualquier navegador e incluso con R:

Código ( PageIndex {11} ) (R):

(Entre paréntesis, la parte izquierda es para URL, mientras que la derecha le dice a R cómo colocar y nombrar el archivo descargado).

Alternativamente, puede verificar su archivo directamente desde la URL con url.show () y luego usar read.table () desde la misma URL.

Ahora finalmente llegó el momento de cargar datos en R. Sabemos que todas las columnas tienen nombres y, por lo tanto, usamos head = TRUE, y también sabemos que el delimitador es el punto y coma, por eso usamos sep = ";":

Código ( PageIndex {12} ) (R):

Inmediatamente después de que cargamos los datos, debemos verificar el nuevo objeto. Hay tres formas:

Código ( PageIndex {13} ) (R):

La tercera forma es simplemente escribir mydata, pero esto no es óptimo, ya que cuando los datos son grandes, la pantalla de su computadora se verá afectada por el contenido. Los comandos head () y str () son mucho más eficientes.

Para resumir, el archivo de datos local debe cargarse en R en tres pasos:

  1. Asegúrese de que usted los datos están en su lugar, con el comando dir (), completar con tabulación o mediante el navegador web;
  2. Echar un vistazo en los datos con el comando file.show () o url.show () y determinar su estructura;
  3. Carga con el comando read.table () usando las opciones apropiadas (vea abajo).

Cómo cargar datos desde Internet

La carga de datos remotos requiere los mismos tres pasos anteriores. Sin embargo, como los datos no están en el disco sino en otro lugar, para verificar su presencia, la mejor manera es ábrelo en el navegador de Internet utilizando la URL que se le debe proporcionar; esto también constituye el segundo paso porque verá su estructura en la ventana del navegador. También es posible verificar la estructura con el comando:

Código ( PageIndex {14} ) (R):

Luego puede ejecutar read.table () pero con URL en lugar del nombre del archivo:

Código ( PageIndex {15} ) (R):

(Aquí y a continuación, algunas veces omitiremos la creación de un nuevo paso de objeto. Sin embargo, recuerde que debe crear un nuevo objeto si desea utilizar los datos en R más tarde. De lo contrario, el contenido se mostrará y se olvidará de inmediato).

Cómo usar read.table ()

A veces, desea que R "ingiera" no solo los nombres de las columnas, sino también los de las filas:

Código ( PageIndex {16} ) (R):

(El archivo mydata1.txt (^ {[5]} ) se construye de una manera inusual: su primera fila tiene tres elementos, mientras que todas las demás filas tienen cada una cuatro elementos delimitados con el símbolo de pestaña- “gran espacio invisible”. No olvide comprobarlo de antemano, por ejemplo, utilizando el comando file.show () o url.show ().)

A veces, hay espacios (dentro de las celdas) y pestañas (entre las celdas):

Código ( PageIndex {17} ) (R):

Si ejecutamos read.table () sin la opción sep = " t" (que es "el separador es una pestaña"), R dará un error. Intentalo. Pero, ¿por qué funcionó para mydata1.txt? Esto se debe a que defecto el separador es ambas cosas espacio y / o tabulación. Si uno de ellos se utiliza como parte de los datos, el otro debe indicarse explícitamente como separador.

Tenga en cuenta también que, dado que los nombres de las filas contienen comillas, las comillas deben estar deshabilitadas; de lo contrario, los datos se leerán en silencio de manera incorrecta.

¿Cómo saber qué separador hay aquí, tabulador o espacio? Esto suele ser simple ya que la mayoría de los editores, navegadores y comandos file.show () / url.show () visualizan la pestaña como un espacio que es mucho más amplio que una sola letra. Sin embargo, no olvide utilizar una fuente monoespaciada en su software, otras fuentes pueden ser engañosas.

A veces, los números tienen una coma como separador decimal (este es otro estándar mundial). Para ingresar este tipo de datos, use la opción dec:

Código ( PageIndex {18} ) (R):

(Tenga en cuenta los accesos directos. Los accesos directos ahorran escritura, pero podrían ser peligrosos si coinciden con varios nombres posibles. Solo hay un argumento read.table () que comienza con se, pero varios de ellos comienzan con s (por ejemplo, skip); por lo tanto, Es imposible reducir más se a s. Tenga en cuenta también que VERDADERO y FALSO se pueden reducir a T y F, respectivamente (pero esta es la única forma posible); sin embargo, evitaremos esto en el libro).

Cuando read.table () ve columnas de caracteres, las convierte en factores (vea abajo). Para evitar este comportamiento, utilice la opción as.is = TRUE.

El comando scan () es similar a read.table () pero lee todos los datos en una sola "columna" (un vector). Sin embargo, tiene una característica única:

Código ( PageIndex {19} ) (R):

(¿Qué sucedió aquí? Primero, ingresamos scan () con primer argumento vacío, y R cambió su mensaje a números que permiten escribir datos numéricos, elemento tras elemento. Para terminar, ingrese fila vacía (^ {[6]}. ¡Aquí se pueden pegar números pares del portapapeles!)

Cómo cargar datos binarios

Las funciones del paquete externo (está instalado de forma predeterminada) pueden leer datos en formatos binarios MiniTab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat y FoxPro DBF. Para obtener más información, es posible que desee llamarlo primero con la biblioteca de comandos (externa) y luego llamar a la ayuda sobre todos sus comandos de ayuda (paquete = externo).

R puede cargar imágenes. Existen múltiples paquetes para esto, uno de los más desarrollados es pixmap. R también puede cargar mapas GIS de diferentes formatos, incluido ArcInfo (paquetes de mapas, herramientas de mapas y otros).

R tiene su propio formato binario. Es muy rápido de escribir y cargar (^ {[7]} ) (útil para big data) pero imposible de usar con ningún programa que no sea R:

Código ( PageIndex {20} ) (R):

(Aquí usamos varios comandos nuevos. Para guardar y cargar archivos binarios, uno necesita los comandos save () y load (), respectivamente; para eliminar el objeto, existe el comando rm (). Para mostrarle que el objeto fue eliminado, usamos el comando existe ().)

Tenga en cuenta también que todo lo que está escrito después del símbolo "#" en la misma cadena de texto es un comentario. R omite todos los comentarios sin leerlos.

Hay muchas interfaces que conectan R a bases de datos, incluidas MySQL, PostgresSQL y sqlite (es posible llamar a la última directamente desde dentro de R, consulte la documentación de los paquetes RSQLite y sqldf).

Pero lo que la mayoría de los usuarios realmente necesitan es cargar el datos de la hoja de cálculo hecho con MS Excel o programas similares (como Gnumeric o LibreOffice Calc). Hay tres formas.

Primera forma recomendamos a todos usuarios de este libro: convertir el archivo de Excel en el textoy luego proceda con el comando read.table () explicado anteriormente (^ {[8]} ). En macOS, es probable que la mejor manera de guardar los datos de la hoja de cálculo como un archivo de texto delimitado por tabulaciones. En Windows y Linux, si copia cualquier parte de la hoja de cálculo en el portapapeles y luego la pega en el editor de texto (incluido el editor de scripts R), se convierte en el texto delimitado por tabulaciones. Lo mismo es posible en macOS, pero deberá usar algún editor de terminal (como nano).

Otra forma es utilizar paquetes externos que convierten hojas de cálculo binarias "sobre la marcha". Uno es el paquete readxl con el comando principal read_excel (), otro es el paquete xlsx con el comando principal read.xlsx (). Tenga en cuenta que estos paquetes no están disponibles de forma predeterminada, por lo que debe Descargar e instalar ellos (ver más abajo para las explicaciones).

Cómo cargar datos desde el portapapeles

La tercera forma es usar el portapapeles. Es bastante fácil: en Linux o Windows necesitará Seleccione datos en la hoja de cálculo abierta, Copiar al portapapeles y luego en la ventana R escribe comando como:

Código ( PageIndex {21} ) (R):

En macOS, esto es ligeramente diferente:

Código ( PageIndex {22} ) (R):

(Ignore las advertencias sobre "líneas incompletas" o "conexión cerrada". Package Clipr unifica el trabajo con el portapapeles en los sistemas operativos principales).

La "forma de portapapeles" es especialmente buena cuando los datos provienen de un software no típico. Tenga en cuenta también que ingresar escanear () y luego pegar desde el portapapeles (ver arriba) funciona de la misma manera en todos los sistemas.

Resumiendo lo anterior, el flujo de trabajo de datos recomendado en R podría verse así:

  1. Ingrese datos en la hoja de cálculo;
  2. Guárdelo como un archivo de texto con delimitadores conocidos (es preferible la tabulación y el punto y coma), encabezados y nombres de filas (si es necesario);
  3. Cárguelo en R con read.table ();
  4. Si debe cambiar los datos en R, escríbalos luego en el archivo externo usando el comando write.table () (ver más abajo);
  5. Ábralo en el programa de hoja de cálculo nuevamente y continúe con la siguiente ronda.

Una de las grandes ventajas de este flujo de trabajo es la separación entre edición y procesamiento de datos.

Cómo editar datos en R

Si es necesario cambiar los objetos existentes, puede editar a través de R. Sin embargo, no recomendamos esto, las hojas de cálculo y los editores de texto son mucho más avanzados que las herramientas internas de R.

Sin embargo, hay una hoja de cálculo subprograma incrustado en R que está configurado para editar objetos en forma de tabla (matrices o marcos de datos). Para iniciarlo en la matriz bb (ver arriba), ingrese el comando fix (bb) y edite "in place". Todo lo que ingrese cambiará inmediatamente su objeto. Esto es algo contradictorio con los principios de R, por lo que existe la función similar edit () que no cambia el objeto pero salidas el resultado a la ventana R.

Para otros tipos de objetos (no similares a tablas), los comandos fix () / edit () llaman al editor de texto interno (en Windows o macOS) o externo (en Linux). Para utilizar un editor externo, es posible que deba proporcionar un argumento adicional, editar (..., editor = "nombre") donde nombre podría ser cualquier editor de texto que esté disponible en el sistema.

R en Linux tiene el editor vi por defecto, pero es demasiado avanzado para principiantes (^ {[9]} ); recomendamos usar nano en su lugar (^ {[10]} ). Además, hay un comando pico () que normalmente es igual a editar (..., editor = "nano"). El editor nano normalmente está disponible también a través del terminal macOS.

Cómo guardar los resultados

Los principiantes en R simplemente copian los resultados del trabajo (como los resultados de las pruebas estadísticas) de la consola de R en algún archivo de texto. Esto es suficiente si eres principiante. Sin embargo, antes o después, es necesario guardar objetos más grandes (como marcos de datos):

Código ( PageIndex {23} ) (R):

(El archivo trees.txt, que se crea a partir del marco de datos de árboles internos, se escribirá en el directorio de trabajo).

Tenga mucho cuidado con write.table () ya que R es perfectamente silencioso si el archivo con el mismo nombre trees.txt ya está aquí. En lugar de darle una advertencia, ¡simplemente lo sobrescribe!

Por cierto, "datos internos" significa que es accesible desde el interior de R directamente, sin carga preliminar. Es posible que desee comprobar qué datos internos están disponibles con los datos de comando ().

Mientras que un scan () es una variante de un solo vector de read.table (), el comando write () es la variante de un solo vector de write.table ().

Ahora es un buen momento para hablar de convenciones de nombres de archivos en este libro. Recomendamos encarecidamente seguir estas sencillas reglas:

  1. Use solo letras minúsculas en inglés, números y guiones bajos para los nombres de archivos y directorios (y también puntos, pero solo para separar la extensión del archivo).
  2. ¡No utilice letras mayúsculas, espacios y otros símbolos!
  3. Haga sus nombres cortos, preferiblemente de menos de 15 a 20 símbolos.
  4. Para archivos de comando (script) R, use la extensión * .r

Por cierto, para un trabajo cómodo en R, se recomienda encarecidamente cambiar las opciones de su sistema operativo que le permiten ocultar extensiones de archivo. En macOS, vaya a las preferencias del Finder, elija la pestaña Avanzado y Seleccione la caja apropiada. En Windows, haga clic en la pestaña Ver en el Explorador de archivos, elija Opciones, luego Ver nuevamente, deseleccionar cuadro correspondiente y aplíquelo a todas las carpetas. Linux, por regla general, no oculta las extensiones de archivo.

Pero, ¿y si necesitamos escribir en el archivo externo? nuestros resultados (como el resultado de la prueba estadística)? Existe el comando sink ():

Código ( PageIndex {24} ) (R):

(Aquí la cadena "[1] 4" se escribirá en el archivo externo),

Especificamos el argumento split = TRUE porque queríamos ver el resultado en la pantalla. Especifique también append = TRUE si desea agregar salida al archivo existente. Para dejar de hundirse, use sink () sin argumentos. ¡Asegúrate de cerrar siempre el fregadero ()!

Hay muchas herramientas y paquetes externos que mejoran R para comportarse como con todas las funciones. sistema de informes que no solo calcula algo para ti, sino que también te ayuda a escribir los resultados. Uno de los más simples es el script de shell Rresults (http://ashipunov.info/shipunov/r) que funciona en macOS y Linux. El apéndice del libro explica el sistema Sweave. También hay knitr y mucho más.

Historia y guiones

Para ver lo que escribió durante la sesión actual de R, ejecute history () (^ {[11]} ):

Código ( PageIndex {25} ) (R):

Si quieres guarda tu historial de comandos, use savehistory () con el nombre de archivo apropiado (entre comillas) como argumento (^ {[12]}).

Mientras trabaja con este libro, es una buena idea utilizar savehistory () y guardar todos los comandos de cada sesión de R en el archivo llamado, diciendo, por la fecha (como 20170116.r) y almacene este archivo en su carpeta de trabajo.

Para hacer eso en macOS, use el menú R -> Preferencias -> Inicio -> Historial, desmarque Leer archivo de historial al inicio e ingrese el nombre del archivo de historial de hoy. Cuando cierre R, el archivo aparecerá en su directorio de trabajo.

Para guardar todos los objetos en el archivo binario, escriba save.image (). Es posible que desee utilizarlo si, por ejemplo, está experimentando con R.

R permite crear guiones que podría ejecutarse más tarde para reproducir tu trabajo. En realidad, los scripts R se pueden escribir en cualquier editor de texto (^ {[13]} ).

En el apéndice, hay mucho más sobre los scripts de R, pero lo siguiente le ayudará a crear el primero:

  1. Abra el editor de texto o simplemente escriba file.edit ("hello.r") (^ {[14]} )
  2. Escriba allí la cadena impresa ("¡Hola, mundo!")
  3. Guarde el archivo con el nombre hello.r en tu directorio de trabajo
  4. Llámelo desde R usando el comando source ("hello.r")
  5. ... y verá [1] "¡Hola, mundo!" en la consola R como si lo hubiera escrito.

(De hecho, incluso puede escribir el script "¡Hola mundo!" Sin print (), R sabrá qué hacer).

Luego, cada vez que agregue cualquier comando R a hello.r, verá más y más resultados. Intentar eso.

Para ver la entrada (comandos) y la salida (resultados) juntos, escriba source ("hello.r", echo = TRUE).

La secuencia de comandos es la "característica principal" de R. Si todos sus archivos de datos están en su lugar, y la secuencia de comandos de R está hecha, ¡puede volver fácilmente a sus cálculos años más tarde! Además, otros pueden hacer exactamente lo mismo con sus datos y, por lo tanto, su investigación se vuelve completamente reproducible. Aún más, si encuentra que sus datos deben cambiarse, ejecute el mismo script y generará resultados que tienen en cuenta todos los cambios.

Command source () permite cargar comandos no solo desde un archivo local sino también desde Internet. Solo necesita reemplazar el nombre del archivo con la URL.

Referencias

1. Por cierto, si quieres el número de Euler, mi, escriba exp (1).

2. Y también como editor que está incrustado en R para Windows o en R macOS GUI, o el editor del paquete rite R, pero no software de oficina como MS Word o Excel!

3. Otra posibilidad más es establecer el directorio de trabajo en las preferencias (esto es bastante diferente entre los sistemas operativos) pero esta no es la mejor solución porque puede (y probablemente querrá) tener diferentes directorios de trabajo para diferentes tareas.

4. Existe un paquete rio que puede determinar la estructura de los datos.

5. Nuevamente, primero descárguelo de Internet al subdirectorio de datos. Alternativamente, reemplace el subdirectorio con URL y cárguelo en R directamente, por supuesto, después de verificar la estructura.

6. En macOS, escriba Enter dos veces.

7. Con los comandos dput () y dget (), R también guarda y carga representaciones textuales de objetos.

8. Esto es un poco similar al chiste sobre el matemático que, para hervir la tetera llena de agua, primero la vaciaba reducir el problema a uno que ya esté resuelto!

9. Si, por casualidad, comenzó y no tiene idea de cómo salir, presione ZQ mayúscula.

10. Dentro de nano, use Ctrl + O para guardar sus ediciones y Ctrl + X para salir.

11. No funciona en macOS gráficos.

12. En macOS gráfico, no se puede acceder a este comando y debe utilizar el menú de la aplicación.

13. También puede usar el comando savehistory () para hacer un script de "inicio".

14. En Windows y macOS, esto abrirá el editor interno; en Linux, es mejor configurar la opción del editor manualmente, por ejemplo, file.edit ("hello.r", editor = "geany").


3. Una introducción informal a Python¶

En los siguientes ejemplos, la entrada y la salida se distinguen por la presencia o ausencia de mensajes (& gt & gt & gt y…): para repetir el ejemplo, debe escribir todo después del mensaje, cuando aparece el mensaje, se emiten líneas que no comienzan con un mensaje. del intérprete. Tenga en cuenta que un indicador secundario en una línea por sí mismo en un ejemplo significa que debe escribir una línea en blanco que se usa para finalizar un comando de varias líneas.

Muchos de los ejemplos de este manual, incluso los introducidos en el indicador interactivo, incluyen comentarios. Los comentarios en Python comienzan con el carácter hash, #, y se extienden hasta el final de la línea física. Un comentario puede aparecer al comienzo de una línea o después de un espacio en blanco o código, pero no dentro de una cadena literal. Un carácter hash dentro de una cadena literal es solo un carácter hash. Dado que los comentarios son para aclarar el código y Python no los interpreta, es posible que se omitan al escribir ejemplos.


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Noticias y actualizaciones de amplificadores

La agenda y las presentaciones han sido publicadas de la reunión del Comité Directivo MEJORAR 2020.

Se han publicado las actas de la reunión del Comité Directivo MEJORAR 2019.

MEJORA las operaciones durante COVID-19

La pandemia de COVID-19 interrumpió el funcionamiento de la red de monitoreo IMPROVE. A pesar de los muchos desafíos, la red IMPROVE continuó operando, con 27 de los 160 sitios cerrados entre mediados de marzo y mediados de mayo de 2020. Solo 2 de estos sitios permanecen cerrados al 2 de septiembre de 2020.

Se ha publicado un nuevo artículo que examina la división entre las fracciones OC y LAC informadas por TOR.

La agenda, las presentaciones y las fotos se han publicado en la reunión del Comité Directivo IMPROVE 2019.

Se ha publicado un nuevo artículo que examina el algoritmo IMPROVE para estimar la extinción de la luz.

Se han publicado SOP actualizados para MEJORAR las operaciones, la absorción de filtros y el análisis XRF.

Se ha publicado un nuevo aviso de datos que describe un cambio en el protocolo analítico para el análisis XRF.

Ya está disponible el Informe técnico de auditoría del sistema con los resultados de 2016-2018.

Se ha publicado el informe semestral de garantía de calidad de la red IMPROVE (abril de 2019).

Se ha publicado un nuevo aviso de datos que describe los cambios en el sistema HIPS.

Se ha publicado un nuevo aviso de datos que describe los datos actualizados para el carbono.

Ahora está disponible una descripción general que describe la nueva métrica de deterioro.

Se ha publicado un nuevo artículo que describe las tendencias en la masa residual de PM2.5 a partir de mediciones IMPROVE.


Paquetes de R que son compatibles con Power BI

La siguiente tabla muestra qué paquetes son compatibles en el servicio Power BI.

Paquete Versión Enlace
a B C 2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/abc/index.html
abc.data 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/abc.data/index.html
abind 1.4-5 https://cran.r-project.org/web/packages/abind/index.html
acepack 1.4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/acepack/index.html
actuar 2.3-1 https://cran.r-project.org/web/packages/actuar/index.html
ade4 1.7-10 https://cran.r-project.org/web/packages/ade4/index.html
Admitir 2.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/AdMit/index.html
AER 1.2-5 https://cran.r-project.org/web/packages/AER/index.html
agricolae 1.3-1 https://cran.r-project.org/web/packages/agricolae/index.html
AlgDesign 1.1-7.3 https://cran.r-project.org/web/packages/AlgDesign/index.html
aluvial 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/alluvial/index.html
Andrews 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/andrews/index.html
anómalo 0.1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/anomalize/index.html
cualquier momento 0.3.3 https://cran.r-project.org/web/packages/anytime/index.html
aod 1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/aod/index.html
apcluster 1.4.5 https://cran.r-project.org/web/packages/apcluster/index.html
mono 5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/ape/index.html
aplpack 1.3.0 https://cran.r-project.org/web/packages/aplpack/index.html
aproximador 1.2-6 https://cran.r-project.org/web/packages/approximator/index.html
brazo 1.9-3 https://cran.r-project.org/web/packages/arm/index.html
arules 1.6-0 https://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html
arulesViz 1.3-0 https://cran.r-project.org/web/packages/arulesViz/index.html
ceniza 1.0-15 https://cran.r-project.org/web/packages/ash/index.html
afirmar que 0.2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/assertthat/index.html
autocogs 0.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/autocogs/index.html
AzureML 0.2.14 https://cran.r-project.org/web/packages/AzureML/index.html
Babuino 0.2-0 https://cran.r-project.org/web/packages/BaBooN/index.html
BACCO 2.0-9 https://cran.r-project.org/web/packages/BACCO/index.html
backports 1.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/backports/index.html
BaM 1.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/BaM/index.html
BAS 1.4.9 https://cran.r-project.org/web/packages/BAS/index.html
base 3.4.4 N / A
base2grob 0.0.2 https://cran.r-project.org/web/packages/base2grob/index.html
base64 2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/base64/index.html
base64enc 0.1-3 https://cran.r-project.org/web/packages/base64enc/index.html
BayesDA 2012.04-1 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesDA/index.html
BayesFactor 0.9.12-2 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesFactor/index.html
bayesGARCH 2.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesGARCH/index.html
bayesm 3.1-0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesm/index.html
bayesmix 0.7-4 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesmix/index.html
bayesplot 1.5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesplot/index.html
bayesQR 2.3 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesQR/index.html
bayesSurv 3.2 https://cran.r-project.org/web/packages/bayesSurv/index.html
Bayesthresh 2.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/Bayesthresh/index.html
BayesÁrbol 0.3-1.4 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesTree/index.html
Bayes Validate 0.0 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesValidate/index.html
BayesX 0.2-9 https://cran.r-project.org/web/packages/BayesX/index.html
BayHaz 0.1-3 https://cran.r-project.org/web/packages/BayHaz/index.html
bbemkr 2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bbemkr/index.html
BCBCSF 1.0-1 https://cran.r-project.org/web/packages/BCBCSF/index.html
AEC 2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/BCE/index.html
bclust 1.5 https://cran.r-project.org/web/packages/bclust/index.html
bcp 4.0.0 https://cran.r-project.org/web/packages/bcp/index.html
BDgraph 2.45 https://cran.r-project.org/web/packages/BDgraph/index.html
frijol 1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/beanplot/index.html
enjambre de abejas 0.2.3 https://cran.r-project.org/web/packages/beeswarm/index.html
benford.analysis 0.1.4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/benford.analysis/index.html
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timetk 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/timetk/index.html
timevis 0.4 https://cran.r-project.org/web/packages/timevis/index.html
tm 0.7-3 https://cran.r-project.org/web/packages/tm/index.html
tmap 1.11-1 https://cran.r-project.org/web/packages/tmap/index.html
tmaptools 1.2-3 https://cran.r-project.org/web/packages/tmaptools/index.html
TMB 1.7.13 https://cran.r-project.org/web/packages/TMB/index.html
tokenizadores 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/tokenizers/index.html
instrumentos 3.4.4 N / A
modelos de tema 0.2-7 https://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/index.html
TraMineR 2.0-8 https://cran.r-project.org/web/packages/TraMineR/index.html
traducciones 3.4.4 N / A
árbol 1.0-39 https://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html
mapa de árbol 2.4-2 https://cran.r-project.org/web/packages/treemap/index.html
trelliscopejs 0.1.18 https://cran.r-project.org/web/packages/trelliscopejs/index.html
grupo de recortes 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/trimcluster/index.html
truncnorm 1.0-8 https://cran.r-project.org/web/packages/truncnorm/index.html
TSA 1.01 https://cran.r-project.org/web/packages/TSA/index.html
tseries 0.10-43 https://cran.r-project.org/web/packages/tseries/index.html
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tsoutliers 0.6-6 https://cran.r-project.org/web/packages/tsoutliers/index.html
TSP 1.1-5 https://cran.r-project.org/web/packages/TSP/index.html
TTR 0.23-3 https://cran.r-project.org/web/packages/TTR/index.html
tweedie 2.3.2 https://cran.r-project.org/web/packages/tweedie/index.html
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gorjeo 1.1.9 https://cran.r-project.org/web/packages/twitteR/index.html
udpipe 0.5 https://cran.r-project.org/web/packages/udpipe/index.html
udunits2 0.13 https://cran.r-project.org/web/packages/udunits2/index.html
unidades 0.5-1 https://cran.r-project.org/web/packages/units/index.html
UpSetR 1.3.3 https://cran.r-project.org/web/packages/UpSetR/index.html
urca 1.3-0 https://cran.r-project.org/web/packages/urca/index.html
útil 1.2.3 https://cran.r-project.org/web/packages/useful/index.html
Usando R 2.0-5 https://cran.r-project.org/web/packages/UsingR/index.html
usmap 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/usmap/index.html
utf8 1.1.3 https://cran.r-project.org/web/packages/utf8/index.html
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uuid 0.1-2 https://cran.r-project.org/web/packages/uuid/index.html
V8 2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/V8/index.html
vars 1.5-2 https://cran.r-project.org/web/packages/vars/index.html
vcd 1.4-4 https://cran.r-project.org/web/packages/vcd/index.html
vctrs 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/vctrs/index.html
vdiffr 0.2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/vdiffr/index.html
vegano 2.4-6 https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html
Diagrama de Venn 1.6.20 https://cran.r-project.org/web/packages/VennDiagram/index.html
VGAM 1.0-5 https://cran.r-project.org/web/packages/VGAM/index.html
VIF 1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/VIF/index.html
EMPUJE 4.7.0 https://cran.r-project.org/web/packages/VIM/index.html
vioplot 0.2 https://cran.r-project.org/web/packages/vioplot/index.html
viridis 0.5.1 https://cran.r-project.org/web/packages/viridis/index.html
viridisLite 0.3.0 https://cran.r-project.org/web/packages/viridisLite/index.html
visNetwork 2.0.3 https://cran.r-project.org/web/packages/visNetwork/index.html
vistime 0.4.0 https://cran.r-project.org/web/packages/vistime/index.html
wavethresh 4.6.8 https://cran.r-project.org/web/packages/wavethresh/index.html
webshot 0.5.0 https://cran.r-project.org/web/packages/webshot/index.html
webutils 0.6 https://cran.r-project.org/web/packages/webutils/index.html
weco 1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/weco/index.html
WeibullR 1.0.10 https://cran.r-project.org/web/packages/WeibullR/index.html
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bigote 0.3-2 https://cran.r-project.org/web/packages/whisker/index.html
con R 2.1.2 https://cran.r-project.org/web/packages/withr/index.html
wmtsa 2.0-3 https://cran.r-project.org/web/packages/wmtsa/index.html
nube de palabras 2.5 https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/index.html
wordcloud2 0.2.1 https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud2/index.html
xesreadR 0.2.2 https://cran.r-project.org/web/packages/xesreadR/index.html
xgboost 0.6.4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/index.html
XML 3.98-1.10 https://cran.r-project.org/web/packages/XML/index.html
xml2 1.2.0 https://cran.r-project.org/web/packages/xml2/index.html
xplorerr 0.1.1 https://cran.r-project.org/web/packages/xplorerr/index.html
xtable 1.8-2 https://cran.r-project.org/web/packages/xtable/index.html
xts 0.10-2 https://cran.r-project.org/web/packages/xts/index.html
yaml 2.1.18 https://cran.r-project.org/web/packages/yaml/index.html
yarrr 0.1.5 https://cran.r-project.org/web/packages/yarrr/index.html
Curva de rendimiento 4.1 https://cran.r-project.org/web/packages/YieldCurve/index.html
Zeallot 0.1.0 https://cran.r-project.org/web/packages/zeallot/index.html
zic 0.9.1 https://cran.r-project.org/web/packages/zic/index.html
zipfR 0.6-10 https://cran.r-project.org/web/packages/zipfR/index.html
zoo 1.8-1 https://cran.r-project.org/web/packages/zoo/index.html


Preguntas comunes

Puede almacenar sus datos en cualquier lugar que sea seguro y tenga suficiente espacio para ellos. En la mayoría de los casos, es más fácil descargarlo directamente a su computadora.

Si usa una computadora pública, guárdela en Google Drive o en un espacio de almacenamiento alternativo donde usted sea el único usuario.

Nota: Si usa Google Drive y planea eliminar su cuenta de Google, tendrá que mover su archivo a un espacio de almacenamiento diferente antes de eliminar su cuenta.

Los archivos que superan el límite de tamaño que seleccionó se dividen en varios archivos.

Para disminuir la posibilidad de que su archivo se divida, puede seleccionar el límite de tamaño de 50 GB.

Nota: Es posible que se requiera un software especial para descomprimir un archivo tgz. Tenga en cuenta que estos tipos de archivos no pueden tener caracteres Unicode en los nombres de los archivos.

Su archivo caduca en aproximadamente 7 días. Después de ese tiempo, querrá crear un nuevo archivo con su información más actualizada.

Un archivo caducado no significa que sus datos hayan caducado y, como resultado, no experimentará ningún cambio en los servicios de Google.

Nota: Solo permitimos que cada archivo se descargue 5 veces después de eso, solicite otro archivo.

La seguridad de sus datos es muy importante, por lo que cuando crea un archivo, queremos asegurarnos de que sea la única persona que descargue sus datos.

Para hacerlo, le pedimos que vuelva a ingresar la contraseña de su cuenta de Google si no lo ha hecho recientemente. Entendemos que esto puede ser un inconveniente, pero es importante tomar medidas adicionales para mantener sus datos seguros.

Nota: Si su cuenta tiene activada la verificación en dos pasos, es posible que también se le solicite que complete un paso de verificación adicional.

Si algo sale mal con su archivo o no puede crear uno, intente crear otro. Este enfoque a menudo soluciona el problema.

Es posible que el archivo no incluya cambios realizados en sus datos entre el momento en que solicita una descarga y el momento en que se crea el archivo. Algunos ejemplos incluyen:

  • Cambios en el tipo de uso compartido o los permisos de un archivo de Drive
  • Comentarios resueltos en un archivo de Drive
  • Fotos o álbumes agregados o eliminados

Cuando exporta su correo desde Gmail, las etiquetas de cada mensaje se conservan en un encabezado especial X-Gmail-Labels en su archivo de descarga. Si bien ningún cliente de correo reconoce este encabezado ahora, la mayoría de los clientes de correo permiten que se escriban extensiones que podrían hacer uso de las etiquetas.

Si no puede descargar algunos de sus videos de YouTube, verifique si su canal de YouTube está vinculado a una cuenta de marca. Si es así, deberá:

  • Asegúrese de haber iniciado sesión en la cuenta de Google asociada con la cuenta de marca. que solía subir los videos a YouTube.

Propina: Si tiene más de una cuenta de marca, puede repetir estos pasos para descargar videos de sus otras cuentas de marca.


1.6.3.7: R y datos

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1.6.3.7: R y datos

La estadística ( bar/ c_4 ) es un estimador insesgado de ( sigma ). Por lo tanto, los parámetros del gráfico (s ) serían $ begin UCL & = & bar + 3 frac < bar> sqrt <1 - c_4 ^ 2> mbox

& = & bar LCL & = & bar - 3 frac < bar> sqrt <1 - c_4 ^ 2> ,. fin $

-> ( bar < bar> ), la "gran" media, es el promedio de todas las observaciones.

Existe una relación estadística (Patnaik, 1946) entre el rango medio de los datos de una distribución normal y ( sigma ), la desviación estándar de esa distribución. Esta relación depende solo del tamaño de la muestra, (n ). La media de (R ) es (d_2 sigma ), donde el valor de (d_2 ) también es una función de (n ). Un estimador de ( sigma ) es por tanto (R / d_2 ).

Armados con estos antecedentes, ahora podemos desarrollar el ( bar) y (R ) gráfico de control.

Sea (R_1, , R_2, , ldots, R_k ), los rangos de (k ) muestras. El rango promedio es $ bar = frac , . $

-> La forma más sencilla de describir los límites es definir el factor (A_2 = 3 / (d_2 sqrt) ) y la construcción de la ( bar) se convierte en $ begin UCL & = & bar < bar> + A_2 bar mbox

& = & bar < bar> LCL & = & bar < bar> - A_2 bar ,. fin $

Para calcular los límites de control, necesitamos una estimación de la desviación estándar verdadera, pero desconocida, (W = R / sigma ). Esto se puede encontrar a partir de la distribución de (W = R / sigma ) (asumiendo que los elementos que medimos siguen una distribución normal). La desviación estándar de (W ) es (d_3 ), y es una función conocida del tamaño de la muestra, (n ). Está tabulado en muchos libros de texto sobre control estadístico de la calidad.

Por lo tanto, desde (R = W sigma ), la desviación estándar de (R ) es ( sigma_R = d_3 sigma ). Pero como se desconoce el verdadero ( sigma ), podemos estimar ( sigma_R ) por $ hat < sigma> _ = d_3 frac < bar> , . $

-> Como resultado, los parámetros del gráfico (R ) con los límites de control habituales de 3-sigma son $ begin UCL & = & bar + 3 sombrero < sigma_R> = bar + 3d_3 frac < bar> mbox

& = & bar LCL & = & bar - 3 sombrero < sigma_R> = bar - 3d_3 frac < bar> ,. fin $

-> Como fue el caso con los parámetros del gráfico de control para los promedios de los subgrupos, definir otro conjunto de factores facilitará los cálculos, a saber: $ D_3 = 1-3 d_3 / d_2 , , mbox , , D_4 = 1 + 3 d_3 / d_2 ,. $ Estos rinden $ begin UCL & = & bar D_4 mbox

& = & bar LCL & = & bar D_3 ,. fin $

Los factores (D_3 ) y (D_4 ) dependen solo de (n ) y se muestran a continuación.
Factores para calcular límites para ( bar) y (R ) gráficos

(norte) (A_2 ) (D_3 ) (D_4 )
2 1.880 0 3.267
3 1.023 0 2.575
4 0.729 0 2.282
5 0.577 0 2.115
6 0.483 0 2.004
7 0.419 0.076 1.924
8 0.373 0.136 1.864
9 0.337 0.184 1.816
10 0.308 0.223 1.777

  1. ¿Con qué frecuencia habrá falsas alarmas en las que buscamos una causa asignable pero nada ha cambiado?
  2. ¿Con qué rapidez detectaremos ciertos tipos de cambios sistemáticos, como los cambios medios?

Para una ( barra) gráfico, sin cambios en el proceso, esperamos en los puntos promedio de (1 / p ) antes de que ocurra una falsa alarma, con (p ) que denota la probabilidad de que una observación se grafique fuera de los límites de control. Para una distribución normal, (p = 0,0027 ) y el ARL es aproximadamente 371.

Una tabla que compara Shewhart ( bar) el gráfico de ARL a ARL de suma acumulada (CUSUM) para varios cambios medios se proporciona más adelante en esta sección.


O & # 038O DiskImage para llevar

Anteriormente, además de realizar copias de seguridad periódicas de su máquina, también tenía que crear por separado un medio de arranque DiskImage O & # 038O para restaurar esa copia de seguridad. ¡Todo es más fácil ahora! La nueva función O & # 038O DiskImage To Go convierte automáticamente un disco duro externo (o unidad flash USB con suficiente espacio de almacenamiento) en un medio de arranque O & # 038O DiskImage y marca este disco como el medio de almacenamiento preferido para futuras copias de seguridad del sistema. Tan pronto como conecte este disco duro USB externo a su computadora, O & # 038O DiskImage 16 crea automáticamente una copia de seguridad. Esto facilita la creación de una copia de seguridad reciente. Y si algo realmente le sucede a su computadora o si desea transferir su sistema y todos sus datos a una nueva computadora, entonces con el medio de arranque O & # 038O DiskImage puede restaurar la copia de seguridad almacenada en él con solo tocar un botón. Sin la molestia de buscar el medio de arranque y el disco duro externo con la copia de seguridad.

¡Nunca ha sido tan fácil garantizar la seguridad de sus datos!


El entorno R

R es un conjunto integrado de instalaciones de software para manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica. Incluye

  • una instalación eficaz de manejo y almacenamiento de datos,
  • un conjunto de operadores para cálculos en matrices, en particular matrices,
  • una colección amplia, coherente e integrada de herramientas intermedias para el análisis de datos,
  • facilidades gráficas para el análisis de datos y visualización en pantalla o en papel, y
  • un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo que incluye condicionales, bucles, funciones recursivas definidas por el usuario e instalaciones de entrada y salida.

El término "entorno" pretende caracterizarlo como un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación incremental de herramientas muy específicas e inflexibles, como suele ser el caso de otros programas de análisis de datos.

R, como S, está diseñado en torno a un verdadero lenguaje informático y permite a los usuarios agregar funcionalidad adicional mediante la definición de nuevas funciones. Gran parte del sistema está escrito en el dialecto R de S, lo que facilita a los usuarios seguir las elecciones algorítmicas realizadas. Para tareas de computación intensiva, el código C, C ++ y Fortran se puede vincular y llamar en tiempo de ejecución. Los usuarios avanzados pueden escribir código C para manipular objetos R directamente.

Muchos usuarios piensan en R como un sistema de estadísticas. Preferimos pensar en él como un entorno en el que se implementan técnicas estadísticas. R se puede ampliar (fácilmente) a través de paquetes. Hay alrededor de ocho paquetes suministrados con la distribución R y muchos más están disponibles a través de la familia de sitios de Internet CRAN que cubren una amplia gama de estadísticas modernas.

R tiene su propio formato de documentación similar a LaTeX, que se utiliza para proporcionar documentación completa, tanto en línea en varios formatos como en papel.


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