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01-introduccion.Rmd
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title: "Introducción"
# date: "29/08/2020"
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## Cómo decirle a R qué hacer
### Orientándose en RStudio
En principio se podría escribir código de R con el Bloc de Notas y luego ejecutarlo, pero nosotros vamos a usar RStudio, que brinda una interfaz gráfica con un montón de herramientas extra para hacernos la vida más fácil.
Cuando abras RStudio te vas a encontrar con una ventana con cuatro paneles como esta:
Los dos paneles de la izquierda son las dos formas principales de interactuar con R. El panel de abajo a la izquierda es **la consola**. Es el lugar que te permite *conversar* con R. Podés escribir comandos que se van a ejecutar inmediátamente cuando apretes Enter y cuyo resultado se va a mostrar en la consola.
Por ejemplo, hacé click en la consola, escribí `2 + 2` y apretá Enter. Vas a ver algo como esto:
```{r}
2 + 2
```
Le dijiste a R que sume 2 y 2 y R te devolvió el resultado: 4 (no te preocupes del `[1]` por ahora). Eso está bueno si querés hacer una cuenta rápida o chequear algo pequeño, pero no sirve para hacer un análisis complejo y reproducible.
En el panel de arriba a la izquierda tenemos esencialmente un editor de texto. Ahí es donde vas a escribir si querés guardar instrucciones para ejecutarlas en otro momento y donde vas a estar el 87% de tu tiempo usando R.
A la derecha hay paneles más bien informativos y que tienen varias solapas que vamos a ir descubriendo a su tiempo. Para destacar, arriba a la derecha está el "environment", que es forma de ver qué es lo que está "pensando" R en este momento. Ahí vas a poder ver un listado de los datos que están abiertos y otros objetos que están cargados en la memoria de R. Ahora está vacío porque todavía no cargaste ni creaste ningún dato. Abajo a la derecha tienen un explorador de archivos rudimentario y también el panel de ayuda, que es donde vas a pasar el otro 13% del tiempo usando R.
Entonces, para resumir:
### Extendiendo R
R es un lenguaje creado por estadísticos y pensado para la estadística, por lo que ya viene con un montón de métodos estadísticos incorporados, como `mean()` o `median()`. Pero hay tantos métodos estadísticos como gente haciendo estadística así que es imposible que estén todos. La solución es que podés "agregarle" a R funciones que no vienen instaladas por defecto pero que escribieron otras personas en forma de "paquetes". Este es el poder de **la comunidad de R**!
Para instalar paquetes de R, la forma mas fácil es con la función `install.packages()`. Entonces, por ejemplo,
```{r, eval=FALSE}
install.packages("readr")
```
te instala un paquete que contiene funciones para leer datos. Luego, usando el comando
```{r}
library(readr)
```
le decís a R que cargue las funciones que vienen en el paquete readr para usarlas.
::: {.alert .alert-success}
**Nota**: Si cerrás y volveś a abrir R, vas a tener que correr el comando `library(readr)` nuevamente para acceder a las funciones del paquete readr
:::
### Buscando ayuda
Entre la enorme cantidad de funciones que tiene R por defecto y las que se pueden agregar instalando paquetes externos, es imposible recordar todas las funciones y cómo usarlas. Por eso, una gran proporción del tiempo que uses R vas a pasarlo leyendo documentación de funciones, ya sea para aprender a usarlas o porque no te acordás algún detalle.
Para acceder a la ayuda de una función simplemente usamos el signo de pregunta:
```{r}
?sin
```
::: {.alert .alert-success}
**Nota**: Otra forma de acceder a la ayuda de una función es poniendo el cursor sobre ella y apretando F1
:::
Esto va a abrir el documento de ayuda para la función `sin()` que, como verás, tiene la documentación de las funciones trigonométricas que trae R por defecto. Todas las ayudas de R vienen divididas en secciones:
Description
: Una descripción breve de la función o funciones que se documentan.
Usage
: Nombre de los argumentos de la función. La mayoría de las funciones trigonométricas tienen un solo argumento, que se llama `x`. La función `atan2()` tiene dos argumentos, llamados `x` e `y`.
Arguments
: Una descripción de cada argumento. En este caso `x` e `y` son vectores numéricos o complejos. Aunque todavía no sepas qué es un "vector", de esta descripción ya podés intuir que las funciones trigonométricas aceptan números complejos.
Details
: Una descripción detallada de las funciones. Por ejemplo, detalla qué es lo que devuelve la función `atan2()`, describe las unidades en las que tienen que estar `x` e `y`, etc..
Value
: Describe qué tipo de valor devuelve la función.
Examples
: (abajo de todo) Es la sección más importante y probablemente la que vas a buscar primero cuando te encuentres con una función nueva que no sabés cómo usar. Acá vas a encontrar código de R de que ejemplifica el uso típico de la función. Podes copiar y pegar el código en la consola y ver el resultado para entender como funciona.
(Otras secciones)
: Pueden haber otras secciones que detallen distintas particularidades de la función, o referencias a los métodos implementados.
::: {.alert .alert-info}
**Desafío**
Abrí y leé la ayuda de la función `sd()`. Puede que haya cosas que aún no entiendas, pero tratá de captar la idea general. ¿Qué hace esa función? ¿Qué argumentos acepta?
:::
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