Las operaciones en R forman parte de las estadísticas que te ayudan a comprender cómo es una determinada población de los datos. Para ello, la estadística de la información cuenta con ciertos elementos, como los estimadores, los percentiles, la varianza, la moda, los tests estadísticos, las operaciones, las asignaciones, etc.
Como te hemos mencionado, las operaciones en R forman parte de estos factores y, de hecho, es uno de los más importantes y básicos para comprender el funcionamiento de la estadística del manejo Big Data.
Por ello, en este post, te compartimos cuáles son las operaciones en el lenguaje de programación R para que las identifiques y puedas implementarlas.
¿Cuáles son las operaciones en R?
El lenguaje de programación R cuenta con una multitud de paquetes que complementan su funcionalidad, como las asignaciones y las funciones básicas.
Dentro de estos paquetes se encuentran las operaciones en R , que hacen referencia a la serie de alternativas que puedes establecer en la consola para llevar a cabo determinadas funciones, por medio de operaciones de álgebra básica que te compartimos a continuación:
#suma: a+b
Si buscas sumar dos datos para el análisis, el comando será a+b.
#potencia: a^b
Si quieres realizar una potencia, debes tener en cuenta que, para llevarla a cabo, es necesario utilizar este operador (a^b).
#módulo: a %% b
Dentro de las operaciones en R también podrás contar con el módulo que, desde la sintaxis de comando, se escribe así, con dos símbolos de porcentaje: (a %% b).
#división: a / b
En cuanto a la operación de la división, esta responde al símbolo predilecto en álgebra base que funciona con el comando a / b.
#resta: a – b
Por último, otra de las operaciones con r clave para el desarrollo de estadística en el Big Data es la resta que, al igual que las demás, corresponde a su signo preestablecido de menos (-), es decir, se escribe como a – b.
En este post, te has podido familiarizar con las operaciones en R y ahora podrás identificar cada una de ellas como parte de la estadística para el manejo del Big Data. Sin embargo, todavía existen otros paquetes de funciones para implementar, de manera que su estudio exige mucho más conocimiento y práctica para llevarlas a cabo de manera efectiva.
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