R

R es el nombre de un lenguaje de programación ideado procesamiento estadístico, y nace como un proyecto de implementación gratuita y libre del lenguaje S, creado en los años ochenta del siglo pasado por John Chambers para los Laboratorios Bell.

R es un software gratuito y de código abierto (licencia GNU), debido a que el código puede ser accesado y modificado por el usuario.

R proporciona una gran gama de funciones para análisis estadístico y tiene grandes capacidades gráficas. Adicionalmente tiene capacidades que permiten trabajar conjuntamente con otros programas y lenguajes , como por ejemplo Phyton. La instalación usual contiene cerca de 30 paquetes o librerias pero se puede tener acceso a más de 1700 paquetes, que incluyen funciones y/o datos, que son útiles para casi todas las técnicas que se utilizan en estadistica.

Adicionalmente, hay acceso a una gran cantidad de documentación, que permite al usuario una aproximación más rápida al R, debido a que usualmente se trabaja con líneas de comandos, lo cual lo hace menos atractivo para el usuario acostumbrado a paquetes manejados a través de menus y cajas de diálogo. Este aspecto es una desventaja del R, pero existen distintos grupos y proyectos trabajando para proveer una interfaz gráfica completa, que permita la captación de este tipo de usuarios.

¿Donde se consigue R?:

La página principal de R es:
http://www.r-project.org

Y la página del repositorio de archivos contribuidos, donde están los accesos a los paquetes y las documentaciones, el la de CRAN (Comprehensive R Archive Network) es:
http://cran.r-project.org

Existen otros recursos en la red , algunos de ellos de gran utilidad, y que serán reseñados en futuras entradas de este blog.

Como un comentario final, R es un lenguaje cuya popularidad ha ido creciendo, no sólo en el área académica sino otras como la industria. Adicionalmente, tal y como lo asoma Wilkinson en su reciente artículo "The Future of Statistical Computing" (TECHNOMETRICS, Vol. 50, Num. 4, Nov. 2008), "es probable que el crecimiento conjunto de Python y R sea el factor más importante en el futuro de la estadística computacional".