Merge remote-tracking branch 'upstream/master'

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diff --git a/es-es/r-es.html.markdown b/es-es/r-es.html.markdown
new file mode 100644
index 00000000..2b710b27
--- /dev/null
+++ b/es-es/r-es.html.markdown
@@ -0,0 +1,717 @@
+---
+language: R
+contributors:
+    - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
+    - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
+translators:
+    - ["David Hsieh", "http://github.com/deivuh"]
+lang: es-es    
+filename: learnr-es.r
+---
+
+R es un lenguaje de computación estadística. Tiene muchas librerías para cargar
+y limpiar sets de datos, ejecutar procedimientos estadísticos y generar
+gráficas. También puedes ejecutar comandos `R` dentro de un documento de
+LaTeX.
+
+```r
+
+# Los comentariso inician con símbolos numéricos.
+
+# No puedes hacer comentarios de múltiples líneas
+# pero puedes agrupar múltiples comentarios de esta manera. 
+
+# En Windows puedes utilizar CTRL-ENTER para ejecutar una línea.
+# En Mac utilizas COMMAND-ENTER
+
+
+#############################################################################
+# Cosas que puedes hacer sin entender nada acerca de programación
+#############################################################################
+
+# En esta sección, mostramos algunas cosas chileras / cool que puedes hacer en
+# R sin entender nada de programación. No te preocupes en entender nada 
+# de lo que hace este código. Solo disfruta!
+
+data()	        # Examinar sets de datos pre-cargados
+data(rivers)	# Obtiene este: Lengths of Major North American Rivers"
+ls()	        # Fijarse que "rivers" ahora aparece en el workspace
+head(rivers)	# Echarle un ojo al set de datos
+# 735 320 325 392 524 450
+
+length(rivers)	# ¿Cuántos ríos fueron medidos?
+# 141
+summary(rivers) # ¿Cuáles son algunas estadísticas generales?
+#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
+#  135.0   310.0   425.0   591.2   680.0  3710.0
+
+# Generar una gráfica tallo-y-hoja (Visualización de datos tipo histograma)
+stem(rivers)
+
+# El punto decimal son 2 dígitos a la derecha de | 
+#
+#   0 | 4
+#   2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
+#   4 | 111222333445566779001233344567
+#   6 | 000112233578012234468
+#   8 | 045790018
+#  10 | 04507
+#  12 | 1471
+#  14 | 56
+#  16 | 7
+#  18 | 9
+#  20 |
+#  22 | 25
+#  24 | 3
+#  26 |
+#  28 |
+#  30 |
+#  32 |
+#  34 |
+#  36 | 1
+
+stem(log(rivers)) # Fijarse que la data no es normal ni log-normal!
+# Toma eso, fundamentalistas de la curva de campana!
+
+# El punto decimal está a 1 dígito a la izquierda del |
+#
+#  48 | 1
+#  50 |
+#  52 | 15578
+#  54 | 44571222466689
+#  56 | 023334677000124455789
+#  58 | 00122366666999933445777
+#  60 | 122445567800133459
+#  62 | 112666799035
+#  64 | 00011334581257889
+#  66 | 003683579
+#  68 | 0019156
+#  70 | 079357
+#  72 | 89
+#  74 | 84
+#  76 | 56
+#  78 | 4
+#  80 |
+#  82 | 2
+
+# Generar un histograma:
+hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # Juega con los estos parámetros
+hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # Generarás más gráficas después
+
+# Aquí hay otro set de datos pre-cargado. R tiene bastantes de éstos.
+data(discoveries)
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year",
+     main="Number of important discoveries per year")
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year",
+     main="Number of important discoveries per year")
+
+# En lugar de dejar el orden por defecto (por año),
+# podemos ordenar de tal manera que muestre qué es típico:
+sort(discoveries)
+#  [1]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  2  2  2  2
+# [26]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3  3
+# [51]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  4  4  4  4  4  4  4  4
+# [76]  4  4  4  4  5  5  5  5  5  5  5  6  6  6  6  6  6  7  7  7  7  8  9 10 12
+
+stem(discoveries, scale=2)
+#
+#  El punto decimal se encuentra en |
+#
+#   0 | 000000000
+#   1 | 000000000000
+#   2 | 00000000000000000000000000
+#   3 | 00000000000000000000
+#   4 | 000000000000
+#   5 | 0000000
+#   6 | 000000
+#   7 | 0000
+#   8 | 0
+#   9 | 0
+#  10 | 0
+#  11 |
+#  12 | 0
+
+max(discoveries)
+# 12
+summary(discoveries)
+#   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
+#    0.0     2.0     3.0     3.1     4.0    12.0
+
+# Tirar los dados varias veces
+round(runif(7, min=.5, max=6.5))
+# 1 4 6 1 4 6 4
+# Tus números será diferente de los míos, a menos que tengamos el mismo valor 
+# de random.seed(31337)
+
+# Dibuja de un Gaussian 9 veces
+rnorm(9)
+# [1]  0.07528471  1.03499859  1.34809556 -0.82356087  0.61638975 -1.88757271
+# [7] -0.59975593  0.57629164  1.08455362
+
+
+
+##################################################
+# Tipos de datos y aritmética básica
+##################################################
+
+# Ahora para la parte de programación orientada a objetos del tutorial.
+# En esta sección conocerás los tipos de datos importantes de R:
+# Enteros, numéricos, caracteres, lógicos, y factores.
+# Hay otros, pero esos son los que menos necesitas para empezar.
+
+# ENTEROS
+# Enteros de almacenamiento largo son escritos con L
+5L # 5
+class(5L) # "integer"
+# (Try ?class para más información en la función class().)
+# En R, cada valor único, como 5L, es considerado un vector de logitud 1
+length(5L) # 1
+# También puedes tener un vector de enteros con longitud > 1:
+c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3
+length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4
+class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer"
+
+# NUMÉRICOS
+# Un "numérico" es un número de punto flotante de doble precisión.
+5 # 5
+class(5) # "numeric"
+# Nuevamente, todo en R es un vector;
+# puedes hacer un vector numérico con más de un elemento
+c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1
+# También puedes utilizar el notación científica
+5e4 # 50000
+6.02e23 # Número de Avogadro
+1.6e-35 # Logintud Planck 
+# También puedes tener números infinitamente grandes o pequeños
+class(Inf)	# "numeric"
+class(-Inf)	# "numeric"
+# Puede que uses "Inf", por ejemplo, en integrate(dnorm, 3, Inf);
+# esto obvia las tablas de puntos Z.
+
+# ARITMÉTICA BÁSICA
+# Puedes hacer aritmética con números
+# Haciendo aritmética en un mix de enteros y numéricos, te da otro numérico
+10L + 66L # 76      # entero mas entero da entero
+53.2 - 4  # 49.2    # entero menos entero da numérico
+2.0 * 2L  # 4       # numérico veces entero da numérico
+3L / 4    # 0.75    # entero sobre numérico da numérico
+3 %% 2	  # 1       # el residuo de dos numéricos es otro numérico
+# La aritmética ilegal rinde un "not-a-number"
+0 / 0 # NaN
+class(NaN) # "numeric"
+# Puedes hacer aritmética con dos vectores con longitud mayor a 1,
+# siempre que la longitud del vector mayor es un entero múltiplo del menor.
+c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6
+
+# CARACTERES
+# No hay diferencia entre strings y caracteres en R
+"Horatio" # "Horatio"
+class("Horatio") # "character"
+class('H') # "character"
+# Ambos eran vectores de caracteres de longitud 1
+# Aquí hay uno más largo:
+c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
+# =>
+# "alef"   "bet"    "gimmel" "dalet"  "he"
+length(c("Call","me","Ishmael")) # 3
+# Puedes hacer operaciones regex en vectores de caracteres:
+substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
+gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
+# R tiene varios vectores predefinidos de caracteres 
+letters
+# =>
+#  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
+# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
+month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
+
+# LÓGICOS
+# En R, un "logical" es un boolean
+class(TRUE)	# "logical"
+class(FALSE)	# "logical"
+# Ese comportamiento es normal
+TRUE == TRUE	# TRUE
+TRUE == FALSE	# FALSE
+FALSE != FALSE	# FALSE
+FALSE != TRUE	# TRUE
+# El dato faltante (NA) es lógico también
+class(NA)	# "logical"
+# Utiliza | y & para operaciones lógicas
+# OR
+TRUE | FALSE	# TRUE
+# AND
+TRUE & FALSE	# FALSE
+# Puedes probar si x es TRUE (verdadero)
+isTRUE(TRUE)	# TRUE
+# Aquí tenemos un vector lógico con varios elementos:
+c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
+c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
+
+# FACTORES
+# La clase factor es para datos de categoría
+# Los factores pueden ser ordenados (como las calificaciones de los niños) 
+# o sin orden (como el género)
+factor(c("female", "female", "male", NA, "female"))
+#  female female male   <NA>   female
+# Levels: female male
+# Los "levels" son los valores que los datos categóricos pueden tener
+# Tomar nota que los datos faltantes no entran a los niveles
+levels(factor(c("male", "male", "female", NA, "female"))) # "female" "male"
+# Si un vector de factores tiene longitud 1, sus niveles también tendrán
+# una longitud de 1 también
+
+length(factor("male")) # 1
+length(levels(factor("male"))) # 1
+# Los factores son comúnmente vistos en marcos de dato, y una estructura de 
+# datos que cubriremos después
+data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion"
+levels(infert$education) # "0-5yrs"  "6-11yrs" "12+ yrs"
+
+# NULL
+# "NULL" es uno raro; utilízalo para "limpiar" un vector
+class(NULL)	# NULL
+parakeet = c("beak", "feathers", "wings", "eyes")
+parakeet
+# =>
+# [1] "beak"     "feathers" "wings"    "eyes"
+parakeet <- NULL
+parakeet
+# =>
+# NULL
+
+# COERCIÓN DE TIPO
+# La coerción de tipos es cuando forzas un valor diferente tipo al que puede tomar.
+as.character(c(6, 8)) # "6" "8"
+as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE  TRUE  TRUE
+# Si pones elementos de diferentes tipos en un vector, coerciones raras pasan:
+c(TRUE, 4) # 1 4
+c("dog", TRUE, 4) # "dog"  "TRUE" "4"
+as.numeric("Bilbo")
+# =>
+# [1] NA
+# Warning message:
+# NAs introduced by coercion
+
+# También tomar nota: Esos solo eran datos de tipos básicos
+# Hay mucho más tipos de datos, como las fechas, series de tiempo, etc.
+
+
+##################################################
+# Variables, ciclos, condiciones (if/else)
+##################################################
+
+# A variable is like a box you store a value in for later use.
+# We call this "assigning" the value to the variable.
+# Having variables lets us write loops, functions, and if/else statements
+
+# VARIABLES
+# Muchas maneras de asignar valores:
+x = 5 # esto es posible
+y <- "1" # esto es preferido
+TRUE -> z # estos funciona pero es raro
+
+# CICLOS
+# Tenemos ciclos 'for'
+for (i in 1:4) {
+  print(i)
+}
+# Tenemos ciclos 'while'
+a <- 10
+while (a > 4) {
+	cat(a, "...", sep = "")
+	a <- a - 1
+}
+# Ten en mente que los ciclos 'for' y 'while' son lentos en R
+# Operaciones con vectores enteros (i.e. una fila o columna completa)
+# o tipos de función apply() (que discutiremos después) son preferidos
+
+# CONDICIONES (IF/ELSE)
+# De nuevo, bastante normal
+if (4 > 3) {
+	print("4 is greater than 3")
+} else {
+	print("4 is not greater than 3")
+}
+# =>
+# [1] "4 is greater than 3"
+
+# FUNCIONES
+# Definidos de la siguiente manera:
+jiggle <- function(x) {
+	x = x + rnorm(1, sd=.1)	#agregar un poco de ruido (controlado)
+	return(x)
+}
+# Llamados como cualquier otra función de R
+jiggle(5)	# 5±ε. luego de set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043
+
+
+
+###########################################################################
+# Estructura de datos: Vectores, matrices, marcos da datos y arreglos
+###########################################################################
+
+# UNIDIMENSIONAL
+
+# Empecemos desde el principio, y con algo que ya conoces: vectores.
+vec <- c(8, 9, 10, 11)
+vec	#  8  9 10 11
+# Preguntamos por elementos específicos poniendo un subconjunto en corchetes
+# (Toma nota de que R empieza los conteos desde 1)
+vec[1]		# 8
+letters[18]	# "r"
+LETTERS[13]	# "M"
+month.name[9]	# "September"
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3]	# 7
+# También podes buscar por los índices de componentes específicos,
+which(vec %% 2 == 0)	# 1 3
+# obtener la primera o las últimas entradas de un vector,
+head(vec, 1)	# 8
+tail(vec, 2)	# 10 11
+# o averiguar si cierto valor se encuentra dentro de un vector
+any(vec == 10) # TRUE
+# Si un índice "se pasa", obtendrás un NA:
+vec[6]	# NA
+# Puedes encontrar la longitud de un vector con length()
+length(vec)	# 4
+# Puedes realizar operaciones con vectores enteros o con subconjuntos de vectores
+vec * 4	# 16 20 24 28
+vec[2:3] * 5	# 25 30
+any(vec[2:3] == 8) # FALSE
+# y R tiene muchas funciones pre-definidas para resumir vectores
+mean(vec)	# 9.5
+var(vec)	# 1.666667
+sd(vec)		# 1.290994
+max(vec)	# 11
+min(vec)	# 8
+sum(vec)	# 38
+# Otras funciones pre-definidas:
+5:15	# 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
+seq(from=0, to=31337, by=1337)
+# =>
+#  [1]     0  1337  2674  4011  5348  6685  8022  9359 10696 12033 13370 14707
+# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
+
+# BIDIMENCIONAL (TODO EN UNA CLASE)
+
+# Puedes hacer una matriz de las entradas todos de un mismo tipo como:
+mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
+mat
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    1    4
+# [2,]    2    5
+# [3,]    3    6
+# A diferencia de un vector, una clase matriz es una 'matriz', 
+# sin importar qué contiene
+class(mat) # => "matrix"
+# Consulta la primera fila
+mat[1,]	# 1 4
+# Realiza una operación en la primera columna
+3 * mat[,1]	# 3 6 9
+# Consulta por una celda específica
+mat[3,2]	# 6
+
+# Transpone una matriz entera
+t(mat)
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3]
+# [1,]    1    2    3
+# [2,]    4    5    6
+
+# Multiplicación de matrices
+mat %*% t(mat)
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3]
+# [1,]   17   22   27
+# [2,]   22   29   36
+# [3,]   27   36   45
+
+# cbind() une vectores como columnas para hacer una matriz
+mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+mat2
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,] "1"  "dog"
+# [2,] "2"  "cat"
+# [3,] "3"  "bird"
+# [4,] "4"  "dog"
+class(mat2)	# matrix
+# De nuevo, ten en cuenta lo que sucedió
+# Debido a que las matrices deben de contener todas las entradas del mismo tipo,
+# todo fue convertido a la clase caracter
+c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
+
+# rbind() une vectores como filas para hacer una matriz
+mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
+mat3
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,]    1    2    4    5
+# [2,]    6    7    0    4
+# Ah, todo es de la misma clase. No hay coerciones. Mucho mejor.
+
+# BIDIMENSIONAL (DIFERENTES CLASES)
+
+# Para columnas de tipos diferentes, utiliza un data frame
+# Esta estructura de datos es muy útil para programación estadística,
+# una versión de ésta fue agregada a Python en el paquete "pandas".
+
+students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"),
+                       c(3,2,2,1,0,-1),
+                       c("H", "G", "G", "R", "S", "G"))
+names(students) <- c("name", "year", "house") # name the columns
+class(students)	# "data.frame"
+students
+# =>
+#     name year house
+# 1 Cedric    3     H
+# 2   Fred    2     G
+# 3 George    2     G
+# 4    Cho    1     R
+# 5  Draco    0     S
+# 6  Ginny   -1     G
+class(students$year)	# "numeric"
+class(students[,3])	# "factor"
+# encontrar las dimensiones
+nrow(students)	# 6
+ncol(students)	# 3
+dim(students)	# 6 3
+# La función data.frame() convierte vectores de caracteres en vectores 
+# de factores por defecto; deshabilita este atributo
+# stringsAsFactors = FALSE cuando vayas a crear el data.frame
+?data.frame
+
+# Hay otras formas de hacer subconjuntos de data frames
+students$year	# 3  2  2  1  0 -1
+students[,2]	# 3  2  2  1  0 -1
+students[,"year"]	# 3  2  2  1  0 -1
+
+# Una versión aumentada de la estructura data.frame es el data.table
+# Si estás trabajando huge o panel data, o necesitas unificar algunos 
+# subconjuntos de datos, data.table puede ser una buena elección.
+# Aquí un tour:
+install.packages("data.table") # Descarga el paquete de CRAN
+require(data.table) # Cárgalo
+students <- as.data.table(students)
+students # Tomar en cuenta la diferencia de la impresión
+# =>
+#      name year house
+# 1: Cedric    3     H
+# 2:   Fred    2     G
+# 3: George    2     G
+# 4:    Cho    1     R
+# 5:  Draco    0     S
+# 6:  Ginny   -1     G
+students[name=="Ginny"] # obtener filas con name == "Ginny"
+# =>
+#     name year house
+# 1: Ginny   -1     G
+students[year==2] # obtener filas con year == 2
+# =>
+#      name year house
+# 1:   Fred    2     G
+# 2: George    2     G
+# data.table hace que la unificación de dos sets de datos sea fácil
+# Hagamos otro data.table para unifiar a los estudiantes
+founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"),
+                       founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar"))
+founders
+# =>
+#    house founder
+# 1:     G  Godric
+# 2:     H   Helga
+# 3:     R  Rowena
+# 4:     S Salazar
+setkey(students, house)
+setkey(founders, house)
+students <- founders[students] # Unifica los dos sets de datos comparando "house"
+setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year"))
+students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F]
+# =>
+#    studentName year house houseFounderName
+# 1:        Fred    2     G           Godric
+# 2:      George    2     G           Godric
+# 3:       Ginny   -1     G           Godric
+# 4:      Cedric    3     H            Helga
+# 5:         Cho    1     R           Rowena
+# 6:       Draco    0     S          Salazar
+
+# data.table hace que sea fácil obtener resúmenes de las tablas
+students[,sum(year),by=house]
+# =>
+#    house V1
+# 1:     G  3
+# 2:     H  3
+# 3:     R  1
+# 4:     S  0
+
+# Para eliminar una columna de un data.frame o data.table, 
+# asignarle el valor NULL.
+students$houseFounderName <- NULL
+students
+# =>
+#    studentName year house
+# 1:        Fred    2     G
+# 2:      George    2     G
+# 3:       Ginny   -1     G
+# 4:      Cedric    3     H
+# 5:         Cho    1     R
+# 6:       Draco    0     S
+
+# Elimina una fila poniendo un subconjunto
+# Usando data.table:
+students[studentName != "Draco"]
+# =>
+#    house studentName year
+# 1:     G        Fred    2
+# 2:     G      George    2
+# 3:     G       Ginny   -1
+# 4:     H      Cedric    3
+# 5:     R         Cho    1
+# Usando data.frame:
+students <- as.data.frame(students)
+students[students$house != "G",]
+# =>
+#   house houseFounderName studentName year
+# 4     H            Helga      Cedric    3
+# 5     R           Rowena         Cho    1
+# 6     S          Salazar       Draco    0
+
+# MULTI-DIMENSIONAL (TODOS LOS ELEMENTOS DE UN TIPO)
+
+# Arreglos crean una tabla de dimensión n
+# Todos los elementos deben de ser del mismo tipo
+# Puedes hacer una tabla bi-dimensional (como una matriz)
+array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
+# =>
+#      [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,]    1    4    8    3
+# [2,]    2    5    9    6
+# Puedes utilizar un arreglo para hacer una matriz tri-dimensional también
+array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
+# =>
+# , , 1
+#
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    2    8
+# [2,]  300    9
+# [3,]    4    0
+#
+# , , 2
+#
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    5   66
+# [2,]   60    7
+# [3,]    0  847
+
+# LISTAS (MULTI-DIMENSIONAL, POSIBLEMENTE DESIGUALES, DE DIFERENTES TIPOS)
+
+# Finalmente, R tiene listas (de vectores)
+list1 <- list(time = 1:40)
+list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # aleatorio
+list1
+# Puedes obtener elementos de una lista de la siguiente manera
+list1$time # Una manera
+list1[["time"]] # Otra manera
+list1[[1]] # Y otra manera
+# =>
+#  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
+# [34] 34 35 36 37 38 39 40
+# Puedes crear una lista de subconjuntos como cualquier otro vector
+list1$price[4]
+
+# Las listas no son la estructura de datos más eficiente para trabajar en R;
+# a menos de que tengas una buena razón, deberías de quedarte con data.frames
+# Las listas son usualmente devueltas por funciones que realizan regresiones 
+# lineales
+
+##################################################
+# La familia de funciones apply()
+##################################################
+
+# Te recuerdas de mat?
+mat
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    1    4
+# [2,]    2    5
+# [3,]    3    6
+# Utiliza apply(X, MARGIN, FUN) paraaplicar una función FUN a la matriz X
+# sobre las filas (MAR = 1) o las columnas (MAR = 2)
+# Eso es, R aplica FUN sobre cada fila (o columna) de X, mucho más rápido que
+# lo que haría un ciclo 'for' o 'loop'
+apply(mat, MAR = 2, jiggle)
+# =>
+#      [,1] [,2]
+# [1,]    3   15
+# [2,]    7   19
+# [3,]   11   23
+# Otras funciones: ?lapply, ?sapply
+
+# No te sientas muy intimidado; todos están de acuerdo que son confusas
+
+# El paquete plyr busca reemplazar (y mejorar) la familiar *apply()
+install.packages("plyr")
+require(plyr)
+?plyr
+
+
+
+#########################
+# Carga de datos
+#########################
+
+# "pets.csv" es un archivo en internet
+# (pero puede ser tan fácil como tener el archivo en tu computadora)
+pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
+pets
+head(pets, 2) # primeras dos filas
+tail(pets, 1) # última fila
+
+# Para guardar un data frame o una matriz como un archivo .csv
+write.csv(pets, "pets2.csv") # para hacer un nuevo archivo .csv
+# definir el directorio de trabajo con setwd(), búscalo con getwd()
+
+# Prueba ?read.csv ?write.csv para más información
+
+
+#########################
+# Gráficas
+#########################
+
+# FUNCIONES PREDEFINIDAS DE GRAFICACIÓN
+# Gráficos de dispersión!
+plot(list1$time, list1$price, main = "fake data")
+# Regresiones!
+linearModel <- lm(price  ~ time, data = list1)
+linearModel # Muestra el resultado de la regresión
+# Grafica la línea de regresión
+abline(linearModel, col = "red")
+# Obtiene una veridad de diagnósticos
+plot(linearModel)
+# Histogramas!
+hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle")
+# Barras!
+barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
+
+# GGPLOT2
+# Pero éstas no son las gráficas más bonitas de R
+# Prueba el paquete ggplot2 para mayor variedad y mejores gráficas
+install.packages("ggplot2")
+require(ggplot2)
+?ggplot2
+pp <- ggplot(students, aes(x=house))
+pp + geom_histogram()
+ll <- as.data.table(list1)
+pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price))
+pp + geom_point()
+# ggplot2 tiene una excelente documentación 
+# (disponible en http://docs.ggplot2.org/current/)
+
+
+
+```
+
+## ¿Cómo obtengo R?
+
+* Obtén R y R GUI de [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/)
+* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) es otro GUI