USO DE COMPILADORES ONLINE PARA EL DESARROLLO DE CLASES DE ESTADÍSTICA

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1 USO DE COMPILADORES ONLINE PARA EL DESARROLLO DE CLASES DE ESTADÍSTICA Palabras clave: Compiladores online, multiplataformas, cálculos computacionales Juan Ramón Garnica Hervás Federico Vicario RESUMEN En el último tiempo se han desarrollado una gran cantidad de compiladores y programas para realizar cálculos computacionales, matemáticos y estadísticos. Cada programa dispone de librerías o paquetes que permiten resolver problemas específicos, por ejemplo, el programa R dispone paquetes para cálculos estadísticos, OCTAVE para análisis numérico y Python para ciencias de la computación. De querer utilizar las características diferenciales de cada programa requiere la instalación de cada uno de ellos. Esto presenta un problema ya que es probable que cada alumno no posea el mismo sistema operativo y/o versión del programa. Por tal motivo, para la realización de clases prácticas en conjunto con el alumnado, se propone la utilización de Sitios que brindan Compiladores online, en particular Este sitio presenta las siguientes ventajas adicionales: Uso de multiplataformas de código libre, por ejemplo, OCTAVE, R, Python, Python 3. Utilizar los programas en forma gratuita, sin necesidad de instalarlos ni registrarse en el sitio Descargar las entradas (código procesado) y salidas generadas (gráficos). INTRODUCCIÓN En el último tiempo se han desarrollado una gran cantidad de compiladores y programas para realizar cálculos computacionales, matemáticos y estadísticos. Cada programa dispone de librerías o paquetes que permiten resolver problemas específicos, por ejemplo, el programa R dispone paquetes para cálculos estadísticos, OCTAVE para análisis numérico y Python para ciencias de la computación. De querer utilizar las características diferenciales de cada programa requiere la instalación de cada uno de ellos. Esto presenta un problema ya que es

2 probable que cada alumno no posea el mismo sistema operativo y/o versión del programa. En el presente trabajo se propone realizar una clase de estadística utilizando el programa R mediante un compilador en línea. 1. MOTIVACIÓN Y ALCANCE Para la realización de clases prácticas por lo general pueden presentarse problemas a la hora de intalar y utilizar programas. Por ejemplo, la no disponibilidad del programa para distintos sistemas operativos, problemas de incopatibilidad entre versiones del mismo programa, tiempo utilizado para el acondicionamiento e instalación del mismo. Por tal motivo, se propone la utilización de sitios que brindan Compiladores en linea. Estos sitios en su mayoría presentan las siguientes ventajas: Uso de multiplataformas de código libre, por ejemplo, OCTAVE, R, Python, Python 3. Acceso a los programas en forma gratuita, sin necesidad de instalarlos ni registrarse en el sitio Descarga de archivos con lo realizado, ya sean entradas (código procesado) y salidas generadas (gráficos). Para el presente trabajo se utilizará el compilador online el cual es compatible con los siguientes lenguajes de uso frecuente Assembly COBOL C++ C Java LISP Pascal Perl MATLAB/Octave Prolog Python Python-3 R Programming Scala SQLite SQL PHP Unix Shell Fantom Ruby Simula VB.Net Al ingresar al sitio se visualiza la siguiente pantalla

3 Una vez escogido el lenguaje a utilizar (en el presente trabajo, R Programming), se accede a la siguiente pantalla

4 Cuyas referencias se presentan a continuación 1. Execute Script: permite ejecutar el código ingresado. 2. main.r: se accede a la edición del programa principal denominado main.r. 3. input.txt: se accede a la edición del archivo input.txt (con el fin de utilizar datos de entrada en formato txt). 4. Cuadro de edición de entrada (se visualiza la edición de los archivos input.txt y main.r). 5. Results: habilitar la visualización de los resultados ejecutados. 6. Home: acceso a la pantalla principal del sitio 7. </>Languages: acceso directo a cada uno de los lenguajes ofrecidos por el sitio. 8. Web editors: acceso directo a editores web ofrecidos por el sitio. 9. About: información sobre el sitio y su creador. 10. Download Files: creación y descarga de los archivos creados (main.r, input.txt, rscript.jpg) comprimidos en formato tar y tar.gz. 11. Ocultar el cuadro de resultados. 12. Cuadro de resultados. 13. Help: acceso a ayuda. 2. REQUERIMIENTOS Para el desarrollo del presente trabajo se utilizaron los siguientes recursos informáticos Software Navegador de Internet Chrome (Versión m) Hardware Ordenador Estándar (Pentium IV 3GHz, 512 GB de RAM) con acceso a Internet 3. APLICACIÓN EN ESTADÍSTICA En el presente trabajo se utilizará el programa R mediante el sitio Se realizará una simulación de una variable aleatoria con distribución Normal y se compararán los resultados obtenidos con la distribución de densidad Normal.

5 Código propuesto en R El código propuesto en R se presenta a continuación x<-rnorm(1000, mean=100, sd=15) hist(x, main="histograma", xlab="peso", ylab="frecuencia",probability="true") y <- seq(min(x), max(x), length=100) lines(y, dnorm(y, mean=100, sd=15), col="red", lwd=3) 4. RESOLUCIÓN Y RESULTADOS OBTENIDOS En primer lugar, se ingresa al sitio

6 Se elige lenguaje a utilizar, en este caso R Programming Se ingresa el código en el recuadro de la izquiera

7 Se ejecuta el mismo Se visualizan los resultados en el recuadro de la derecha

8 Se descargan los resultados Se descarga un archivo comprimido con el nombre project.tar.gz (el cual contiene el archivo project.tar). Una vez descomprimido éste último, se obtienen los siguientes archivos main.r archivo en formato r con el codigo realizado. rscript.jpg gráfico obtenido en formato jpg. Input.txt archivo con datos ingresados en formato txt 5. CONCLUSIONES Para la realización de clases prácticas por lo general pueden presentarse problemas a la hora de intalar y utilizar programas. Se propone la utilización de sitios que brindan Compiladores en linea, los cuales permiten, en forma gratuita y sin necesidad de registrarse, el uso de multiplataformas de código libre, acceso a los programas sin necesidad de instalarlos y la descarga de lo realizado y resultados obtenidos. En el presente trabajo se utilizó el programa R mediante el compilador en línea Se realizó una simulación de una variable aleatoria con distribución Normal y se compararon los resultados obtenidos con la distribución de densidad Normal. A su vez, se pudo descargar cada uno de los archivos desarrollados.

9 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS Albert, J. y Rizzo M. (2012). R by Example (Use R!), Springer.