![\"\"](\"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-content\/uploads\/sites\/67\/2025\/09\/RStars-300x300.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nA partir de la impartici\u00f3n de asignaturas durante un dilatado per\u00edodo de tiempo, he ido creando y perfeccionando diverso material, sobre todo pr\u00e1ctico, en modo de supuestos y ejemplos de an\u00e1lisis, para facilitar el aprendizaje de las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s habituales.<\/p>\n\n\n\n
Siempre he tenido la idea de facilitar el acceso a este material de modo libre y gratuito, por vocaci\u00f3n y por convicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
El problema habitual a la hora de llevar a cabo esto son los datos. En mis clases suelo utilizar datos de empresas reales, extra\u00eddos de bases de datos de acceso restringido. Esto hace que no pueda hacer p\u00fablicas las pr\u00e1cticas junto con estos datos, m\u00e1s all\u00e1 de mi clase y mis alumnas\/os.<\/p>\n\n\n\n
Por otro lado, durante el curso 24\/25 tuve la idea de revisar sustancialmente las pr\u00e1cticas que hab\u00eda preparado, y utilizar en este af\u00e1n las facilidades que proporciona la Inteligencia Artificial. Testear modos en los que este recurso puede ayudar en la tarea tanto docente como profesional.<\/p>\n\n\n\n
He de reconocer que el resultado ha sido francamente satisfactorio. He podido crear c\u00f3digo nuevo, aplicar nuevas t\u00e9cnicas, y mejorar el que ten\u00eda con una velocidad que a\u00fan me deja perplejo. Eso s\u00ed, con un concienzudo trabajo en equipo (a veces incluso desesperante) con la Inteligencia Artificial. Y es que, hay que explicarle muy bien lo que quieres hacer, probar sus propuestas y establecer un di\u00e1logo continuo. Si algo he aprendido es que la IA es una ayudante o colaboradora muy eficiente; pero sin nuestra supervisi\u00f3n, al menos hasta el momento, no logra plasmar al 100% las estrategias de an\u00e1lisis que tenemos en mente.<\/p>\n\n\n\n
Esto me llev\u00f3 a intentar dar un paso m\u00e1s: generar mis propios datos para analizarlos a partir del c\u00f3digo de las pr\u00e1cticas, de modo que se superara la limitaci\u00f3n del uso de datos \u00abcalientes\u00bb. Hab\u00eda que lograr datos abundantes, y realistas: razonablemente parecidos a los datos que pueden darse en cualquier sector econ\u00f3mico. Datos que respetasen la coherencia entre variables, y que a su vez no resultaran demasiado \u00abdeterministas\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
De este experimento naci\u00f3 R-Stars.<\/p>\n\n\n\n
Rstars, en lo sustancial, tiene un n\u00facleo basado en unas 30 variables cuyos valores se han obtenido para un total de 300 empresas \u00abficticias\u00bb. Los datos han sido generados por la Inteligencia Artificial, intentando mantener un equilibrio entre la coherencia econ\u00f3mica y contable, y la aleatoriedad que permite ir m\u00e1s all\u00e1 de resultados demasiado artificiosos.<\/p>\n\n\n\n
Entorno a esta base de datos, surge un ejercicio de creatividad (y cierto \u00abfrikismo\u00bb) para dotar de contexto a los datos. Algo que sonara \u00abdivertido\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Y as\u00ed, ocurri\u00f3 que la base de datos rinde un homenaje a la filmograf\u00eda de la Ciencia Ficci\u00f3n, estando definida para el caso de 300 empresas de transporte de mercancias… interestelar. Empresas con nombres simb\u00f3licos en este tipo de cine, y que ejercen su actividad comercial en torno a 30 planetas que, de igual modo, no son desconocidos para los amantes de este g\u00e9nero cinematogr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n
Instalaci\u00f3n de R y de la interfaz R-Studio.<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n R es un software con licencia de libre uso, y se puede descargar en el sitio oficial, R-Project. Pulsa aqu\u00ed<\/a> y desc\u00e1rgate la \u00faltima versi\u00f3n estable.<\/p>\n\n\n\n Una vez instalado R, conviene instalar R-Studio. R-Studio es una interfaz que permite trabajar con R de un modo m\u00e1s c\u00f3modo que utilizando la propia interfaz b\u00e1sica de R. Hay que instalarla a continuaci\u00f3n de R. Accede a la \u00faltima versi\u00f3n pulsando aqu\u00ed<\/a>.\nConviene instalar primero R, y luego R-Studio.\n\nPrimeros pasos con R y R-Studio.<\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n O’Reilly<\/a> es una editorial que publica libros geniales sobre lenguajes de programaci\u00f3n y muchos temas m\u00e1s. Tenemos la suerte de que esta editorial nos permite acceder libremente a algunos de los libros. Entre ellos destaca un cl\u00e1sico fundamental: R for Data Science<\/a>. Dicho y hecho, pulsa en el enlace y te llevar\u00e1 al libro. Sin pirater\u00eda de por medio.Modelos econom\u00e9tricos y otras t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis multivariante con R.<\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n Algunas de las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas aplicadas al an\u00e1lisis econ\u00f3mico integran lo que conocemos habitualmente como Econometr\u00eda. Hay una gran variedad de modelos econom\u00e9tricos m\u00e1s o menos refinados, parrtiendo del modelo general. Por otro lado, existen otras t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis muy \u00fatiles en su aplicaci\u00f3n al an\u00e1lisis econ\u00f3mico que no pertenecen al cuerpo de los modelos econom\u00e9tricos en sentido estricto, como son los m\u00e9todos de agrupaci\u00f3n de informaci\u00f3n (componentes principales, an\u00e1lisis factorial, cluster) o de clasificaci\u00f3n (an\u00e1lisis discriminante, \u00e1rboles de decisi\u00f3n, etc.). Algunos de estos m\u00e9todos de an\u00e1lisis incluyen elementos de aprendizaje autom\u00e1tico, es decir, lo que conocemos como Machine Learning. Muchas de estas t\u00e9cnicas se pueden implementar en R. Un buen texto para sumergirse en estas t\u00e9cnicas es el libro de Francisco Parra Estad\u00edstica y Machine Learning con R<\/a>, que puede ser consultado de modo gratuito pinchando en el enlace anterior.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00bfQu\u00e9 es R-Stars? Trabajo usualmente con el software \/ lenguaje estad\u00edstico R. R es un recurso de acceso libre. A continuaci\u00f3n ten\u00e9is recursos que he ido encontrando para comenzar y profundizar en el manejo de este interesante, completo y gratuito entorno de an\u00e1lisis. A partir de la impartici\u00f3n de asignaturas durante un dilatado per\u00edodo de […]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-457","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/457","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=457"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/457\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":962,"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/457\/revisions\/962"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.uclm.es\/miguelangeltarancon\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=457"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}