Lenguajes de Programación Estadística

Los lenguajes de programación estadística son entornos computacionales diseñados en torno al análisis de datos, que proporcionan a los estadísticos operaciones vectorizadas, marcos de datos (data frames), abstracciones de modelado y sistemas de paquetes extensibles.

Definition

Un lenguaje de programación estadística es un lenguaje y entorno de programación cuyo diseño se centra en el análisis de datos, proporcionando soporte nativo para la computación numérica vectorizada, estructuras de datos estadísticas, especificación de modelos y la distribución de métodos analíticos como paquetes.

Scope

Este tema abarca los principios de diseño de los lenguajes creados para la estadística, el linaje S y su sucesor R, el ecosistema científico de Python y las características del lenguaje que son importantes para el trabajo con datos: vectorización, estructuras de datos para datos tabulares y faltantes, interfaces de fórmulas y modelado, y ecosistemas de paquetes. Los algoritmos específicos están fuera del alcance.

Core questions

• ¿Qué características hacen que un lenguaje de programación sea adecuado para el análisis de datos?
• ¿Cómo influyó el lenguaje S en el diseño de los entornos estadísticos modernos?
• ¿Cómo apoyan la vectorización y las abstracciones de los marcos de datos (data frames) el trabajo estadístico?
• ¿Cómo extienden los ecosistemas de paquetes un lenguaje con métodos estadísticos?

Key concepts

• Vectorización
• Marco de datos (Data frame)
• Interfaz de fórmula
• Ecosistema de paquetes
• Características funcionales y orientadas a objetos
• Entorno interactivo

Key theories

Diseño de lenguajes para el análisis de datos

Los lenguajes estadísticos proporcionan operaciones vectorizadas, estructuras de datos enriquecidas para datos tabulares y faltantes, e interfaces de modelado como fórmulas, de modo que la intención analítica se puede expresar de forma concisa y extender a través de paquetes aportados por los usuarios.

El linaje S-a-R

El lenguaje S introdujo el entorno interactivo y orientado a objetos para el análisis de datos que R reimplementó como software de código abierto, cuyo repositorio de paquetes lo convirtió en una plataforma impulsada por la comunidad para métodos estadísticos.

Clinical relevance

La elección y el dominio de un lenguaje estadístico determinan cómo se escriben, validan y comparten los análisis; los ecosistemas de paquetes abiertos de R y Python hacen que los métodos de vanguardia estén inmediatamente disponibles para los profesionales de todas las ciencias basadas en datos.

History

John Chambers y sus colegas crearon S en Bell Labs a finales de la década de 1970; Ihaka y Gentleman lanzaron R como un sucesor de código abierto en 1996, y su repositorio de paquetes, junto con el ascenso paralelo de la pila científica de Python, los convirtieron en los entornos dominantes para la computación estadística.

Key figures

• John Chambers
• Ross Ihaka
• Robert Gentleman
• Hadley Wickham

Seminal works

• chambers2008
• ihaka1996

Frequently asked questions

¿Qué hace que un lenguaje sea un lenguaje de programación estadística en lugar de uno general?

Integra el análisis de datos en su núcleo: matemáticas vectorizadas, estructuras de datos tabulares con manejo de valores faltantes, sintaxis de especificación de modelos y un ecosistema de paquetes estadísticos. Los lenguajes generales pueden hacer estadísticas, pero estos están diseñados para ello.

¿Por qué se enfatiza la vectorización en estos lenguajes?

Operar con vectores y matrices completos a la vez hace que el código sea conciso y rápido, ya que la computación pesada se ejecuta en rutinas compiladas optimizadas. También coincide con la forma en que las operaciones estadísticas se expresan naturalmente sobre los datos.