##Introducci?n a R 
##Modulo 2
##Video 4

(.packages())

(.packages(all.available=TRUE))

#https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html

library(MASS) #cargar librer?a

install.packages("MASS") #Instalar librer?a

library(MASS) #cargar librer?a

old.packages() #librer?as que requieren actualizacion

update.packages(ask = FALSE) #actualizar librer?as  


datos <- Boston
#Regresi?n usando R base (y notaci?n matricial)
y <- datos$medv
X <- as.matrix(datos[-14])
int <- rep(1, length(y))
X <- cbind(int, X)
betas <- solve(t(X) %*% X) %*% t(X) %*% y

#Regresi?n usando funcion lm() del paquete stats (cargado por defecto)
modelo <- lm(medv ~ ., data = datos)

#Comparando
lm.betas <- round(modelo$coefficients, 2)
base.betas <- round(betas, 2)
data.frame(base.betas, lm.betas)

summary(modelo) #adem?s la funci?n lm() nos permite extraer m?s informaci?n ?til