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diff --git a/pt-br/r-pt.html.markdown b/pt-br/r-pt.html.markdown new file mode 100644 index 00000000..5c9304ec --- /dev/null +++ b/pt-br/r-pt.html.markdown @@ -0,0 +1,786 @@ +--- +language: R +contributors: + - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"] + - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"] + - ["kalinn", "http://github.com/kalinn"] +translators: + - ["Marcel Ribeiro-Dantas", "http://github.com/mribeirodantas"] +lang: pt-br +filename: learnr-pt.r +--- + +R é uma linguagem de programação estatística. Ela tem muitas bibliotecas para carregar e limpar conjuntos de dados, executar análises estatísticas e produzir gráficos. Você também pode executar comandos do `R` dentro de um documento LaTeX. + +```r + +# Comentários começam com o símbolo de Cerquilha, também conhecido como +# jogo da velha + +# Não existe um símbolo especial para comentários em várias linhas +# mas você pode escrever várias linhas de comentários adicionando a +# cerquilha (#) ao início de cada uma delas. + +# No Windows e Linux, você pode usar CTRL-ENTER para executar uma linha. +# No MacOS, o equivalente é COMMAND-ENTER + + + +############################################################################# +# Coisas que você pode fazer sem entender nada sobre programação +############################################################################# + +# Nesta seção, mostramos algumas das coisas legais que você pode fazer em +# R sem entender nada de programação. Não se preocupe em entender tudo o +# que o código faz. Apenas aproveite! + +data() # navegue pelos conjuntos de dados pré-carregados +data(rivers) # carregue este: "Comprimentos dos principais rios norte-americanos" +ls() # observe que "rivers" apareceu na área de trabalho (workspace) +head(rivers) # dê uma espiada no conjunto de dados +# 735 320 325 392 524 450 + +length(rivers) # quantos rios foram medidos? +# 141 +summary(rivers) # consulte um sumário de estatísticas básicas +# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. +# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0 + +# faça um diagrama de ramos e folhas (uma visualização de dados semelhante a um histograma) +stem(rivers) + +# A vírgula está 2 dígito(s) à direita do símbolo | +# +# 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)) # Observe que os dados não são normais nem log-normais! +# Tome isso, fundamentalistas da curva normal! + +# O ponto decimal está 1 dígito(s) à esquerda do símbolo | +# +# 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 + +# faça um histograma: +hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # brinque com estes parâmetros +hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # você fará mais gráficos mais tarde + +# Aqui está outro conjunto de dados que vem pré-carregado. O R tem toneladas deles. +data(discoveries) +plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Ano", + main="Número de descobertas importantes por ano") +plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Ano", + main="Número de descobertas importantes por ano") + +# Em vez de deixar a ordenação padrão (por ano), +# também podemos ordenar para ver o que é mais comum: +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) +# +# O ponto decimal está no símbolo | +# +# 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 + +# Role um dado algumas vezes +round(runif(7, min=.5, max=6.5)) +# 1 4 6 1 4 6 4 +# Seus números serão diferentes dos meus, a menos que definamos a mesma semente aleatória com o set.seed + +# Obtenha 9 números de forma aleatória a partir de uma distribuição normal +rnorm(9) +# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271 +# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362 + + + +################################################## +# Tipos de dados e aritmética básica +################################################## + +# Agora para a parte orientada a programação do tutorial. +# Nesta seção você conhecerá os tipos de dados importantes do R: +# integers, numerics, characters, logicals, e factors. +# Existem outros, mas estes são o mínimo que você precisa para +# iniciar. + +# INTEGERS +# Os inteiros de armazenamento longo são escritos com L +5L # 5 +class(5L) # "integer" +# (Experimente ?class para obter mais informações sobre a função class().) +# Em R, todo e qualquer valor, como 5L, é considerado um vetor de comprimento 1 +length(5L) # 1 +# Você pode ter um vetor inteiro com comprimento > 1 também: +c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3 +length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4 +class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer" + +# NUMERICS +# Um "numeric" é um número de ponto flutuante de precisão dupla +5 # 5 +class(5) # "numeric" +# De novo, tudo em R é um vetor; +# você pode fazer um vetor numérico com mais de um elemento +c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1 +# Você também pode usar a notação científica +5e4 # 50000 +6.02e23 # Número de Avogadro +1.6e-35 # Comprimento de Planck +# Você também pode ter números infinitamente grandes ou pequenos +class(Inf) # "numeric" +class(-Inf) # "numeric" +# Você pode usar "Inf", por exemplo, em integrate(dnorm, 3, Inf) +# isso evita as tabelas de escores-Z. + +# ARITMÉTICA BÁSICA +# Você pode fazer aritmética com números +# Fazer aritmética com uma mistura de números inteiros (integers) e com +# ponto flutuante (numeric) resulta em um numeric +10L + 66L # 76 # integer mais integer resulta em integer +53.2 - 4 # 49.2 # numeric menos numeric resulta em numeric +2.0 * 2L # 4 # numeric vezes integer resulta em numeric +3L / 4 # 0.75 # integer dividido por numeric resulta em numeric +3 %% 2 # 1 # o resto de dois numeric é um outro numeric +# Aritmética ilegal produz um "não-é-um-número" (do inglês Not-a-Number): +0 / 0 # NaN +class(NaN) # "numeric" +# Você pode fazer aritmética em dois vetores com comprimento maior que 1, +# desde que o comprimento do vetor maior seja um múltiplo inteiro do menor +c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6 +# Como um único número é um vetor de comprimento um, escalares são aplicados +# elemento a elemento com relação a vetores +(4 * c(1,2,3) - 2) / 2 # 1 3 5 +# Exceto para escalares, tenha cuidado ao realizar aritmética em vetores com +# comprimentos diferentes. Embora possa ser feito, +c(1,2,3,1,2,3) * c(1,2) # 1 4 3 2 2 6 +# ter comprimentos iguais é uma prática melhor e mais fácil de ler +c(1,2,3,1,2,3) * c(1,2,1,2,1,2) + +# CHARACTERS +# Não há diferença entre strings e caracteres em R +"Horatio" # "Horatio" +class("Horatio") # "character" +class('H') # "character" +# São ambos vetores de caracteres de comprimento 1 +# Aqui está um mais longo: +c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he') +# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he" +length(c("Call","me","Ishmael")) # 3 +# Você pode utilizar expressões regulares (regex) em vetores 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 tem vários vetores de caracteres embutidos: +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" + +# LOGICALS +# Em R, um "logical" é um booleano +class(TRUE) # "logical" +class(FALSE) # "logical" +# O comportamento deles é normal +TRUE == TRUE # TRUE +TRUE == FALSE # FALSE +FALSE != FALSE # FALSE +FALSE != TRUE # TRUE +# Dados ausentes (NA) são logical, também +class(NA) # "logical" +# Use | e & para operações lógicas. +# OR +TRUE | FALSE # TRUE +# AND +TRUE & FALSE # FALSE +# Aplicar | e & a vetores retorna operações lógicas elemento a elemento +c(TRUE,FALSE,FALSE) | c(FALSE,TRUE,FALSE) # TRUE TRUE FALSE +c(TRUE,FALSE,TRUE) & c(FALSE,TRUE,TRUE) # FALSE FALSE TRUE +# Você pode testar se x é TRUE +isTRUE(TRUE) # TRUE +# Aqui obtemos um vetor logical com muitos 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 + +# FACTORS +# A classe factor é para dados categóricos +# Os fatores podem ser ordenados (como as avaliações de crianças) ou +# não ordenados (como as cores) +factor(c("azul", "azul", "verde", NA, "azul")) +# azul azul verde <NA> azul +# Levels: azul verde +# Os "levels" são os valores que os dados categóricos podem assumir +# Observe que os dados ausentes não entram nos levels +levels(factor(c("verde", "verde", "azul", NA, "azul"))) # "azul" "verde" +# Se um vetor de factor tem comprimento 1, seus levels também terão comprimento 1 +length(factor("green")) # 1 +length(levels(factor("green"))) # 1 +# Os fatores são comumente vistos em data frames, uma estrutura de dados que abordaremos +# mais tarde +data(infert) # "Infertilidade após aborto espontâneo e induzido" +levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs" + +# NULL +# "NULL" é um valor estranho; use-o para "apagar" um vetor +class(NULL) # NULL +parakeet = c("bico", "penas", "asas", "olhos") +parakeet +# [1] "bico" "penas" "asas" "olhos" +parakeet <- NULL +parakeet +# NULL + +# COERÇÃO DE TIPO +# Coerção de tipo é quando você força um valor a assumir um tipo diferente +as.character(c(6, 8)) # "6" "8" +as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE TRUE TRUE +# Se você colocar elementos de diferentes tipos em um vetor, coerções estranhas acontecem: +c(TRUE, 4) # 1 4 +c("cachorro", TRUE, 4) # "cachorro" "TRUE" "4" +as.numeric("Bilbo") +# [1] NA +# Warning message: +# NAs introduced by coercion + +# Observe também: esses são apenas os tipos de dados básicos +# Existem muitos outros tipos de dados, como datas, séries temporais, etc. + + + +################################################## +# Variáveis, laços, expressões condicionais +################################################## + +# Uma variável é como uma caixa na qual você armazena um valor para uso posterior. +# Chamamos isso de "atribuir" o valor à variável. +# Ter variáveis nos permite escrever laços, funções e instruções com condição + +# VARIÁVEIS +# Existem muitas maneiras de atribuir valores: +x = 5 # é possível fazer assim +y <- "1" # mas é preferível fazer assim +TRUE -> z # isso funciona, mas é estranho + +# LAÇOS +# Nós temos laços com for +for (i in 1:4) { + print(i) +} +# [1] 1 +# [1] 2 +# [1] 3 +# [1] 4 +# Nós temos laços com while +a <- 10 +while (a > 4) { + cat(a, "...", sep = "") + a <- a - 1 +} +# 10...9...8...7...6...5... +# Tenha em mente que os laços for e while são executados lentamente em R +# Operações em vetores inteiros (por exemplo, uma linha inteira, uma coluna inteira) +# ou funções do tipo apply() (discutiremos mais tarde) são mais indicadas + +# IF/ELSE +# Novamente, bastante padrão +if (4 > 3) { + print("4 é maior que 3") +} else { + print("4 não é maior que 3") +} +# [1] "4 é maior que 3" + +# FUNÇÕES +# Definidas assim: +jiggle <- function(x) { + x = x + rnorm(1, sd=.1) # adicione um pouco de ruído (controlado) + return(x) +} +# Chamada como qualquer outra função R: +jiggle(5) # 5±ε. Após set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043 + + + +########################################################################### +# Estruturas de dados: Vetores, matrizes, data frames e arranjos (arrays) +########################################################################### + +# UNIDIMENSIONAL + +# Vamos começar do início, e com algo que você já sabe: vetores. +vec <- c(8, 9, 10, 11) +vec # 8 9 10 11 +# Consultamos elementos específicos utilizando colchetes +# (Observe que R começa a contar a partir de 1) +vec[1] # 8 +letters[18] # "r" +LETTERS[13] # "M" +month.name[9] # "September" +c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7 +# Também podemos pesquisar os índices de componentes específicos, +which(vec %% 2 == 0) # 1 3 +# pegue apenas as primeiras ou últimas entradas no vetor, +head(vec, 1) # 8 +tail(vec, 2) # 10 11 +# ou descubra se um determinado valor está no vetor +any(vec == 10) # TRUE +# Se um índice for além do comprimento de um vetor, você obterá NA: +vec[6] # NA +# Você pode encontrar o comprimento do seu vetor com length() +length(vec) # 4 +# Você pode realizar operações em vetores inteiros ou subconjuntos de vetores +vec * 4 # 32 36 40 44 +vec[2:3] * 5 # 45 50 +any(vec[2:3] == 8) # FALSE +# e R tem muitas funções internas para sumarizar vetores +mean(vec) # 9.5 +var(vec) # 1.666667 +sd(vec) # 1.290994 +max(vec) # 11 +min(vec) # 8 +sum(vec) # 38 +# Mais alguns recursos embutidos: +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 + +# BIDIMENSIONAL (ELEMENTOS DA MESMA CLASSE) + +# Você pode fazer uma matriz com entradas do mesmo tipo assim: +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 +# Ao contrário de um vetor, a classe de uma matriz é "matrix" independente do que ela contém +class(mat) # "matrix" +# Consulte a primeira linha +mat[1,] # 1 4 +# Execute uma operação na primeira coluna +3 * mat[,1] # 3 6 9 +# Consulte uma célula específica +mat[3,2] # 6 + +# Transponha toda a matriz +t(mat) +# [,1] [,2] [,3] +# [1,] 1 2 3 +# [2,] 4 5 6 + +# Multiplicação de matrizes +mat %*% t(mat) +# [,1] [,2] [,3] +# [1,] 17 22 27 +# [2,] 22 29 36 +# [3,] 27 36 45 + +# cbind() une vetores em colunas para formar uma matriz +mat2 <- cbind(1:4, c("cachorro", "gato", "passaro", "cachorro")) +mat2 +# [,1] [,2] +# [1,] "1" "cachorro" +# [2,] "2" "gato" +# [3,] "3" "passaro" +# [4,] "4" "cachorro" +class(mat2) # matrix +# Mais uma vez, observe o que aconteceu! +# Como as matrizes devem conter todas as entradas da mesma classe, +# tudo foi convertido para a classe character +c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2])) + +# rbind() une vetores linha a linha para fazer uma 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, tudo da mesma classe. Sem coerções. Muito melhor. + +# BIDIMENSIONAL (CLASSES DIFERENTES) + +# Para colunas de tipos diferentes, use um data frame +# Esta estrutura de dados é tão útil para programação estatística, +# que uma versão dela foi adicionada ao Python através do pacote "pandas". + +estudantes <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"), + c(3,2,2,1,0,-1), + c("H", "G", "G", "R", "S", "G")) +names(estudantes) <- c("nome", "ano", "casa") # nomeie as colunas +class(estudantes) # "data.frame" +estudantes +# nome ano casa +# 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(estudantes$ano) # "numeric" +class(estudantes[,3]) # "factor" +# encontre as dimensões +nrow(estudantes) # 6 +ncol(estudantes) # 3 +dim(estudantes) # 6 3 +# A função data.frame() converte vetores de caracteres em vetores de fator +# por padrão; desligue isso definindo stringsAsFactors = FALSE quando +# você criar um data frame +?data.frame + +# Existem muitas maneiras particulares de consultar partes de um data frame, +# todas sutilmente diferentes +estudantes$ano # 3 2 2 1 0 -1 +estudantes[,2] # 3 2 2 1 0 -1 +estudantes[,"ano"] # 3 2 2 1 0 -1 + +# Uma versão extendida da estrutura data.frame é a data.table +# Se você estiver trabalhando com dados enormes ou em painel, ou precisar mesclar +# alguns conjuntos de dados, data.table pode ser uma boa escolha. Aqui está um tour +# relâmpago: +install.packages("data.table") # baixe o pacote a partir do CRAN +require(data.table) # carregue ele +estudantes <- as.data.table(estudantes) +estudantes # observe a saída ligeiramente diferente +# nome ano casa +# 1: Cedric 3 H +# 2: Fred 2 G +# 3: George 2 G +# 4: Cho 1 R +# 5: Draco 0 S +# 6: Ginny -1 G +estudantes[nome=="Ginny"] # Consulte estudantes com o nome == "Ginny" +# nome ano casa +# 1: Ginny -1 G +estudantes[ano==2] # Consulte estudantes com o ano == 2 +# nome ano casa +# 1: Fred 2 G +# 2: George 2 G +# data.table facilita a fusão de dois conjuntos de dados +# vamos fazer outro data.table para mesclar com os alunos +fundadores <- data.table(casa=c("G","H","R","S"), + fundador=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar")) +fundadores +# casa fundador +# 1: G Godric +# 2: H Helga +# 3: R Rowena +# 4: S Salazar +setkey(estudantes, casa) +setkey(fundadores, casa) +estudantes <- fundadores[estudantes] # mescle os dois conjuntos de dados com base na "casa" +setnames(estudantes, c("casa","nomeFundadorCasa","nomeEstudante","ano")) +estudantes[,order(c("nome","ano","casa","nomeFundadorCasa")), with=F] +# nomeEstudante ano casa nomeFundadorCasa +# 1: Fred 2 G Godric +# 2: George 2 G Godric +# 3: Ginny -1 G Godric +# 4: Cedric 3 H Helga +# 5: Cho 1 R Rowena +# 6: Draco 0 S Salazar + +# O data.table torna as tabelas de sumário fáceis +estudantes[,sum(ano),by=casa] +# casa V1 +# 1: G 3 +# 2: H 3 +# 3: R 1 +# 4: S 0 + +# Para remover uma coluna de um data.frame ou data.table, +# atribua a ela o valor NULL +estudantes$nomeFundadorCasa <- NULL +estudantes +# nomeEstudante ano casa +# 1: Fred 2 G +# 2: George 2 G +# 3: Ginny -1 G +# 4: Cedric 3 H +# 5: Cho 1 R +# 6: Draco 0 S + +# Remova uma linha consultando parte dos dados +# Usando data.table: +estudantes[nomeEstudante != "Draco"] +# casa estudanteNome ano +# 1: G Fred 2 +# 2: G George 2 +# 3: G Ginny -1 +# 4: H Cedric 3 +# 5: R Cho 1 +# Usando data.frame: +estudantes <- as.data.frame(estudantes) +estudantes[estudantes$casa != "G",] +# casa nomeFundadorCasa nomeEstudante ano +# 4 H Helga Cedric 3 +# 5 R Rowena Cho 1 +# 6 S Salazar Draco 0 + +# MULTIDIMENSIONAL (TODOS OS ELEMENTOS DE UM TIPO) + +# Arranjos (arrays) criam tabelas n-dimensionais +# Todos os elementos devem ser do mesmo tipo +# Você pode fazer uma tabela bidimensional (como uma matriz) +array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) +# [,1] [,2] [,3] [,4] +# [1,] 1 4 8 3 +# [2,] 2 5 9 6 +# Você pode usar array para fazer matrizes tridimensionais também +array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) +# , , 1 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 2 8 +# [2,] 300 9 +# [3,] 4 0 +# +# , , 2 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 5 66 +# [2,] 60 7 +# [3,] 0 847 + +# LISTAS (MULTIDIMENSIONAIS, POSSIVELMENTE IMPERFEITAS, DE DIFERENTES TIPOS) + +# Finalmente, R tem listas (de vetores) +lista1 <- list(tempo = 1:40) +lista1$preco = c(rnorm(40,.5*lista1$tempo,4)) # aleatória +lista1 +# Você pode obter itens na lista assim +lista1$tempo # um modo +lista1[["tempo"]] # um outro modo +lista1[[1]] # e ainda um outro modo +# [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 +# Você pode obter itens de uma lista como qualquer outro vetor +lista1$preco[4] + +# Listas não são a estrutura de dados mais eficiente para se trabalhar em R; +# a menos que você tenha um bom motivo, você deve se ater a data.frames +# As listas geralmente são retornadas por funções que realizam regressões lineares + +################################################## +# A família de funções apply() +################################################## + +# Lembra de mat? +mat +# [,1] [,2] +# [1,] 1 4 +# [2,] 2 5 +# [3,] 3 6 +# Use apply(X, MARGIN, FUN) para aplicar a função FUN a uma matriz X +# sobre linhas (MARGIN = 1) ou colunas (MARGIN = 2) +# Ou seja, R faz FUN para cada linha (ou coluna) de X, muito mais rápido que um +# laço for ou while faria +apply(mat, MAR = 2, jiggle) +# [,1] [,2] +# [1,] 3 15 +# [2,] 7 19 +# [3,] 11 23 +# Outras funções: ?lappy, ?sapply + +# Não as deixe te intimidar; todos concordam que essas funções são bem confusas + +# O pacote plyr visa substituir (e melhorar!) a família *apply(). +install.packages("plyr") +require(plyr) +?plyr + + + +######################### +# Carregando dados +######################### + +# "pets.csv" é um arquivo hospedado na internet +# (mas também poderia tranquilamente ser um arquivo no seu computador) +require(RCurl) +pets <- read.csv(textConnection(getURL("https://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv"))) +pets +head(pets, 2) # primeiras duas linhas +tail(pets, 1) # última linha + +# Para salvar um data frame ou matriz como um arquivo .csv: +write.csv(pets, "pets2.csv") # para criar um novo arquivo .csv +# Define o diretório de trabalho com setwd(), confirme em qual você está com getwd() + +# Experimente ?read.csv e ?write.csv para obter mais informações + + + +######################### +# Análise estatística +######################### + +# Regressão linear! +modeloLinear <- lm(preco ~ tempo, data = lista1) +modeloLinear # imprime na tela o resultado da regressão +# Call: +# lm(formula = preco ~ tempo, data = lista1) +# +# Coefficients: +# (Intercept) tempo +# 0.1453 0.4943 +summary(modeloLinear) # saída mais detalhada da regressão +# Call: +# lm(formula = preco ~ tempo, data = lista1) +# +# Residuals: +# Min 1Q Median 3Q Max +# -8.3134 -3.0131 -0.3606 2.8016 10.3992 +# +# Coefficients: +# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) +# (Intercept) 0.14527 1.50084 0.097 0.923 +# tempo 0.49435 0.06379 7.749 2.44e-09 *** +# --- +# Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 +# +# Residual standard error: 4.657 on 38 degrees of freedom +# Multiple R-squared: 0.6124, Adjusted R-squared: 0.6022 +# F-statistic: 60.05 on 1 and 38 DF, p-value: 2.44e-09 +coef(modeloLinear) # extrai os parâmetros estimados +# (Intercept) tempo +# 0.1452662 0.4943490 +summary(modeloLinear)$coefficients # um outro meio de extrair os resultados +# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) +# (Intercept) 0.1452662 1.50084246 0.09678975 9.234021e-01 +# tempo 0.4943490 0.06379348 7.74920901 2.440008e-09 +summary(modeloLinear)$coefficients[,4] # the p-values +# (Intercept) tempo +# 9.234021e-01 2.440008e-09 + +# MODELOS LINEARES GERAIS +# Regressão logística +set.seed(1) +lista1$sucesso = rbinom(length(lista1$tempo), 1, .5) # binário aleatório +modeloLg <- glm(sucesso ~ tempo, data = lista1, + family=binomial(link="logit")) +modeloLg # imprime na tela o resultado da regressão logística +# Call: glm(formula = sucesso ~ tempo, +# family = binomial(link = "logit"), data = lista1) +# +# Coefficients: +# (Intercept) tempo +# 0.17018 -0.01321 +# +# Degrees of Freedom: 39 Total (i.e. Null); 38 Residual +# Null Deviance: 55.35 +# Residual Deviance: 55.12 AIC: 59.12 +summary(modeloLg) # saída mais detalhada da regressão +# Call: +# glm(formula = sucesso ~ tempo, +# family = binomial(link = "logit"), data = lista1) + +# Deviance Residuals: +# Min 1Q Median 3Q Max +# -1.245 -1.118 -1.035 1.202 1.327 +# +# Coefficients: +# Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) +# (Intercept) 0.17018 0.64621 0.263 0.792 +# tempo -0.01321 0.02757 -0.479 0.632 +# +# (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) +# +# Null deviance: 55.352 on 39 degrees of freedom +# Residual deviance: 55.121 on 38 degrees of freedom +# AIC: 59.121 +# +# Number of Fisher Scoring iterations: 3 + + +######################### +# Gráficos +######################### + +# FUNÇÕES DE PLOTAGEM INTEGRADAS +# Gráficos de dispersão! +plot(lista1$tempo, lista1$preco, main = "dados falsos") +# Trace a linha de regressão em um gráfico existente! +abline(modeloLinear, col = "red") +# Obtenha uma variedade de diagnósticos legais +plot(modeloLinear) +# Histogramas! +hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") +# Gráficos de barras! +barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow")) + +# GGPLOT2 +# Mas estes não são nem os mais bonitos dos gráficos no R +# Experimente o pacote ggplot2 para gráficos diferentes e mais bonitos +install.packages("ggplot2") +require(ggplot2) +?ggplot2 +pp <- ggplot(estudantes, aes(x=casa)) +pp + geom_bar() +ll <- as.data.table(lista1) +pp <- ggplot(ll, aes(x=tempo,preco)) +pp + geom_point() +# ggplot2 tem uma excelente documentação (disponível em http://docs.ggplot2.org/current/) + + + +``` + +## Como faço para obter R? + +* Obtenha o R e uma interface gráfica para o R em [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) +* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) é uma outra interface gráfica |