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| language | contributors | translators | lang | filename | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R |
|
|
pt-br | 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.
# 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
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# Carregando dados
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# "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
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# Análise estatística
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# 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$tempo), 1, .5) # binário aleatório
modeloLg <- glm(sucesso ~ tempo, data = lista1,
family=binomial(link="logit"))
modeloLg # imprime na tela o resultado da regressão logística
# Call: glm(formula = sucesso ~ tempo,
# family = binomial(link = "logit"), data = lista1)
#
# Coefficients:
# (Intercept) tempo
# 0.17018 -0.01321
#
# Degrees of Freedom: 39 Total (i.e. Null); 38 Residual
# Null Deviance: 55.35
# Residual Deviance: 55.12 AIC: 59.12
summary(modeloLg) # saída mais detalhada da regressão
# Call:
# glm(formula = sucesso ~ tempo,
# family = binomial(link = "logit"), data = lista1)
# Deviance Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
# -1.245 -1.118 -1.035 1.202 1.327
#
# Coefficients:
# Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
# (Intercept) 0.17018 0.64621 0.263 0.792
# tempo -0.01321 0.02757 -0.479 0.632
#
# (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
#
# Null deviance: 55.352 on 39 degrees of freedom
# Residual deviance: 55.121 on 38 degrees of freedom
# AIC: 59.121
#
# Number of Fisher Scoring iterations: 3
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# Gráficos
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# FUNÇÕES DE PLOTAGEM INTEGRADAS
# Gráficos de dispersão!
plot(lista1$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/
- RStudio é uma outra interface gráfica