Diferenças

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-O ''search()'' retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas classificadas pelo tipo de uso. Por padrão o R abre alguns desses armários quando iniciamos uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: eles que contem as funções que estamos usando.
+O ''search()'' retorna os compartimentos (''environments'') que estão disponíveis na sua sessão do R, entre esses compartimentos estão os pacotes carregados. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas classificadas pelo tipo de uso. Por padrão o R abre alguns desses armários quando iniciamos uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: eles que contem as funções que estamos usando.
-Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos no início de uma sessão. São pacotes importantes, mas um pouco mais específicos ou especializados do que as ferramentas básicas. São como armários que estão trancados, com ferramentas que usamos menos frequentemente, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''library'' que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:
+Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos no início de uma sessão. São pacotes importantes, mas um pouco mais específicos ou especializados do que as ferramentas básicas. São como armários que estão trancados, com ferramentas que usamos menos frequentemente, precisamos destrancar e abrir o armário para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''library'' que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:
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 ==== Carregando Pacotes ====
-Para utilizar as funções de um pacote, não basta o pacote estar instalado no computador, é necessário carregá-lo, ou seja, abrir o armário contém as ferramentas! Para isso usamos a própria função ''library'':
+Para utilizar as funções de um pacote, não basta o pacote estar instalado no computador, é necessário carregá-lo, ou seja, abrir o armário que contém as ferramentas! Para isso usamos a própria função ''library'':
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-Agora o pacote ''lattice'' aparece na segunda posição do nosso ''search''. O que isso significa? Cada uma das posições que o search apresenta, representa o caminho de busca do R na memória. São como compartimentos ((chamados de "Environments")) de memória. Quando executamos um comando o R busca os objetos na memória seguindo trajeto apresentado pelo ''search''. O primeiro compartimento que é procurado se chama ''.GlobalEnv''. Esse é o compartimento de memória do nosso **workspace** e o pacote que foi carregado recentemente é colocado na posição seguinte. O último compartimento é dedicado ao pacote ''base'' onde estão os objetos e funções básicas do R.
+Agora o pacote ''lattice'' aparece na segunda posição do nosso ''search''. O que isso significa? A lista que o ''search'' apresenta é o caminho de busca do R por objetos. São como compartimentos ((chamados de "Environments")) que conectam objetos em um mesmo escopo. Quando executamos um comando o R busca os objetos na memória seguindo trajeto apresentado pelo ''search''. O primeiro compartimento que é procurado se chama ''.GlobalEnv''. Esse é o compartimento do nosso **workspace** ou seja, onde estão os objetos que construímos ((tecnicamente o que os environments contém são os nomes e o caminho para a memoria onde está armazenada o conteúdo do objeto)). O pacote carregado mais recentemente é colocado na posição seguinte ao ''.GlobalEnv''. O último compartimento é dedicado ao pacote ''base'' onde estão os objetos e funções básicas do R.
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 Quais funções estão disponíveis em um pacote instalado? Qual documentação está disponível junto ao pacote?
-Essas informações podem ser encontradas em um outro tipo de ajuda de documentação do R, o ''help.start''.
+Essas informações podem ser encontradas em um outro tipo de ajuda de documentação do R, o ''help.start''. Esta função abre toda a documentação geral do R que foi instalada no computador, inclusive os pacotes. Apesar da documentação ser apresentada no seu navegador, ela está localmente instalada e não precisa de internet para ser consultada. Para encontrar a documentação específica de um pacote instalado, clique no link ''Packages''. Navegue nessa documentação para se habituar a ela.
-Que abre toda a documentação geral do R que foi instalada no computador. Apesar de ser um hipertexto, ela está localmente instalada e não precisa de internet para ser aberta. Para encontrar a documentação específica de um pacote instalado, clique no link ''Packages''. Navegue nessa documentação para se habituar a ela.
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 ===== Instalando Pacotes =====
-{{:02_tutoriais:tutorial1b:18.png?400  |}}Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios de pacotes,  oficial é o CRAN [[https://cran.r-project.org/]].
+{{:02_tutoriais:tutorial1b:18.png?400  |}}Quando estamos trabalhando em uma oficina, normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos, precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As lojas do R são os repositórios de pacotes. E o repositório oficial do R é o CRAN [[https://cran.r-project.org/]].
 Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)), em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://www.rdocumentation.org/]]))!
-Nesse universo de itens disponíveis fica difícil encontrar a melhor ferramenta para a tarefa que queremos executar. Existem várias ferramentas para auxiliar nessa tarefa. Aconselhamos fortemente a usar e iniciar a sua busca pelo ''Task Views'' disponível no site oficial do CRAN. Que são revisões de pacotes disponíveis separadas por temas, normalmente áreas de pesquisa (ecologia, genética, economia...) ou tipos de análises (bayesiana, multivariada, espacial...).
+Nesse universo de itens disponíveis, fica difícil encontrar a melhor ferramenta para a tarefa que queremos executar. Existem várias ferramentas para auxiliar nessa tarefa. Aconselhamos fortemente a usar e iniciar a sua busca pelo ''Task Views'' disponível no site oficial do CRAN. Eles são revisões de pacotes disponíveis separadas por temas, normalmente áreas de pesquisa (ecologia, genética, economia...) ou tipos de análises (bayesiana, multivariada, espacial...).
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 Entre no site do [[https://cran.r-project.org/ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá encontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Na documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados multivariados em ecologia de comunidades chamado ''vegan''. Um pacote com cerca de 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia.
-A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''install.packages()''. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos é aconselhável usar o argumento ''pkgs'' que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÃO!!!))
+A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''install.packages()''. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos pacotes disponíveis é aconselhável usar o argumento ''pkgs'' que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÃO!!!))
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-Agora vamos verificar se o  pacote está instalado consultando o ''help.start()'' e verificando se aparece na na lista de pacotes instalados. Vá no link abaixo do ''Description File'' denominado ''User guides, package vignettes and other documentation'' e abra o documento com o tema ''Diversity analysis in vegan''.
+Agora vamos verificar se o  pacote está instalado consultando o ''help.start()'' e verificando se aparece na na lista de pacotes instalados. Clique no link com o nome do pacote (i.e. ''vegan'') e em seguida vá no link denominado ''User guides, package vignettes and other documentation'' e abra o link contendo ao lado esquerdo do tema ''Diversity analysis in vegan''.
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-Vá no link ''Packages'' e selecione o pacote ''vegan'' na lista de pacotes. A página inicial do pacote com o título **Community Ecology Package** conterá o link para a documentação de cada uma das funções do pacote. São muitas, mais de 500! Felizmente a documentação do pacote é muito completa e tem alguns tutoriais incluídos que são chamados de ''Vignettes''. Essas vinhetas são de grande ajuda para quem precisa estudar um pacote.  Abra a vinheta sobre ''Diversity analysis in vegan'', navegue no documento. São 12 páginas condensadas sobre análises de diversidade, mostrando como faze-las no ''vegan'' e com exemplos muito ilustrativos.
+Agora clique novamente link ''Packages'' e selecione o pacote ''vegan'' na lista de pacotes. A página inicial do pacote, com o título **Community Ecology Package**, conterá os links para a documentação das funções do pacote. São muitas! Felizmente a documentação do pacote é muito completa e tem alguns tutoriais incluídos que são chamados de ''Vignettes''. Essas vinhetas são de grande ajuda para quem precisa estudar um pacote.  Abra a vinheta sobre ''Diversity analysis in vegan'', navegue no documento. São 12 páginas condensadas sobre análises de diversidade, mostrando como fazê-las no ''vegan'' e com exemplos muito ilustrativos.
 ===== Esquema do Mapa do R =====

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