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 > meu.vetor <- c(10.5,11.3,12.4,5.7)
 > meu.vetor
-[1] 10.5 11.3 12.4  5.7
+[1] 10.5 11.3 12.4 5.7
 >
 > vetor.vazio <- c()
@@ Linha 154: / Linha 154: @@
 <code rsplus>
-lynx                package:datasets                R Documentation
+lynx {datasets}                                                R Documentation
 Annual Canadian Lynx trappings 1821-1934
@@ Linha 170: / Linha 170: @@
 Source:
-     Brockwell, P. J. and Davis, R. A. (1991) _Time Series and
+     Brockwell, P. J. and Davis, R. A. (1991) Time Series and
-     Forecasting Methods._  Second edition. Springer. Series G (page
+     Forecasting Methods.  Second edition. Springer. Series G (page
 ).
 References:
-     Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) _The New S
+     Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) The New S
-     Language_. Wadsworth & Brooks/Cole.
+     Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
      Campbell, M. J.and A. M.  Walker (1977).  A Survey of statistical
      work on the Mackenzie River series of annual Canadian lynx
-     trappings for the years  1821-1934 and a new analysis. _Journal of
+     trappings for the years  1821-1934 and a 'new' analysis. Journal of
-     the Royal Statistical Society series A_, *140*, 411-431.
+     the Royal Statistical Society series A, 140, 411-431.
 </code>
@@ Linha 213: / Linha 213: @@
 No segundo caso, o pacote //vegan//, que tem o conjunto de dados, não está carregado e por isso deve ser indicado no argumento ''package''.
-=== Importação de Pacotes Estatísticos ===
+=== Importação de Arquivos de Outros Pacotes Estatísticos ===
 O pacote //foreign// contém funções para importar e exportar diretamente arquivos de pacotes estatísticos.
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 Vetores, matrizes e listas são objetos com características diferentes, formalmente definidas no R como //atributos//. Em uma linguagem orientada a objetos, são esses atributos que definem o contexto para a execução de um comando e, portanto, seu resultado. Fazendo uma analogia com o mundo físico, uma mesma ação tem resultados diferentes de acordo com as características do objeto em que é aplicada.
-O que é importante reter aqui é que os resultados que obtemos de um comando no R (incluindo as mensagens de erro!) são em boa parte definidas pelo objeto de dados, e não pela função. Por isso, quando enfrentar algum problema, verifique com cuidado na documentação se e como o seu comando se aplica à classe de objeto de dados que você está usando.((em termos técnicos: verifique se e como a função usada define um método para o objeto de dados usado))
+O que é importante reter aqui é que os resultados que obtemos de um comando no R (incluindo as mensagens de erro!) são em boa parte definidas pelo objeto de dados, e não apenas pela função. Por isso, quando enfrentar algum problema, verifique com cuidado na documentação se o seu comando se aplica à classe de objeto de dados que você está usando e, se sim, como.((em termos técnicos: verifique se e como a função usada define um método para o objeto de dados usado))
 ==== Atributos de um Objeto de Dados ====
@@ Linha 428: / Linha 428: @@
 <box center 50% red| **Duas Coisa que Você Precisa Saber sobre Fatores**>
   * Um fator pode ter níveis para os quais não há valores. Isso pode acontecer quando alguns valores são selecionados ou excluídos (ver item sobre [[04-dados#Subconjuntos e Indexação|indexação]], nessa seção). Isso é muito importante, pois afeta o resultado de muitas funções (Veja os exemplos da função ''tapply'', a seguir e também no item sobre [[04-dados#Indexação de Fatores|indexação de fatores]]).
-  * Ao importar um arquivo texto, a função ''read.table'' transforma por //default// em fatores todas as variáveis que tenham caracteres. Você pode indicar quais dessas variáveis não são fatores com o argumento ''as.is''.
+  * Em versões mais antigas do R, a função ''read.table'' transformava em fatores todas as variáveis que tivessem caracteres por //default//. Em versões mais recentes, esse não é mais o padrão. Mas você pode decidir como você quer lidar com os caracteres durante a leitura usando o argumento ''as.is''.
 </box>
@@ Linha 666: / Linha 666: @@
 </code>
-Os argumentos básicos da função são o //data.frame// com os valores (''x''), o(s) fator(es) que definem os subconjuntos (''by'', que deve ser uma lista), e a função a calcular de cada vetor do //data frame// (''FUN'').
+Os argumentos básicos da função são o objeto com os valores (''x''), o(s) fator(es) que definem os subgrupos (''by'', que deve ser uma lista), e a função a ser aplicada a cada vetor em ''x'' (''FUN'').
@@ Linha 687: / Linha 687: @@
 [3,]    3    3    3    3
 </code>
-Os índices entre colchetes são a referência do par [linha,coluna]((a notação [,1] significa "todas as linhas da coluna 1", mais detalhes no ítem sobre indexação, mais abaixo)). Esses índices são exibidos quando as dimensões não têm nomes, que são controlados pelas funções ''rownames'' e ''colnames'':
+Os índices entre colchetes são a referência do par [linha,coluna]((a notação [,1] significa "todas as linhas da coluna 1", mais detalhes no item sobre indexação, mais abaixo)). Esses índices são exibidos quando as dimensões não têm nomes, que são controlados pelas funções ''rownames'' e ''colnames'':
 <code rsplus>
@@ Linha 884: / Linha 884: @@
   - Crie um objeto da classe matriz com esses valores. Isso permite realizar as operações matriciais a seguir.
   - Para calcular o número de indivíduos em cada estágio após um intervalo de tempo, basta multiplicar a matriz de transição pelas abundâncias dos indivíduos em cada estágio. Começando com 50 indivíduos do estágio 1, 25 do estágio 2 e 10 no estágio 3, qual será o número de plantas em cada estágio após três intervalos?
-  - **Opcional**: A taxa de crescimento geométrico da população é o primeiro autovalor da matriz de transição, que pode ser calculado com a função ''eigen''((consulte a ajuda para interpretar o resultados dessa função)).  Se a taxa é maior que um a população está crescendo. É o caso dessa população?
+  - **Opcional**: A taxa de crescimento geométrico da população é o primeiro autovalor da matriz de transição, que pode ser calculado com a função ''eigen''((consulte a ajuda para interpretar o resultados dessa função)). Se a taxa é maior que um a população está crescendo. É o caso dessa população?
 </box>
@@ Linha 891: / Linha 891: @@
 ===== O R como Ambiente de Operações Vetoriais =====
-Na verdade, o R é muito mais que uma simples calculadora.  O R é um **ambiente** onde podemos realizar operações vetoriais e matriciais.
+Na verdade, o R é muito mais que uma simples calculadora. O R é um **ambiente** onde podemos realizar operações vetoriais e matriciais.
 Além das regras básicas para operações com vetores numéricos (ver [[03-funcoes#Vetores: Operações Matemáticas]]), há operações aplicáveis a outros tipos de dados, e as importantíssimas **operações lógicas**, aplicáveis a qualquer classe.
@@ Linha 902: / Linha 902: @@
 [1] NA
 Warning message:
-argument is not numeric or logical: returning NA in: mean.default(sp)
+argument 'is' not numeric or logical: returning NA in: mean.default(sp)
 >
 </code>
-Mas existem algumas operações que são próprias desse tipo de vetores:
+Mas existem muitas operações que funcionam ou são próprias desse tipo de vetores:
 <code rsplus>
-> sort( sp )
+> sort( sp ) # ordenação de caracteres em ordem crescente
 [1] "Myrcia sulfiflora"      "Myrcia sulfiflora"      "Syagrus romanzoffianus"
 [4] "Tabebuia cassinoides"
 >
-> grep("Myrcia", sp)
+> grep("Myrcia", sp) # busca por elementos do vetor de caracteres contendo "Myrcia"
 [1] 1 4
 >
-> table( sp )
+> table( sp ) # contagem do numero de elementos para cada classe de elemento
 sp
      Myrcia sulfiflora Syagrus romanzoffianus   Tabebuia cassinoides
                       1                      1
+>
+> sub("Myrcia", "M.", sp ) # substituição de caracteres
+[1] "M. sulfiflora"          "Syagrus romanzoffianus" "Tabebuia cassinoides"   "M. sulfiflora"
+>
+> strsplit(sp, " ") # divisão de cada elemento do vetor por um dado caractere ou símbolo (no caso, um espaço)
+[[1]]
+[1] "Myrcia"     "sulfiflora"
+[[2]]
+[1] "Syagrus"        "romanzoffianus"
+[[3]]
+[1] "Tabebuia"    "cassinoides"
+[[4]]
+[1] "Myrcia"     "sulfiflora"
+>
 </code>
+Também é possível concatenar vetores de caracteres usando a função ''paste'':
 <code rsplus>
@@ Linha 935: / Linha 955: @@
 ==== Operações Lógicas ====
-Algumas operações são válidas para qualquer tipo de vetor.  Essas operações envolvem comparações e são chamadas de operações lógicas:
+Algumas operações são válidas para qualquer tipo de vetor. Essas operações envolvem comparações e são chamadas de operações lógicas:
 <code rsplus>
 > "Tabebuia cassinoides" == sp
@@ Linha 1048: / Linha 1068: @@
 === Uma maneira simples de quantificar frequências ===
-Os vetores lógicos ('''logical''') podem participar de operações matemáticas.  Nesse caso o valor '''TRUE''' assume o valor 1, e valor '''FALSE''' assume o valor 0:
+Os vetores lógicos (''logical'') podem participar de operações matemáticas. Nesse caso o valor ''TRUE'' assume o valor 1, e valor ''FALSE'' assume o valor 0:
 <code rsplus>
 > f
@@ Linha 1128: / Linha 1148: @@
 ===== Subconjuntos e Indexação =====
-Frequentemente teremos que trabalhar não com um vetor inteiro, mas com um //subconjunto// dele.  Para obter subconjuntos de um vetor temos que realizar operações de **indexação**, isto é, associar ao vetor um outro vetor de mesmo tamanho com os **índices** dos elementos selecionados.
+Frequentemente teremos que trabalhar não com um vetor inteiro, mas com um //subconjunto// dele. Para obter subconjuntos de um vetor temos que realizar operações de **indexação**, isto é, associar ao vetor um outro vetor de mesmo tamanho com os **índices** dos elementos selecionados.
-O **operador** de indexação é o colchetes '''[]''', e um vetor pode ser indexado de três formas principais:
+O **operador** de indexação é o colchetes ''[]'', e um vetor pode ser indexado de três formas principais:
-A) **Vetor de números inteiros positivos**:  os números se referem às posições desejadas do vetor indexado.
+A) **Vetor de números inteiros positivos**: os números se referem às posições desejadas do vetor indexado.
 <code rsplus>
 > a
@@ Linha 1162: / Linha 1182: @@
-C) **Vetor lógico**: os elementos do vetor lógico correspondentes a '''TRUE''' são selecionados, os elementos correspondentes a '''FALSE''' são excluídos.
+C) **Vetor lógico**: os elementos do vetor lógico correspondentes a ''TRUE'' são selecionados, os elementos correspondentes a ''FALSE'' são excluídos.
 <code rsplus>
 > b
@@ Linha 1179: / Linha 1199: @@
 </code>
-Na indexação por vetores lógicos, esses vetores devem ter **o mesmo comprimento** do vetor indexado.  Caso contrário a operação será defeituosa:
+Na indexação por vetores lógicos, esses vetores devem ter **o mesmo comprimento** do vetor indexado. Caso contrário a operação será defeituosa:
 <code rsplus>
 > b
@@ Linha 1191: / Linha 1211: @@
 As operações por vetores lógicos podem combinar vários critérios, por meio dos operadores "E", "OU" e "NÃO":
-<code rsplus>
 <WRAP center round box 60%>
-Por questão de segurança do wiki contra spam algumas palavras são proibidas. Nos exemplos a seguir a palavra "estupro" em inglês foi substituida por "Abuso", por esse motivo para rodar as linhas de código deve retornar a palavra para o idioma inglesa.
+Por questão de segurança do wiki contra spam algumas palavras são proibidas. Nos exemplos a seguir a palavra "estupro" em inglês foi substituída por "Abuso", por esse motivo para rodar as linhas de código deve retornar a palavra para o idioma inglesa.
 </WRAP>
+<code rsplus>
 ## Primeiras 5 linhas do data frame USArrests (crimes/1000 habitantes em cada estado dos EUA, em 1973):
 > USArrests[1:5,]
@@ Linha 1215: / Linha 1236: @@
 </code>
-D) **Vetor caracter**: nesse caso o vetor deve ser //nomeado// (função '''names''') por um vetor '''character''':
+D) **Vetor caracter**: nesse caso o vetor deve ser //nomeado// (função ''names'') por um vetor ''character'':
 <code rsplus>
 > zoo = c(4, 10, 2, 45)
 > names(zoo) = c("onça", "anta", "tatu", "guará")
-> zoo[ c("anta","guará") ]
+> zoo[ c("anta", "guará") ]
  anta guará
     45

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