Índice
- O Curso R
-
- Tutoriais
-
- Apostila
-
- 6. Testes de Hipótese (em preparação!)
- Exercícios
-
- Material de Apoio
-
- Área dos Alunos
-
- Cursos Anteriores
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Outras Insitutições
Linques
Visitantes
Outras Insitutições
Os arquivos necessários para instalar o ambiente R estão disponíveis gratuitamente no sítio oficial http://www.r-project.org/.
A página oficial do R é a referência básica para seus usuários e desenvolvedores, onde você também encontra instruções de instalação, listas de discussão, tutoriais, documentação e muitas informações úteis.
Em ambiente UNIX (como o Linux, por exemplo), podemos iniciar o R a partir do interpretador de comandos (shell) digitando o comando R
:
parsival@jatai $ R
Já no sistema MS-Windows, é necessário clicar no ícone apropriado (no desktop) ou buscar o programa a partir do menu Iniciar.
Independentemente de como inicia, o R apresenta uma tela com (aproximadamente) a seguinte forma:
R version 2.7.0 (2008-04-22) Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 R é um software livre e vem sem GARANTIA ALGUMA. Você pode redistribuí-lo sob certas circunstâncias. Digite 'license()' ou 'licence()' para detalhes de distribuição. R é um projeto colaborativo com muitos contribuidores. Digite 'contributors()' para obter mais informações e 'citation()' para saber como citar o R ou pacotes do R em publicações. Digite 'demo()' para demonstrações, 'help()' para o sistema on-line de ajuda, ou 'help.start()' para abrir o sistema de ajuda em HTML no seu navegador. Digite 'q()' para sair do R. [Área de trabalho anterior carregada] >
O R é uma linguagem interativa, ou seja, que permite ao usuário enviar um comando por vez e receber o resultado1). Para isso, usamos a linha de comando, que tem o sinal “>
” quando o R está pronto para receber um comando.
Os outros dois estados da linha de comando são o de execução e o de espera para a conlusão do comando. No modo de execução não é exibido nenhum sinal e não é possível digitar outro comando. Você só perceberá isso se der um comando que tenha um tempo de execução muito longo.
O estado de espera ocorre quando o usuário envia um comando incompleto, o que é indicado por um sinal de “+
”:
> > log(2 + ) [1] 0.6931472 >
Na primeira linha, não fechamos os parênteses da função log
e demos enter. O R responde com o sinal de espera (+
), indicando que o comando está incompleto. Digitando o parêntese que falta e apertando a tecla enter novamente o R retorna o resultado do comando, precedido de um índice numérico.2)
Um comando no R em geral inclui uma ou mais funções, que seguem a seguinte sintaxe:
Como nos exemplos abaixo:
> plot(x=area,y=riqueza) > plot(area, riqueza) > plot(area,riqueza,xlab="Área (ha)", ylab="Riqueza")
x
da função plot
é a variável independente, e o argumento y
é a variável dependente. x
e y
, o segundo comando acima equivale ao primeiro.xlab
e ylab
) não vêm em seguida, é preciso declará-los.Mais detalhes na seção sobre funções.
Você pode “guardar” o resultado de um comando com a operação de atribuição, que tem a sintaxe:
Há dois operadores que atribuem valores a um objeto dessa maneira:
<
-
=
Uma forma de atribuição menos usada é:
Nesse caso, o sinal de atribuição é o hífen seguido de sinal de maior, formando uma seta para direita:
-
>
Há, portanto, três maneiras de guardar os resultados de um comando em um objeto:
> a <- sqrt(4) > b = sqrt(4) > sqrt(4) -> c
Para exibir o conteúdo de um objeto, basta digitar seu nome
> a [1] 2 > b [1] 2 > c [1] 2
Se a atribuição é para um objeto que não existe, esse objeto é criado. Mas cuidado: se já há um objeto com o mesmo nome na sua área de trabalho, seus valores serão substituídos:
> a <- sqrt(4) > a [1] 2 > a <- 10^2 > a [1] 100
Como em qualquer linguagem, o R tem regras de sintaxe e grafia. Mas contrário das linguagens humanas, mesmo um pequeno erro torna a mensagem incompreensível para o R, que então retorna uma mensagem de erro:
> logaritmo(2) Erro: não foi posssível encontrar a função "logaritmo" > log(2)) Erro: unexpected ')' in "log(2))" > log(2, basse=10) Erro: unused argument(s) (basse = 10) > log(2, base=10) [1] 0.30103
Em outros casos, o comando pode ser executado, mas com um resultado que possivelmente você não desejava. O R cria mensagens de alerta para os casos mais comuns desses resultados que merecem atenção :
> log(-2) [1] NaN Warning message: In log(-2) : NaNs produzidos
Para sair do R, a forma mais fácil é usar o comando q
(do inglês quit). Nesse caso o R, lhe pergunda se você deseja salvar (gravar)
sua sessão de trabalho.
> q() Save workspace image? [y/n/c]:
As opções são: y = yes, n = no, c = cancel
.
O que significa a pergunta feita quando damos o comando q()
?
A resposta passa por três conceitos importantíssimos, que são o diretório de trabalho, a sessão e a área virtual de trabalho (workspace).
Cada vez que você inicia o R, dizemos que se inicia uma sessão.
O diretório a partir do qual você iniciou o R é o diretório de trabalho dessa sessão. Para verificar seu diretório de trabalho, use o comando getwd
3):
> getwd() [1] "/home/paulo/work/Pos_grad/Eco_USP/cursoR"
Para alterar o diretório de trabalho há a função setwd
:
> setwd("/home/paulo/work/treinos_R/") > getwd() [1] "/home/paulo/work/treinos_R"
A sessão iniciada está ligada a uma área de trabalho particular chamada de workspace.
Tudo o que você faz durante uma sessão (leitura de dados, cálculos, análises estatísticas) é realizado no workspace.
Mas o workspace permanece na memória do computador. Somente quando você dá o comando de sair (q()
) é que o
R lhe pergunta se você deseja gravar o seu workspace. Se você responde 'y', o R grava um arquivo chamado .RData
4) em seu diretório de trabalho. Na próxima vez que o R for chamado desse diretório, o conteúdo do arquivo .RData
será carregado para o “workspace”.
Se acontecer do computador ser desligado durante uma sessão do R, tudo que foi feito será perdido!!!
Para evitar isso, é interessante gravar com frequência o workspace utilizando o comando 'save.image()
':
> save.image() >
Por default, o R gravará o workspace no arquivo .RData
, e quando você reiniciar uma sessão, o R automaticamente carrega esse arquivo.
Mas você pode salvar em outro arquivo utilizando o argumento file
da função:
> save.image(file="minha-sessao-introdutoria.RData") >
Como o R carrega automaticamente apenas o arquivo .RData
que está no diretório de trabalho, caso deseje carregar outros arquivos você deverá usar a função load
:
># Carrega um arquivo de workspace no mesmo diretório > load(file="minha-sessao-introdutoria.RData") ># Carrega o arquivo default de workspace de outro diretório: > load(file="/home/paulo/work/treinos_R/.RData")
No código acima podemos ver o símbolo “#” seguido de comentários que explicam o que a função está fazendo. Quando você coloca “#”, o R irá ignorar o que vem depois do símbolo na linha. Ou seja, se você copiar uma linha começando com “#” no console e pedir para o R executar a mesma, não vai acontecer nada. Este símbolo é muito útil para comentar o seu código.
Se você quiser salvar apenas alguns objetos (digamos, os resultados das suas análises), você pode usar o comando save
:
> save(modelo1, file="meu_modelo.RData") > save(dados, modelo1, modelo2, file="meus_modelos.RData")
Tome cuidado com a sintaxe do comando save
: ele aceita o nome de vários objetos que existem no seu workspace e um nome de arquivo, que deve ser passado com file=
.
O comando save
aceita o resultado de outros comandos. Por exemplo, o código abaixo equivale ao comando save.image():
> save (list=ls(), file="tudo.RData")
Crie um diretório de trabalho para cada análise, ou mesmo para versões diferentes da mesma análise, e chame o R desse diretório. Fazendo isso você recupera seu trabalho de maneira simples, bastando salvar as alterações regularmente com o comando save.image()
e confirmar a gravação das alterações ao encerrar a sessão.
Ao contrário do que você pode estar acostumado(a), não é uma boa idéia manter vários arquivos com diferentes versões dos dados ou análises em um mesmo diretório. Os usuários de R em geral mantém o padrão da linguagem, de um único arquivo default por análise, o .RData
, criando quantos diretórios forem necessários para organizar o trabalho.
O comando ls
lista todo o conteúdo da área de trabalho, se não é fornecido argumento:
> ls() [1] "consoantes" "CONSOANTES" "vogais" "VOGAIS"
A função ls
possui argumentos que podem refinar seus resultados, consulte a ajuda para os detalhes.
O comando rm
apaga objetos da área de trabalho:
> ls() [1] "consoantes" "CONSOANTES" "vogais" "VOGAIS" > rm(consoantes) > ls() [1] "CONSOANTES" "vogais" "VOGAIS"
Consulte a ajuda da função rm
para seus argumentos.
2.1. Exercício para Usuários Windows: Diretório de Trabalho
Pergunta: Que problemas você percebeu? Há uma maneira de iniciar o R no windows que evite esses problemas?
No R é essencial aprender a procurar auxílio e manuais sozinho. Após um aprendizado inicial, não há meio de evoluir no conhecimento do ambiente R se não se buscar os helps que ele possui.
Para conseguir ajuda sobre um comando pode ser usada a função help
:
> help(mean)
ou então o operador de ajuda que é o sinal de interrogação '?':
?mean
No caso se buscar ajuda sobre um operador (símbolo para operações aritméticas e algébricas) devemos utilizar as aspas duplas:
> help("+") > ?"*"
Ao utilizar esses comandos (help e ?) o R abre uma página hipertexto no seu navegador, contendo as informações de ajuda para o tema solicitado (função ou operador).
Help no terminal ou linha de comando do prompt
Caso esteja rodando o R diretamente no shell ou no prompt do windows, ao rodar a função help
ele entrará no modo help interativo.
Essa help page pode ser examinada usando os seguintes comandos de teclado:
No modo help interativo também é possível se fazer uma busca por uma palavra (string) usando a tecla '/', na forma:
/string
Executado um comando de busca temos dois novos comandos válidos:
O conteúdo do help pode parecer árido à primeira vista, mas é extremamente informativo, assim que nos acostumamos com ele. As seções são padronizadas, e seguem sempre a mesma ordem:
mean package:base R Documentation Arithmetic Mean Description: Generic function for the (trimmed) arithmetic mean. Usage: mean(x, ...) ## Default S3 method: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) Arguments: x: An R object. Currently there are methods for numeric data frames, numeric vectors and dates. A complex vector methods/html/is.html">is allowed for 'trim = 0', only. trim: the fraction (0 to 0.5) of observations to be trimmed from each end of 'x' before the mean methods/html/is.html">is computed. na.rm: a logical value indicating whether 'NA' values should be stripped before the computation proceeds. ...: further arguments passed to or from other methods. Value: For a data frame, a named vector with the appropriate method being applied column by column. If 'trim' methods/html/is.html">is zero (the default), the arithmetic mean of the values in 'x' methods/html/is.html">is computed, methods/html/as.html">as a numeric or complex vector of length one. If any argument methods/html/is.html">is not logical (coerced to numeric), integer, numeric or complex, 'NA' methods/html/is.html">is returned, with a warning. If 'trim' methods/html/is.html">is non-zero, a symmetrically trimmed mean methods/html/is.html">is computed with a fraction of 'trim' observations deleted from each end before the mean methods/html/is.html">is computed. References: Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) _The New S Language_. Wadsworth & Brooks/Cole. See Also: 'weighted.mean', 'mean.POSIXct' Examples: x <- c(0:10, 50) xm <- mean(x) c(xm, mean(x, trim = 0.10)) mean(USArrests, trim = 0.2)
Para os que preferem trabalhar com ajuda em hipertexto (html), há o comando help.start()
:
> help.start() Making links in per-session dir ... If 'sensible-browser' methods/html/is.html">is already running, it methods/html/is.html">is *not* restarted, and you must switch to its window. Otherwise, be patient ... >
Após esta mensagem, um portal de ajuda em hipertexto será aberto no navegador de internet padrão do sistema. A partir dessa página inicial é possível fazer pesquisas por palavras-chave, consultar funções por pacote ou por ordem alfabética, obter textos introdutórios sobre a linguagem, e muito mais.
Outro comando muito útil é o apropos
. Ele possibilita sabermos quais funções do R tem no nome uma certa palavra (string):
> apropos(plot) [1] "biplot" "interaction.plot" "lag.plot" [4] "monthplot" "plot.density" "plot.ecdf" [7] "plot.lm" "plot.mlm" "plot.spec" [10] "plot.spec.coherency" "plot.spec.phase" "plot.stepfun" [13] "plot.ts" "plot.TukeyHSD" "preplot" [16] "qqplot" "screeplot" "termplot" [19] "ts.plot" "assocplot" "barplot" [22] "barplot.default" "boxplot" "boxplot.default" [25] "cdplot" "coplot" "fourfoldplot" [28] "matplot" "mosaicplot" "plot" [31] "plot.default" "plot.design" "plot.new" [34] "plot.window" "plot.xy" "spineplot" [37] "sunflowerplot" "boxplot.stats" ".__C__recordedplot"
Para pesquisas mais complexas e refinadas há ainda a função help.search()
. Por exemplo, para pesquisar funções que tenham a palavra “skew”no título:
> help.search(field="title","skew") Help files with title matching 'skew' using regular expression matching: skewnormal1(VGAM) Univariate Skew-Normal Distribution Family Function snorm(VGAM) Skew-Normal Distribution k3.linear(boot) Linear Skewness Estimate Type 'help(FOO, package = PKG)' to inspect entry 'FOO(PKG) TITLE'.
Para obter apenas os exemplos que estão na ajuda de uma função, use a função example
:
> example(mean) mean> x <- c(0:10, 50) mean> xm <- mean(x) mean> c(xm, mean(x, trim = 0.1)) [1] 8.75 5.50 mean> mean(USArrests, trim = 0.2) Murder Assault UrbanPop notGood 7.42 167.60 66.20 20.16
Muitas vezes precisamos apenas nos lembrar dos argumentos de uma função. Para isso, use a função args
, que retorna os argumentos de uma função:
> args(chisq.test) function (x, y = NULL, correct = TRUE, p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE, B = 2000) NULL
Argumentos com valores atribuídos são os valores default da função. Por exemplo, por default a função de teste de Qui-quadrado estima a significância pela distribuição de Qui-quadrado e não por randomização (argumento simulate.p.value=FALSE
).
Exercício 2.2. Use a Ajuda para Conhecer Argumentos das Funções
load
para carregar o arquivo bichos.RData (apagar extensão .pdf) no workspace.rm
e ls
para descobrir como apagar apenas os objetos cujos nomes começam com “temp”. Pacotes são conjuntos de funcionalidades (funções e dados) distribuídos em conjunto para realizar tarefas específicas. Por exemplo, o pacote vegan carrega na sua área de trabalho (deixa disponível para uso) um conjunto de ferramentas para análises de dados de ecologia de comunidades. Para usar os pacotes disponíveis no R 5)
é necessário entender as diferenças entre baixar (download) o pacote do repositório e carregar em sua área de trabalho. Para baixar algum pacote disponível no repositório CRAN do R é necessário utilizar o comando install.packages() com o nome do pacote entre “” dentro do parenteses6).
install.packages("vegan")
Outra forma é usar o menu da interface gráfica e selecionar. Siga as instruções: (1) selecione o repositório mais próximo (p.ex: Brazil(SP1)) e em seguida navegue na barra de pacotes e selecione o que deseja. Se não houver nenhuma mensagem de erro, significa que o download do pacote foi realizado com sucesso.
Caso o pacote esteja instalado ele aparecerá entre os hiperlinks da página de ajuda hipertexto da função help.start(). Entre na página do pacote e navegue pelas opções e funções que forem de seu interesse. Escolha uma função (decorana) e em seguida tente apresentar o ajuda dela pelo R:
help.start() help(decorana)
A mensagem (ou algo similar): “No documentation for ‘decorana’ in specified packages and libraries…”, significa que a sua sessão do R não encontrou a documentação referente a função, apesar do pacote estar instalado em nosso computador. Isso aconteceu porque não carregamos a função em nossa área de trabalho, para cada projeto, precisamos carregar aqueles pacotes que vamos necessitar (normalmente nas primeiras linhas de comando do nosso código):
library(vegan) example(vegan)
Podemos imaginar a nossa sessão do R como uma bancada de trabalho em uma oficina, cercada por vários armários que contém as ferramentas que precisamos para realizar uma tarefa. Dependendo da tarefa que vamos realizar (arrumar uma moto, construir uma cadeira…) abrimos os armários que contem as ferramentas necessárias à tarefa desejada e apenas esses (função library()). Caso não tenhamos as ferramentas necessárias para uma tarefa específica (consertar um relógio), precisamos ir na loja de ferramentas (repositório) e comprar conjunto de ferramentas de relojoeiro (função install.packates(“watch”) que vem em um armário que colocamos ao lado dos outros em nossa oficina.
Como em toda linguagem, o R tem algumas regras básicas de sintaxe e grafia:
q
é diferente do comando Q
(que não existe!!!).Para que um comando seja executado pelo R é necessário ser acompanhado de parênteses '()'. Compare esse comando
> q() Save workspace image? [y/n/c]: c >
com o comando
> q function (save = "default", status = 0, runLast = TRUE) .Internal(quit(save, status, runLast)) <environment: namespace:base> >
O comando sem os parênteses é na verdade o nome do comando. Sendo o R um software de código aberto, toda vez que se digita o nome de um comando, ele não executa o comando mas mostra o conteúdo do comando (o código).