Índice
- O Curso R
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- Tutoriais
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- Apostila
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- 6. Testes de Hipótese (em preparação!)
- Exercícios
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- Material de Apoio
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- Área dos Alunos
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- Cursos Anteriores
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IBUSP
Outras Insitutições
Linques
Visitantes
Outras Insitutições
Esta é a referência básica para usuários de R, que inclui programas para download, listas de discussão, e muita documentação e ajuda: http://www.r-project.org/.
Explore as seções, começando pelas FAQ. Leia atentamente a seção 2 (R Basics) das FAQ.
A página tem uma grande lista de documentação, na seção “Documentation”. Há um wiki em construção, e ainda um pouco irregular, mas com boas seções, como a de dicas. Além disso, há excelentes manuais introdutórios feitos por vários voluntários na seção de "Contributed documentation".
Ao fim de cada aula teórica você receberá uma lista de tutoriais e exercícios que serão discutidos na aula seguinte. Por isso, providencie um computador de trabalho e instale o R nele.
Na página principal do R clique no link para o CRAN (o que é isto? veja no wiki!), e escolha o repositório mais próximo de você para baixar arquivos de instalação.
Siga as instruções das FAQS para baixar e instalar a versão mais recente do R para seu sistema operacional.
Vá à seção de pacotes adicionais do R, que te enviará para uma lista e breve descrição dos pacotes disponíveis para baixar. Nela você pode ter uma idéia da quantidade e diversidade de aplicações que a comunidade de usuários do R já desenvolveu. Uma visão temática destes pacotes é fornecida nas “Task Views”, cujo link está na página de pacotes.
Veja a Task view “Environmetrics” , que descreve as aplicações disponíveis para ecologia. Escolha um dos pacotes e instale em seu computador.
Instalando R no Linux
Abra o R em seu computador. Você verá um prompt
de comando em forma de sinal de maior (>
). Digite no prompt
cada linha do código abaixo e tecle enter
para executar. Cuidado com erros de digitação, que possivelmente gerarão erros de sintaxe, o que resultará em uma mensagem de erro.
Tente inferir o que cada comando faz a partir do resultado obtido, mas não se preocupe com detalhes. O objetivo é apenas familiarizar-se com o ambiente do R.
Discutiremos este tutorial na primeira aula.
area <- c(303, 379, 961, 295, 332, 47, 122, 11, 53, 2749) riqueza <- c(3, 10, 20, 7, 8, 4, 8, 3, 5, 23) area riqueza summary(area) summary(riqueza) mean(x=area) varea <- var(area) varea sqrt(varea) sd(x=area) mean(riqueza) var(riqueza) sd(riqueza) plot(x=area, y=riqueza, xlab="Area (ha)", ylab="Número de Espécies") modelo1 <- lm(riqueza~area) summary(modelo1) previsto <- fitted(modelo1) riqueza - previsto residuals(modelo1) par(mfrow=c(2,2)) plot(modelo1) par(mfrow=c(1,1)) plot(x=area, y=riqueza, xlab="Area (ha)", ylab="Número de Espécies") abline(modelo1) plot(x=area, y=riqueza, xlab="Log Area (ha)", ylab="Log Número de Espécies", log="xy") modelo2 <- lm(log(riqueza,base=10)~log(area,base=10)) summary(modelo2) par(mfrow=c(2,2)) plot(modelo2) par(mfrow=c(1,1)) plot(riqueza~area, xlab="Log Area (ha)", ylab="Log Número de Espécies", log="xy") abline(modelo2) # O que este comando faz? ## Fim!