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 ~~NOTOC~~ ~~NOTOC~~
-|  {{.:r-logo.png?100|}}  | <html><font face="Times New Roman" size="6" align="center">Curso Relâmpago de R<br></font><font face="Times New Roman" size="5" align="center"> Aprendendo R em 4668 Palavras </font></html>     |  {{.:blue-tree-01.jpeg?nolink&150}}  | 
  
 +|  {{:pt:cursos_online:r_relampago:r-logo.png?150|}}  |  <html><br><center><font face="Times New Roman" size="7" align="center">Curso Relâmpago de R </font></center></html>  | 
  
 ====== Objetivo ====== ====== Objetivo ======
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
 O objetivo desse curso é fazê-lo adquirir rapidamente certa familiaridade com o software R. O objetivo desse curso é fazê-lo adquirir rapidamente certa familiaridade com o software R.
  
 Ao final desse curso você deverá ter atingido dez metas, devendo ser capaz de: Ao final desse curso você deverá ter atingido dez metas, devendo ser capaz de:
-  - saber que o R não é um "aplicativo" mas um //ambiente de trabalho//; +  * **1)** saber que o R não é um "aplicativo" mas um //ambiente de trabalho//; 
-  - saber se o R é o software adequada para você; +  * **2)** saber se o R é o software adequada para você; 
-  - iniciar, salvar e concluir uma sessão no R; +  * **3)** iniciar, salvar e concluir uma sessão no R; 
-  - ler arquivos de dados tipo CSV; +  * **4)** ler arquivos de dados tipo CSV; 
-  - realizar operações matemáticas simples necessárias para criação e transformação de variáveis; +  * **5)** realizar operações matemáticas simples necessárias para criação e transformação de variáveis; 
-  - obter estatísticas descritivas de variávies; +  * **6)** obter estatísticas descritivas de variávies; 
-  - construir gráficos exploratórios simples de análise de dados; +  * **7)** construir gráficos exploratórios simples de análise de dados; 
-  - construir modelos lineares clássicos; +  * **8)** construir modelos lineares clássicos; 
-  - realizar inferências gráficas e numéricas nos modelos lineares; e +  * **9)** realizar inferências gráficas e numéricas nos modelos lineares; e 
-  - conhecer as fontes para você continuar se desenvolvendo no R.+  * **10)** conhecer as fontes para você continuar se desenvolvendo no R.
  
  
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-===== O R não é para você! =====+==== O R não é para você! ====
  
 Você pode ter certeza que o R não é para você se: Você pode ter certeza que o R não é para você se:
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-===== Não perca seu tempo com o R! =====+==== Não perca seu tempo com o R! ====
  
   * Se você acredita que basta aprender algumas receitas no R para depois copiá-las quando quiser realizar as mesmas análises, sem entender realmente o que você está fazendo: NÃO PERCA SEU TEMPO COM O R, APRENDA UM SOFTWARE AMIGÁVEL.   * Se você acredita que basta aprender algumas receitas no R para depois copiá-las quando quiser realizar as mesmas análises, sem entender realmente o que você está fazendo: NÃO PERCA SEU TEMPO COM O R, APRENDA UM SOFTWARE AMIGÁVEL.
  
  
-===== Não se iluda com o R! =====+==== Não se iluda com o R! ====
  
   * Se você imagina que é possível "tolerar essa coisa de programação com dados" por um tempo, pois, um dia, alguém vai desenvolver uma interface amigável e aí você já conhecerá o R e tudo será mais fácil.   * Se você imagina que é possível "tolerar essa coisa de programação com dados" por um tempo, pois, um dia, alguém vai desenvolver uma interface amigável e aí você já conhecerá o R e tudo será mais fácil.
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-==== A Linha de Comando ====+=== A Linha de Comando ===
  
 O R é uma linguagem interativa, ou seja, que permite ao usuário enviar um comando por vez e receber o resultado((é possível também de executar um lote de comandos, mas neste wiki trabalharemos apenas com o modo interativo.)). Para isso, usamos a linha de comando, que tem o sinal "''>''" quando o R está pronto para receber um comando.  O R é uma linguagem interativa, ou seja, que permite ao usuário enviar um comando por vez e receber o resultado((é possível também de executar um lote de comandos, mas neste wiki trabalharemos apenas com o modo interativo.)). Para isso, usamos a linha de comando, que tem o sinal "''>''" quando o R está pronto para receber um comando. 
Line 143: Line 143:
  
  
-==== Primeiros Comandos ====+=== Primeiros Comandos ===
  
 Se você voltar à mensagem inicial que o R apresenta, verá que ele já lhe ensina alguns comandos: Se você voltar à mensagem inicial que o R apresenta, verá que ele já lhe ensina alguns comandos:
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-==== Comando mais utilizado no R: help ====+=== Comando mais utilizado no R: help ===
  
 Da mesma forma que pessoas pouco letradas pensam que pessoas cultas possuem dicionário só para enfeitar a estante de livros e que raramente os utilizam, os iniciantes no R tendem a pensar que a função __''help''__ é para iniciantes. Da mesma forma que pessoas pouco letradas pensam que pessoas cultas possuem dicionário só para enfeitar a estante de livros e que raramente os utilizam, os iniciantes no R tendem a pensar que a função __''help''__ é para iniciantes.
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-==== Objetos no R ====+=== Objetos no R ===
  
 Como foi dito, no R tudo é considerado um objeto.  Até mesmo as funções que você vem utilizando são objetos. Como foi dito, no R tudo é considerado um objeto.  Até mesmo as funções que você vem utilizando são objetos.
Line 216: Line 216:
  
  
-==== A Área de Trabalho ====+=== A Área de Trabalho ===
  
 Você deve imaginar que ao iniciar uma sessão do R e criar uma série de objetos, você está fazendo isso numa ÁREA DE TRABALHO  (**workspace**). Você deve imaginar que ao iniciar uma sessão do R e criar uma série de objetos, você está fazendo isso numa ÁREA DE TRABALHO  (**workspace**).
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-====== 4. Lendo Dados para Dentro do R: Formato CSV ======+===== 4. Lendo Dados para Dentro do R: Formato CSV =====
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 O R é um ambiente para análise de dados. Não é um ambiente para **digitação** ou **organização** dos seus dados. O R é um ambiente para análise de dados. Não é um ambiente para **digitação** ou **organização** dos seus dados.
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-===== Formato CSV =====+==== Formato CSV ====
  
 No caso do R, o melhor é gravar os dados no formato CSV (CSV = //Comma-Separeted Values//). No caso do R, o melhor é gravar os dados no formato CSV (CSV = //Comma-Separeted Values//).
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-===== Lendo um Arquivo CSV =====+==== Lendo um Arquivo CSV ====
  
 Como exemplo trabalharemos com um arquivo que apresenta três parcelas, cada uma em um "caxetal" diferente.  As primeiras linhas desse arquivo formam a seguinte tabela: Como exemplo trabalharemos com um arquivo que apresenta três parcelas, cada uma em um "caxetal" diferente.  As primeiras linhas desse arquivo formam a seguinte tabela:
Line 289: Line 289:
  
  
-Grave o arquivo no diretório que estiver trabalhando com o R: {{:cursos_r:r_relampago:exemplo-caixeta.csv|exemplo-caixeta.csv}}.+Grave o arquivo no diretório que estiver trabalhando com o R: {{:pt:cursos_online:r_relampago:exemplo-caixeta.csv|exemplo-caixeta.csv}}.
  
 Esse arquivo pode ser visualizado em qualquer editor de textos, pois o formato CSV é um formato texto: Esse arquivo pode ser visualizado em qualquer editor de textos, pois o formato CSV é um formato texto:
Line 341: Line 341:
  
  
-===== Problema da Planilha ou do CSV =====+==== Problema da Planilha ou do CSV ====
  
 Um grande problema surge quando se utiliza uma planilha eletrônica onde o **separador decimal** também é a vírgula. Um grande problema surge quando se utiliza uma planilha eletrônica onde o **separador decimal** também é a vírgula.
Line 352: Line 352:
  
    
-O arquivo {{:cursos_r:r_relampago:exemplo-caixeta-2.csv|exemplo-caixeta-2.csv}} é um exemplo de arquivo CSV com ponto-e-vírgula como separação de valores. No R,  esse arquivo deverá ser lidos com o argumento __''sep''__ definindo o símbolo usado na separação de valores:+O arquivo {{:pt:cursos_online:r_relampago:exemplo-caixeta-2.csv|exemplo-caixeta-2.csv}} é um exemplo de arquivo CSV com ponto-e-vírgula como separação de valores. No R,  esse arquivo deverá ser lidos com o argumento __''sep''__ definindo o símbolo usado na separação de valores:
 <code> <code>
 > cax2 = read.csv(file="exemplo-caixeta-2.csv",sep=";") > cax2 = read.csv(file="exemplo-caixeta-2.csv",sep=";")
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 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  
-===== Entendendo um Data Frame no R =====+==== Entendendo um Data Frame no R ====
  
 O comando __''head''__ sempre apresenta as primeiras linhas da **tabela de dados** (//data frame//). O comando __''head''__ sempre apresenta as primeiras linhas da **tabela de dados** (//data frame//).
Line 378: Line 378:
  
  
-===== Novas Variáveis no Data Frame =====+==== Novas Variáveis no Data Frame ====
  
  
Line 417: Line 417:
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  
-===== Contagens =====+==== Contagens ====
  
 A forma mais simples de descrever quantitativamente observações é agrupá-las em categorias e contar quantas observações pertence a cada categoria.   A forma mais simples de descrever quantitativamente observações é agrupá-las em categorias e contar quantas observações pertence a cada categoria.  
Line 441: Line 441:
  
  
-==== Gráficos de Contagem ====+=== Gráficos de Contagem ===
  
  
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-===== Sumário de Variáveis =====+==== Sumário de Variáveis ====
  
 A função __''summary''__ retorna uma conjunto de estatísticas descritivas (**sumário**) de todas as variáveis de um data frame de acordo com o seu tipo: A função __''summary''__ retorna uma conjunto de estatísticas descritivas (**sumário**) de todas as variáveis de um data frame de acordo com o seu tipo:
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-===== Estatísticas Descritivas =====+==== Estatísticas Descritivas ====
  
 O R também possui funções para as diversas estatísticas descritivas de variáveis quantitativas: O R também possui funções para as diversas estatísticas descritivas de variáveis quantitativas:
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-===== Histogramas =====+==== Histogramas ====
  
 Histogramas são gráficos tradicionais na análise exploratória de dados, pois nos apresentam um gráfico da distribuição de probabilidade da variável analisada. Histogramas são gráficos tradicionais na análise exploratória de dados, pois nos apresentam um gráfico da distribuição de probabilidade da variável analisada.
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-===== Boxplot =====+==== Boxplot ====
  
 Os boxplots são gráficos de uso frequente para se estudar o comportamento das variáveis.  Sua construção no R é direta e simples: Os boxplots são gráficos de uso frequente para se estudar o comportamento das variáveis.  Sua construção no R é direta e simples:
Line 584: Line 584:
  
  
-===== Gráfico de Dispersão =====+==== Gráfico de Dispersão ====
  
 A função __''plot''__ é a função básica para construção de gráficos de dispersão para duas variáveis quantitativas: A função __''plot''__ é a função básica para construção de gráficos de dispersão para duas variáveis quantitativas:
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-===== Cada Modelo um Objeto =====+==== Cada Modelo um Objeto ====
  
 Você pode ajustar quantos modelos você desejar para estudar a mesma relação.  Você pode ajustar quantos modelos você desejar para estudar a mesma relação. 
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-====== Autor ======+===== Autor =====
  
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