5.4. Vetorização
5.4.1. Argumentos não Vetoriais
Existem algumas operações vetoriais que não são possíveis devido ao desenho original das funções do R. Em várias funções, somente um dos argumentos pode ser um vetor com comprimento maior que um, enquanto que os demais argumentos são assumidos como vetores unitário (comprimento 1). Nesse caso, não será possível realizar uma operação vetorial variando os argumentos que a função assume como vetores unitários.
Por exemplo, a função dnorm tem três argumentos essenciais:
> args(dnorm) function (x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE) NULL
- O argumento
xé o vetor dos valores para os quais se deseja a densidade probabilística segundo a distribuição Gaussiana. Ele pode ser um vetor de qualquer comprimento. - Os argumentos
meanesdsão os valores de média e desvio padrão (os parâmetros da distribuição Gaussiana) que controlam a função de densidade probabilística. Esse argumentos devem ser unitários.
Logo, a função dnorm pode calcular um vetor de densidades de qualquer comprimento, mas apenas para uma média e um desvio padrão.
Consideremos um exemplo numérico da função dnorm:
1 ###################################################### 2 ########### 5. NOÇÕES DE PROGRAMAÇÃO 3 ########### 5.4. Vetorização 4 ###################################################### 5 # 5.4.1. Argumentos não Vetoriais 6 7 args(dnorm) 8 9 medias = seq(25, 30, length=7) 10 x = seq(-3,3, length=20) 11 y = dnorm(x, mean=medias, sd=2) 12 length(y) 13 14 sum(y - dnorm(x, mean=medias[1], sd=2)) 15
O vetor medias possui comprimento 7, mas apenas o primeiro elemento dele foi utilizado no cálculo da densidade pela função dnorm.
5.4.2. A Função "sapply"
Mas se quisermos construir um gráfico das densidades em função da média? A função sapply vem em nosso socorro:
16 # 5.4.2. A Função "sapply" 17 18 minhas.medias = seq(25, 30, length=7) 19 meus.dados = seq(12,40, length=10) 20 y = sapply(minhas.medias, 21 function(med, dados, devpad) 22 dnorm(x=dados, mean=med, sd=devpad), 23 dados=meus.dados, 24 devpad=2 25 ) 26 dim(y) 27 y 28
A estrutura básica da função sapply é:
sapply(X, FUN, . . .)
onde:
Xé o vetor de valores;FUNa função a ser aplicada a cada elemento deX;- “
. . .” outros argumentos a serem passados à funçãoFUN.
Refazendo o exemplo de aplicação da função sapply:
29 minhas.medias = seq(-1, 1, length=100) 30 meus.dados = seq(-4,4, length=100) 31 y = sapply(minhas.medias, 32 function(med, dados, devpad) 33 dnorm(x=dados, mean=med, sd=devpad), 34 dados=meus.dados, 35 devpad=1 36 ) 37 matplot(meus.dados, y, type="l", pch="", lty=1, col=colors()) 38 matplot(minhas.medias, t(y), type="l", pch="", lty=1, col=colors()) 39 40 plot(minhas.medias, apply(y, 2, function(x) sum(-log(x)) ), type="l") 41
5.4.3. A Função "Vectorize"
A função sapply nos permite vetorizar um dos argumentos de uma função, mas digamos que precisemos vetorizar dois argumentos. Como fazê-lo?
A melhor maneira é vetorizarmos a função com que trabalhamos.
Considere a seguinte situação, desejamos construir um gráfico com a superfície da soma de quadrados do resíduo, para mostrar que a “estimativas de quadrados mínimos” realmente estão no ponto mínimo dessa superfície.
O primeiro passo é construir uma função que calcule a soma de quadrados do resísuo (RSS = residual sum of squares). Usaremos como exemplo uma relação linear simples entre altura (h) e o CAP (cap) das árvores dos caixetais (caixeta.csv):
42 # 5.4.3. A Função "Vectorize"
43
44 RSS = function(b0, b1, h, cap)
45 {
46 h.pred = b0 + b1*cap
47 rss = sum( (h - h.pred)^2 )
48 }
49
Podemos agora construir vetores para os coeficientes do modelo linear simples (b0 e b1), entretanto, não basta aplicar a função RSS às combinações dos vetores b0 e b1:
50 cax = read.csv("caixeta.csv",as.is=TRUE)
51 b0 = seq(-50,200, length=50)
52 b1 = seq(-0.2,0.30, length=50)
53 z = outer(b0, b1, RSS, cax$h, cax$cap)
54
Ao executar o cálculo, o R tomará os elementos dos vetores de forma paralela. Mas como o comprimento dos maiores vetores (h e cap) não é um múltiplo dos menores (b0 e b1) o cálculo não será possível.
55 length(b0); length(b1); length(cax$h); length(cax$cap) 56
Para que façamos o R executar o cálculo tomando todos elementos de b0 para cada elemento de b1 e somando sobre os vetores de dados (cax$h e cax$cap) é necessário vetorizar a função RSS informando quais argumentos deverão ser vetorizados:
57 RSSv = Vectorize( FUN=RSS, vectorize.args = c("b0","b1"))
58
Na nova função RSSv, os argumentos b0 e b1 estão vetorizados, tornado a combinação possível:
59 b0 = seq(-50,200, length=200) 60 b1 = seq(-0.2,0.30, length=200) 61 z = outer(b0, b1, RSSv, cax$h, cax$cap) 62 dim(z) 63
Agora podemos construir um gráfico com isolinhas da soma de quadrados do resíduo:
64 image(b0,b1,z, col=rainbow(12)) 65 contour(b0, b1, z, levels=seq(1, 15,length=9)*10^6, col="blue",add=TRUE) 66 abline( h = b1[ col(z)[z==min(z)] ], col="darkgreen") 67 abline( v = b0[ row(z)[z==min(z)] ], col="darkgreen") 68
5.4.4. Ordem de Prioridade dos Operadores do R
Outro aspecto formal importante da linguagem R é a ordem de prioridade de seus operadores. Além das regras de precedência usuais para as operações matemáticas, é essencial conhecer a prioridade dos outros operadores:
================================================================= OPERADOR DESCRIÇÃO PRIORIDADE ================================================================= $ seleção de componentes ALTA [ [[ indexação | ^ potência | - menos unitário | : operador de seqüência | %nome% operadores especiais | * / multiplicação, divisão | + - adição e subtração | < > <= >= == != comparação | ! não | & && | || e, ou | ~ fórmula estatística \/ <<- <- -> = atribuição BAIXA =================================================================
Exemplos de como a ordem de prioridade pode gerar resultados diferentes:
69 # 10.4.4. Ordem de Prioridade dos Operadores do R 70 71 -1:10 72 -(1:10) 73 74 1:3^2 75 (1:3)^2 76 77 1:5+2 78 1:(5+2) 79