beabá do r
DESCRIPTION
R é uma linguagem gratuita, poderosa e rápida para análise e visualização de dados. Tire suas próprias conclusões! Mini-palestra apresentada no CPDx (Ciclo de Palestras para Desenvolvedores) na UFBA em 16/01/2013TRANSCRIPT
Aa Bb Cc Dd Ee Ff Gg Hh Ii Jj Kk Ll Mm Nn Oo Pp Qq Rr Ss Tt Uu Vv Ww Xx Yy Zz
Beabá do
16 de janeiro de 2013Rodrigo Rocha Gomes e Souza ([email protected])CPDx. Centro de Processamento de Dados (CPD), Universidade Federal da Bahia (UFBA) https://blog.ufba.br/cpdx
estatísticamineração de dadosvisualização de dados
...
software liv e
multiplatafo ma
ápida!
dive sospacotes
muito mate ial
fácil de integ ara outras linguagens
lê vá iasfontes de dados
elatóriosem PDF (com LaTeX)
é uma linguagemde prog amação
você p ecisasaber estatística
bom parag áficos estáticos
dados namemó ia
mão na massa
Sumário
‣Tipos de dados: vetor, data frame
‣Manipulação de dados
‣Criação de gráficos
‣Testes de hipótese
Construção de vetor: c()
‣c(1, 2, 3, 4)
‣1:4 (igual ao anterior)
‣5 (vetor de um elemento)
‣c(“a”, “b”, “c”, “a”)
‣c(T, F, T, T)
Atribuição: <-
‣nome <- “Fulano”
‣temperaturas.maximas <- c(27, 31, 28)
‣(ponto faz parte do nome da variável)
‣x <- 1:10
Atribuição e Indexação
‣x <- c(“a”, “b”, “c”, “d”, “e”)
‣x[1] # “a”
‣x[c(1, 3)] # “a” “c”
‣x[c(T, F, T, F, F)] # “a” “c”
Modificação do vetor‣x[1] <- “A”
‣“A” “b” “c” “d” “e”
‣x[1:3] <- “Z”
‣“Z” “Z” “Z” “d” “e”
‣x[c(F, F, F, F, T)] <- “U”
‣“Z” “Z” “Z” “d” “U”
Funções
‣notas <- c(9, 8, 9, 10, 7, 5, 7, 8)
‣length(notas) # 8
‣sum(notas) # 63
‣mean(notas) # 7.875 (média)
‣sd(notas) # 1.552648 (desvio-padrão)
NA: valor faltando
‣notas[10] <- 9
‣9 8 9 10 7 5 7 8 NA 9
‣mean(notas)
‣NA
‣mean(notas, na.rm=T)
‣8
Operações vetorizadas
‣notas <- c(9, 8, 9, 10, 7, 5, 7, 8, 9, 9)
‣notas * 2
‣18 16 18 20 14 10 14 16 18 18
‣notas == 9
‣T F T F F F F F T T
Filtro
‣notas > 7 & notas < 10
‣T T T F F F F T T T
‣notas %in% c(8, 9)
‣T T T F F F F T T T
Filtro‣notas[c(T, T, T, F, F, F, F, T, T, T)]
‣9 8 9 8 9 9
‣notas[notas > 7 & notas < 10]
‣9 8 9 8 9 9
‣notas[notas %in% c(8, 9)]
‣9 8 9 8 9 9
Outras coisas
‣ifelse(notas >= 7, “A”, “R”)
‣"A" "A" "A" "A" "R" "R" "R" "A" "A" "A"
‣table(notas)
‣ 5 7 8 9 10 1 2 2 4 1
Gráficos
‣hist
‣plot
‣boxplot
‣pie
‣mosaicplot
Data frame
nome idade alturaFulano 19 1.70
Beltrano 32 1.67Sicrano 47 1.92
John 82 1.61Paul 64 1.57
George 25 1.77Ringo 76 1.68
vetor vetor vetor
Carregando data frame
‣x <- read.table(“arquivo”, sep=“\t”, header=T)
‣x <- read.csv(“arquivo”)
Indexação‣x$nome # retorna coluna nome (um vetor)
‣x[ linhas, colunas ]
‣x[1, ] # data frame com primeira linha
‣x[ , 1] # primeira coluna (vetor)
‣x[ , “nome”] # coluna nome
‣x[1:3, c(“nome”, “altura”)]
Filtros
‣x[x$idade > 40, ]
‣subset(x, idade > 40)
‣head(x) # retorna primeiras 6 linhas
‣tail(x) # retorna últimas 6 linhas
Misc
‣x$idade <- 2013 - x$ano.nascimento # nova coluna
‣x$idade <- NULL # remover coluna
‣summary(x) # sumário estatístico
‣nrow(x) # número de linhas
Para saber mais
The Art of R Programming
R in Action
http://www.statmethods.net/
http://tryr.codeschool.com/
http://www.r-project.org/