r - software estatistico
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Prof. Dr. Ivan Luiz Marques Ricarte
FT-UNICAMP
2016
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Minicurso: “R - Software Estatístico”
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 2
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Objetivos
Ao final deste curso, você poderá:
Instalar um ambiente para desenvolvimento e execução de programas em R
Encontrar, instalar e utilizar pacotes (bibliotecas) que estendem R
Realizar análises e manipulações de dados básicas em R
Gerar gráficos de alta qualidade em R
Produzir documentos de pesquisa reproduzível
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Apresentação
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Primeiros passos
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http://www.r-project.org/
Software livre (ambiente e linguagem)
Análise estatística e apresentação gráfica
Disponível para plataformas Unix, Windows e MacOS
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Instalação
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http://cran.r-project.org/
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Instalação de R em Windows
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http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
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Sumário: primeiros passos
R é um ambiente e uma linguagem para computação estatística
R é software livre, disponível para plataformas Unix, Windows e MacOS
R é uma das linguagens mais utilizadas na atualidade
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado para R
RStudio também é software livre, disponível para diversas plataformas
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Expressões e dados em R
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R como uma calculadora
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Expressões simples, com funções e constantes pré-definidas
Expressões básicas
Funções
Números complexos
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Definição de variáveis
Comando de atribuição
Não é preciso declarar variáveis
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Tipos de dados básicos: numéricos
Padrão: numérico (valor decimal)
Para definir valores inteiros: as.integer(x)
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Infinito
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Tipos de dados básicos: complexos
Números complexos
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Not a number
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Tipos de dados básicos: lógicos
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AND
OR
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Tipos de dados básicos: caracteres
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Data em R: Date
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Diferença em dias
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Data e hora em R: POSIXct
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Diferença em segundos
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Conversão de string para data: as.Date()
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Vetores
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Sequência de valores de um mesmo tipo básico
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Aritmética de vetores
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Reciclagem dos membros do vetor
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Indexação de elementos do vetor
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O elemento indicado
Todos elementos exceto o indicado
Todos os elementos entre os indicados
Todos os elementos exceto entre os indicados
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Vetores com membros nomeados
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Fatores
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Matrizes
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Matrizes: construção e operações
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cbind(), rbind()
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Matriz inversa
Multiplicação elemento a elemento
Multiplicação matricial
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Listas
Sequências de objetos de diferentes tipos
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Listas: acesso pelo índice
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Fatia de uma lista: Referência a um membro da lista:
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Listas: acesso pelo nome
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Fatia (lista)
Membro da lista
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Data frames
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Representa uma tabela de dados
Uma lista de vetores de igual tamanho
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Data frames
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mtcars: data frame de exemplo, incluído na base de R, com 32 observações (linhas) com 11 variáveis (colunas)
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Data frames: acesso a elementos
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Data frames: acesso a colunas
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Fatia (data frame): Vetor:
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Data frames: acesso a linhas
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Importação de dados tabulados
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 54
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Sumário: dados em R
Variáveis não precisam ser declaradas
Tipos de dados básicos
Numérico (real), inteiro, complexo, lógico, caractere, data
Vetor, fator, matriz, lista, data frame
Valores especiais
Inf, NaN, NA
Operadores lógicos
>, >=, <, <=, ==, !=, & (and), | (or), ! (not)
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Sumário: algumas funções
sin(), cos(), tan(),..., log(), exp(),..., sqrt()
class(), is.integer(), as.integer(), factor(), matrix(), list(),...
Sys.Date(), Sys.time(), as.Date()
c(), table(), rep(), nrow(), ncol()
t(), cbind(), rbind(), solve()
head(), tail()
setwd(), getwd()
read.table(), read.csv(), read.csv2()
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Além do básico: pacotes
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Scripts
Uma sequência de comandos R pode ser editada em um arquivo e executada posteriormente
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Scripts: sequências de comandos
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Scripts: controle de fluxo de execução
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Controle de fluxo: seleção
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Controle de fluxo: repetição
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Funções
R possibilita que usuários escrevam suas próprias funções
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 64
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Pacotes
Funções e dados podem ser combinados em pacotes R
Milhares de pacotes estão disponíveis no Repositório R (CRAN)
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Pacotes do sistema
Alguns pacotes já fazem parte do núcleo do ambiente de execução R
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Documentação do pacote
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 67
Nome do pacote
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Documentação do pacote e suas funções
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Em RStudio, com hiperligações
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Pacotes de usuários
Outros pacotes (“de usuários”) precisam ser instalados
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 69
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Documentação de pacotes de usuários
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 70
Em RStudio
No repositório CRAN
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Ativação de pacotes de usuários
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Por padrão, funções de pacotes instalados não estão disponíveis
É preciso carregar as funções no ambiente de execução
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Pacotes em desenvolvimento
Package devtools
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No caso de Windows, pode ser necessário instalar as ferramentas auxiliares:
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Sumário: pacotes
Usuários podem definir scripts e funções em R
Conjunto de funções podem ser organizadas em pacotes
Pacotes com contribuições de usuários podem ser carregados no ambiente de execução
Inclusive pacotes ainda em desenvolvimento
Algumas funções:
source(), function()
ifelse()
install.packages(), library(), require()
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Princípios da análise de dados exploratória
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Análise de Dados Exploratória
Abordagem para a análise inicial de um conjunto de dados
Identificar suas principais características
Em geral, apoiada por métodos visuais
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John Wilder Tukey (1915-2000)
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Conjuntos de dados de exemplos
Serão utilizados alguns conjuntos de dados do pacote UsingR
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 77
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Altura de pai e de filho
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Ajustes iniciais
Na maior parte dos casos, pequenos ajustes são necessários para facilitar a inteligibilidade de dados e variáveis
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 79
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Explorações iniciais: summary
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Explorações iniciais: amostragem
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Funções estatísticas descritivas
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Gráficos básicos: hist
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Gráficos básicos: plot
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Gráficos básicos: boxplot
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Gráficos básicos: qqnorm, qqplot
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Estratificação
Qual a altura de um filho adulto, selecionado aleatoriamente?
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Qual a altura do filho, dado que o pai mede 185cm?
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Estratificação: split
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 96
Altura mais provável do filho cujo pai mede 185 cm: 182 cm
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Os vários gráficos sugerem que, na média, filhos adultos são mais altos que os pais
Dá para afirmar isso com segurança ou será fruto de um acaso?
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Teste de hipótese
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Refutar hipótese nula com valor p < α
Tipicamente, α=0.05 ou α=0.01
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Condições para aplicação do teste t
Distribuição das duas populações devem ser (aprox.) normais
Para o Teste de Welch, não é preciso que as variâncias sejam iguais
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Sumário: exploração de dados
Funções sobre a estrutura do conjunto de dados
str(), names()
Funções sobre o conjunto de dados
summary(), sample()
Funções estatísticas básicas
min(), max(), mean(), median(), quantile()
Funções auxiliares
round(), split()
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Sumário: exploração de dados
Funções gráficas
hist(), plot(), boxplot()
qqnorm()
abline(), qqline()
Teste de hipóteses
t.test()
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Manipulação de dados
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Por que manipular os dados?
Nem sempre a fonte tem dados bem organizados...
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Por que manipular os dados?
Nem sempre os dados disponíveis estão completos...
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 105
![Page 106: R - Software Estatistico](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022021918/58a0112b1a28ab9c418b4be9/html5/thumbnails/106.jpg)
Por que manipular os dados?
Nem sempre os dados disponíveis estão corretos...
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 106
![Page 107: R - Software Estatistico](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022021918/58a0112b1a28ab9c418b4be9/html5/thumbnails/107.jpg)
Por que manipular os dados?
Nem sempre os dados estão no formato adequado para o processamento ou para a apresentação gráfica em R
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 107
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Conceito de Tidy Data
Dados estão arrumados quando:
1. Cada variável forma uma coluna
2. Cada observação forma uma linha
3. Cada tipo de unidade observacional forma uma tabela
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 108
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 109
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Manipulação de blocos de dados
Família da função apply
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 111
Dimensão 1: aplicar função por linhas
Dimensão 2: aplicar função por colunas Obs.: especificamente para somas e médias:
Para mais de uma dimensão:
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Família de funções apply
apply
Aplicar função a linhas/colunas de uma matriz
lapply
Aplicar função a uma lista (retorno é uma lista)
sapply
Aplicar função a uma lista (retorno é um vetor)
tapply
Aplicar função a um subconjunto de um vetor, segundo fatores em outro vetor
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 113
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O pacote dplyr
Pacote para manipulação de dados em data frames
Conjunto de funções que representam ações sobre as tabelas
filter, select, mutate, arrange...
Operador para encadear sequências de ações
%>%
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 114
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dplyr: exemplo
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dplyr: mutate
A função mutate permite criar novas colunas a partir de valores existentes
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 116
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 117
![Page 118: R - Software Estatistico](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022021918/58a0112b1a28ab9c418b4be9/html5/thumbnails/118.jpg)
dplyr: filter
A função filter permite selecionar apenas as linhas que satisfazem a uma condição
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 118
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 119
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 120
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dplyr: select
A função select permite escolher as colunas de interesse
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dplyr: summarise
A função summarise combina valores de várias linhas de acordo com alguma função agregadora
Em geral, utilizada juntamente com a função group_by
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 122
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 123
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dplyr: arrange
A função arrange permite ordenar as linhas pelos valores especificados
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 124
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dplyr: encadeamento de funções com %>%
A sequência de funções pode ser combinada num único comando
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O pacote reshape2
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 126
O pacote reshape2 oferece funções para converter formatos de dados em data frames
Aplicação dos princípios de tidy data
Do formato largo (messy) para longo (tidy): melt
Do formato longo para largo: dcast
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reshape2: melt
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...
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reshape2: dcast
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Notação de formula: Y ~ X
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Sumário: manipulação de dados
Família de funções *apply
apply(), lapply(), sapply(), tapply(),...
Pacote dplyr
mutate(), filter(), select(), summarise(), group_by(), n(), arrange(), desc()
Pacote reshape2
melt(), dcast()
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 132
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Mais gráficos
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 133
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Sistemas gráficos em R
Sistema gráfico básico
Bom para explorações iniciais de dados
Pouca flexibilidade
Outros sistemas gráficos
Pacotes R com funções alternativas para a criação de gráficos
Trellis Graphics for R (lattice)
An Implementation of the Grammar of Graphics (ggplot2)
The Grid Graphics Package (grid)
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 134
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Gráfico rápido em ggplot2: qplot
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Padrão para dados 2d
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Padrão para dados contínuos 1d
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Padrão para dados categóricos 1d
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Explorando o potencial completo de ggplot2: ggplot
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Dados
Estética básica
Camadas
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Mesmos dados, heatmap
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Mesmos dados, densidade
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geom_smooth()
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geom_boxplot()
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Estabelece a ordem que deve ser preservada na apresentação
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Mapas
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Nuvens de palavras
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 160
Processamento dos textos (usando pacote tm, text mining)
Criação da nuvem de palavras
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Tipos de gráficos a evitar
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WAINER, H. How to display data badly. The American Statistician, v. 38, n. 2, p. 137–147, 1984.
Notas de aula: Statistics and R for the Life Sciences, Rafael Irizarry
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Princípios gerais de gráficos ruins
1. Mostre o mínimo de informação
2. Obscureça o que você apresenta
3. Use cores e pseudo-3D gratuitamente
4. Faça um gráfico de torta (de preferência, colorido e em 3D)
5. Use uma escala escolhida pobremente
6. Ignore algarismos significativos
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Torta
Donut
Barras 3D
Problema: gráficos com informação visual pouco adequada à percepção/ comparação pelo olho humano
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Problema: gráfico de barras pouco informativo
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Mesmos dados, mais informação
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 167
Problema: mostrar apenas a regressão
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Mostrar os pontos originais
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Problema: comparação entre dois grupos (antes & depois, controle & tratamento) usando gráficos de barras
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Alternativas melhores
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 171
Problema: 3D usado gratuitamente
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 172
Alternativa
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Problema: dígitos significativos em excesso (com pouco significado)
Tabela 1. Altura de jogadores de basquetebol
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Alternativa:
round(heights,1)
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Princípios a serem seguidos
1. Seja preciso e claro
2. Deixe que os dados falem
3. Mostre tanta informação quanto possível, sem obscurecer a mensagem
4. Ciência não é marketing, evite firulas desnecessárias
5. Em tabelas, todos os dígitos devem ser significativos; não deixe de apresentar os 0’s finais
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Sumário: mais gráficos
Criação de gráficos com ggplot2
Gráficos rápidos com qplot()
Gráficos em camadas com ggplot()
geom_point(), geom_bin2d(), geom_density_2d(), geom_boxplot()
geom_smooth(), ggtitle(), xlab(), ylab(), facet_grid()
Mapas com ggmap
Criação de nuvens de palavras
wordcloud
Recomendações gerais sobre apresentação gráfica
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Pesquisa reproduzível em R
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O que é pesquisa
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 179http://phdcomics.com/
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 180
http://retractionwatch.com/2016/09/08/biologist-loses-second-paper-again-for-unvalidated-figure
![Page 181: R - Software Estatistico](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022021918/58a0112b1a28ab9c418b4be9/html5/thumbnails/181.jpg)
R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 181
http://retractionwatch.com/2016/08/24/7th-retraction-for-ohio-researcher-who-manipulated-dozens-of-figures
![Page 182: R - Software Estatistico](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022021918/58a0112b1a28ab9c418b4be9/html5/thumbnails/182.jpg)
A pesquisa reproduzível
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https://en.wikipedia.org/wiki/Reproducibility#Reproducible_research
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 183
Peng RD. Reproducible research in computational science. Science (80- ) [Internet]. 2011;334(6060):1226–7. Available from: http://arxiv.org/abs/0901.4552
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Divulgando pesquisa reproduzível em R
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https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/rmarkdown-reference.pdf
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 197
http://rpubs.com/ricarte/StormEventsDatabaseAnalysis
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R Software Estatístico 2016 Prof. Ivan L. M. Ricarte 198
http://rpubs.com/ricarte/StormEventsDatabaseAnalysis
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Dez regras da pesquisa reproduzível
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http://rpubs.com/
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http://rpubs.com/marschmi/105639
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Escrita de artigos acadêmicos em R
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http://gigascience.biomedcentral.com/
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Fontes de dados para uso em pesquisa
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http://datasearch.elsevier.com/
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http://snap.stanford.edu/data/
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Obter dados da Web
Abordagem exploratória, interativa
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Abordagem não-interativa: pacote RCurl
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Sumário: pesquisa reproduzível
Criação de pesquisa reproduzível em R: Rmarkdown
Recomendações para criação de pesquisa reproduzível
Repositórios de documentos e de códigos
Escrita de artigos científicos em RMarkdown
Veículos acadêmicos que promovem pesquisa reproduzível
Fontes de dados para uso em pesquisa
Data sharing, Open data
Pacote RCurl
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Considerações finais
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Em resumo, R...
Ambiente e linguagem para análise de dados
Milhares de pacotes com funções para diferentes funcionalidades
Adequado para tarefas de análise exploratória de dados e de análise estatística de dados experimentais
Funções para limpeza e transformação de dados
Funções gráficas avançadas
Apoio à pesquisa reproduzível
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E agora...
Tutoriais, livros, sites
Galerias de aplicações
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Um breve tutorial de R: swirl
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http://swirlstats.com/
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http://stackoverflow.com/
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