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Arquivos de Apoio

Aqui a equipe da disciplina deixará arquivos para os alunos baixarem, à medida que forem necessários. Consulte sempre esta página.

Slides das Aulas

Os slides estarão disponíveis ao longo do curso

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- Introdução ao R - Funções e manipulação de dados - Análise exploratória de dados - Gráficos - Teste de Significância - Modelos Lineares - Reamostragem e Simulação - Programando - Permutação e Reamostragem */ ===== Apostila Online ===== Veja apostila no link: apostila on-line. Caso queira uma cópia em pdf, baixe apostilacursor.pdf Como esse wiki é dinâmico e a apostila em pdf é estática e nem sempre atualizada, pode haver diferenças de conteúdo. ===== Códigos Apresentados em Aula =====

Os códigos estarão disponíveis ao longo do curso

* Aula 1 - Introdução ao R * Aula 1 - Introdução ao R (html) * Aula 2 - Funções matemáticas * Aula 2 - Funções matemáticas (html) * Aula 2a - Gráfico da distribuição de Qui-quadrado do Tutorial 2 * Aula 3 - Leitura e manipulação de dados * Aula 3: Leitura e manipulação de dados (html) * Aula 4 - Análise exploratória de dados * Aula 5 - Gráficos * Aula 5: Gráficos (html) * Aula 6 - Teste t e Anova * Aula 6: p-valor e Anova (html) * Aula 7a - Modelos Lineares * Aula 7a: Modelos Lineares II (html) * Aula 7b - Modelos Lineares II * Aula 7b: Modelos Lineares II (html) * Aula 8 - Reamostragem e simulação * Aula 8: Reamostragem e simulação (html) * Aula 9 - Programação ===== Tutoriais ===== Linques para a seção de tutoriais da apostila on line. Acessível também pela barra de navegação deste wiki, à esquerda. * Aula 1a - Introdução ao R * Aula 1b - Introdução ao R * Aula 2 - Funções matemáticas * Aula 3 - Leitura e manipulação de dados * Aula 4 - Análise exploratória * Aula 5a - Criação e edição de gráficos simples * Aula 5b - Procedimento para a construção de gráficos * Aula 6 - Testes de significância * Aula 7a - Regressão linear simples * Aula 7b - Regressão linear múltipla * Aula 8 - Reamostragem e Simulação * Aula 9 - Construção de funções simples ===== Exercícios ===== * Aula 1 - Introdução ao R * Aula 2 - Funções matemáticas * Aula 3 - Leitura e manipulação de dados * Aula 4 - Análise exploratória * Aula 5 - Criação e edição de gráficos * Aula 6 - Testes de significância * Aula 7a - Regressão linear simples * Aula 7b - Regressão linear múltipla * Aula 8 - Reamostragem e simulação * Aula 9 - Construção de funções simples ===== Soluções dos Exercícios =====

Dois dias após o prazo de entrega colocaremos aqui códigos com as soluções dos exercícios.

Se o seu código for diferente, não quer dizer necessariamente que errou. Compare os dois resultados! Como qualquer linguagem, o R é criativo: em geral há mais de uma maneira de solucionar um problema. ===== Conjuntos de Dados===== * Seção de conjuntos de dados deste wiki, acessível também pelo linque “Arquivos de dados” da barra de navegação à esquerda. * Arquivos de dados do site de apoio ao livro de Mike Crawley 1). ===== Outros =====

 

==== RCard ==== Reference card com principais funções indexadas por tipo de tarefa, disponivel no site oficial do R. Tenha sempre em mãos! http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf ====Interfaces para o R ==== Para trabalhar mais eficientemente com o R vocẽ vai precisar de uma interface, ou de um ambiente de desenvolvimento (IDE). São ambientes de programação que combinam ferramentas para escrever e executar seu código de maneira mais fácil e eficiente. Há muitas opções. Experimente até encontrar a que lhe agradar mais. Abaixo algumas dicas e linques que fomos acumulando em função de nossa experiência. === Guia de GUIs para o R=== * Uma revisão sobre interfaces para o R no site do LABTROP. * Uma pesquisa de popularidade de interfaces de usuários para R https://www.r-bloggers.com/the-popularity-of-point-and-click-guis-for-r/ ===R Studio=== Primeiro IDE criado especificamente para R. Seu ponto forte é a organização das janelas em um arranjo fixo e de fácil acesso. Simples e intuitivo, é uma das melhores opções para começar: http://www.rstudio.org === ESS === O aluno da turma de 2009 e monitor das turmas de 2011 e 2012 Daniel Caetano “Musgo” criou um guia muito bom para quem quer usar o ESS como editor de comandos do R. Guia.pdf Detalhes no tópico do bRog criado por ele: Usando o ESS (Dica). Para quem quiser utilizar o ESS, vale a pena dar uma olhada no site oficial do ESS, e baixar o cartão de referência, que contém todos os comandos válidos dentro de cada tipo de buffer associado ao ESS. Se você for usar o ESS, imprima este cartão e o tenha sempre em mãos! http://ess.r-project.org/refcard.pdf E se você achou interessante utilizar o GNU Emacs como editor de texto para propósitos variados, é interessante dar uma conferida no site oficial, onde você encontra o manual online do programa, entre outras coisas: http://www.gnu.org/software/emacs/ Além disso, vale imprimir e guardar um cartão de referência, que contém os comandos básicos do Emacs. Há vários disponíveis na rede, que você pode encontrar buscando na nternet “emcas refcard”. Dois deles: * http://www.cs.jhu.edu/~joanne/emacsRC2.pdf * http://refcards.com/docs/gildeas/gnu-emacs/emacs-refcard-a4.pdf ===Tinn-R === O Tinn-R é um editor de códigos de R para Windows, made in Brazil!. Ele é uma boa alternativa ao Rgui já que tem uma série de facilidades de destaques de elementos do script como: parênteses, funções, números, entre outros. Mais informações em: * https://nbcgib.uesc.br/tinnr/pt/ ==== Recursos na Rede ==== === Distribuicoes de Probabilidade === * Distribuições interativas on-line do Statistics Online Computational Resource da UCLA: http://www.socr.ucla.edu/htmls/SOCR_Distributions.html * Capítulo sobre variáveis aleatórias do e-book de Probabilidade e Estatística da UCLA: http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/EBook#Chapter_IV:_Probability_Distributions * Página da disciplina “Modelagem estatística em Ecologia e Recursos Naturais” (vários tutoriais sobre modelos probabilísticos). ====A Vida, o universo e tudo mais=== * 42 na Wikipedia * Receita de Petit Gateau de Chocolate * Del rigor de la ciencia, a triste história de um modelo sem graus de liberdade, por J.L. Borges. Veja também o Texto em espanhol * Prever ou explicar? Eis a questão ao construir modelos! Veja também o paper da autora. * Real programmers use EMACS!

1)
Crawley, M. J. The R Book. New York: Wiley, 2007
01_curso_atual/material/start.1599972149.txt.gz · Última modificação: 2020/09/13 01:42 por jennifer.auler