ecoR

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====== Usando o R ======

==== Explore a Página Oficial do R====
{{:01_curso_atual:Rlogo.png?300  |}}
Esta é a referência básica para usuários de R, que inclui programas para download, listas de discussão, e muita documentação e ajuda: [[http://www.r-project.org/]].

Explore as seções, começando pelas FAQ. Leia atentamente a seção 2 ([[https://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html#R-Basics|R Basics]]) das FAQ.

A página tem uma grande lista de documentação, na seção **__Documentation__**. Existem excelentes manuais introdutórios feitos por vários voluntários na seção de [[http://cran.r-project.org/other-docs.html|Other ]]em **__Documentation__**. 
Veja também o [[https://vps.fmvz.usp.br/CRAN/web/views/|Task Views]] que são documentações com revisões das ferramentas disponíveis por área. No caso da Ecologia o Task View  [[https://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html|Environmetrics]] 
 ajuda muito quem está buscando ferramentas e tem pouca experiência com o R. 



==== Instale o R em seu Computador de Trabalho ====

Ao fim de cada aula teórica você receberá uma lista de tutoriais e exercícios que serão discutidos na aula seguinte. Por isso, providencie um computador de trabalho e instale o R nele.

Na página principal do R clique no link para o CRAN (o que é isto? veja [[http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html#What-is-CRAN_003f|no wiki!]]), e escolha o repositório mais próximo de você para baixar arquivos de instalação.

Siga as instruções das FAQS para baixar e instalar a versão mais recente do R para seu sistema operacional.

Vá à seção de pacotes adicionais do R, que te enviará para uma lista e breve descrição dos pacotes disponíveis para baixar ((mais de 10.400 em abril de 2017!)). Nela você pode ter uma ideia da quantidade e diversidade de aplicações que a comunidade de usuários do R já desenvolveu. Uma visão temática destes pacotes é fornecida nas "Task Views", cujo link está na página de pacotes.

Veja a Task view "Environmetrics" , que descreve as aplicações disponíveis para ecologia. Escolha um dos pacotes e instale em seu computador.

<WRAP center round box 60%>

Para aqueles que utilizam o sistema operacional Linux há um bom tutorial para instalação do R disponível em [[http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=dicas_mat_apoio:programas:instalarunbutu| dicas Labtrop Instalar o R no Linux]]
</WRAP>



==== Familiarize-se com o R====

Abra o R em seu computador. Você verá um ''prompt'' de comando em forma de sinal de maior (''>''). Digite no ''prompt'' cada linha do código abaixo e tecle ''enter'' para executar. Cuidado com erros de digitação, que possivelmente gerarão erros de sintaxe, o que resultará em uma mensagem de erro.

<WRAP center round box 60%>
//**__Preso no R__**//
Um erro comum é teclar ''enter'' antes de finalizar corretamente o comando (falta de '**, **' , '**)**'...). 

Nesse casos o ''prompt'' ficará esperando a finalização do comando e não aparecerá mais o sinal de ''>'' na linha. Nesses casos use a tecla ''Esc'' para abortar o comando e voltar ao ''>''.
</WRAP>


Tente inferir o que cada comando faz a partir do resultado obtido, mas não se preocupe com detalhes. O objetivo é apenas familiarizar-se com o ambiente do R. 

Discutiremos os detalhes e dúvidas nas aulas ou pode postar dúvidas no fórum da disciplina((link na barra lateral à esquerda)).

<code rsplus>
area <- c(303, 379, 961, 295, 332, 47,  122, 11, 53, 2749)
riqueza <- c(3, 10, 20, 7, 8, 4, 8, 3, 5, 23)
area
riqueza
summary(area)
summary(riqueza)
mean(x = area)
varea <- var(area)
varea
sqrt(varea)
sd(x = area)
mean(riqueza)
var(riqueza)
sd(riqueza)
plot(x = area, y = riqueza, xlab = "Area (ha)", ylab = "Número de Espécies")
modelo1 <- lm(riqueza ~ area)
summary(modelo1)
previsto <- fitted(modelo1)
riqueza - previsto
residuals(modelo1)
par(mfrow = c(2, 2))
plot(modelo1)
par(mfrow = c(1, 1))
plot(x = area, y = riqueza, xlab = "Area (ha)", ylab = "Número de Espécies")
abline(modelo1)
plot(x = area, y = riqueza, xlab = "Log Area (ha)", ylab = "Log Número de Espécies", log = "xy")
modelo2 <- lm(log(riqueza, base = 10) ~ log(area, base = 10))
summary(modelo2)
par(mfrow = c(2, 2))
plot(modelo2)
par(mfrow = c(1, 1))
plot(riqueza ~ area, xlab = "Log Area (ha)", ylab = "Log Número de Espécies", log = "xy")
abline(modelo2)
# O que este comando faz?
## Fim!
</code>
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