1 Visão geral

Este guia o guiará pelas etapas de instalação e uso do R, um ambiente de software gratuito e de código aberto para computação estatística e gráficos.

1.1 O que é o R?

R é o nome da própria linguagem de programação, baseada no S da Bell Labs, que os usuários acessam por meio de um interpretador de linha de comando (>).

1.2 O que é Rstudio?

O RStudio é uma interface de usuário poderosa e conveniente que permite acessar a linguagem de programação R junto com muitos outros recursos que aprimoram a funcionalidade (e a sanidade). Nosso objetivo final é fazer você olhar para uma tela como esta:

2 Instale o R

Instale o R do CRAN, Comprehensive R Archive Network. Escolha uma distribuição binária pré-compilada para o seu sistema operacional. Se precisar de mais ajuda, confira um dos vídeos a seguir (cortesia de Roger Peng da Johns Hopkins Biostatistics):

Se precisar de mais ajuda, leia este guia passo a passo, incluindo capturas de tela.

2.1 Check-in

Inicie o R. Você deve ver um console com um interpretador de linha de comando (>). Feche o R.

3 Instale o Rstudio

Instale a edição gratuita de código aberto do Rstudio: http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/.

O RStudio fornece uma interface de usuário poderosa para R, chamada de ambiente de desenvolvimento integrado. O Rstudio inclui:

um console (a interface de linha de comando padrão: >),
um editor de realce de sintaxe que oferece suporte à execução direta de código e ferramentas para plotagem, histórico, depuração e gerenciamento de espaço de trabalho.

3.1 Check-in

Inicie o RStudio. Você deve obter uma janela semelhante à captura de tela que vê aqui, mas a sua estará vazia. Observe o painel inferior esquerdo: esta é a mesma janela do console que você viu quando abriu R.

Coloque o cursor onde você vê > e digite x <- 2 + 2, pressione Enter ou Return, digite x e pressione Enter / Return novamente.
Se [1] 4 for impresso na tela, você instalou com êxito R e Rstudio e pode avançar para a instalação de pacotes.

4 Instale os pacotes (`packages`)

A versão de R que você acabou de baixar é considerada a base R, que fornece computação estatística e recursos gráficos bons, mas básicos. Para superpoderes analíticos e gráficos, você precisará instalar pacotes complementares, que são escritos pelo usuário, para estender/expandir seus recursos de R. Os pacotes podem residir em um de dois lugares:

Eles podem ser cuidadosamente selecionados pelo CRAN (que envolve um processo completo de submissão e revisão) e, portanto, são fáceis de instalar usando install.packages("name_do_pacote", dependencies = TRUE).

Como alternativa, eles podem estar disponíveis no GitHub. Para baixar esses pacotes, primeiro você precisa instalar o pacote devtools.

install.packages ("devtools")
library(devtools)
install_github ("name_of_package")

Coloque o cursor no console novamente (onde você digitou pela última vez x e [4] impresso na tela). Você pode usar o primeiro método para instalar os seguintes pacotes diretamente do CRAN, todos os quais usaremos:

dplyr,
ggplot2,
babynames

Você também pode fazer o download de todos de uma vez:

install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "babynames"),
                 dependências = TRUE)

Atenção: Devemos apresentar formalmente o comando concatenar, c(), usado acima. Você usará isso com frequência - sempre que quiser combinar coisas em um vetor.

c ("olá", "meu", "nome", "é", "Maxwel")

## [1] "olá"    "meu"    "nome"   "é"      "Maxwel"

c(1:3, 20, 50)

## [1]  1  2  3 20 50

5 Instalar pacotes para o mini-curso

No Rstudio, abra um R Script. Em seguida, copie e cole os códigos abaixo para o R Script.

install.packages("RCurl") 
install.packages("tidyverse")
install.packages("drc")
install.packages("car")
install.packages("glmmTMB")
install.packages("emmeans")

No Rstudio, execute os códigos clicando em Run.

Todos esses pacotes devem ser executados sem problema no R e/ou Rstudio, caso ocorra algum problema, atualize o R e/ou Rstudio para a versão mais nova.

6 Leitura complementar

Wickham & Grolemund R for Data Science

Introdução