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unalcol Introdução ao R Gualberto Agámez Montalvo. Análise de Dados e Simulação Departamento de Estatística Universidade de São Paulo. 16 de Março de 2015 Introdução ao R

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Introdução ao R

Gualberto Agámez Montalvo.

Análise de Dados e SimulaçãoDepartamento de EstatísticaUniversidade de São Paulo.

16 de Março de 2015

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Interface do R

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Tinn-R Editor

Figura: Interface do Tinn-R Editor.

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Utilizando Ajuda

help(comando)help(sqrt)

help.search("expressão")help.search("negative binomial")

??expressão??weibull

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Tipos de Dados

Numéricovalor <- 605

Caracteresstring <- "Olá, mundo!"

Lógicos2 < 6

Números complexosnc <- 2 + 3i

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Atribuição de Valores

x <- 10

10 -> x

x = 10

assign("x", 10)

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Operações matemáticas simples

Adição2 + 3

Subtração2 - 3

Multiplicação2*3

Divisão2/3

Potenciação2^3

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Funções matemáticas simples

Função Descriçãoabs(x) valor absoluto de x

log(x, b) logaritmo de x com base blog(x) logaritmo natural de x

log10(x) logaritmo de x com base 10exp(x) exponencial elevado a xsin(x) seno de xcos(x) cosseno de xtan(x) tangente de x

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Funções matemáticas simples

Função Descriçãoround(x, digits = n) arredonda x com n decimais

ceiling(x) arredondamento de x para o maior valorfloor(x) arredondamento de x para o menor valor

length(x) número de elementos do vetor xsum(x) soma dos elementos do vetor xprod(x) produto dos elementos do vetor xmax(x) seleciona o maior elemento do vetor xmin(x) seleciona o menor elemento do vetor x

range(x) retorna o menor e o maior elemento do vetor xfactorial(x) fatorial de x

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Tipos de Objetos

Os tipos básicos de objetos do R são:

VetoresMatrizes e arraysData-framesListasFunções

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Vetores

Criar um vetor com os valores dadosx <- c(2,4,6,8)

Exiber a terceira entrada do vetor xx[3]

Criar a sequência de 1 a 10x <- 1:10 ou x <- seq(1,10,1)

Criar a sequência de 1 a 10 de 2 em 2x <- seq(1,10,2)

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Listas

Criar uma listax <- list(turma="A", notas=c(7,8.5,9,10,4,3))

Verificar se o objeto x é uma listais.list(x)

Listar o nome dos objetos de xnames(x)

Acessar o objeto turma da listax$turma

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Matrizes

Criar a matriz a partir do vetorx <- c(1,5,7,8,3,3,5,9)mat <-matrix(x,ncol=4)

[, 1] [, 2] [, 3] [, 4][1, ] 1 7 3 5[2, ] 5 8 3 9

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Matrizes

Dimensões da matriz> dim(mat)> [1] 2 4

Selecionar a segunda linha e terceira coluna da matriz> mat[2, 3]> [1] 3

Selecionar a segunda linha da matriz> mat[2, ]> [1] 5 8 3 9

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Operações com Matrizes

Função DescriçãoA * B produto elemento a elemento de A e B

A%*% B produto matricial de A por BB = aperm(A) matriz transposta: B = At

B = t(A) matriz transposta: B = At

B = solve(A) matriz inversa: B = A−1

x = solve(A, b) resolve o sistema linear Ax = bdet(A) retorna o determinante de A

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Exemplos

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Operações com Matrizes

Função Descriçãodiag(v) retorna uma matriz diagonal (v é a diagonal)diag(A) retorna um vetor que é a diagonal da matriz Adiag(n) retorna uma matriz identidade de ordem n

eigen(A) retorna os autovalores e autovetores de Aeigen(A)$values retorna os autovalores de Aeigen(A)$vectors retorna os autovetores de A

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Funções

Criar funçõesnome_da_funcao <- function(argumento1, argumento2, ...,argumento n){ comandos da função }

Exemplo> media <- function(dados){

med <- sum(dados)/length(dados)return(med)

}

> x <- c(12,34,56.7,25.3,17,29)> media(x)[1] 29

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Funções

Execuções condicionaisif (condição) expressão_1 else expressão_2

Exemplo> x <- 4> if(x<6 & x>3) print("Verdadeiro") else print("Falso")[1] "Verdadeiro"

Outros cicloswhile(condição)for(condição)

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Exemplos

Exemplo 1Simular 1000 amostras de tamanho 100 da distribuição binomialde parâmetros n e p. Utilizar as simulações para construir ográfico da densidade da média da binomial.

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Exemplos

Exemplo 2Gerar uma amostra aleatória da seguinte variável discreta:

X 2.0 4.0 6.0P(X=x) 0.6 0.3 0.1

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Exemplo Gráfico

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Obrigado

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