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

Transcrição

1 Gualberto Agámez Montalvo. Análise de Dados e Simulação Departamento de Estatística Universidade de São Paulo. 16 de Março de 2015

2 Interface do R

3 Novo script

4 Novo script

5 Tinn-R Editor Figura: Interface do Tinn-R Editor.

6 Utilizando Ajuda help(comando) help(sqrt) help.search("expressão") help.search("negative binomial")??expressão??weibull

7 Tipos de Dados Numérico valor <- 605 Caracteres string <- "Olá, mundo!" Lógicos 2 < 6 Números complexos nc < i

8 Atribuição de Valores x < > x x = 10 assign("x", 10)

9 Operações matemáticas simples Adição Subtração 2-3 Multiplicação 2*3 Divisão 2/3 Potenciação 2^3

10 Funções matemáticas simples Função Descrição abs(x) valor absoluto de x log(x, b) logaritmo de x com base b log(x) logaritmo natural de x log10(x) logaritmo de x com base 10 exp(x) exponencial elevado a x sin(x) seno de x cos(x) cosseno de x tan(x) tangente de x

11 Funções matemáticas simples Função round(x, digits = n) ceiling(x) floor(x) length(x) sum(x) prod(x) max(x) min(x) range(x) factorial(x) Descrição arredonda x com n decimais arredondamento de x para o maior valor arredondamento de x para o menor valor número de elementos do vetor x soma dos elementos do vetor x produto dos elementos do vetor x seleciona o maior elemento do vetor x seleciona o menor elemento do vetor x retorna o menor e o maior elemento do vetor x fatorial de x

12 Tipos de Objetos Os tipos básicos de objetos do R são: Vetores Matrizes e arrays Data-frames Listas Funções

13 Vetores Criar um vetor com os valores dados x <- c(2,4,6,8) Exiber a terceira entrada do vetor x x[3] Criar a sequência de 1 a 10 x <- 1:10 ou x <- seq(1,10,1) Criar a sequência de 1 a 10 de 2 em 2 x <- seq(1,10,2)

14 Listas Criar uma lista x <- list(turma="a", notas=c(7,8.5,9,10,4,3)) Verificar se o objeto x é uma lista is.list(x) Listar o nome dos objetos de x names(x) Acessar o objeto turma da lista x$turma

15 Matrizes Criar a matriz a partir do vetor x <- c(1,5,7,8,3,3,5,9) mat <-matrix(x,ncol=4) [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1, ] [2, ]

16 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]

17 Operações com Matrizes Função A * B A%*% B B = aperm(a) B = t(a) B = solve(a) x = solve(a, b) det(a) Descrição produto elemento a elemento de A e B produto matricial de A por B matriz transposta: B = A t matriz transposta: B = A t matriz inversa: B = A 1 resolve o sistema linear Ax = b retorna o determinante de A

18 Exemplos

19 Operações com Matrizes Função diag(v) diag(a) diag(n) eigen(a) eigen(a)$values eigen(a)$vectors Descrição retorna uma matriz diagonal (v é a diagonal) retorna um vetor que é a diagonal da matriz A retorna uma matriz identidade de ordem n retorna os autovalores e autovetores de A retorna os autovalores de A retorna os autovetores de A

20 Funções Criar funções nome_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

21 Funções Execuções condicionais if (condição) expressão_1 else expressão_2 Exemplo > x <- 4 > if(x<6 & x>3) print("verdadeiro") else print("falso") [1] "Verdadeiro" Outros ciclos while(condição) for(condição)

22 Exemplos Exemplo 1 Simular 1000 amostras de tamanho 100 da distribuição binomial de parâmetros n e p. Utilizar as simulações para construir o gráfico da densidade da média da binomial.

23 Exemplos

24 Exemplos

25 Exemplos Exemplo 2 Gerar uma amostra aleatória da seguinte variável discreta: X P(X=x)

26 Exemplos

27 Exemplos

28 Exemplos

29 Exemplos

30 Exemplos

31 Exemplos

32 Instalar pacotes

33 Instalar pacotes

34 Instalar pacotes

35 Instalar pacotes

36 Exemplo Gráfico

37 Exemplo Gráfico

38 Exemplo Gráfico

39 Exemplo Gráfico

40 Obrigado