Introdução
R é uma linguagem de programação e ambiente para computação estatística e gráficos. Foi criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman em 1993 como uma implementação da linguagem S. R é de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo gratuitamente. R também é multiplataforma, o que significa que pode ser executado em Windows, Mac, Linux e outros sistemas operacionais.
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R é amplamente usado por cientistas de dados, pesquisadores e analistas para análise e visualização de dados. R pode lidar com vários tipos de dados, como vetores, matrizes, listas, quadros de dados e fatores. R também pode executar várias técnicas estatísticas, como modelagem linear e não linear, agrupamento, classificação, regressão, teste de hipótese e muito mais. R também pode criar gráficos de alta qualidade, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de caixa, gráficos de barras e mapas.
R tem uma grande e ativa comunidade de usuários e desenvolvedores que contribuem para seu desenvolvimento e manutenção. Existem milhares de pacotes disponíveis para R que estendem sua funcionalidade e fornecem ferramentas especializadas para diferentes domínios. Alguns dos pacotes mais populares incluem arrumadoverso, ggplot2, dplyr, brilhante, circunflexo, rmarkdown e muitos mais.
Características e benefícios do R
R tem muitos recursos e benefícios que o tornam uma ótima opção para análise e visualização de dados. Aqui estão alguns deles:
R é gratuito e de código aberto. Você não precisa pagar nenhuma taxa ou licença para usar o R. Você também pode modificar e compartilhar o código R com outras pessoas.
R é flexível e extensível. Você pode escrever suas próprias funções e pacotes em R para personalizá-lo de acordo com suas necessidades. Você também pode usar outras linguagens, como C, C++ ou Python, para interagir com R.
R é abrangente e poderoso. O R possui um rico conjunto de funções e operadores integrados para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. Ele também oferece suporte a muitos métodos estatísticos avançados e algoritmos de aprendizado de máquina.
R é interativo e expressivo.Você pode usar o R interativamente no console ou em um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), como o RStudio. Você também pode escrever scripts ou notebooks em R para documentar seu trabalho. R tem uma sintaxe concisa e elegante que o torna fácil de ler e escrever.
R é compatível e portátil. Você pode executar R em diferentes plataformas e dispositivos. Você também pode importar e exportar dados de vários formatos, como CSV, Excel, JSON, XML, SQL, etc.
Instalação e configuração do R
Para usar o R no seu computador, você precisa baixar e instalar duas coisas: o sistema R básico e um IDE. O sistema R básico fornece a funcionalidade principal da linguagem e do ambiente. O IDE fornece uma interface amigável para escrever e executar o código R.
O sistema R básico pode ser baixado da Comprehensive R Archive Network (CRAN), que é uma rede de servidores que hospeda a versão mais recente do R. Para baixar o R do CRAN:
Vá para
Selecione seu sistema operacional (Windows, Mac OS X ou Linux)
Siga as instruções na página para baixar o arquivo apropriado
Execute o arquivo para iniciar o processo de instalação
Siga as instruções na tela para concluir a instalação
O IDE que recomendamos para usar R é o RStudio, que é um IDE popular e poderoso que integra muitos recursos para trabalhar com R. Para baixar o RStudio:
Vá para
Selecione seu sistema operacional (Windows, Mac OS X ou Linux)
Clique no botão Baixar RStudio Desktop
Siga as instruções na página para baixar o arquivo apropriado
Execute o arquivo para iniciar o processo de instalação
Siga as instruções na tela para concluir a instalação
Depois de instalar o R e o RStudio, você pode iniciar o RStudio e começar a usar o R. Você verá uma janela com quatro painéis: o console, o editor de scripts, o ambiente e o visualizador. O console é onde você pode digitar e executar comandos do R.O editor de script é onde você pode escrever e salvar scripts R. O ambiente é onde você pode ver as variáveis e objetos que você criou. O visualizador é onde você pode ver a saída do seu código, como gráficos, tabelas ou páginas da web.
Exemplos e aplicações de R
R pode ser usado para várias tarefas e domínios, como manipulação de dados, visualização de dados, análise estatística, aprendizado de máquina, desenvolvimento web e muito mais. Aqui estão alguns exemplos de como usar R para algumas tarefas comuns:
Manipulação de dados
A manipulação de dados é o processo de transformar, limpar e organizar dados para análise. O R tem muitas funções e pacotes para manipulação de dados, como funções básicas do R (por exemplo, criação de subconjuntos, classificação, mesclagem), pacote dplyr (por exemplo, filtragem, seleção, mutação, resumo) e pacote de arrumação (por exemplo, giro, aninhamento, desaninhamento).
Por exemplo, suponha que você tenha um quadro de dados chamado cars que contenha informações sobre carros diferentes, como marca, modelo, ano, preço e mpg. Você pode usar R para manipular esse quadro de dados de várias maneiras:
# Carregar pacotes dplyr e arrumados library(dplyr) library(tidyr) # Filtrar carros por ano cars_2023 % resume(avg_price = mean(price), avg_mpg = mean(mpg)) # Gira o quadro de dados de formato largo para longo cars_long
Visualização de dados
A visualização de dados é o processo de criação de representações gráficas de dados para comunicar insights e padrões.O R tem muitas funções e pacotes para visualização de dados, como funções básicas do R (por exemplo, plot, hist, barplot), pacote ggplot2 (por exemplo, geom_point, geom_bar, geom_line) e pacote shiny (por exemplo, renderPlot, plotOutput).
Por exemplo, suponha que você queira criar um gráfico de dispersão de preço versus mpg para o quadro de dados de carros. Você pode usar R para criar esse gráfico de diferentes maneiras:
# Carrega ggplot2 e pacotes brilhantes library(ggplot2) library(shiny) # Cria um gráfico de dispersão usando base R plot(cars$price, cars$mpg, xlab = "Price", ylab = "MPG", main = "Price vs MPG") # Cria um gráfico de dispersão usando ggplot2 ggplot(cars, aes(x = price, y = mpg)) + geom_point() + labs(x = "Price", y = "MPG ", title = "Price vs MPG") # Crie um gráfico de dispersão usando ui brilhante Análise estatística
A análise estatística é o processo de aplicação de métodos e técnicas estatísticas aos dados para testar hipóteses, tirar conclusões e tomar decisões. O R tem muitas funções e pacotes para análise estatística, como funções básicas do R (por exemplo, mean, sd, t.test, lm), pacote de estatísticas (por exemplo, anova, cor, glm, kmeans) e pacote de carro (por exemplo, Anova, vif, outlierTest).
Por exemplo, suponha que você queira realizar uma análise de regressão linear para modelar a relação entre preço e mpg para o quadro de dados de carros. Você pode usar R para realizar essa análise de diferentes maneiras:
# Carregue a biblioteca do pacote do carro (carro) # Execute uma regressão linear usando a base R lm_model
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é o processo de criação e aplicação de algoritmos que aprendem com os dados e fazem previsões ou decisões. O R tem muitas funções e pacotes para aprendizado de máquina, como funções básicas do R (por exemplo, rpart, nnet, randomForest), pacote caret (por exemplo, train, predict, confusionMatrix) e pacote mlr (por exemplo, makeLearner, resample, benchmark).
Por exemplo, suponha que você queira criar um modelo de classificação para prever a marca de um carro com base em seu preço e mpg. Você pode usar R para criar este modelo de diferentes maneiras:
# Carregar pacotes caret e mlr library(caret) library(mlr) # Criar um modelo de classificação usando base R rpart_model
Recursos e tutoriais para R
Se você quiser aprender mais sobre o R e como usá-lo para várias finalidades, há muitos recursos e tutoriais disponíveis online. Aqui estão alguns deles:
: Este é um livro de Hadley Wickham e Garrett Grolemund que ensina como usar R para importar, organizar, transformar, visualizar e modelar dados.
: este é um curso da Johns Hopkins University no Coursera que apresenta os fundamentos da programação R.
: Este é um site que agrega blogs e artigos sobre R de várias fontes.
: Este é um fórum onde você pode fazer perguntas e obter respostas de outros usuários e especialistas do R.
: Este é um site onde você pode encontrar respostas para várias questões de programação, incluindo aquelas relacionadas ao R.
Conclusão
R é uma linguagem de programação e ambiente para computação estatística e gráficos. É amplamente utilizado por cientistas de dados, pesquisadores e analistas para análise e visualização de dados. R tem muitos recursos e benefícios que o tornam uma ótima opção para análise e visualização de dados. O R pode ser baixado e instalado do CRAN e usado com um IDE como o RStudio. R pode ser usado para várias tarefas e domínios, como manipulação de dados, visualização de dados, análise estatística, aprendizado de máquina, desenvolvimento web e muito mais. Existem muitos recursos e tutoriais disponíveis online para ajudá-lo a aprender mais sobre o R e como usá-lo de forma eficaz.
Esperamos que este artigo tenha lhe dado uma boa visão geral do R e como baixá-lo em 2023. Se você tiver alguma dúvida ou comentário, sinta-se à vontade para deixá-lo abaixo. Codificação feliz!
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre R e S?
R é uma implementação da linguagem S, desenvolvida por John Chambers no Bell Labs na década de 1970. S é uma linguagem para computação estatística e gráficos. R é compatível com S, mas também possui muitas extensões e melhorias.
Como atualizo o R para a versão mais recente?
Para atualizar o R para a versão mais recente, você pode baixar e instalar a versão mais recente do CRAN ou usar o pacote installr no R. O pacote installr fornece uma função chamada updateR que pode verificar a versão mais recente do R e instalá-la automaticamente.
Como instalo um pacote no R?
Para instalar um pacote no R, você pode usar a função install.packages no console. Por exemplo, para instalar o pacote ggplot2, você pode digitar:
install.packages("ggplot2")
Você também pode usar o menu Ferramentas no RStudio e selecionar Instalar pacotes.
Como carrego um pacote no R?
Para carregar um pacote em R, você pode usar a função de biblioteca no console. Por exemplo, para carregar o pacote ggplot2, você pode digitar:
biblioteca(ggplot2)
Você também pode usar a guia Pacotes no RStudio e marcar a caixa ao lado do nome do pacote.
Como obtenho ajuda em uma função ou pacote em R?
Para obter ajuda sobre uma função ou um pacote em R, você pode usar a função help ou o operador ponto de interrogação no console. Por exemplo, para obter ajuda sobre a função média, você pode digitar:
ajuda(média) ?média
Você também pode usar o menu Help no RStudio e selecionar Help ou Search Help. 0517a86e26
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