Linguagem R aplicada a Bioestatistica e Experimentação Animal em
Ciências Agrárias
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O R puro se apresenta como uma simples “tela preta” com uma linha para inserir comandos. Isso é bastante assustador para quem está começando e bastante improdutivo para quem já faz uso intensivo da ferramenta. Felizmente existe o RStudio, ferramenta auxiliar que usaremos durante todo o curso.
Entenda o RStudio como uma interface gráfica com diversas funcionalidades que melhoram ainda mais o uso e aprendizado do R. Na prática, o RStudio facilita muito o dia a dia de trabalho. Portanto, desde já, ao falarmos em R, falaremos automaticamente no RStudio.
Essa é a “cara” do RStudio:
No editor de código, você poderá escrever e editar os scripts. Script nada mais é do que uma sequência de comandos/ordens que serão executados em sequência pelo R. O editor do RStudio oferece facilidades como organização dos comandos, “auto-complete” de comandos, destaque da sintaxe dos comandos etc. Provavelmente é a parte que mais utilizaremos.
É no console que o R mostrará a maioria dos resultados dos comandos. Também é possível escrever os comandos diretamente no console, sem o uso do editor de código. É muito utilizado para testes e experimentos rápidos. Um uso rápido do console é, por exemplo, chamar a ajuda do R usando o comando ? (isso mesmo, a interrogação é um comando!). Voltaremos a falar deste comando ? em breve.
No Environment ficarão guardados todos os objetos que forem criados na sessão do R. Entenda sessão como o espaço de tempo entre o momento em que você inicia o R e o momento em que finaliza. Neste período, tudo que você faz usa memória RAM e o processador do computador. E na aba History, como você deve imaginar, o RStudio cria um histórico de comandos utilizados.
Nesta janela, estão várias funcionalidades do RStudio. Na aba Files, você terá uma navegação de arquivos do seu computador. Também será possível definir o diretório de trabalho (você também pode definir diretamente no código, mas isto será tratado posteriormente), ou seja, o R entende o seu diretório de trabalho como ponto de partida para localizar arquivos que sejam chamados no script.
A aba Plots trará os gráficos gerados, possibilitando a exportação para alguns formatos diferentes, como .png e .pdf.
Em Packages estão listados os pacotes instalados. Você pode verificar quais estão carregados e, caso necessário, poderá carregar algum pacote necessário para a sua análise. Também é possível instalar e atualizar pacotes. Novamente, tudo isto é possível fazer diretamente no código.
O nome já diz tudo. Esta aba será bastante utilizada por você. Saber usar o help é fundamental para evitar desperdício de tempo. Os usuários de R, em geral, são bastante solícitos. Entretanto, uma olhadinha rápida no help pode evitar que você gaste “créditos” desnecessariamente.
Por fim, o Viewer. Esta funcionalidade é utilizada para visualizar-se localmente conteúdo web. O gráfico da figura está na aba Viewer porque é uma visualização em javascript, que pode ser adicionada a documentos html gerados usando o RMarkdown ou em aplicações web com suporte do Shiny.