Os títulos são definidos pela presença e pela quantidade de #.
Um único # define o título 1 (o maior na hierarquia), dois # definem o
título 2, e assim sucessivamente.
# Título 1
## Título 2
**negrito***itálico*^1^~1~código, coloque-o entre
crases (backticks): `código`> CitaçãoCitação

Exemplo:
Há duas opções:
Escrever ao final do texto [^1] e então (pode ser
logo abaixo, ou depois) escrever a nota de rodapé:
“Essa informação não é um consenso [^1]”
[^1]: Esta é uma nota de rodapé.
Colocar a informação da nota de rodapé no meio do texto, e o R
numerará automaticamente:
“Essa informação não é um consenso
^[Esta é uma nota de rodapé]”
Exemplo:
O RMarkdown é uma ferramenta excelente para documentar seus códigos e apresentar os resultados. As muitas funcionalidades dele são descritas detalhadamente no livro R Markdown: The Definitive Guide 1.
Usamos asterisco para criar o item, sinal de adição para criar o
subitem e traço para criar o sub-subitem. A cada nível devem ser dados 4
espaços antes.
* Item
+ Subitem
- Sub-subitem
Exemplo:
1. Item
i) Subitem
A. Sub-subitem
Exemplo:
As equações no RMarkdown são escritas com a linguagem LaTeX.
Para que a equação apareça no meio do texto, devemos escrevê-la entre
dois cifrões: $equação$
“Esse cálculo é realizado pela equação \(\sum_{i = 1} (x_i - \mu)^2\), como comentado no item anterior.”
Para que a equação apareça no formato destacado (display), deve ser
colocada entre quatro cifrões:
$$equação$$
Esse cálculo é realizado através da equação abaixo: \[\sum_{i=1}^{n}\left( \frac{X_i}{Y_i} \right)\]
Para adicionar qualquer código em R, devemos iniciar com três crases,
seguidas por {r} e para encerrar o bloco de código, devemos
fechá-lo com outras três crases.
Exemplos:
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(rstatix)
##
## Attaching package: 'rstatix'
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
dados <- read.csv2("Banco de Dados 6.csv")
glimpse(dados)
## Rows: 48
## Columns: 4
## $ Genero <chr> "Masculino", "Feminino", "Feminino", "Masculino", "Masculino"…
## $ Alcool <chr> "4 Canecas", "4 Canecas", "4 Canecas", "4 Canecas", "2 Caneca…
## $ Memoria <int> 20, 50, 55, 30, 85, 30, 30, 65, 70, 35, 80, 65, 40, 80, 75, 4…
## $ Latencia <dbl> 2.1, 5.2, 5.0, 3.8, 2.9, 3.0, 3.1, 4.2, 3.9, 2.9, 1.7, 4.0, 3…
Visualização do banco de dados (desformatado)
head(dados, 10)
## Genero Alcool Memoria Latencia
## 1 Masculino 4 Canecas 20 2.1
## 2 Feminino 4 Canecas 50 5.2
## 3 Feminino 4 Canecas 55 5.0
## 4 Masculino 4 Canecas 30 3.8
## 5 Masculino 2 Canecas 85 2.9
## 6 Masculino 4 Canecas 30 3.0
## 7 Masculino 4 Canecas 30 3.1
## 8 Feminino 4 Canecas 65 4.2
## 9 Feminino 2 Canecas 70 3.9
## 10 Masculino 4 Canecas 35 2.9
Visualização em tabela (das 10 primeiras entradas)
library(knitr)
kable(head(dados, 10))
| Genero | Alcool | Memoria | Latencia |
|---|---|---|---|
| Masculino | 4 Canecas | 20 | 2.1 |
| Feminino | 4 Canecas | 50 | 5.2 |
| Feminino | 4 Canecas | 55 | 5.0 |
| Masculino | 4 Canecas | 30 | 3.8 |
| Masculino | 2 Canecas | 85 | 2.9 |
| Masculino | 4 Canecas | 30 | 3.0 |
| Masculino | 4 Canecas | 30 | 3.1 |
| Feminino | 4 Canecas | 65 | 4.2 |
| Feminino | 2 Canecas | 70 | 3.9 |
| Masculino | 4 Canecas | 35 | 2.9 |
Visualização em tabela (todas as entradas, separadas em páginas)
library(rmarkdown)
paged_table(dados)
Opções para o “chunk”:
eval = FALSE: Exclui o resultado, mas não a
fórmulaecho = FALSE: Exclui a fórmula, mas não o
resultadoinclude = FALSE: Exclui o resultado e a fórmula, mas o
chunk ainda é rodadomessage = FALSE: Exclui as mensagenswarning = FALSE: Exclui os avisosUsando eval = FALSE:
boxplot(dados$Memoria ~ dados$Genero)
Usando echo = FALSE:
Usando include = FALSE:
Usando warning = FALSE e
message = FALSE:
library(car)
leveneTest(Memoria ~ Genero, dados)
## Warning in leveneTest.default(y = y, group = group, ...): group coerced to
## factor.
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 1 19.979 5.08e-05 ***
## 46
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
R Markdown: The Definitive Guide. Yihui Xie, J. J. Allaire, Garrett Grolemund. Disponível em: https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/↩︎