ATENÇÃO: não iremos reinstalar o R nestes computadores, pois o ambiente já está configurado e o R deixou de oferecer suporte para a versão de windows que temos aqui.
O software R tem uma nova versão e duas a três atualizações menores anualmente. É uma ótima prática manter o R e seus pacotes atualizados. Por mais que a atualização possa ser chata, já que a melhor maneira é desinstalar e reinstalar o R e seus pacotes, adiar só irá deixar as coisas piores.
Para baixar R, vá para CRAN e siga as seguintes etapas: * Clique no botão CRAN no lado esquerdo. * Selecione um espelho que seja próximo, ou seja, brasileiro. O espelho da USP ou da UFPR são ótimos. * Selecione qual tipo de máquina você possui (Windows, Linux ou MacOS X). * Caso tenha algum problema, você pode consultar o guia de instalação e administração do R aqui.
Mas vamos esclarecer o que você acabou de fazer. O CRAN (comprehensive R archive network) é formado por uma série de servidores espelho distribuídos ao redor do mundo, que são utilizados para distribuir os pacotes e o software R.
Um jeito simples de atualizar, caso use sistema windows, é usar o pacote updateR diretamente no R Studio. Conforme segue o exemplo:
# Instalar o pacote 'installr', caso não esteja instalado
if (!requireNamespace("installr", quietly = TRUE)) {
install.packages("installr")
}
# Carregue a biblioteca
library(installr)
# Update R
updateR()Por último, caso os pacotes (bibliotecas) sejam atualizados, o R envia um alerta na linha de comando ao carregá-los. Você poderá executar a atualização por meio do install.packages() da linha de comando ou por meio da barra de menu: Tools > check for packages update.
ATENÇÃO: Da mesma maneira que o software R, não iremos reinstalar o R Studio. Veja onde você pode encontrá-lo e os passos para instalá-lo em sua própria máquina. É bem simples, baixe em http://www.rstudio.com/download e instale. O RStudio é atualizado algumas vezes por ano e sempre avisa quando há uma nova versão disponível.
Pode gerar algum estranhamento o fato de instalarmos dois softwares para programar, mas isso acontece por que enquanto o R é o software de processamento, o R Studio é a interface do usuário que lhe permitirá usar e salvar seu código mais facilmente. O R Studio, assim, é o ambiente que ‘roda sobre o R’. Um jeito que ajuda a entender é pensar o R como o motor de um carro e o R Studio como o conjunto de volante, acelerador e embreagem.
De toda maneira, há duas formas de rodar uma linha de código: (I) digite seu comando diretamente no ‘console’ e dê Enter para executar; (II) selecione a(s) linha(s) de seu código que deseja executar e clique simulteneamente as teclas Crtl + Enter (alternativamente, pode usar o ícone ‘Run’ na aba do painel do script). Na prática, raramente fazeremos uso da primeira opção de executar diretamente no R console. Isso pois, o R console só aceita um comando de cada vez! Cada linha de código é executada para que outra possa ser inserida, e é por esta razão que o IDE facilita muito o seu trabalho!
Como você irá descobrir nos próximos dias, a ordem de execução das linhas de código é determinante para o resultado que você obtém do processamento. O R seguirá suas ordens de comando e é um excelente trabalhador para atividades repetitivas e chatas. Entretanto, sempre haverá um grande risco em executar os seus códigos na ordenação equivocada. O script, dessa maneira, é um instrumento robusto para dar unidade e deixar a sua análise clara. Na eventualidade de você ficar confusa(o) com as operações que já foram executadas, basta que você limpe o seu environment (ícone da vassoura na aba do painel) e reinicie os comandos do script.
Nesse sentido, o R Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado (ou IDE - Integrated Development Environment) para programação em R - e está disponível para os sistemas operacionais Windows, macOS e Linux. Da mesma maneira como em outras linguagens de programação, com o uso de IDE no R você poderá gravar o seu trabalho em scripts. Estes podem ser alterados a qualquer tempo, bem como, executados de maneira fácil, seja parcialmente, seja integralmente. Isso é possível, pois um script é um registro das análises que você realizou (passo a passo). Em termos técnicos, isso revela que a linguagem R é funcional: ela implementa ações e análises a partir de funções (regras, comandos), ou seja, algoritmos. Lembre que um algoritmo é uma sequência funcional de comandos ou instruções, que devem ser realizados de maneira sistemática para resolver um problema ou implementar de uma rotina qualquer. Então, seu script é a roteirização de comandos que orienta o processamento da máquina. Grosso modo: “Faça A, depois B. Se verdadeiro, execute C.” é um exemplo de script.
E veja só, com isso você tem atendidos os princípios fundamentais da análise de dados. A confiabilidade e a integridade das análises que virá a fazer dependem da transparência, simplicidade, reprodutibilidade e compreensão dos dados. Dito de outra maneira, o script é uma peça-chave para tornar toda pesquisa reprodutível, na medida em que confere: (1) a possibilidade de rastrear o passo a passo e diagnosticar eventuais erros na pesquisa (transparência); (2) a capacidade de qualquer pessoa chegar aos mesmos resultados, com o compartilhamento do banco de dados, a partir do roteiro indicado; (3) a facilidade de entender - e não ocultar! - o conteúdo da sua pesquisa e dos dados.
E se você acreditou que isso não se aplica ao setor privado, achou errado! A reprodutibilidade é ainda mais exigida, seja para facilitar o trabalho em grupo, seja para possibilitar o controle e a replicação de resultados. A pesquisa acadêmica, neste caso, está mais atenta à confiabilidade dos resultados alcançados.
Para trazer ainda maior facilidade ao seu projeto, o R aceita comentários (partes que serão ignoradas pelo console) no seu código. Basta que você use um hashtag # antes do texto que deseja inserir como comentário.
Noutras palvras, se uma linha de código R começar com o símbolo #, ela não é executada. Se uma linha de código começa com comandos e depois se insere um hashtag, somente o conteúdo após o hastag será ignorado. Veja os exemplos:
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Tanto a primeira linha é um comentário, quanto o comando de cálculo de média, na segunda linha, também é um comentário! Por isso, quando a terceira linha do meu código pede para que o R exiba o objeto UNIFESP, só aparecem os valores do conjunto - sem a média.
Obs. Documentar integra a arte de programar! Tenha isso em mente, pois lhe garanto que você esquecerá o que fez no seu script em um tempo menor do que imagina.
Ao iniciar o ambiente pela primeira vez, você verá três grandes painéis: Console (Console, Terminal), Global Enviroment (Enviroment, History e Connections) e Outputs (Files, Plots, Packages, Help e Viewer). Haverá um quarto painel que será seu primeiro Script!
Para isso, você tem dois caminhos: pelo caminho na barra de menus: File > New File > R Script; ou direto no ícone com uma página em branco e um “mais”(+) e, em seguida, R Script.
library(knitr)
knitr::include_graphics(path = "/home/vinicius/Área de Trabalho/Curso R - Tutoriais/rstudio-console.png")
Um último ponto: Veja que com o R Studio (IDE) você pode salvar seu trabalho em scripts. Assim, poderá editá-los e, inclusive, salvá-los como texto como faria em qualquer editor de textos. Ainda que o script tenha extensão .R, será comum, num futuro próximo, que você escreva seus códigos em blocos de notas .txt e depois atualize seu script - ou vice-versa. Já o global enviroment pode ser salvo em formato .RData. Por fim, os diferentes objetos criados poderão ser salvos em formatos diversos ex. um gráfico em .jpeg; uma página em html; um data-frame em .csv …
Pronto! Estamos preparados para começar a aprender a programar em R.