Estrutura do livro

Este livro está em constante atualização. Você pode encontrar os arquivos de Rmarkdown que geraram este livro neste endereço: https://github.com/LABOTAM/IntroR/tree/main. Se você tiver alguma contribuição a fazer, seja na forma de correções, críticas, ou o desejo de contribuir ativamente com o projeto, sinta-se à vontade para abrir um problema no repositório do livro: https://github.com/LABOTAM/IntroR/issues. Grato!

O livro está dividido em três partes. A primeira parte contem 10 capítulos e aborda os ensinamentos básicos para o usuário aprender a usar a linguagem como uma ferramenta científica.

  • Capítulo 1 aborda os aspectos básicos da linguagem R, o software que utilizamos para usar a linguagem, pacotes com funções, como solicitar ajuda sobre funções, dicas de organização das pastas, e o R como uma calculadora.
  • Capítulo 2 aborda a criação, indexação, e operações matemáticas com vetores no R.
  • Capítulo 3 aborda a criação, indexação, filtragem, importação e exportação de matrizes e data.frames.
  • Capítulo 4 ensina a criar, indexar, e filtrar listas e objetos complexos.
  • Capítulo 5 aborda as funções gráficas do pacote base do R.
  • Capítulo 6 aborda dois conceitos chave em qualquer linguagem de programação: iteração e controles de fluxo.
  • Capítulo 7 abrange o tópico de sumarização de dados, explicando tabelas de contagem, tabelas dinâmicas e junção de tabelas.
  • Capítulo 8 ensina ferramentas básicas para a manipulação de textos, arquivos e pastas.
  • Capítulo 9 ensina de maneira breve funções para amostragens aleatórias e distribuições de valores.
  • Capítulo 10 abrange o uso de funções customizadas para extração de variáveis morfológicas de notas de texto obtidas de espécimes de plantas.

A segunda parte contem tutoriais curtos de análise exploratória de dado (AED). A AED deve ser iniciada ainda durante a coleta de dados, pois através dela podemos conhecer nossos dados e acompanhar como estamos coletando esses dados. AED baseia-se largamente em técnicas visuais (gráficos) e pode levar entre 20 a 50% do tempo das análises. Os capítulos abaixo exemplificam algumas ferramentas do R para fazer AED:

  • Capítulo 11 aborda a checagem inicial dos dados.
  • Capítulo 12 aborda a AED em dados univariados.
  • Capítulo 13 aborda a AED em dados biivariados.
  • Capítulo 14 aborda a AED em dados multivariados.

Por fim, temos o apêndice contendo materiais suplementares:

  • Apêndice A inclui uma discussão breve sobre o universo de pacotes conhecidos como Tidyverse, comparando-os com o pacote base do R.
  • Apêndice B apresenta um tutorial para baixar e descomprimir arquivos .zip dentro R.
  • Apêndice C apresenta uma lista de vídeos gravados por nós, autores, abordando diversos tópicos deste livro e que podem auxiliar o aprendizado da linguagem.
  • Apêndice D apresenta um código para gerar as caras de Chernoff, que é uma maneira divertida de aprender a lidar com dados multivariados.