2. Primeiros Passos

Em ambiente UNIX (como o Linux, por exemplo), podemos iniciar o R a partir do interpretador de comandos (shell) digitando o comando R:

parsival@jatai $ R

Já no sistema MS-Windows, é necessário clicar no ícone apropriado (no desktop) ou buscar o programa a partir do menu Iniciar.

Independentemente de como inicia, o R apresenta uma tela com (aproximadamente) a seguinte forma:

R version 2.4.1 (2006-12-18)
Copyright (C) 2006 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under certain conditions.
Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.

  Natural language support but running in an English locale

R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.

Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.

[Previously saved workspace restored]

> 

Agora é só começar a digitar os comandos!!!

Para sair do R, a forma mais fácil é usar o comando q (do inglês quit). Nesse caso o R, lhe pergunda se você deseja salvar (gravar) sua sessão de trabalho.

> q()
Save workspace image? [y/n/c]: 

As opções são: y = yes, n = no, c = cancel.

O que significa a pergunta feita quando damos o comando q()?

A resposta passa por três conceitos importantíssimos, que são o diretório de trabalho, a sessão e a área virtual de trabalho (workspace).

Cada vez que você inicia o R, dizemos que se inicia uma sessão.

O diretório a partir do qual você iniciou o R é o diretório de trabalho dessa sessão. Para verificar seu diretório de trabalho, use o comando getwd¹⁾:

> getwd()
[1] "/home/paulo/work/Pos_grad/Eco_USP/cursoR"

Para alterar o diretório de trabalho há a função setwd:

> setwd("/home/paulo/work/treinos_R/")
> getwd()
[1] "/home/paulo/work/treinos_R"

A sessão iniciada está ligada a uma área de trabalho particular chamada de workspace.

Tudo o que você faz durante uma sessão (leitura de dados, cálculos, análises estatísticas) é realizado no workspace.

Mas o workspace permanece na memória do computador. Somente quando você dá o comando de sair (q()) é que o R lhe pergunta se você deseja gravar o seu workspace. Se você responde 'y', o R grava um arquivo chamado .RData²⁾ em seu diretório de trabalho. Na próxima vez que o R for chamado desse diretório, o conteúdo do arquivo .RData será carregado para o “workspace”.

Se acontecer do computador ser desligado durante uma sessão do R, tudo que foi feito será perdido!!! Para evitar isso, é interessante gravar com frequência o workspace utilizando o comando 'save.image()':

> save.image()
>

Por default, o R gravará o workspace no arquivo .RData, e quando você reiniciar uma sessão, o R automaticamente carrega esse arquivo. Mas você pode salvar em outro arquivo utilizando o argumento file da função:

> save.image(file="minha-sessao-introdutoria.RData")
>

Como o R carrega automaticamente apenas o arquivo .RData que está no diretório de trabalho, caso deseje carregar outros arquivos você deverá usar a função load:

>##Carrega um arquivo de workspace no mesmo diretório
> load(file="minha-sessao-introdutoria.RData")
>##Carrega o arquivo default de workspace de outro diretório:
> load(file="/home/paulo/work/treinos_R/.RData")

Crie um diretório de trabalho para cada análise, ou mesmo para versões diferentes da mesma análise, e chame o R desse diretório. Fazendo isso você recupera seu trabalho de maneira simples, bastando salvar as alterações regularmente com o comando save.image() e confirmar a gravação das alterações ao encerrar a sessão.

Ao contrário do que você pode estar acostumado(a), não é uma boa idéia manter vários arquivos com diferentes versões dos dados ou análises em um mesmo diretório. Os usuários de R em geral mantém o padrão da linguagem, de um único arquivo default por análise, o .RData, criando quantos diretórios forem necessários para organizar o trabalho.

O comando ls lista todo o conteúdo da área de trabalho, se não é fornecido argumento:

> ls()
[1] "consoantes" "CONSOANTES" "vogais" "VOGAIS"

A função ls possui argumentos que podem refinar seus resultados, consulte a ajuda para os detalhes.

O comando rm apaga objetos da área de trabalho:

> ls()
[1] "consoantes" "CONSOANTES" "vogais"     "VOGAIS"
> rm(consoantes)
> ls()
[1] "CONSOANTES" "vogais"     "VOGAIS"

Consulte a ajuda da função rm para seus argumentos.

<box left | Exercício: Para Entender a Lógica do “workspace” >

1. Crie dois diretórios de trabalho. Para fazer isso no LINUX, abra uma janela de teminal e use o comando mkdir [nome do novo diretório]
2. Vá para um dos diretórios e chame o R
3. Verifique o conteúdo de seu workspace
4. Carregue o arquivo letras.RData no workspace
5. Verifique o conteúdo de seu workspace
6. Carregue o arquivo numeros.RData no workspace
7. Verifique o conteúdo de seu workspace
8. Apague alguns dos objetos de seu workspace
9. Salve seu workspace e saia do R
10. Vá para o outro diretório de trabalho que você criou
11. Copie neste diretório o arquivo .RData do diretório anterior. No LINUX, digite no terminal o comando cp [diretório/arquivo de origem] [diretório de destino/]
12. Chame o R
13. Verifique o conteúdo de seu workspace
14. Apague os objetos “pares” e “impares” de seu workspace
15. Carregue o arquivo numeros.RData
16. Verifique o conteúdo de seu workspace
17. Salve seu workspace e Saia do R.

</box>

<box left | Exercício: Basta Mudar o Diretório de Trabalho? >

1. Vá para um dos diretórios de trabalho criados no exercício anterior
2. Chame o R
3. Apague todo o conteúdo de seu workspace
4. Carregue o arquivo letras.RData
5. Salve seu workspace e saia do R
6. Vá para o outro diretório de trabalho que você criou e chame o R
7. Carregue o arquivo numeros.RData
8. Verifique o conteúdo de seu workspace
9. Mude o diretório de trabalho para o diretório anterior
10. Verifique o conteúdo de seu workspace

Pergunta: a mudança para um novo diretório de trabalho não carrega os objetos desse diretório em seu workspace. Como fazer para que isso aconteça?

</box>

No R é essencial aprender a procurar auxílio e manuais sozinho. Após um aprendizado inicial, não há meio de evoluir no conhecimento do ambiente R se não se buscar os helps que ele possui.

Para conseguir ajuda sobre um comando pode ser usada a função help:

> help(mean)

ou então o operador de ajuda que é o sinal de interrogação '?':

?mean

No caso se buscar ajuda sobre um operador (símbolo para operações aritméticas e algébricas) devemos utilizar as aspas duplas:

> help("+")
> ?"*"

Ao utilizar esses comandos (help e ?) o R entra num modo interativo diferente: help interativo. Ele apresenta uma help page que você pode examinar usando os seguintes comandos de teclado:

• tecla de espaço = um página para frente;
• tecla “f” = uma página para frente;
• tecla “b” = uma página para trás;
• tecla enter = uma linha para frente;
• tecla j = uma linha para frende;
• tecla k = uma linha para trás;
• tecla q = sai do modo help interativo e retorna à linha de comando.

No modo help interativo também é possível se fazer uma busca por uma palabra (string) usando a tecla '/', na forma:

/string

Executado um comando de busca temos dois novos comandos válidos:

• tecla n = próxima string, e
• tecla N = string anterior.

O conteúdo do help interativo pode parecer árido à primeira vista, mas é extremamente informativo, assim que nos acostumamos com ele. As seções são padronizadas, e seguem sempre a mesma ordem:

• Um cabeçalho com o nome da função, o pacote do R à qual pertence, e a classe do documento de ajuda
• O nome completo da função
• A sintaxe da função, que pode estar especificada para diferentes tipos de dados ou métodos
• A explicação de cada um dos argumentos da função
• O valor retornado pela função
• Referências bibliográficas
• Indicação de outras funções relacionadas
• Exemplos (colar esses comandos no R é uma das melhores maneiras de entender uma função).

mean                  package:base                  R Documentation

Arithmetic Mean

Description:

     Generic function for the (trimmed) arithmetic mean.

Usage:

     mean(x, ...)

     ## Default S3 method:
     mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

Arguments:

       x: An R object.  Currently there are methods for numeric data
          frames, numeric vectors and dates.  A complex vector is
          allowed for 'trim = 0', only.

    trim: the fraction (0 to 0.5) of observations to be trimmed from
          each end of 'x' before the mean is computed.

   na.rm: a logical value indicating whether 'NA' values should be
          stripped before the computation proceeds.

     ...: further arguments passed to or from other methods.

Value:

     For a data frame, a named vector with the appropriate method being
     applied column by column.

     If 'trim' is zero (the default), the arithmetic mean of the values
     in 'x' is computed, as a numeric or complex vector of length one.
     If any argument is not logical (coerced to numeric), integer,
     numeric or complex, 'NA' is returned, with a warning.

     If 'trim' is non-zero, a symmetrically trimmed mean is computed
     with a fraction of 'trim' observations deleted from each end
     before the mean is computed.

References:

     Becker, R. A., Chambers, J. M. and Wilks, A. R. (1988) _The New S
     Language_. Wadsworth & Brooks/Cole.

See Also:

     'weighted.mean', 'mean.POSIXct'

Examples:

     x <- c(0:10, 50)
     xm <- mean(x)
     c(xm, mean(x, trim = 0.10))

     mean(USArrests, trim = 0.2)

Para os que preferem trabalhar com ajuda em hipertexto (html), há o comando help.start():

> help.start()
Making links in per-session dir ...
If 'sensible-browser' is already running, it is *not* restarted, and
    you must switch to its window.
Otherwise, be patient ...
> 

Após esta mensagem, um portal de ajuda em hipertexto será aberto no navegador de internet padrão do sistema. A partir dessa página inicial é possível fazer pesquisas por palavras-chave, consultar funções por pacote ou por ordem alfabética, obter textos introdutórios sobre a linguagem, e muito mais.

Outro comando muito útil é o apropos. Ele possibilita sabermos quais funções do R tem no nome uma certa palavra (string):

> apropos(plot)
 [1] "biplot"              "interaction.plot"    "lag.plot"           
 [4] "monthplot"           "plot.density"        "plot.ecdf"          
 [7] "plot.lm"             "plot.mlm"            "plot.spec"          
[10] "plot.spec.coherency" "plot.spec.phase"     "plot.stepfun"       
[13] "plot.ts"             "plot.TukeyHSD"       "preplot"            
[16] "qqplot"              "screeplot"           "termplot"           
[19] "ts.plot"             "assocplot"           "barplot"            
[22] "barplot.default"     "boxplot"             "boxplot.default"    
[25] "cdplot"              "coplot"              "fourfoldplot"       
[28] "matplot"             "mosaicplot"          "plot"               
[31] "plot.default"        "plot.design"         "plot.new"           
[34] "plot.window"         "plot.xy"             "spineplot"          
[37] "sunflowerplot"       "boxplot.stats"       ".__C__recordedplot" 

Para pesquisas mais complexas e refinadas há ainda a função help.search(). Por exemplo, para pesquisar funções que tenham a palavra “skew”no título:

> help.search(field="title","skew")

Help files with title matching 'skew' using regular expression
matching:



skewnormal1(VGAM)       Univariate Skew-Normal Distribution Family
                        Function
snorm(VGAM)             Skew-Normal Distribution
k3.linear(boot)         Linear Skewness Estimate



Type 'help(FOO, package = PKG)' to inspect entry 'FOO(PKG) TITLE'.

Para obter apenas os exemplos que estão na ajuda de uma função, use a função example:

> example(mean)

mean> x <- c(0:10, 50)

mean> xm <- mean(x)

mean> c(xm, mean(x, trim = 0.1))
[1] 8.75 5.50

mean> mean(USArrests, trim = 0.2)
  Murder  Assault UrbanPop     Rape
    7.42   167.60    66.20    20.16

Muitas vezes precisamos apenas nos lembrar dos argumentos de uma função. Para isso, use a função args, que retorna os argumentos de uma função:

> args(chisq.test)
function (x, y = NULL, correct = TRUE, p = rep(1/length(x), length(x)),
    rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE, B = 2000)
NULL

Argumentos com valores atribuídos são os valores default da função. Por exemplo, por default a função de teste de Qui-quadrado estima a significância pela distribuição de Qui-quadrado e não por randomização (argumento simulate.p.value=FALSE).

<box left | Exercício: Use a Ajuda para Conhecer Argumentos das Funções >

1. Execute o R de um dos dois diretórios do exercício anterior
2. Use a função load para carregar os arquivos bichos.RData no workspace
3. Consulte a ajuda da função ls para descobrir como listar apenas os objetos com nomes de bichos
4. Consulte a ajuda da função rm para descobrir como apagar apenas os objetos cujos nomes começam com “temp”

</box>

Como em toda linguagem, o R tem algumas regras básicas de sintaxe e grafia:

1. O nome de comandos e objetos no R pode ser compostos de:
   • letras (minúsculas ou maiúsculas),
   • números, e
   • o ponto (.).
2. Evite qualquer outro caracter especial, incluindo o espaço em branco.
3. O nome não pode ser iniciado por um número.
4. O R é sensível a caixa: o comando q é diferente do comando Q (que não existe!!!).

Para que um comando seja executado pelo R é necessário ser acompanhado de parênteses '()'. Compare esse comando

> q()
Save workspace image? [y/n/c]: c
> 

com o comando

> q
function (save = "default", status = 0, runLast = TRUE) 
.Internal(quit(save, status, runLast))
<environment: namespace:base>
> 

O comando sem os parênteses é na verdade o nome do comando. Sendo o R um software de código aberto, toda vez que se digita o nome de um comando, ele não executa o comando mas mostra o conteúdo do comando (o código).