R
Profa. Suzi
[email protected]
http://euler.mat.ufrgs.br/~camey/
Aula 02/05/08
Maiores detalhes:
http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/
 Dados no R





Entrando com dados diretamento no R
Lendo dados de um arquivo texto
Importando dados de outros programas
Carregando dados já disponíveis no R
Acesso a planilhas e bancos de dados relacionais
 Análise descritiva




Descrição univariada
Descrevendo o conjunto de dados “milsa” de Bussab & Morettin
Uma demonstração de recursos gráficos do R
Exercícios
Dados no R: Entrando com
dados diretamente no R
 Definindo vetores: como já vimos!
> a2 <- c(23, 56, 34, 23, 12, 56)
> a3 <- 1:10
> a4 <- (1:10) * 10
> a5 <- rep(3, 5)
> a6 <- rep(c(5, 8), 3)
> a7 <- rep(c(5, 8), each = 3)
Dados no R: Entrando com
dados diretamente no R
 Usando a função scan()
y <- scan()
#1: 11
#2: 24
#3: 35
#4: 29
#5: 39
#6: 47
#7:
#Read 6 items
Dados no R: Entrando com
dados diretamente no R
 Usando a função edit()
a8 <- edit(data.frame())
Dados no R: Entrando com
dados diretamente no R
 Corrigindo e/ou alterando dados
> y[3] <- 25
> y[y >= 30] <- 30
Dados no R: Lendo dados de
um arquivo texto
 Primeiro mudar o diretório.
> ex01 <- read.table("gam01.txt")
> ex02 <- read.table("exemplo02.txt", head=T)
> ex03 <- read.table("dadosfic.csv", head=T, sep=":",dec=",")
> read.table("http://www.mat.ufrgs.br/~camey/R/gam01.txt")
Dados no R: Importando
dados de outros programas
 Primeiro carregar o pacote “foreign”:
> require(foreign)









read.dbf() para arquivos DBASE
read.epiinfo() para arquivos .REC do Epi-Info
read.mtp() para arquivos "Minitab Portable Worksheet"
read.S() para arquivos do S-PLUS restore.data() para "dumps"do S-PLUS
read.spss() para dados do SPSS
read.systat()
read.dta() para dados do STATA
read.octave() para dados do OCTAVE (um clone do MATLAB)
Para dados do SAS há ao menos duas alternativas:


O pacote foreign disponibiliza read.xport() para ler do formato TRANSPORT do SAS
e read.ssd() pode escrever dados permanentes do SAS (.ssd ou .sas7bdat) no
formato TRANSPORT, se o SAS estiver disponível no seu sistema e depois usa
internamente read.xport() para ler os dados no R.
O pacote Hmisc disponibiliza sas.get() que também requer o SAS no sistema.
Dados no R: Carregando
dados já disponíveis no R
 O R disponibiliza diversos bancos de dados.
 Para listá-los use os comandos:
>data()
>data(“pacote”)
 Exemplos:
> data(mtcars)
> head(mtcars)
> require(MASS)
> data(topo)
> head(topo)
Dados no R: Acesso a planilhas e
bancos de dados relacionais
> require(RODBC)
> xlscon <- odbcConnectExcel(“Siga.xls”)
> dados1 <- sqlFetch(xlscon,“Plan1”)
> odbcClose(xlscon)
> head(dados1)
Análise descritiva:
Descrevendo o conjunto de dados “milsa” de
Bussab & Morettin
Dados:
http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/R
embrapase9.html#x10-530009.2
 entrar com os dados
 fazer uma análise descritiva
Análise descritiva:
Descrevendo o conjunto de dados “milsa” de
Bussab & Morettin
 Criar o banco:
> milsa <- edit(data.frame())
> milsa
 Alterar o banco:
> fix(milsa)
Análise descritiva:
Descrevendo o conjunto de dados “milsa” de
Bussab & Morettin

Dar nome as categorias:
>milsa$civil<-factor(milsa$civil,label=c("solteiro","casado"),levels=1:2)
>milsa$instrucao<factor(milsa$instrucao,label=c("1oGrau","2oGrau","Superior"),lev=
1:3,ord=T)
>milsa$regiao<factor(milsa$regiao,label=c("capital","interior","outro"),lev=c(2,1,3))
> head(milsa)
Análise descritiva:
Descrevendo o conjunto de dados “milsa” de
Bussab & Morettin
 Criar variáveis:
> milsa<-transform(milsa,idade=ano+mes/12)
ou
> milsa$idade<-milsa$ano+milsa$mes/12
 Para simplificar a digitação:
> attach(milsa)
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável Qualitativa Nominal
> civil
> is.factor(civil)
> civil.tb<-table(civil)
> 100 * table(civil)/length(civil)
> prop.table(civil.tb)
> pie(table(civil))
> civil.mo<-names(civil.tb)[civil.tb == max(civil.tb)]
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável Qualitativa Ordinal
> instrucao
> is.factor(instrucao)
> instrucao.tb <- table(instrucao)
> prop.table(instrucao.tb)
> barplot(instrucao.tb)
> instrucao.mo<-names(instrucao.tb)[instrucao.tb==max(instrucao.tb)]
> median(as.numeric(instrucao))
> levels(milsa$instrucao)[median(as.numeric(milsa$instrucao))]
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa discreta: gráficos
> filhos
> is.factor(filhos)
> is.numeric(filhos)
> filhos.tb <- table(filhos)
> filhos.tbr <- prop.table(filhos.tb)
> plot(filhos.tb)
> plot(filhos.tbr)
> filhos.fac <- cumsum(filhos.tbr)
> plot(filhos.fac, type = "S")
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa discreta: medidas de locação
> filhos.mo <- names(filhos.tb)[filhos.tb == max(filhos.tb)]
> filhos.md <- median(filhos, na.rm = T)
> filhos.me <- mean(filhos, na.rm = T)
> filhos.me <- mean(filhos, trim = 0.1, na.rm = T)
> filhos.qt <- quantile(filhos, na.rm = T)
trim=0.1: elimina 10% das maiores e menores observações
na.rm=T: necessário pois existem missings
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa discreta: medidas de dispersão
> range(filhos, na.rm = T)
> filhos.A <- diff(range(filhos, na.rm = T))
> var(filhos, na.rm = T)
> filhos.dp <- sd(filhos, na.rm = T)
> filhos.cv <- 100 * filhos.dp/filhos.me
> filhos.qt <- quantile(filhos, na.rm = T)
> filhos.ai <- filhos.qt[4] - filhos.qt[2]
> summary(filhos)
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa Contínua:
> salario
> is.factor(salario)
> is.numeric(salario)
> range(salario)
> nclass.Sturges(salario)
> args(cut)
> args(cut.default)
> salario.tb <- table(cut(salario, seq(3.5, 23.5, l = 8)))
> prop.table(salario.tb)
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa Contínua:
> hist(salario)
> boxplot(salario)
> stem(salario)
gráficos
Análise descritiva:
Descrição univariada
 Variável quantitativa Contínua: medidas de localização e
dispersão

como no caso discreto
Análise descritiva: Uma
demonstração de recursos gráficos do R
> demo(graphics)
> file.show(system.file("demo/graphics.R",packag
e="graphics"))
Análise descritiva:
Exercícios

http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Re
mbrapase9.html#x10-660009.6