Relatório de Aula Prática 02

Estatística e Probabilidade
Prof. Ben Dêivide (DEFIM/CAP/UFSJ)

1 📌 Introdução

Este relatório tem como objetivo apresentar os conceitos básicos do R, incluindo sua estrutura, principais funcionalidades e aplicações práticas. Além disso, serão abordados exemplos introdutórios que demonstram como utilizar a linguagem para resolver problemas simples de análise de dados, proporcionando uma base sólida para estudos mais avançados.

2 🎯 Objetivos

2.1 Objetivo geral

Entender a historia de como surgiu a ideia da linguagem R, as utilidades práticas, a fundamentação dessa linguagem e seus principios que o diferem de outras.

2.2 Objetivos específicos

• historia do R
• Entender seus 3 principios
  
• Como aplicar a linguagem R
• utilização da biblioteca Leem na analise estatistica

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3 📚 Fundamentação Teórica

• Algoritmos usados como exemplos no livro Epaec- Livro R básico Batista e Oliveira (2022)
• historia baseada no livro Batista e Oliveira (2022)
• algumas informações da apresentação do principio:Tudo é objeto em R, baseadas nas videos aulas da playlist Dêivide (2024)

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4 ⚙️ Metodologia

Para estudo foi utilizado aulas presencias do professor de estatistica e probabilidade,Ben Dêivide (Dêivid ([s.d.])) , ministradas para o curso de engenharia mecâtronica na universidade federal de sao joao del rei(ufsj), o livro R básico(Batista e Oliveira (2022)), e videos aulas de numero 00 até 08 da playlist R básico 2024(Dêivide (2024)).

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5 🔍 Resultados e Discussão

• Introdução a programação em R:

O R é um ambiente de software livre e de código aberto consolidado como uma das ferramentas mais poderosas para a análise estatística e visualização de dados. Criado originalmente por Robert Gentleman e Ross Ihaka, o sistema evoluiu através da colaboração contínua da comunidade científica global. Essa natureza colaborativa resultou em um vasto ecossistema de pacotes, conferindo ao R uma versatilidade que permite desde cálculos matemáticos simples até o desenvolvimento de aplicações web complexas,destacando-se por ser interpretada(ao invés de transformar todo o código em linguagem de máquina antes de rodar, o interpretador lê o código e já executa cada comando diretamente.), possuir escopo léxico(forma como uma linguagem de programação determina onde uma variável pode ser acessada, com base em onde ela foi criada no código. e ser distribuída sob licença gratuita, o que democratiza o acesso à ciência de dados de alto nível.

• O Ambiente RStudio:

Para otimizar o fluxo de trabalho, utiliza-se o RStudio, a principal IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) para a linguagem. Disponível tanto em versões desktop quanto via navegador, o RStudio organiza a escrita, execução e depuração de código em uma interface intuitiva, aumentando a produtividade e acesso a todos.

• Fundamentos e Lógica da Linguagem:

A estrutura do R é regida por três princípios essenciais :

1-Tudo o que existe é um objeto: No R, até os elementos mais básicos são objetos. Um número não é apenas um valor bruto, x é um objeto da classe numeric. Até mesmo o código que você escreve é um objeto (do tipo language), o que permite que o R analise e modifique seu próprio código antes de executá-lo.

2-Tudo o que acontece é uma chamada de função: Operações e cálculos são resultados de funções em execução,por exemplo, o operador de soma + é uma função. Quando você faz 2 + 2, o R está executando a função +(2, 2).

3-Interfaces são parte do sistema: O R foi projetado para interagir nativamente com outros softwares e linguagens.

• Componentes do Ambiente de Trabalho:

O cotidiano de programação no R envolve elementos e arquivos específicos:

1-Console: O coração da execução, onde os comandos são processados e os resultados exibidos.

2-Prompt (>): O sinal visual que indica que o sistema está pronto para receber instruções.

3-Ambiente Global (Global Environment): Memória temporária onde residem todos os objetos criados na sessão.

• Arquivos de Suporte:

RData: Salva a imagem dos objetos da sessão.

Rhistory: Mantém o registro histórico dos comandos utilizados.

Scripts (.R): Documentos de texto onde o código é planejado e preservado.

• Execução e Diretórios:

A interação com o código pode ocorrer diretamente no Console (via tecla Enter) ou através de Scripts (usando o atalho Ctrl + Enter). Além disso, é possível carregar códigos externos com a função source(). Para a gestão de arquivos, o conceito de Diretório de Trabalho é fundamental: getwd(): Identifica a pasta atual de operação. setwd(): Define um novo local de busca e salvamento no computador.

• A Natureza dos Objetos:

Em R, um objeto é uma entidade que organiza informações em duas dimensões: interna (como o dado é alocado na memória) e externa (como ele é apresentado ao usuário). Para entender um objeto, analisamos seus atributos:

Modo/Tipo: Verificado por mode() ou typeof().

Comprimento: Verificado por length().

Classe: Definida por class(), determina como as funções tratarão aquele objeto.

• Classes e Estruturas de Dados:

O R organiza informações em diferentes categorias e formatos, embora nem tudo siga estritamente o paradigma de orientação a objetos.

• Classes Comuns:

numeric: Números reais e inteiros.

logical: Valores booleanos (TRUE/FALSE).

character: Cadeias de texto (strings).

factor: Dados categóricos.

list, matrix, array e data.frame.

• Estruturas Principais:

As informações podem ser agrupadas das seguintes formas:

Vetores Atômicos: A unidade básica (ex: sequências de números ou textos).

Matrizes e Arrays: Estruturas organizadas em dimensões (2D para matrizes, ND para arrays).

Listas: Coleções flexíveis que podem conter diferentes tipos de objetos simultaneamente.

Data Frames: O padrão ouro para ciência de dados; tabelas onde cada coluna pode ter um tipo de dado diferente, facilitando a análise de planilhas complexas.

5.1 📊 Aplicações dos principios R

1-Tudo em R é um objeto:

10 + 20

[1] 30

#comprimento do objeto
length(10)

[1] 1

#modo do objeto
mode(10)

[1] "numeric"

#tipo do objeto
typeof(10)

[1] "double"

#verificar se o objeto é um vetor
is.vector(10)

[1] TRUE

Todos os resultados com as caracteristicas acima comprova que 10 foi considerado um objetos.

2-Tudo o que acontece é uma chamada de função:

is.function(`+`)

[1] TRUE

O comando is.function nos trás a resposta se o argumento colocado é uma função ou não,o resultado true da a certeza que “+” é uma função.

3-Interfaces são parte do sistema:

`+`

function (e1, e2)  .Primitive("+")

O resultado .primitive(“+”) significa uma chamada de função de nome “+” na linguagem C.Que nos mostra que o R é formado por mais de uma linguagem sendo uma delas o C

5.2 📊 Aplicações da linguagem R

dados <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4)

primeiro atribuimos os dados que temos no objeto dados com <- e como é um conjunto de numeros colocamos c() para o R tratar como vetor.

media_valor <- mean(dados)
print(media_valor) # Resultado: 1.7

[1] 1.7

A função mean() faz o calculo para nos do valor medio ou media, dos dados que temos,a função print() usamos para mostrar o valor

frequencia   <- table(dados)
print(frequencia)  # Mostra a contagem de cada número

dados
0 1 2 3 4 
3 7 4 5 1 

A função table() faz o calculo para nos do valor da frequuencia dos dados,a função print() usamos para mostrar os valores.Sendo os de cima os dados e os numeros em baixo quantas vezes se repetem.

median(dados)

[1] 1.5

A partir daqui para os proximos codigos não coloquei print(),para você entender que não precisa para a linguagem R,quando a função ja retorna um valor, a função median() retorna o valor da mediana.

sd(dados)

[1] 1.174286

A função sd() retorna o valor do Desvio padrão.

var(dados)

[1] 1.378947

A função var() retorna o valor da Variância.

length(dados)

[1] 20

A função length() retorna a quantidade de elementos dentro do conjunto/vetor.

hist(dados, col="skyblue", main="Histograma", xlab="Valores")

Esse é um exemplo de vários graficos que o R consegue fazer.

5.3 📊 Aplicações da biblioteca Leem na linguagem R

O leem é uma ferramenta que podemos usar no R que simplifica diversas funções,como a criação de gráficos com marcações de média,moda e mediana,criação de tabelas de frequencia. Para começar a utilizar o leem instalamos a biblioteca Leem utilizando o comando install.packages(“leem”). (dados utilizados são hipoteticos):

# Anexando o pacote leem
library(leem)

Para a utilização da biblioteca anexos ela sempre no começo do codigo,usando library(leem)

dados <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4)

Como ainda continua sendo linguagem definimos um objeto com os dados que temos da mesma forma que fizemos anteriormente

  dados <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4)
  dados <- new_leem(dados,variable = 2) 
  tabfreq(dados)

Tabela de frequência 
Tipo de variável: continuous

           Classes Fi    PM   Fr Fac1 Fac2 Fp Fac1p Fac2p
1 -0.66 |---  0.66  3 0.000 0.15    3   20 15    15   100
2     0.66 |---  2  7 1.330 0.35   10   17 35    50    85
3     2 |---  3.33  9 2.665 0.45   19   10 45    95    50
4  3.33 |---  4.66  1 3.995 0.05   20    1  5   100     5

============================================== 
Classes: Agrupamento de classes 
Fi: Frequência absoluta 
PM: Ponto médio 
Fr: Frequência relativa 
Fac1: Frequência acumulada (abaixo de) 
Fac2: Frequência acumulada (acima de) 
Fp: Frequência percentual 
Fac1p: Frequência acumulada percentual (abaixo de) 
Fac2p: Frequência acumulada percentual (acima de) 

Aqui criamos uma tabela de frequencia usando a função tabfreq(),mas definimos o objeto dados como continuous na função new_leem(dados,variable = 2), o ‘2’ define como continuous podemos tambem escrever continuous ao inves de ‘2’.

  dados <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4)
  dados <- new_leem(dados,variable = 2) 
  mpos(dados,grouped = TRUE) # Medidas de posicao

$average
[1] 1.86

$median
[1] 2

$mode
[1] 2.27

Pode ser utilizado para calcular as medidas de posições com a função mpos()

  dados <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4)
  dados <- new_leem(dados,variable = 1) 
  barplot(dados)

O leem também pode ser usado para a criação de graficos simples e complexos, um exemplo é o gráfico e barras usando o comando barplot().

• biblioteca leem Deivide e Barboza (2025)

6 🧠 Considerações finais

Compreendemos que o R sendo um ambiente completo no qual a organização dos dados em objetos e a utilização de funções constituem a base para qualquer análise.foi possivel também evidenciando que o domínio da sintaxe básica e dos tipos de dados é fundamental antes de avançar para análises mais complexas.

7 📖 Referências

BATISTA, B. D. O.; OLIVEIRA, D. A. B. J. R básico. 1. ed. Ouro Branco, MG: [s.n.], 2022. p. 321

DÊIVID, B. Ben Dêivid, [s.d.]. Disponível em: <http://lattes.cnpq.br/4118572120481367>

DEIVIDE, B.; BARBOZA, A. leem: Laboratory of Teaching to Statistics and Mathematics. [s.l: s.n.].

DÊIVIDE, B. Curso R básico, 2024. Disponível em: <https://www.youtube.com/playlist?list=PL-20Z1XFWKR3E5zSS1Ke3pavrB53DV9NX>