Relatório 02 - Introdução ao R

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

Autor

Luiz Gustavo dos Santos

Data de Publicação

15/04/2026, 10:31

1 📌 Introdução

Interpretação do curso de linguagem R ministrado pelo professor Ben Dêivide na disciplina de estatística e probabilidade.

2 🎯 Objetivos

2.1 Objetivo geral

Realizar um introdução ao R, fundamentado nas 8 primeiras aulas do curso R Básico 2024.

2.2 Objetivos específicos

Breve história do R
Passos iniciais para a utilização do R
Como o R trabalha
Criando e salvando um script: Arquivos r.data e r.history
Objetos e estrutura de dados

3 📚 História da linguagem R

A linguagem R foi desenvolvida no ano de 1991 por Ross Ihaka e Robert Gentleman, professores da Universidade de Aukland,Nova Zelândia, como uma alternativa de código aberto para análise estatística e gráfica, buscando uma alternativa para a linguagem S. foi lançada em 1993 e no ano de 1995 tornou-se software livre. Sua rede de pacotes Cran (Comprehensive R Archive Network) foi lançada em 23 de abril de 1997.

3.1 História do R studio

O software utilizado no curso para interpretação da linguagem R foi o R.studio, desenvolvido no ano de 2009, por Joseph J. Allaire.

4 Passos iniciais para a utilização do R

Precisamos primeiramente fazer o download da interface R no site R project e logo após, o download da interface do R studio no site da Posit, que interpretará através de comandos pré estabelecidos por funções e converterá a sintaxe da linguagem ao que foi almejado.Após o download de ambos, primeiro fazemos a instalação do R e logo após, a instalação do R Studio. É indicado um conhecimento prévio em linguagem R, seja por meio de um curso, ou vídeos, afim de uma melhor compreensão da sintaxe do R Studio. Uma vez o software R aberto no computador, pode se abrir o software R Studio, onde o painel de controle do software se divide em quatro quadrantes. A ordem padrão desses quadrantes são:

1º - Script do R: Onde as linhas de comando são expressas.

2º - Console do R: onde as linhas de comando são executadas e interpretadas.

3º - Ambiente global: Nessse quadrante estão localizadas as abas Environment, que mostra todos os objetos que estão criados, e History, que mostra todas as linhas de comando executadas no console.

4º - Área de plotagem: Nesse quadrante encontram-se 5 abas importantes dentro do R Studio:

Files: Aba onde se encontram os arquivos do projeto, seja em extensão .qmd,.rmd,.html,área de imagens e logo, referências e estrutura da página ou do documento.

Packages: Aba onde é possível instalar localmente pacotes do R disponíveis para uso livre.

Help: Aba onde você encontra o manual de ajuda do R, você encontra informações sobre todas as funções e argumentos do R.

Viewer: Aba onde você visualiza uma prévia projeto no formato desejado.

Plots: Área de plotagem onde adicionamos imagens ou criamos gráficos e acrescentamos no documento.

4.1 Como o R trabalha

Partindo do princípio que no R tudo é um objeto e que tudo em R é uma chamada de função, para se realizar um trabalho utilizando a linguagem R, dentro do R studio, na aba Console utilizamos comandos seja para chamar funções, seja para atribuir valores ao nosso “objeto”. Como no exemplo :

Código

vetor <- c(4.5, 5, 3.7, 8)
vetor

[1] 4.5 5.0 3.7 8.0

Geralmente os comandos são atribuidos ao nosso objeto utilizando-se o <- como sinal de atribuição, tornando assim nosso objeto editável. Algumas regras para associação de nomes a objetos baseadas no livro Batista e Oliveira (2022):

Letras maiúsculas distinguem das minúsculas.
Nomes se iniciam por uma letra ou ponto.
Deve conter letras, dígitos ou “. ou _”

5 Criando e salvando um script: Arquivos R.data e R.history

Para armazenar as linhas de código no console, criamos um novo script, onde a extensão está dentro do arquivo de texto “Arquivo.R”. Para se criar um novo script, iremos na aba FILE/ARQUIVO > NEW FILE/NOVO ARQUIVO > R SCRIPT/R SCRIPT e digitamos nossas linhas de código. Utilizamos as teclas CTRL+ENTER para executar as linhas de comando. Utiliza-se caracteres especiais(*,$,&) em casos necessários, como impressão de um texto na tela e títulos de gráficos.

O local que o script está armazenado dentro da máquina se chama Diretório. Esse diretório guarda todo o projeto editado e executado, tais como linhas de comando, objetos associados, gráficos e imagens. Conseguimos alterar o local desse diretório gigitando o comando setwd("Local desejado") na aba Console.

Ao final de qualquer trabalho, quando clicamos no disquete salvar, a desejo do usuário dois arquivos são criados, o .RData que salva os objetos criados e o .Rhistory que salva todas as linhas de comando do diretório.

6 📊 Objetos, funções e estrutura de dados

6.1 Objeto

Objeto: Unidade dentro do R contendo informações com a capacidade de interpretar sua estrutura e conteúdo. Exemplo:

Código

 x <- 1:15
 plot(x+1)

6.2 Funções no R

A Estrutura de uma Função: Para usar uma função, você geralmente escreve o nome dela seguido de parênteses. Dentro dos parênteses, você coloca os argumentos (os ingredientes).Resultado = \text{função}(\text{argumento1}, \text{argumento2}, \dots)

Nome: Identifica o que a função faz.

Exemplo: mean para média, plot para gráfico.

Argumentos: São os valores ou configurações que a função precisa para trabalhar.

Corpo: O código interno que executa a tarefa ,fica “escondido” quando você apenas usa a função.

6.2.1 Tipos de Funções no R

As funções no R se dividem em 3 subgrupos e elas são fundamentais para evitar que você tenha que repetir o mesmo código várias vezes.Seguem os tipos de funções no R:

A) Funções Nativa (Built-in): São as que já vêm instaladas no R. Exemplos:

sum(dados): Soma valores.

mean(dados): Calcula a média aritmética.

read.csv("arquivo.csv"): Lê um arquivo de dados.

B) Funções de Pacotes: Muitas vezes a comunidade cria funções mais avançadas e as agrupa em pacotes como o ggplot2 que usamos para o seu gráfico. Para usá-las, você precisa instalar o pacote e carregá-lo com library().

C) Funções Criadas pelo Usuário: Você pode criar sua própria função se precisar de algo muito específico. A sintaxe é:

Código

minha_funcao <- function(x) {
  resultado <- x * 2  # O que a função faz
  return(resultado)   # O que ela entrega de volta
}

6.2.2 Como pedir ajuda sobre uma função?

O R Studio tem um sistema de ajuda integrado. Se você não sabe o que uma função faz ou quais argumentos ela aceita, basta digitar um ponto de interrogação antes do nome no console:

?ggplot ou ?read.csv2

Isso abrirá a aba Help com toda a documentação técnica da função.

Imagine a função como um liquidificador:

Input (Argumentos): As frutas.

Processamento (Corpo): As lâminas girando (o código).

Output (Resultado): O suco.

Para conhecermos os atributos do nosso objeto, utilizamos os seguintes funções na aba Console:

Modo

Código

 mode(x)

[1] "numeric"

Tipo

Código

typeof(x)

[1] "integer"

Tamanho

Código

length(x)

[1] 15

Existem diversas outras funções para se determinar diversos atributos de objetos, que são exploradas no curso Documentação em R Deivide (2026), do professor Ben Dêivide.

6.3 Estrutura de dados

A estrutura de dados relaciona a forma como declaramos o objeto no software (memória interna) com a forma como o objeto é apresentado pelo software para o usuário (memória externa), relação entre o Código e a Compilação:

Código

x <- 1:12
x

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12

Código

is.vector(x)

[1] TRUE

Código

is.matrix(x)

[1] FALSE

Código

y <- matrix(1:12, 3, 4)
y

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12

Código

is.vector(y)

[1] FALSE

Código

is.matrix(y)

[1] TRUE

Até o presente momento existem 24 tipos de objetos datados. Em resumo:

Objeto: É qualquer utensílio ou ingrediente que você nomeia (o “pote de sal”, a “geladeira”, a “receita”).

Estrutura de Dados: É o formato do recipiente. Um Vetor é como uma cartela de ovos (só cabe ovo).Um Data Frame é como uma prateleira organizada com etiquetas (cada coluna tem sua regra).Uma Lista é como uma caixa de mudança (você joga o que quiser dentro dela). Dica de ouro: No RStudio, sempre que quiser saber a estrutura de um objeto, use o comando str(nome_do_objeto). Ele te dará o “raio-x” completo da estrutura.

7 🧠 Considerações finais

Finalizamos este curso com o domínio das ferramentas essenciais do R. graças à metodologia do Professor Ben Dêivide, saímos com uma base sólida em objetos, funções e lógica de scripts. Estamos prontos para aplicar esses conhecimentos em nossos projetos e continuar explorando o vasto ecossistema de pacotes que o R oferece para a pesquisa e o mercado. Recomendo o curso de Documentaçao em R Deivide (2026), também ministrado pelo professor Ben Dêivide, afim de conhecer a ferramenta Rmarkdown, essencial para melhor documentação, análise e interpretação estatística de dados dentro do R Studio.

8 📖 Referências

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

DEIVIDE, B. Documentação com R, 2026. Disponível em: <https://bendeivide.github.io/courses/docr/>

--- # Só mude aqui!!!! author: "Luiz Gustavo dos Santos" title: "Relatório 02 - Introdução ao R" bibliography: referencias.bib # A partir daqui nao faca alteracoes!!!!! link-citations: true csl: associacao-brasileira-de-normas-tecnicas-ipea.csl subtitle: "<a href='https://bendeivide.github.io/courses/epaec/' target='_blank'>Estatística e Probabilidade</a> </br> <a href='https://bendeivide.github.io' target='_blank'>Prof. Ben Dêivide (DEFIM/CAP/UFSJ)</a>" include-before-body: header.html date: now date-format: "DD/MM/YYYY, HH:mm" lang: pt-BR format: html: toc: true number-sections: true theme: bootstrap #css: styles.css code-fold: true code-tools: true execute: echo: true warning: false message: false --- ## 📌 Introdução Interpretação do curso de linguagem R ministrado pelo professor Ben Dêivide na disciplina de estatística e probabilidade. ## 🎯 Objetivos ### Objetivo geral Realizar um introdução ao R, fundamentado nas 8 primeiras aulas do curso R Básico 2024. ### Objetivos específicos - Breve história do R - Passos iniciais para a utilização do R - Como o R trabalha - Criando e salvando um script: Arquivos r.data e r.history - Objetos e estrutura de dados --- ## 📚 História da linguagem R A linguagem R foi desenvolvida no ano de 1991 por Ross Ihaka e Robert Gentleman, professores da Universidade de Aukland,Nova Zelândia, como uma alternativa de código aberto para análise estatística e gráfica, buscando uma alternativa para a linguagem S. foi lançada em 1993 e no ano de 1995 tornou-se software livre. Sua rede de pacotes Cran (Comprehensive R Archive Network) foi lançada em 23 de abril de 1997. ### História do R studio O software utilizado no curso para interpretação da linguagem R foi o R.studio, desenvolvido no ano de 2009, por Joseph J. Allaire. --- ## Passos iniciais para a utilização do R Precisamos primeiramente fazer o download da interface R no site **R project** e logo após, o download da interface do R studio no site da **Posit**, que interpretará através de comandos pré estabelecidos por funções e converterá a sintaxe da linguagem ao que foi almejado.Após o download de ambos, primeiro fazemos a instalação do R e logo após, a instalação do R Studio. É indicado um conhecimento prévio em linguagem R, seja por meio de um curso, ou vídeos, afim de uma melhor compreensão da sintaxe do R Studio. Uma vez o software R aberto no computador, pode se abrir o software R Studio, onde o painel de controle do software se divide em quatro quadrantes. A ordem padrão desses quadrantes são: **1º - Script do R:** Onde as linhas de comando são expressas. **2º - Console do R:** onde as linhas de comando são executadas e interpretadas. **3º - Ambiente global:** Nessse quadrante estão localizadas as abas **Environment**, que mostra todos os objetos que estão criados, e **History**, que mostra todas as linhas de comando executadas no console. **4º - Área de plotagem:** Nesse quadrante encontram-se 5 abas importantes dentro do R Studio: **Files:** Aba onde se encontram os arquivos do projeto, seja em extensão .qmd,.rmd,.html,área de imagens e logo, referências e estrutura da página ou do documento. **Packages:** Aba onde é possível instalar localmente pacotes do R disponíveis para uso livre. **Help:** Aba onde você encontra o manual de ajuda do R, você encontra informações sobre todas as funções e argumentos do R. **Viewer:** Aba onde você visualiza uma prévia projeto no formato desejado. **Plots:** Área de plotagem onde adicionamos imagens ou criamos gráficos e acrescentamos no documento. ### Como o R trabalha Partindo do princípio que no R tudo é um objeto e que tudo em R é uma chamada de função, para se realizar um trabalho utilizando a linguagem R, dentro do R studio, na aba **Console** utilizamos comandos seja para chamar funções, seja para atribuir valores ao nosso "objeto". Como no exemplo : --- ```{r} vetor <- c(4.5, 5, 3.7, 8) vetor ``` Geralmente os comandos são atribuidos ao nosso objeto utilizando-se o **<-** como sinal de atribuição, tornando assim nosso objeto editável. Algumas regras para associação de nomes a objetos baseadas no livro @Rbasico2022: - Letras maiúsculas distinguem das minúsculas. - Nomes se iniciam por uma letra ou ponto. - Deve conter letras, dígitos ou ". ou _" ## Criando e salvando um script: Arquivos R.data e R.history Para armazenar as linhas de código no console, criamos um novo script, onde a extensão está dentro do arquivo de texto "Arquivo.R". Para se criar um novo script, iremos na aba **FILE/ARQUIVO** > **NEW FILE/NOVO ARQUIVO** > **R SCRIPT/R SCRIPT** e digitamos nossas linhas de código. Utilizamos as teclas **CTRL+ENTER** para executar as linhas de comando. Utiliza-se caracteres especiais(*,$,&) em casos necessários, como impressão de um texto na tela e títulos de gráficos. O local que o script está armazenado dentro da máquina se chama **Diretório**. Esse diretório guarda todo o projeto editado e executado, tais como linhas de comando, objetos associados, gráficos e imagens. Conseguimos alterar o local desse diretório gigitando o comando ``setwd("Local desejado")`` na aba **Console**. Ao final de qualquer trabalho, quando clicamos no disquete salvar, a desejo do usuário dois arquivos são criados, o **.RData** que salva os **objetos** criados e o **.Rhistory** que salva todas as linhas de comando do diretório. ## 📊 Objetos, funções e estrutura de dados ### Objeto Objeto: Unidade dentro do R contendo informações com a capacidade de interpretar sua estrutura e conteúdo. Exemplo: ```{r} x <- 1:15 plot(x+1) ``` ### Funções no R A Estrutura de uma Função: Para usar uma função, você geralmente escreve o nome dela seguido de parênteses. Dentro dos parênteses, você coloca os argumentos (os ingredientes).``Resultado = \text{função}(\text{argumento1}, \text{argumento2}, \dots)`` **Nome:** Identifica o que a função faz. Exemplo: **mean** para média, **plot** para gráfico. **Argumentos:** São os valores ou configurações que a função precisa para trabalhar. **Corpo:** O código interno que executa a tarefa ,fica "escondido" quando você apenas usa a função. #### Tipos de Funções no R As funções no R se dividem em 3 subgrupos e elas são fundamentais para evitar que você tenha que repetir o mesmo código várias vezes.Seguem os tipos de funções no R: **A) Funções Nativa (Built-in):** São as que já vêm instaladas no R. Exemplos: ``sum(dados)``: Soma valores. ``mean(dados)``: Calcula a média aritmética. ``read.csv("arquivo.csv")``: Lê um arquivo de dados. **B) Funções de Pacotes:** Muitas vezes a comunidade cria funções mais avançadas e as agrupa em pacotes como o ``ggplot2`` que usamos para o seu gráfico. Para usá-las, você precisa instalar o pacote e carregá-lo com ``library()``. **C) Funções Criadas pelo Usuário:** Você pode criar sua própria função se precisar de algo muito específico. A sintaxe é: ```{r} minha_funcao <- function(x) { resultado <- x * 2 # O que a função faz return(resultado) # O que ela entrega de volta } ``` #### Como pedir ajuda sobre uma função? O R Studio tem um sistema de ajuda integrado. Se você não sabe o que uma função faz ou quais argumentos ela aceita, basta digitar um ponto de interrogação antes do nome no console: ``?ggplot`` ou ``?read.csv2`` Isso abrirá a aba Help com toda a documentação técnica da função. Imagine a função como um liquidificador: Input (Argumentos): As frutas. Processamento (Corpo): As lâminas girando (o código). Output (Resultado): O suco. Para conhecermos os atributos do nosso objeto, utilizamos os seguintes funções na aba **Console**: **Modo** ```{r} mode(x) ``` **Tipo** ```{r} typeof(x) ``` **Tamanho** ```{r} length(x) ``` Existem diversas outras funções para se determinar diversos atributos de objetos, que são exploradas no curso Documentação em R @deivide2026docr, do professor Ben Dêivide. ### Estrutura de dados A estrutura de dados relaciona a forma como declaramos o objeto no software (memória interna) com a forma como o objeto é apresentado pelo software para o usuário (memória externa), relação entre o **Código** e a **Compilação**: ```{r} x <- 1:12 x ``` ```{r} is.vector(x) ``` ```{r} is.matrix(x) ``` ```{r} y <- matrix(1:12, 3, 4) y ``` ```{r} is.vector(y) ``` ```{r} is.matrix(y) ``` Até o presente momento existem 24 tipos de objetos datados. Em resumo: **Objeto**: É qualquer utensílio ou ingrediente que você nomeia (o "pote de sal", a "geladeira", a "receita"). **Estrutura de Dados**: É o formato do recipiente. Um Vetor é como uma cartela de ovos (só cabe ovo).Um Data Frame é como uma prateleira organizada com etiquetas (cada coluna tem sua regra).Uma Lista é como uma caixa de mudança (você joga o que quiser dentro dela). **Dica de ouro**: No RStudio, sempre que quiser saber a estrutura de um objeto, use o comando ``str(nome_do_objeto)``. Ele te dará o "raio-x" completo da estrutura. ## 🧠 Considerações finais Finalizamos este curso com o domínio das ferramentas essenciais do R. graças à metodologia do Professor Ben Dêivide, saímos com uma base sólida em objetos, funções e lógica de scripts. Estamos prontos para aplicar esses conhecimentos em nossos projetos e continuar explorando o vasto ecossistema de pacotes que o R oferece para a pesquisa e o mercado. Recomendo o curso de Documentaçao em R @deivide2026docr, também ministrado pelo professor Ben Dêivide, afim de conhecer a ferramenta Rmarkdown, essencial para melhor documentação, análise e interpretação estatística de dados dentro do R Studio. ## 📖 Referências