• Análise de Dados Ambientais com R
  • Apresentação
  • I Introdução
  • 1 Motivação
    • 1.1 Análise de dados meteorológicos
    • 1.2 Ciência de dados
    • 1.3 Etapas para abordagem de um problema
    • 1.4 Programação computacional
    • 1.5 R
    • 1.6 Por que o R?
    • 1.7 Pacotes da comunidade do R
    • 1.8 R não é perfeito!
    • 1.9 Para saber mais sobre o R
  • II Configuração do Sistema
  • 2 Pré-requisitos
    • 2.1 Instalação do R e RStudio
      • 2.1.1 Instalando o R
    • 2.2 Instalação de Pacotes
      • 2.2.1 Da internet
      • 2.2.2 Atualização de pacotes
    • 2.3 Pacotes necessários e dependências
    • 2.4 RStudio no Ubuntu
    • 2.5 Git e Github
      • 2.5.1 Instalação do git
  • III Interação
  • 3 Interface do Usuário
    • 3.1 R no modo interativo
      • 3.1.1 Expressões em sequência
      • 3.1.2 Navegação entre as expressões já avaliadas
      • 3.1.3 Comentários
      • 3.1.4 Auto preenchimento de funções
      • 3.1.5 Primeiro script
    • 3.2 R no modo de processamento em lote
      • 3.2.1 Linux
      • 3.2.2 Windows
  • 4 RStudio
    • 4.1 Visão geral do RStudio
    • 4.2 Git no RStudio
  • IV Fundamentos do R
  • 5 Operações básicas
    • 5.1 Convenção
    • 5.2 Calculadora
      • 5.2.1 Aritmética básica
      • 5.2.2 Cálculos problemáticos
      • 5.2.3 Dados faltantes
      • 5.2.4 Funções matemáticas
    • 5.3 Variáveis
      • 5.3.1 Removendo variáveis
    • 5.4 Erros comuns
    • 5.5 Boas práticas para códigos de boa qualidade
      • 5.5.1 Nomes de variáveis
    • 5.6 Exercícios
  • 6 Tipos básicos de dados
    • 6.1 Vetores e tipos de dados
      • 6.1.1 Construindo vetores
      • 6.1.2 Números
      • 6.1.3 Caractere
      • 6.1.4 Lógico
    • 6.2 Testes sobre tipos de dados
    • 6.3 Conversão entre tipos de dados
    • 6.4 Outros tipos de dados derivados
      • 6.4.1 Fator
      • 6.4.2 Datas e horários
  • 7 Manipulação de Vetores
    • 7.1 Propriedades
      • 7.1.1 Nomeando vetores
    • 7.2 Atributos
    • 7.3 Operações com vetores
      • 7.3.1 Comparações
      • 7.3.2 Funções any e all
    • 7.4 Sequências
      • 7.4.1 Sequências de números inteiros
      • 7.4.2 Sequências de números reais
      • 7.4.3 Repetições
    • 7.5 Indexação de vetores
      • 7.5.1 Indexação por vetores numéricos
      • 7.5.2 Indexação por nomes
      • 7.5.3 Indexação por vetores lógicos
    • 7.6 Substituição de elementos de um vetor
    • 7.7 Lidando com dados faltantes
      • 7.7.1 Identificação e remoção de NAs
      • 7.7.2 Indexação com NAs
      • 7.7.3 Efeito de NAs em funções
    • 7.8 Dados Nulos (NULL)
    • 7.9 Dados duplicados
    • 7.10 Dados ordenados
    • 7.11 Funções móveis úteis
    • 7.12 Identificação de eventos discretos
    • 7.13 Frequência de ocorrência de dados discretos
    • 7.14 Exercícios
  • 8 Estrutura de dados
    • 8.1 Lista
      • 8.1.1 Criação
      • 8.1.2 Exemplo de lista com dados de estações meteorológicas
      • 8.1.3 Indexação
      • 8.1.4 Conversão de lista para vetor e vice-versa.
      • 8.1.5 Conversão de list para data.frame
    • 8.2 Data Frames (Quadro de Dados)
      • 8.2.1 Criação
      • 8.2.2 Atributos de um dataframe
      • 8.2.3 Formas de acesso à variáveis
      • 8.2.4 Indexação, seleção e substituição
      • 8.2.5 Combinando dataframes
      • 8.2.6 Teste e Coerção
  • 9 Entrada e saída de dados
    • 9.1 Pré-requisitos
    • 9.2 Diretório de trabalho
    • 9.3 Boas práticas para importação e exportação de dados
    • 9.4 Arquivos texto
      • 9.4.1 rio
      • 9.4.2 Arquivos texto não estruturados
    • 9.5 Arquivos binários
      • 9.5.1 Formatos binários nativos do R
      • 9.5.2 NetCDF (Network Common Data Form)
    • 9.6 Arquivos Excel
      • 9.6.1 Como usar
      • 9.6.2 Escrita de arquivos excel no formato .xls
      • 9.6.3 Escrita de arquivos excel no formato .xlsx
      • 9.6.4 Estrutura de dados não tabulares
    • 9.7 Para saber mais
    • 9.8 Exercícios
  • V Ferramentas modernas do R
  • 10 Processamento de dados
    • 10.1 Pré-requisitos
      • 10.1.1 Dados
    • 10.2 tibble: um quadro de dados aperfeiçoado
      • 10.2.1 Funcionalidades do tibble
    • 10.3 Restruturação de dados retangulares
      • 10.3.1 Dados arrumados
      • 10.3.2 Formatos de dados mais comuns
      • 10.3.3 Funções adicionais do tidyr
      • 10.3.4 Exercícios
    • 10.4 Manipulação de dados
      • 10.4.1 Códigos como fluxogramas
      • 10.4.2 Seleção de variáveis
      • 10.4.3 Seleção de observações
      • 10.4.4 Reordenando dados
      • 10.4.5 Criando e renomeando variáveis
      • 10.4.6 Agregando observações
      • 10.4.7 Agrupando observações
      • 10.4.8 Combinação de dados
    • 10.5 Exercícios
  • 11 Visualização de dados
    • 11.1 Pré-requisitos
      • 11.1.1 Pacotes
      • 11.1.2 Dados
    • 11.2 Sistemas Gráficos
    • 11.3 Pacotes Gráficos
      • 11.3.1 graphics
      • 11.3.2 grid
      • 11.3.3 lattice
      • 11.3.4 ggplot2
      • 11.3.5 Terminologia: funções de alto e baixo nível
    • 11.4 Funções gráficas básicas
      • 11.4.1 Diferentes entradas de dados na plot()
    • 11.5 Parâmetros gráficos
      • 11.5.1 Símbolos e linhas
      • 11.5.2 Cores
      • 11.5.3 Características de texto
      • 11.5.4 Plotando vários gráficos em uma mesma página
      • 11.5.5 Gráfico com 2 eixos
      • 11.5.6 Adicionando legenda
    • 11.6 ggplot2
      • 11.6.1 Exemplo de aplicação
      • 11.6.2 Dados
      • 11.6.3 Gráfico do tempo de Santa Maria-RS em 2020
      • 11.6.4 Histograma e colunas
      • 11.6.5 Imagem 2D
      • 11.6.6 Facetas
  • 12 Referências
  • Appendix
  • A Matriz
    • A.1 Criação de matrizes
      • A.1.1 Função matrix()
    • A.2 Nomes das linhas e colunas de uma matriz
    • A.3 Indexação de matrizes
    • A.4 Número de linhas e colunas de uma matriz
    • A.5 Adição de linhas e colunas a uma matriz
    • A.6 Matriz transposta e diagonal
    • A.7 Conversão de matriz para vetor
    • A.8 Operações adicionais com matrizes
      • A.8.1 Função dim()
    • A.9 Atribuição por indexação
    • A.10 Operações matriciais
      • A.10.1 Multiplicação matricial
      • A.10.2 Adição matricial
      • A.10.3 Produto escalar
      • A.10.4 Determinante
      • A.10.5 Solução de sistemas lineares
      • A.10.6 Produto cartesiano
    • A.11 Arranjo
      • A.11.1 Criação
      • A.11.2 Indexação
  • B Funções nativas do R para importar e exportar dados
    • B.1 Amostras pequenas de dados
      • B.1.1 scan()
      • B.1.2 readline()
      • B.1.3 Impressão na tela
      • B.1.4 textConnection()
    • B.2 Exportando e recuperando objetos do R no formato textual
      • B.2.1 dput(), dget, dump e source.
    • B.3 Dados de pacotes do R
    • B.4 Leitura de arquivos texto com funções da base do R
      • B.4.1 Dados hidrometeorológicos brasileiros
      • B.4.2 Arquivos formatados com largura fixa
  • C R Markdown
    • C.1 Como usar o R Markdown
      • C.1.1 Opções do chunk
      • C.1.2 Saídas dos chunks
      • C.1.3 Códigos R dentro de linhas
    • C.2 Markdown
      • C.2.1 Cabeçalhos
      • C.2.2 Parágrafos
      • C.2.3 Listas
      • C.2.4 Linhas horizontais
      • C.2.5 Citações diretas
      • C.2.6 Tabelas
      • C.2.7 Ênfase de texto
      • C.2.8 Hyperlinks
      • C.2.9 Figuras
      • C.2.10 Expressões matemáticas
    • C.3 Aparência
    • C.4 Referências para aprender mais sobre o R Markdown
  • Publicado com bookdown

Análise de Dados Ambientais com R

C.4 Referências para aprender mais sobre o R Markdown

  • Documentos dinâmicos no R
  • Tutorial mínimo sobre R Markdown
  • Manual do knitr
  • Principal referência para Markdown
  • Guia rápido expressões matemáticas
  • Notação matemática
  • Cartão de referência para expressões matemáticas-latex
  • latex-mathjax
  • latex em R Markdown
  • Citações e referências bibliográficas