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Mini Curso

O objetivo desse mini-curso¹⁾ é apresentar aos alunos conceitos básicos sobre a linguagem e sua sintaxe. Esse mini-curso foi estruturado para atividades de 8 horas, divididas em dois dias. O primeiro dia é centrado na lógica do ambiente de programação em linha de comando (CLI: Command Line Interface) e o segundo dia na utilização de ferramentas avançadas através da interface gráfica Rcommander. Em grande parte, o material aqui apresentado é um recorte do material contido no nosso wiki EcoR

Professores

Alexandre Adalardo de Oliveira

Aula Relâmpago Há em nosso material algo que chamamos de Aula Relâmpago que é parte das atividades preparatórias do curso integral. Sugerimos que faça essa atividade após finalizar esse mini curso.

O repositório

O CRAN (The Comprehensive R Archive Network) é o repositório oficial do R. Lá encontrarão todo o material necessário para utilizar essa ferramente de análise e apresentação gráfica de dados. Nossa primeira atividade é navegar nesse repositório:

digite R CRAN no google e encontre a página oficial do R;
leia o Task Views ²⁾ do Envirometrics;
usar Search > Rseek buscar 'square root' e 'pca';
em Packages buscar EcoVirtual e depois entrar na sua dependência RcmdrPlugin.EcoVirtual

Sintaxe e operações básica no R

A sintaxe básica do R é:

nomeobjeto <- nomedafuncao(argumento1, argumento2, argumento3, …)

Uma forma de ler essa linha de código é: estou atribundo ao objeto nomedoobjeto o resultado da função nomedafuncao com as seguintes configurações: argumento1, argumento2, …

Uma função executa uma tarefa ou conjunto de tarefas acopladas. Normalmente, mas não necessariamente, a função atua em um objeto de dados que é definido nos primeiros argumentos. Funções podem conter funções, rode o exemplo abaixo:

## função para construir sequencias
seq(from=0, to =100, by=10)

## para construir um gráfico!
plot(x=seq(from=0, to=100, by=10), y= seq(to=100, from =0, by=10)*5)

## note que podemos usar funções dentro de funções para construir os argumentos!

A tradução do código acima é:

faça um sequencias de valores de 0 a 100 a intervalos regulares de 10 unidades;
faça um gráfico onde os valores de x são uma sequência de valores que vão de 0 a 100 em intervalos de 10 e y é a mesma sequência onde cada valor foi multiplicado por 5

A última linha de código acima pode ser desmembrado da seguinte forma, tendo a mesma tradução, ou seja executando a mesma tarefa:

meux <- seq(from=0, to=100, by=10)
meuy <- seq(to=100, from =0, by=10)*5
plot(x=meux, y=meuy, pch=16)

Esse novo código podemos traduzir como: criar o ojbeto meux com uma sequência de valores de 0 a 100 com intervalos de 10; criar o objeto meuy com uma sequência de valores iguais a anterior multiplicado por 5; em seguida faça um gráfico com os valores de meux no eixo x e meuy no eixo y, representados no gráfico pelo simbolo 16 (circulo preenchido).

Para a inclusão dos argumentos na função há duas maneiras que podem ser combinadas:

colocar o nome dos argumentos, como feito acima;
usar os argumentos na ordem definida na função sem indicar o nome;

plot(meux, meuy)

usar ambos critérios:

plot(meux, pch=16, y = meuy)

Note que no último caso os argumentos nomeados não precisam estar na ordem definida na documentação da função. Sim, você deve estar perguntando Como raios vou saber a sequência dos argumentos de uma função . Simples OLHE O HELP

UM ERRO COMUM

Quando chamamos um função sem incluir o parênteses o que temos como resultado é que o R mostra o código da função, que nada mais é que um texto. Digite ls no console do R! O que aparece é o código da função ls()

Atribuições

Um conceito importante é o de atribuir o resultado de uma operação a um objeto. Para isso é necessário utilizar os símbolos de atribuição = ou <- . Retorne ao tópico acima e tente reconhecer quando um resultado de uma operação foi atribuído a um objeto e quando foi apenas retornado no console do R. Essa diferença é importante!

O que devo salvar?

Os usuários de programas padrões (editor de texto, planilhas eletrônicas, pacotes estatísticos) normalmente estão preocupados em salvar sua sessão de trabalho a todo momento com receio de perder algo. Para o bom usuário do a sessão de trabalho no R não é o mais importante. Como trabalhamos no código ou script associado ao R e não diretamente nele, o código contém toda a sequencia de comandos que foram utilizados e portanto todo o nosso trabalho. O que o bom usuário do R deve se preocupar é em salvar o código e os dados. É só o que precisamos para reproduzir todo o trabalho de manipulação, análise e visualização de resultados.

Entre as várias características que definem uma linguagem computacional está a forma como o código é implementado pelos sistema operacional, ou seja, como a linguagem do programa é transformada em linguagem de máquina do sistema operacional. Há dois tipos básicos de implementação: compilação e interpretação. O R faz parte do segundo grupo e por isso podemos conversar com o programa a cada linha de comando. Além disso, nossa conversa com o R é baseada em uma linguagem de alto nível, significando que nossa comunicação com o programa é similar à linguagem humana e se distancia da linguagem da máquina que é binária, só contendo zeros e uns.

Outra característica do R é que ele é uma linguagem orientada a objetos, ou seja, manipulamos objetos com procedimentos inerentes à classe a que eles pertencem. Essas características do R fazem com que esse ambiente de programação seja similar uma oficina com matéria-prima (objetos) e ferramentas que manipulam esses objetos ³⁾ e com isso podemos construir outros objetos, ou 'obras de arte virtual' em nosso ateliê. Vamos entrar nessa oficina!

ateliêR

Clique no botão RUN abaixo!

Os computeiros dizem que a primeira coisa que deve ser feita ao aprender uma linguagem computacional é faze-la dizer Hello, world!. Pronto! Já fizemos nossa primeira tarefa na linguagem R!

No código acima, ao clicar em RUN enviamos o comando print(“Hello, world!”) para o interpretador do R. Apesar da simplicidade desse exemplo temos alguns conceitos básicos da sintaxe do R que são importantes.

Note que temos no comando acima caracteres (letras, símbolos e espaços em branco) que estão entre aspas “Hello, world!”. Essa é nossa primeira lição: O que está entre aspas o R interpreta como sendo caracteres. Parece óbvio, mas veja o que acontece ao rodar o código abaixo:

A mensagem Error: object 'Hello' not found, significa que o R não encontrou o objeto com o nome Hello. Nossa segunda lição: caracteres que não estão entre aspas o R intrepreta como sendo objetos. No caso, o objeto Hello não foi encontrado!

Atribuição

Ok! E como fazemos para criar um objeto no R?

ATRIBUIÇÃO NO R

junção dos caracteres < e - : atribuição à esquerda;
caracter = : o mesmo que acima, atribuição à esquerda;
junção de - e > : atribuição à direita;

Nas regras de boas práticas de estilo da linguagem, em geral, se diz que deve-se usar a primeira forma, que a segunda é aceitável, mas que não devemos usar a terceira!

Vamos criar nosso primeiro objeto no R!

Parece que nada aconteceu, mas de fato, atribuímos ao objeto chamado Hello os caracteres que compoem a frase Hello, world!. Após criar o objeto podemos manipulá-lo ou apenas chamá-lo para exibir o que foi atribuído a ele.

Agora temos novamente o retorno de “Hello, world!”, mas dessa vez a frase vem do objeto Hello. Quando chamamos um objeto que existe no R ele nos retorna o que está armazenado nele.

Sintaxe básica

No nosso primeiro código do R havia um objeto chamado print. Vamos visualizar o seu conteúdo chamando-o no R.

O retorno parece estranho:

function (x, ...) 
UseMethod("print")
<bytecode: 0x23d3468>
<environment: namespace:base>

Vamos nos ater apenas na primeira linha, caso queira mais informação veja o comentário ⁴⁾. Ela nos diz que esse objeto é uma função e nos mostra o código que é executado pela funcão . Ou seja, a função print é um objeto da classe function. Os objeto da classe function em geral estão associados a uma documentação que nos ajudam a entender como usar essa ferramenta! Para acessar a documentação no R, utilizamos outra ferramenta que é a função help⁵⁾.

Uma questão interessante aqui é que estamos usando uma ferramenta, a função help, para manipular o objeto print, que por sua vez também é uma função! Será que o help tem help?

É muito importante diferenciar o objeto que contém o código, que é a função, do procedimento ao executar essa função. A diferença entre um e outro está em um detalhe pequeno que são os parênteses (…) que acompanham o nome da função. O nome da função acompanhado dos parênteses fazem com que o procedimento associado a esse objeto seja executado! Caso não seja acompanhada dos parênteses, o objeto da classe função irá retornar aquilo que está atribuído a ele: o texto de código que a funçao contém.

Na documentação da função print há a descrição de argumentos que, entre outras coisas, flexibilizam o procedimento da função. O primeiro argumento, chamado x é o objeto que será manipulado, um outro argumento dessa função é o digits. Vamos usá-lo:

Para explicitar que estamos manipulando objetos, podemos fazer o procedimento em duas estapas, primeiro atribuíndo o valor 1,23456789 a um objeto e depois solicitando para que ele seja mostrado na tela com apenas 3 digitos.

Agora vamos ver a diferença na manipulação que o print faz, dependendo da classe do objeto:

Porque o objeto numero é manipulado diferentemente do objeto palavra? Por que são objetos de classes diferentes e a função print reconhece essa diferença e trata eles de forma diferente. Quanto manipula números o argumento digits faz sentido, quando o objeto é da classe characters esse argumento é desprezado. Aqui tem um conceito avançado da linguagem, a função print chama um método que executa diferentes procedimentos dependendo da classe do objeto que ela manipula. Podemos dizer que o método é um conjunto de funções. Para acessar a classe a que um objeto pertence usamos a função class.

Vamos agora usar uma outra função para exemplificar a sintaxe básica do R. A função em questão é round, que arredonda um valor numérico até a casa decimal solicitada, diferentemente do print que não modifica o valor, apenas imprime ele com o número de casa decimais solicitado. O round, por sua vez, faz a transformação do valor arredondando o valor.

A primeira ação que deve ter ao utilizar uma função no R é: SEMPRE LER A DOCUMENTAÇÃO. A documentação do round descreve que ele também tem um argumento chamado digits.

A sintaxe básica do R pode ser definida como:

object <- tool(x, arg2 = y, arg3 = z)

Podemos ler o comando acima como sendo: “utilize a ferramenta tool para manipular o objeto x tendo o argumento arg2 com o atributo y e a opção arq3 como z. O resultado dessa manipulação é armazenado no objeto object. Note que o R, nesse caso, não devolveria nada na tela, pois o resultado da manipulação é atribuído a um objeto.

Estrutura e tipos de dados

Até aqui vimos dois tipos de informação que podem ser manipuladas no R: caracteres e números. Os números, por sua vez, podem ser de dois tipos: números com decimais (numeric) e inteiros (integer). Essa distinção é importante para a maneira como o R armazena essa informação na memória do computador, de resto elas funcionam como números racionais na matemática clássica. No capítulo seguinte vamos tratar das funções matemáticas mais a fundo. Aqui vamos apenas ver as bases conceituais dos tipos de dados básicos e qual a estrutura básica de armazenamento em objetos. As operações da algebra básicas no R usam os mesmos simbolos que na matemática tradicional: +, -, / e *.

Como vimos na sessão anterior podemos atribuir valores numéricos a um objeto. Depois disso, podemos manipular os valores indiretamente por intermédio do objeto.

Atribuimos o valor 10 ao objeto dez e depois manipulamos o objeto dez. Isso não parece ser uma vantagem. Estamos trocando dois digitos, o valor 10, por um objeto que contem 3 letras, o dez. A vantagem começa quando atribuímos o resultado de operações a um outro objeto.

Vetores

Ficaria ainda melhor se pudessemos operar mais de um valor de uma vez. Como armazenar mais de um valor em um objeto? Usamos uma função c que significa concatenar ou combinar. Os elementos combinados são a estrutura básica de dados no R, que é o objecto da classe vector. Esse é o elemento básico dos objetos no R. Mesmo que o objeto só tenha um elemento, trata-se de um vetor com uma posição.

Indexação de Vetores

Note que, antes de iniciar a apresentação dos valores que estão no vetor contadez o R apresenta o valor 1 entre colchetes [1]. Caso o nosso vetor fosse longo e tivesse que ser apresentado em várias linhas, outros valores em colchetes iriam iniciar essa outras linhas de apresentação dos dados. Esses valores representam a indexação do elemento que inicia a linha de apresentação do conteúdo do vetor. Ou seja, o elemento na posição 1, no nosso caso é o valor 1. Vamos inverter esse vetor, em seguida combiná-lo com o vector anterior!

Agora, como fazemos para acessar algum elemento dentro desse vetor? Para isso usamos a indexação de posição.

Por padrão no R o primeiro elemento está na posição 1.

Essa frase pouco informativa é uma detalhe importante. Em muitas linguagem computacionais, diria até que a maioria das linguagens mais populares, a indexação começar pela posição definida como 0 (zero)! Mais a frente vamos usar outras indexações de vetores e de outras classes de objetos de dados. Abaixo temos alguns exemplos, simples para vetores:

Classes Date

Crie objetos com as datas do tri e tetracampeonatos mundiais do Brasil⁶⁾:

copa70 <- "21/06/70"
copa94 <- "17/07/94"

Qual a diferença em dias entre estas datas? A subtração retorna um erro (verifique):

copa94 - copa70

Isto acontece porque os objetos são caracteres, uma classe que obviamente não permite operações aritméticas. Já sabemos verificar a classe de um objeto, digitando o código:

class(copa70)
class(copa94)

O resultado seria character para ambos!

Mas o R tem uma classe para datas, que é Date. Vamos fazer a coerção ⁷⁾ dos objetos para esta classe, verificar se a coerção foi bem sucedida, e repitir a subtração. O código para isso está descrito abaixo:

copa70 <- as.Date(copa70,format="%d/%m/%y")
copa94 <- as.Date(copa94,format="%d/%m/%y")
class(copa70)
class(copa94)
copa94 - copa70

NOTA: o argumento format da função as.Date informa o formato em que está o conjunto de caracteres que deve ser transformado em data, no caso dia/mês/ano (%d/%m/%y), todos com dois algarismos. Veja a ajuda da função para outros formatos.

Inclua na janela do R online abaixo o código que gera os objetos copa70 e cop94, em seguida verifique a classe a que pertencem, e depois faça a a tranformação para a classe Date e a subtração entre eles. Não coloque linhas de comando que geram mensagens de erro ou, pode comentá-as iniciando-as com # . O hagtag ou mais comumente com ## , indica ao R que essa linha é um comentario e não deve ser interpretada.

Dado Lógico

Até o momento, vimos algumas naturezas de informação que podemos armazenar e manipular no R: caracteres, datas e números. Uma outra natureza importante de dado básico no R é chamada de lógica. As palavras TRUE e FALSE e também as abreviações T e F são reservadas para esse fim. Uma questão importante dos dados lógicos é que a eles também são associadas os valores 0 e 1, para FALSE e TRUE, respectivamente. Veja abaixo como podemos operá-los algebricamente:

Além disso, o R retorna TRUE ou FALSE quando fazemos alguma procedimento utilizando operadores lógica.

Operadores Lógicos

== : igual
!= : diferente
> : maior que
< : menor que
>= : maior ou igual
< =: menor ou igual

Alguns exemplos de operações lógicas no R:

A operação lógica também funciona com vetores, obedecendo a posição dos elementos:

Classe Fator

Imagine um experimento em que classificamos as plantas em uma escala de herbivoria com os níveis: “alto”, “médio”, “baixo” e “nulo”. Vamos criar um objeto que representa o valor desta medida de herbivoria em uma amostra de 14 plantas:

herb <- c("A","M","M","A","A","M","M","B","A","A","A","A","B","A")

E então criar um objeto da classe fator com estes valores:

herbFactor <- factor(herb)

Usamos a função table para contar o número de observações em cada nível do fator, cujo resultado atribuímos a um outro objeto. Os valores são exibidos se digitamos o nome do objeto.

herbTable <- table(herbFactor)
herbTable

A função para gerar gráficos plot pode ser aplicada diretamente ao objeto desta tabela:

plot(herbTable)

Rode o código abaixo e avalie o que está sendo produzido em cada linha de comando . Caso fique com dúvidas a primeira coisa a fazer é consultar o help() da função. O quadro onde temos o código abaixo, pode ser editado e pode rodar novamente com outro código. Fique a vontade para explorar a documentação das funções que estamos apresentando.

Note que na tabela e na figura os níveis não estão ordenados da forma como deveriam e falta o nível de herbivoria nula. Isto acontece porque, ao criar uma variável de fator a partir de um vetor de valores, o R cria níveis apenas para os valores presentes, e ordena estes níveis alfabeticamente. Caso um nível não tenha sido observado nos dados, ele fica de fora da variável, mas o correto seria ele ter a contagem como 0 .

Para ordenar o fator e incluir um nível que não foi representado na amostra usamos o argumento levels da função fator:

herbFactor <- factor(herb, levels=c("N","B","M","A"))

Modifique o código da janela acima, incluíndo o argumento levels na função factor e rode novamente o código todo na janela abai

NOTA: há uma classe para fatores ordenados que poderia se aplicar aqui, mas seu uso tem implicações importantes nos resultados de algumas análises, que no momento não vêm ao caso. Mais informações a respeito na ajuda da função factor.

O Código

Antes de continuar a introdução aos conceitos básicos do R, vamos enteder uma conduta importante em programação. Um dos primeiros hábitos que você deve adquirir para trabalhar com o R é não digitar os comandos diretamente no console do R⁸⁾, e sim em um arquivo texto, que chamamos de script ou código. Essa intermediação entre o texto do comando e o interpretador, feita pelo script, é importante pois garante que o que está sendo direcionado ao R é armazenado no arquivo texto, que por fim, pode ser salvo e armazenado no computador, como um registro do procedimento executado e para ser utilizar novamente quando necessário.

Reprodutibilidade do procedimento

Quando trabalhamos em uma planilha eletrônica, a partir de dados brutos, podemos salvar os gráficos ou os dados modificados após manipulados. Entretanto, o procedimento não é salvo. Se precisar fazer o mesmo procedimento para outro conjunto de dados precisará lembrar todas as etapas e a ordem em que foram executadas. Em programação, o script é nosso roteiro do procedimento que foi executado. Para repetir um procedimento é só executar novamente o script. Isso incrementa muito a reprodutibilidade do nosso procedimento, uma qualidade muito importante para a ciência de um modo geral, mas também para o dia a dia. Por isso, a partir desse momento no curso, iremos abondonar a interface do R online que estavamos usando para rodar o código e vamos, a patir de agora, produzir script ou códigos!

Editor de Código

Um editor de código nada mais é do que um editor de texto puro como o bloco de notas do Windows. Algumas funcionalidades são bem vindas, como por exemplo, enviar a linha de código diretamente para o console do R sem a necessidade de copiar e colar.

A instalação básica do R contém uma interface gráfica de usuário (R-GUI) simples, tanto no Windows como no IOS, que acompanha um editor de códigos.

O editor de códigos do R-GUI no Windows e no Mac é bastante simples e costuma ser uma boa opção inicial para usuários deste sistema. Para esta disciplina ele é suficiente.

No Linux não uma há uma GUI padrão para o R, e esta escolha deve ser feita logo no início.

Na página de material de apoio há uma seção com várias dicas sobre interfaces para o R para lhe ajudar.

A figura abaixo é uma captura de tela do R-GUI do Windows, mas no MAC o editor é similar, e você pode manter a mesma lógica. Deixe sempre uma janela de código aberta acima da janela do R, como na imagem abaixo:

Interface de usuário R-GUI

Na figura acima há duas janelas com funcionamentos e objetivos muito distintos.

a janela da parte superior apresenta um arquivo de texto puro que pode ser editado e salvo como texto. Por padrão salvamos esses arquivos com a extensão .r ou .R para reconhecermos que é um script da linguagem R. O sistema operacional deve reconhecer a extensão com sendo do R automaticamente.
a janela na parte inferior é o console do R, ou seja o programa propriamente dito. Essa janela recebe os comandos de código e envia ao interpretador do R, que por sua vez, retorna o resultado final do processamento⁹⁾.

Para evitar confusão e perda de trabalho é importante digitar as informações que serão transmitidas ao R (linhas de código) no arquivo texto e ir passando esses comandos ao R. Uma boa prática também é comentar as linhas de código para que outras pessoas, ou mesmo a pessoa que criou o código, possam entender ou lembrar o que o código executa.

É imprescindível aprender a se organizar dentro da lógica do ambiente de programação, com o risco de perder trabalho ou ficar completamente perdido entre as tarefas que executa.

O primeiro Script

Copie todas as linhas de códigos que foram processados nesse tutorial até o momento em arquivo texto simples no bloco de nota do Windows ou algum outro programa simples de texto (TextEdit no macOS);
Salve o arquivo em uma pasta ¹⁰⁾ conhecida do seu computador, associada a essa disciplina, com o nome e extensão tutorial01.r ¹¹⁾;
Execute o R e abra o script que salvou, utilizando a opção do menu “Arquivo/Abrir script”:

Vá para a janela do script, coloque o cursor na primeira linha e tecle Ctrl-r. Faça o mesmo com as linhas seguintes;

Para Usuários de MAC

Para enviar comandos do editor de código do R-GUI para o R utilize Command+Enter ou Command+Return.

Veja o material RMacOSX

Coloque o título no arquivo como sendo ## Tutorial Introducao ao R
Na linha seguinte coloque a data como comentário: ## Data: ….;
Comente cada bloco de código com o nome do tópico que o código está associado no roteiro
Comente ou retire qualquer linha de código que tenha gerado erros durante o processamento;
Retire a redundância na atribuição dos abjetos, mas cuidado com objetos que são sobrescritos, veja o copa70, por exemplo;
Ao final selecione todas as linhas do script, inclusive comentários e e tecle Ctrl-r para submeter tudo ao interpretador do R;
Garanta que não há mesagens de erro ao longo do processamento do script.

Comentários no código

Para fazer comentários no código, usamos o simbolo de # . Qualquer conteúdo na linha de comando depois do # não é interpretado pelo R. Utilizamos os comentários, em geral, para tornar o código autoexplicativo.

Salve o script com estas modificações.

Agora vamos submeter o script salvo no nosso sistema de correção automática de código, chamado notaR.

Agora que já fez seu primeiro exercício no notaR. Siga para a aba de exercícios para seguir os execícios desse tópico. Os exercícios ficarão embutidos nesse wiki, mas deixaremos sempre o link para o notaR caso prefiram abrir a plataforma diretamente. Lembre-se de logar no sitema notaR antes de fazer os exercícios e não deixe de passar pela aba da apostila, ela e complementar aos tutoriais, apesar de alguma redundância desejável.

Você já aprendeu que o código é tudo!, mas o código comentado é ainda melhor!. Um ótimo hábito para quem está programando é comentar as linhas de códigos. Para iniciantes é interessante comentar todos os comandos, ajuda a fixar o que foi feito e ajuda muito quando estiver procurando algo que já fez parecido um dia. Para comentar linhas ou parte do código utilize o simbolo # como exemplificado no código abaixo:

#####################
## Código da primeira aula do mini-curso R 2015
#####################
##Tutorial
area <- c(303, 379, 961, 295, 332, 47,  122, 11, 53, 2749) # criando objeto com as áreas dos fragmentos
riqueza <- c(3, 10, 20, 7, 8, 4, 8, 3, 5, 23) # criando objeto com as riquezas associadas
area   # mostra os dados do objeto area criado acima
riqueza # mostra os dados do objeto riqueza criado acima
summary(area)  # cria um resumo dos dados contidos no objeto area
summary(riqueza)    # cria um resumo dos dados contidos no objeto riqueza
mean(x=area)     # calcula a média dos dados de area
varea <- var(area)  # calcula a variância dos dados de area e guarda no objeto varea
varea    # mostra a variância calculada acima
sqrt(varea)   # calcula a raiz quadrada do objeto varea 
sd(x=area)    # calcula o desvio padrão dos valores que estão no objeto area
plot(x=area, y=riqueza, xlab="Area (ha)", ylab="Número de Espécies")  # faz um gráfico do riqueza por área

## Fim!

Entre as várias características que definem uma linguagem computacional está a forma como o código é implementado pelos sistema operacional, ou seja, como a linguagem do programa é transformada em linguagem de máquina do sistema operacional. Há dois tipos básicos de implementação: compilação e interpretação. O R faz parte do segundo grupo e por isso podemos conversar com o programa a cada linha de comando. Além disso, nossa conversa com o R é baseada em uma linguagem de alto nível, significando que nossa comunicação com o programa é similar à linguagem humana e se distancia da linguagem da máquina que é binária, só contendo zeros e uns.

Outra característica do R é que ele é uma linguagem orientada a objetos, ou seja, manipulamos objetos com procedimentos inerentes à classe a que eles pertencem. Essas características do R fazem com que esse ambiente de programação seja similar uma oficina com matéria-prima (objetos) e ferramentas que manipulam esses objetos ¹²⁾ e com isso podemos construir outros objetos, ou 'obras de arte virtual' em nosso ateliê. Vamos entrar nessa oficina!