Diferenças

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--- cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:start [2020/07/31 12:50]
adalardo [Instalando Pacotes]
+++ cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:start [2020/07/31 18:19] (atual)
adalardo [Esquema do Mapa do R]
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-==== .RData automático ====
+==== Arquivo .RData ====
 Agora com a sessão do R desligada, abra o gerenciador de arquivos, Windows Explorer, na pasta criada no inicio desse tutorial, nossa sugestão foi algo como:
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 </code>
-O ''search()'' retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas. Por padrão o R abre alguns desses armários quando inciamos uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: são eles que contem as funções que estamos usando.
+O ''search()'' retorna os pacotes que estão carregados na sua sessão do R. Pacotes são conjuntos de ferramentas associadas a algum conjunto de tarefas. Na nossa metáfora da oficina os pacotes são os armários onde guardamos nossas ferramentas classificadas pelo tipo de uso. Por padrão o R abre alguns desses armários quando iniciamos uma sessão, os armários com as ferramentas básicas: eles que contem as funções que estamos usando.
-Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos na sessão por padrão. São pacotes importantes, mas são um pouco mais específicos. São como armários que estão trancados, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''library'' que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:
+Além desses pacotes, existem outros que são distribuídos junto ao programa R, mas que não são abertos no início de uma sessão. São pacotes importantes, mas um pouco mais específicos ou especializados do que as ferramentas básicas. São como armários que estão trancados, com ferramentas que usamos menos frequentemente, precisamos destrancar e abrir para poder usar as ferramentas que estão neles. Para acessar esses pacotes utilizamos a função ''library'' que nos mostra os pacotes que estão instalados no nosso computador:
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 </code>
-Por exemplo, temos o pacote ''lattice'' descrito como: "A powerful and elegant high-level data visualization...". Uma das funções desse pacote é ''bwplot'' para a construção de boxplot. Se tentarmos consultar a documentação dessa funções:
+Por exemplo, temos o pacote ''lattice'' descrito como: "A powerful and elegant high-level data visualization...". Uma das funções desse pacote é ''bwplot'' para a construção de boxplots. Se tentarmos consultar a documentação dessa função:
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 ===== Instalando Pacotes =====
-Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios, entre eles o principal e oficial é o CRAN [[https://cran.r-project.org/]]. Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)), em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://www.rdocumentation.org/]]))!
+{{:cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:18.png?400  |}}Quando estamos trabalhando em uma oficina normalmente chegamos a um ponto em que precisamos de uma ferramenta que não está disponível localmente. Nesses momentos precisamos nos deslocar até uma loja especializada para adquirir as ferramentas necessárias. As loja do R são os repositórios de pacotes,  oficial é o CRAN [[https://cran.r-project.org/]].
-Nesse universo de itens disponíveis, fica difícil encontrar a melhor ferramenta para a tarefa que queremos executar. Existem várias ferramentas de busca para auxiliar nessa tarefa. Aconselhamos fortemente a usar a ferramenta de ''Task Views'' disponível no site oficial do CRAN.
+Entre os três principais repositórios ((CRAN, GitHub e Bioconductor)), em consulta feita em 31 de julho de 2020, existiam 20.205 pacotes contendo mais de **3,1 milhões de funções** disponíveis para o R(([[https://www.rdocumentation.org/]]))!
+Nesse universo de itens disponíveis fica difícil encontrar a melhor ferramenta para a tarefa que queremos executar. Existem várias ferramentas para auxiliar nessa tarefa. Aconselhamos fortemente a usar e inciar a sua busca pelo ''Task Views'' disponível no site oficial do CRAN. Que são revisões de pacotes disponíveis separadas por temas, normalmente áreas de pesquisa (ecologia, genética, economia...) ou tipos de análises (bayesiana, multivariada, espacial...).
 <WRAP center round box 90%>
 {{  :cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:taskviews.png?800  |}}
 </WRAP>
-Entre no site do [[https://cran.r-project.org/ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá incontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Nessa documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados mulitvariadas para análise de comunidades ecológicas chamado ''vegan''. Um pacote antigo, com quase 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia.
+Entre no site do [[https://cran.r-project.org/ | CRAN ]] e navegue para **Task Views** > **Environmetrics**. Nele irá encontrar uma revisão sobre as ferramentas disponíveis para análises de dados na área de ecologia, dividida em tópicos. É muito útil, inclusive para saber quanto confiável e estável é um pacote. Na documentação está a descrição de um dos pacotes mais importantes para análise de dados multivariados em ecologia de comunidades chamado ''vegan''. Um pacote com cerca de 20 anos, atualizado frequentemente com incorporação de novas metodologia e que já foi muito testado, um pacote clássico para a ecologia.
-Para instalar um pacote do R
+A forma mais prática para instalar um pacote do CRAN é utilizar a função interativa ''install.packages()''. Essa função irá abrir uma janela para que o usuário escolha qual o espelho do CRAN de onde o pacote virá e em seguida lista todos os pacotes que estão no repositório. Como são muitos é aconselhável usar o argumento ''pkgs'' que recebe um vetor de caracteres com os nomes dos pacotes a serem instalados ((VEJA A DOCUMENTAÇÃO!!!))
+<code>
+install.packages(pkgs = "vegan")
+</code>
+Selecione o repositório mais próximo fisicamente, no nosso caso, é o ''Brazil(SP 1)[https]'':
+<WRAP center round box 90%>
+{{  :cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1b:selectCRANmirror.png?800  |}}
+</WRAP>
+Agora vamos verificar se o  pacote está instalado consultando o ''help.start()'' e virificando se aparece na na lista de pacotes instalados. Vá no link abaixo do ''Descrition File'' denominado ''User guides, package vignettes and other documentation'' e abra o documento com o tema ''Diversity analysis in vegan''.
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+help.start()
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+Vá no link ''Packages'' e selecione o pacote ''vegan'' na lista de pacotes. A página inicial do pacote com o título **Community Ecology Package** conterá o link para a documentação de cada uma das funções do pacote. São muitas, mais de 500! Felizmente a documentação do pacote é muito completa e tem alguns tutoriais incluídos que são chamados de ''Vignettes''. Essas vinhetas são de grande ajuda para quem precisa estudar um pacote.  Abra a vinheta sobre ''Diversity analysis in vegan'', navegue no documento. São 12 páginas condensadas sobre análises de diversidade, mostrando como faze-las no ''vegan'' e com exemplos muito ilustrativos.
+===== Esquema do Mapa do R =====
+Esse tutorial é uma base muito importante para que o usuário se torne fluente na linguagem e se posicione no ambiente de programação. Uma boa sugestão é retornar a esse tutorial depois que tiver alguma experiência no R para sedimentar os conceitos aqui apresentados. Abaixo o esquema que apresentamos em aula e no inicio desse tutorial. Garanta que consegue se localizar nele.
+<WRAP center round box 100%>
+**__MapeaR__**
+{{:cursos:ecor:02_tutoriais:tutorial1:mapa20.png?1000  |}}
+</WRAP>
+Siga para a aba de exercícios para fazer os exercícios associados a esse tutorial.

Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais

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