[R7.0] Webinário 1 (20/04/2020) - Dúvidas e comentários

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Dúvidas sobre o Módulo 1
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1 - À título de curiosidade, log sem vírgula fica a base de que? Por exemplo em: "log(12)"

2 - (aulas 1.4 e 1.8 ) Sempre quando abrir o R temos que aplicar o comando setwd("") ou é possível deixar automático o diretório que você trabalhou da última vez?

3 - (aula 1.5) É possível salvar as configurações de preferências de interface gráfica para estarem da mesma forma quando abrir o R de novo? Existem funções para isso ser mais ágil? (por exemplo, tenho por hábito colocar o tamanho da fonte pequeno em 8px. Existe alguma função para aplicar isso, ao invés de ter que ir no menu?)

4 - (aula 1.5) No exemplo citado "iris[ ,1:3]", qual caracter posso colocar no lugar de ":" para mostrar apenas a coluna 1 e 3 (e não 1 a 3)?

5 - (aula 1.5) Fui "brincar" testando o sinal "+"  em "iris[ ,1+3]" e saiu um resultado que não entendi. O que aconteceu com os dados? Pode explicar, por favor?

6 - (aula 1.7) Marcos, o que você sugere nos dados que são inseridos como "NA" ( = não aplicável, ou "n/a"), isto é, informações não numéricas, misturadas em uma mesma coluna de dados que possui informações numéricas? Qual a maneira mais indicada de trabalhar isso no R?¶






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Dúvidas sobre o Módulo 2
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1 - (aula 2.1) Por que se aplicar o comando setwd("") no RStudio não altera a pasta de referência na aba "Files" (quadrante inferior direito no painel do RStudio)? Fica parecendo que o diretório não foi alterado de fato. Não era para exibir os arquivos da nova pasta referenciada em setwd("")?

2 - (aula 2.1) Como limpar o histórico da aba "Help" no RStudio

3 - (aula 2.3) Fiz uma breve exploração dos dados trabalhados nesta aula (InsectSprays), como você sugeriu. Queria compartilhar por aqui e, se possível, ter sua confirmação, por favor.

Segue o script (continuando com base no script desta aula):

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#Média, Variância e Desvio   #
#Marcos Vital                #
#R para Bio da Conservação   #
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#Carregando e conferindo os dados de exemplo:
data(InsectSprays)
summary(InsectSprays)

#Sabendo mais sobre os dados
?InsectSprays

#Olhando os dados:
View(InsectSprays)

#Média, Variância e desvio
mean(InsectSprays$count)
var(InsectSprays$count)
sd(InsectSprays$count)

#Olhando por tipo de inseticida:
tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, mean)
tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, sd)



#Exemplos aplicados para o cálculo do coeficiente de variação pelo Prof. Marcos (temp. e precipitação, respectivamente):
(5/30)*100
(200/3000)*100

#Seguindo esta lógica, calculei o coeficiente de variação para o exemplo do InsectSpray
coevar<-(tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, sd)/tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, mean))*100
coevar                              #coevar = coeficiente de variação

#Comparando a média, o desvio padrão e o coeficiente de variação
tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, mean)
tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, sd)

coevar

#Dados plotados no console:
#
#> tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, mean)
#A         B         C         D         E         F
#14.500000 15.333333  2.083333  4.916667  3.500000 16.666667
#> tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, sd)
#A        B        C        D        E        F
#4.719399 4.271115 1.975225 2.503028 1.732051 6.213378
#>
#> coevar
#A        B        C        D        E        F
#32.54758 27.85510 94.81082 50.90905 49.48717 37.28027


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plot(InsectSprays$spray, InsectSprays$count)

plot.default(InsectSprays$spray, InsectSprays$count)

InsectSprays$count[InsectSprays$spray=="C"]
InsectSprays$count[InsectSprays$spray=="D"]


#Fim

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Sendo assim, podemos interpretar que, apesar do coeficiente de variação mostrar um valor alto para o inseticida C, este valor pode ter sido influenciado por um ou mais valores descrepantes. Confirma?
Em termos de eficiência para o controle de insetos, o inseticida E realmente seria o mais indicado para aplicação, levando em consideração, principalmente, os valores da média e do coeficiente de varição deste exemplo?




4 - (aula 2.4) Marcos, colaborando com o que você comentou, ao invés de pesquisar a base de dados de todos os pacotes instalados em: data(package = .packages(all.available = T)), é possível pesquisar a base de dados de um único pacote, usando, por exemplo: data(package = "vegan").

5 - Comentário geral: obrigado pelo curso pessoal. Todo o conteúdo da parte inicial (M1 e M2) já está sendo muito proveitoso e a didática do Prof. Marcos é incrível. Parabéns!


Atenciosamente,
Lucas

Oi, Lucas!

Desculpe a demora.

Vou começar a responder aos poucos, ok? Começando com as do Módulo 1.

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Dúvidas sobre o Módulo 1

1 - se você não disser nada, ele usará a base "e", calculando então o logaritmo neperiano (ou logaritmo natural).

O truque para saber disso é acessar o help da função, pois em "usage" ele indica: log(x, base = exp(1))

Isto quer dizer que ele sempre usará aquela base, a não ser que você informe o contrário.

2 - num primeiro momento, não é possível... Mas no Rstudio, em um projeto, ele já abre na pasta de trabalho utilizada, o que funciona muito bem sem "travar" em uma única pasta no computador.

Uma outra opção é editar o arquivo de inicialização do R, ensino a fazer isso aqui:
https://programa-r.forumeiros.com/t325-como-criar-no-r-pacotes-personalizados

Mas acho que nem vale à pena, pois quando passamos a usar o Rstudio regularmente, o uso de projetos resolve isso.

Depois continuo com as respostas!

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Dúvidas sobre o Módulo 1

3 - Não sei se é possível fazer isso no R "puro", mas no Rstudio essas configurações ficam salvas naturalmente - tipo de fonte, cor da fonte e da tela, etc. Como a tendência, após o módulo 1, é migrar para o Rstudio como plataforma principal, acho que não será uma questão muito importante.
Eu vou procurar mais a respeito, mas por uma busca rápida, acho que talvez não seja possível salvar... mas é possível que editando o arquivo de inicialização isso possa ser alterado!

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Dúvidas sobre o Módulo 1

4 - Basta usar a função c(). No caso, seria:
iris[ , c(1,3)]

5 - O R simplesmente somou 1 e 3, então o resultado foi o mesmo que se você escrevesse diretamente:
iris[ , 4]

6 - o R automaticamente reconhece NA, escrito assim mesmo com maiúsculas, como uma informação ausente, de forma que esta é a forma mais indicada de inserir dados ausentes ou perdidos em uma planilha.
Agora, a forma exata como eles serão tratados varia: isso irá depender de métodos estatísticos que serão aplicados aos dados. Em alguns casos, os próprios métodos possuem alguma forma de lidar com isso (com interpolação, por exemplo). Em outros, os dados que estão assim precisam ser excluídos da análise...

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Dúvidas sobre o Módulo 2
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1 - Pois é, eu sempre achei estranho também... Mas é o comportamento do Rstudio. A aba files serve apenas para você navegar e visualizar arquivos, mas não indica o diretório de trabalho atual. Então, mesmo no RStudio, recomendo sempre usar setwd() e depois um dir().

2 - se você clicar no nome da ajuda exibida no canto superior esquerdo, verá um menu "drop down", e terá a opção clear history. Veja:

E para finalizar as dúvidas:

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Dúvidas sobre o Módulo 2
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3 - (aula 2.3) Fiz uma breve exploração dos dados trabalhados nesta aula (InsectSprays), como você sugeriu. Queria compartilhar por aqui e, se possível, ter sua confirmação, por favor.

Sim o script está correto. Ficou ótima a solução para o coeficiente de variação usando o tapply()

Uma pequena variação interessante seria salvar as médias e desvios em objetos, deixando a parte do CV um pouco mais agradável visualmente para quem abrir o script, assim:

Código:

medias<-tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, mean)
desvios<-tapply(InsectSprays$count, InsectSprays$spray, sd)

coevar<-(desvios/medias)*100

Mas esta é uma escolha mais estética mesmo, em relação ao funcionamento, a sua está excelente.

Professor Marcos, muito obrigado pelo seu retorno e esclarecimentos!!!
Peço desculpas pelo trabalho, em função da quantidade de perguntas.

As explicações foram ótimas e muito úteis.

Abraços!!

Por nada, Lucas. E pode perguntar à vontade, o fórum é para isso mesmo!