Apostila on line

Esta apostila foi desenvolvida para apoio do curso Uso da Linguagem R em Ecologia. Depois de muitos ciclos de aperfeiçoamento decidimos publicá-la na internet como um material para estudo individual.

Ela está em constante aperfeiçoamento, e ficaremos felizes com suas críticas e sugestões. Entre em contato com os editores. Veja também a nossa seção de tutoriais.

• Centro de Métodos Quantitativos, Dep. de Ciências Florestais, Escola de Agricultura Luis de Queiroz da Universidade de São Paulo.
• email = paste(“parsival”, “usp.br”, sep=“@”)

• Laboratório de Ecologia Teórica, Dep. de Ecologia, Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo.
• email = paste(“prado”, “ib.usp.br”, sep=“@”)

• Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais, Dep. de Ecologia, Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo.
• email=paste(“adalardo”,“usp.br”,sep=“@”)

• Imperial College, London
• email=paste(“crisbanksleite”,“gmail.com”,sep=“@”)

• Laboratório de Biologia Reprodutiva de Ficus, Dep. de Biologia, Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.
• email=paste(“raspereira”,“yahoo.com.br”,sep=“@”)

• 1. Introdução:; a) histórico e filosofia de trabalho do R, breve histórico da linguagem S e do R, exemplo de uma sessão de trabalho no R; b) primeiros passos na interação com R, sintaxe e comandos, como obter ajuda.

• 2. Funções no R e sua Aplicação: funções matemáticas, funções estatísticas e operações lógicas.

• 3. Leitura e Manipulação de Dados: tipos de variáveis e de estrutura dos dados, entrada e importação de dados, transformações de dados, operações vetoriais e matriciais, indexação.

• 4. Análise Exploratória de Dados: estatísticas descritivas, gráficos exploratórios.

• 5. Criando e Editando Gráficos: criação e modificação de gráficos finais para apresentação e publicação.

• 6. Gráficos Avançado: um método simples para a construção de gráficos mais elaborados.

• 7. Teste de significância - em construção!

• 8. Modelos Lineares: lógica geral em R, regressão linear, análise de variância, verificação das pressuposições dos modelos lineares.

• 9. Reamostragem e Simulação: funções ligadas às distribuições de probabilidade, simulação de distribuições, reamostragem de dados.

• 10. Noções de Programação: fundamentos de programação orientada a objetos; lógica e controle de fluxo em linguagem S; procedimentos vetoriais de programação.

Batista, J.L.F., Prado, P.I. e Oliveira, A. A. (Eds.) 2009. Introdução ao R - Uma Apostila on-line. URL: http://ecologia.ib.usp.br/bie5782.

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