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R na prática – Parte 6 – Elementos de Programação em Linguagem R

Dando sequencia ao artigo anterior, os objetos na linguagem R podem ser de vários tipos, conforme a Tabela 3 (Paradis, 2005, p. 10). Esses objetos representam classes de dados usados pelo R (Brunsdon e Comber, 2015, p. 19-27). Por exemplo, para saber a classe de um objeto x, digite class(x) que resulta no tipo de dado que contém o objeto x (integer, numeric, matrix, data.frame etc.).

Tabela 3: Tipos de objetos no R

Uma representação esquemática, dos tipos mais comuns de tipos de objetos, pode ser vista na Figura 5. O tipo “vector” é um arranjo linear de dados, organizados em linha ou coluna, ao passo que “matrix” é um arranjo retangular de valores, com linhas e colunas.

O tipo de objeto “array” representa uma coleção de matrizes, de mesmas dimensões em termos de linhas e colunas. O tipo “data frame” compõe uma tabela de dados onde as linhas podem ser observações e as colunas as variáveis medidas.

Por fim, o objeto do tipo “list” que pode conter elementos de diferentes tipos: vetor de caracteres, números, matrizes etc.

Figura 5: Representação esquemática dos tipos de objetos na linguagem R (desenho baseado em http://venus.ifca.unican.es/Rintro/dataStruct.html, acessado em 05/04/2020)

Próximo artigo

Nos próximos artigos, iremos mostrar em detalhe cada tipo de objeto. Esses diferentes objetos permitem o armazenamento e sua manipulação. Por exemplo, operações entre matrizes e vetores são extremamente facilitadas na linguagem R. Para ilustrar uma aplicação de vetores e matrizes, seja a função solve() que permite a resolução de sistemas lineares. Para usar esta função, precisamos definir a matriz dos coeficientes A e o vetor b, conforme segue:

Este sistema de equações lineares se encontra em Dunn e Parberry (2011, p. 131). Assim, os comandos em R para resolver este sistema são:

O vetor solução é x’=[3,7,-2], que está correto e de acordo com Dunn e Parberry (2011, p. 131). Como se verifica, o resultado da função solve() é um vetor coluna com três linhas.

Referência bibliográfica

Brundson, Cr.; Comber, L. 2015. An introduction to R for spatial analysis & mapping. London, Sage Publications Inc. 343p.

Dunn, F.; Parberry, I. 2011. 3D Math primer for graphics and game development. Boca Raton, CRC Press. 824p.

Paradis, E. 2005. R for beginners. Montpellier, Institut des Sciences de l´Évolution. 72p. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_en.pdf. Acessado em 03/04/2020.

Jorge Kazuo Yamamoto

Escrito por Jorge Kazuo Yamamoto

Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto, fundador da Geokrigagem, é geólogo, foi pesquisador do IPT e docente do Instituto de Geociências da USP, onde se aposentou como Professor Titular do Departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental. Atualmente, atua como Professor Sênior do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo – Escola Politécnica – USP. É responsável pela disciplina “Métodos geoestatísticos” na Pós-Graduação do IPT – Investigação do subsolo: Geotecnia e Meio Ambiente. Dedica-se ao ensino de geoestatística, com ênfase no desenvolvimento de algoritmos e pesquisa de novas aplicações, tais como: variância de interpolação, cálculo da variância global de depósitos minerais e correção do efeito de suavização da krigagem. Ultimamente, seu interesse está voltado para o ensino e divulgação da linguagem R.

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R na prática – Parte 5 – Elementos de Programação em Linguagem R

R na Prática – Parte 7 – Elementos de Programação em Linguagem R