library(tidyverse)
library(metafor)
library(gsheet)
library(dplyr)Pacotes
Carregando de pacotes
O carregamento de pacotes pode ser feito pelo menu ou então com um comando no console. O fluxo básico da programação pode ser conferido neste link.
Library é o nome da função que carrega um pacote.
Instal.package instala o pacote
Abaixo demonstraremos como instalar e carregar um pacote.
A função gsheet2tbl url carrega um dado que está na nuvem
install_github(“emdelponte/r4pde”) : instala um pacote do github
arrange(mtcars, -mpg) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4OrangeGrouped Data: circumference ~ age | Tree
Tree age circumference
1 1 118 30
2 1 484 58
3 1 664 87
4 1 1004 115
5 1 1231 120
6 1 1372 142
7 1 1582 145
8 2 118 33
9 2 484 69
10 2 664 111
11 2 1004 156
12 2 1231 172
13 2 1372 203
14 2 1582 203
15 3 118 30
16 3 484 51
17 3 664 75
18 3 1004 108
19 3 1231 115
20 3 1372 139
21 3 1582 140
22 4 118 32
23 4 484 62
24 4 664 112
25 4 1004 167
26 4 1231 179
27 4 1372 209
28 4 1582 214
29 5 118 30
30 5 484 49
31 5 664 81
32 5 1004 125
33 5 1231 142
34 5 1372 174
35 5 1582 177d <- gsheet2tbl('docs.google.com/spreadsheets/d/1I9mJsS5QnXF2TNNntTy-HrcdHmIF9wJ8ONYvEJTXSNo')
url <- 'docs.google.com/spreadsheets/d/1I9mJsS5QnXF2TNNntTy-HrcdHmIF9wJ8ONYvEJTXSNo'
mtcars <- gsheet2tbl(url)
b <- mtcars
c = b
library(remotes)
head(mtcars)# A tibble: 6 × 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1
5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1tail(mtcars)# A tibble: 6 × 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 26 4 120. 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2
2 30.4 4 95.1 113 3.77 1.51 16.9 1 1 5 2
3 15.8 8 351 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4
4 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
5 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
6 21.4 4 121 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2A funçao head vai listar somente as seis primeiras linhas do dataframe.
Para ver as ultimas linhas é tail.
library(r4pde)
unit <- c(1:12)
class <- c(2,3,1,1,3,4,5,0,2,5,2,1)
ratings <- data.frame(unit, class)
DSI(unit = ratings$unit, class = ratings$class, max = 6)[1] 40.27778ratings$class [1] 2 3 1 1 3 4 5 0 2 5 2 1mean(ratings$class)[1] 2.416667sd(ratings$class)[1] 1.621354summary(ratings$class) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.000 1.000 2.000 2.417 3.250 5.000 Algumas informações importantes:
Data.frame cria uma base de dados (vetor unidade, vetor classe) e formar o data frame.
Ex:
unit <- c(1:12) > esta criando um conjunto de observações em uma variável.
A função DSI, espera a unidade a classe e o valor máximo ratings$unit : o cifrão é variável unit da dataframe ratings.
Argumentos sempre são separados por vírgula.