![[Slide214.png]] # Apresentação “R is a free software environment for statistical computing and graphics.” R Project [Link](https://www.r-project.org/) --- **What is R?** “R is a language and environment for statistical computing and graphics.” **What is R?** Introduction to R [Link](https://www.r-project.org/about.html) --- R é uma **linguagem** e um **ambiente** para a computação estatística e gráficos. **Linguagem** É uma linguagem de programação interpretada e procedural para a computação estatística e gráficos. É uma linguagem de programação bem desenvolvida, simples e eficaz, que inclui condicionais, loops, funções recursivas definidas pelo usuário e instalações de entrada e saída. R fornece uma grande variedade de estatísticas (modelagem linear e não-linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação, agrupamento, etc) e técnicas gráficas e é altamente extensível. R é uma [domain-specific language – DSL](https://en.wikipedia.org/wiki/Domain-specific_language). **Ambiente de Programação** R é uma suite integrada de software para manipulação/tratamento, cálculos e exibição gráfica de dados. É, de maneira nativa, um ambiente de programação de linha de código. Inclui: - um mecanismo eficaz de manipulação e retenção de dados; - conjunto de operadores para cálculos em matrizes; - uma coleção ampla, coerente e integrada de ferramentas para análise de dados; - recursos gráficos para análise de dados e exibição em tela ou em cópia impressa; # Características Trata-se de um projeto open source bem sucedido e popular, tanto no meio acadêmico como corporativo. Há vários softwares complementares que podem facilitar a utilização da linguagem. O poder da linguagem é potencializado através da utilização de pacotes complementares. É disponibilizada como Free Software nos termos da Free Software Foundation’s GNU General Public License. Possui uma comunidade muita ativa composta por Estatísticos, Economistas, Biólogos, Psicólogos, Linguistas, Engenheiros, Cientistas e profissionais de diversas formações que contribui para a evolução e divulgação da linguagem. Possui uma vasta bibliografia que aborda os aspectos da linguagem e do ambiente de programação, técnicas estatísticas e aplicação em diversas áreas de conhecimento. --- **The R Foundation** The R Foundation é uma organização sem fins lucrativos que trabalha no interesse público. É sediada em Vienna, e localizada na _Vienna University of Economics and Business_. **The R Foundation** [Link](https://www.r-project.org/foundation/) --- **R Development Core Team** É o grupo responsável pelo desenvolvimento e manutenção da Linguagem R. **R Consortium** Grandes empresas como Microsoft, Oracle, ESRI, Google, entre outras, são membros do consórcio que suporta a comunidade, a fundação e as organizações que desenvolvem, mantem e distribuem o software R. **R Consortium** [Link](https://www.r-consortium.org/) # Links Importantes Manuals [Link](https://cran.r-project.org/manuals.html) Journal [Link](https://journal.r-project.org/) Blog [Link](https://blog.r-project.org/) # Referências Bibliográficas Fundamentais **The R Manuals** R Development Core Team [Link](https://cran.r-project.org/manuals.html) **R Cookbook** **2nd Edition** **Proven recipes for Data Analysis, Statistics & Graphics** James Long Paul Teetor O’Reilly Meida 2019 [Link](https://rc2e.com/) **R Cookbook** **Proven Recipes for Data Analysis,Statitics, and Graphics** Paul Teetor O’Reilly Media 2011 **The Book of R** **A First Course in Programming and Statistics** Tilman M. Davies no starch press 2016 **R in Action** Second Edition Data analysis and graphics with R Robert I. Kabacoff Manning Publications 2015 **Robert I. Kabacoff** [Link](https://www.statmethods.net/index.html) **Introductory Statistics with R** Second Edition Peter Dalgaard Springer 2008 **Software for Data Analysis** Programming with R John M. Chambers Springer 2008 # Referências Bibliográficas (Complemento) **Modern Data Science with R** 3rd edition Benjamin S. Baumer Daniel T. Kaplan Nicholas J. Horton [Link](https://mdsr-book.github.io/mdsr3e/) **R for Data Science (2e)** Hadley Wickham Mine Çetinkaya-Rundel Garrett Grolemund. [Link](https://r4ds.hadley.nz/) --- **Hadley Wickham** **R Packages** Organize, Test, Document, and Share Your Code Hadley Wickham O’Reilly Media 2015 [Link](http://r-pkgs.had.co.nz/) **Advanced R** Second Edition Hadley Wickham CRC Press 2019 [Link](https://adv-r.hadley.nz/) **Advanced R** Hadley Wickham Chapman and Hall/CRC 2014 [Link](http://adv-r.had.co.nz/) **Hadley Wickham** Chief Scientist at RStudio Adjunct Professor of Statistics University of Auckland, Stanford University, and Rice University [Link](http://hadley.nz/) --- **Michael J. Crawley** **Statistics** **An Introduction Using R** Second Edition Michael J. Crawley John Wiley & Sons 2015 [Link](http://www.bio.ic.ac.uk/research/crawley/statistics/) **The R Book** Second Edition Michael J. Crawley John Wiley & Sons 2013 [Link](http://www.bio.ic.ac.uk/research/mjcraw/therbook/index.htm) **The R Book** Michael J. Crawley John Wiley & Sons 2007 --- **Humanities Data in R** **Exploring Networks, Geospatial Data, Images, and Text** Taylor Arnold Lauren Tilton Springer 2015 **Humanities Data in R** [Link](http://humanitiesdata.org/) **Hands-On Programming with R** **Write Your Own Functions and Simulations** Garrett Grolemund O’Reilly 2014 **Hands-On Programming with R** Garrett Grolemund [Link](https://rstudio-education.github.io/hopr) **Hands-On Programming with R** GitHub [Link](https://github.com/rstudio-education/hopr) **R by Example** Jim Albert Maria Rizzo Springer 2012 **R by Example** GitHub [Link](https://github.com/mariarizzo/RbyExample) # Livros Online **Foundations of Statistics with R** Darrin Speegle [Link](http://stat.slu.edu/~speegle/_book/index.html) **Advanced R Solutions** Malte Grosser Henning Bumann bookdown [Link](https://bookdown.org/Tazinho/Advanced-R-Solutions/) [Link](https://github.com/Tazinho/Advanced-R-Solutions) **Mastering Software Development in R** Roger D. Peng Sean Kross Brooke Anderson bookdown [Link](https://bookdown.org/rdpeng/RProgDA/) **R Tutorial** Kelly Black [Link](http://www.cyclismo.org/tutorial/R/) **Modern R with the tidyverse** Bruno Rodrigues [Link](https://b-rodrigues.github.io/modern_R/) # Cursos Online **Topics in R Statistical Language!** STAT 484 Eberly College of Science The Pennsylvania State University [Link](https://onlinecourses.science.psu.edu/stat484/) # Referências Importantes **R: The Good, The Bad & The Ugly** John Cook GOTO Conference 2012 [Link](https://www.youtube.com/watch?v=6S9r_YbqHy8&feature=youtu.be) **Programming tools: Adventures with R** **A guide to the popular, free statistics and visualization software that gives scientists control of their own data analysis** Sylvia Tippmann Nature [Link](https://www.nature.com/news/programming-tools-adventures-with-r-1.16609) **R-br** Lista oficial Brasileira de Discussão do Programa R [Link](http://r-br.2285057.n4.nabble.com/) **Revolutions** Microsoft [Link](http://blog.revolutionanalytics.com/) **R-Bloggers** R-Bloggers is about empowering bloggers to empower other R users [Link](https://www.r-bloggers.com/) **100 Free Tutorials for Learning R** Listen Data Make your data tell a story [Link](http://www.listendata.com/p/r-programming-tutorials.html) **Quick-R** Robert I. Kabacoff DataCamp [Link](https://www.statmethods.net/index.html) # Trilha [[Estatística]]