O que é um arquivo R?
Um arquivo com extensão .r pertence à linguagem de programação R. Essa linguagem é especificada para computação estatística e é popular entre a comunidade de estatísticos. A análise de dados e o desenvolvimento de softwares estatísticos são duas categorias principais realizadas por essa linguagem no campo da mineração de dados. Outra vantagem do uso desta linguagem e software é que ele fornece a facilidade de gráficos estáticos que são úteis na produção de gráficos de qualidade. Alguns pacotes adicionais são usados para os gráficos dinâmicos e interativos.
O software deste idioma contém uma Licença Pública Geral, portanto sua disponibilidade é gratuita. O código do R geralmente é escrito em linguagens de alto nível como C e o próprio R também. O software envolve uma interface de linha de comando juntamente com a disponibilidade de interfaces de terceiros, como interfaces gráficas de usuário do RStudio e Jupyter (interface de notebook). Existem técnicas estatísticas utilizadas na implementação de bibliotecas de R. Também inclui modelagem linear e não linear.
Breve história
Esta linguagem é uma implementação da Semântica de escopo lexical junto com a linguagem S. Em 1976, no Bell Labs, John Chambers desenvolveu a linguagem S. Mesmo não havendo alteração em grande parte do código do S-PLUS ao ser utilizado na linguagem R. Em 1995, Martin Maechler e seus companheiros fizeram a linguagem R junto com o software livre sob a licença pública geral.
O anúncio oficial da Comprehensive R Archive Network foi feito em 23 de abril de 1997. Em 2000, a versão 1.0, que foi a primeira versão beta estável, foi lançada oficialmente. Seu primeiro lançamento ocorreu em 1995, enquanto o CRAN (rede abrangente de arquivos R) estava sendo lançado em anos posteriores.
Uma equipe principal foi formada em 1997 para o desenvolvimento da linguagem após os primeiros lançamentos. Muitas atualizações e versões modificadas foram sendo lançadas nos últimos anos e envolveram novos recursos de acordo com os sistemas operacionais e tecnologias modernas. A modificação recente foi introduzida em maio de 2021.
Especificação Técnica
R é uma linguagem de interpretação e um interpretador de linha de comando é necessário para acessar essa linguagem. Os cálculos como soma são digitados no comando promo e os resultados são mostrados após a interpretação. Dados e código são representados por meio de expressões S. Outra especificação desta linguagem é que ela pode ser operada como uma caixa de ferramentas que fornece a facilidade de cálculo geral de matrizes.
Vários aplicativos são usados para executar e editar o código R. Ambientes de desenvolvimento integrados como Rattle GUI, RKWard também estão disponíveis para executar o código da linguagem de programação R. Outro software da Microsoft conhecido como Microsoft R open também está disponível com compatibilidade com a distribuição R para cálculos complexos, como cálculos multithread. R é uma das cinco linguagens de programação selecionadas em todo o mundo que compõem a API Apache Spark.
A linguagem R suporta programação procedural junto com as funções. No entanto, para algumas funções em particular, ele suporta OOP (programação orientada a objetos) junto com as funções genéricas. Os valores são usados para passar argumentos se as funções e sua avaliação ocorrem quando são usadas, o que significa que não são avaliadas quando as funções estão sendo chamadas.
R Exemplo de formato de arquivo
Sintaxe
> x <- 1:6 # Create a numeric vector in the current environment
> y <- x^2 # Create vector based on the values in x.
> print(y) # Print the vector’s contents.
[1] 1 4 9 16 25 36
> z <- x + y # Create a new vector that is the sum of x and y
> z # return the contents of z to the current environment.
[1] 2 6 12 20 30 42
> z_matrix <- matrix(z, nrow=3) # Create a new matrix that turns the vector z into a 3x2 matrix object
> z_matrix
[,1] [,2]
[1,] 2 20
[2,] 6 30
[3,] 12 42
> 2*t(z_matrix)-2 # Transpose the matrix, multiply every element by 2, subtract 2 from each element in the matrix, and return the results to the terminal.
[,1] [,2] [,3]
[1,] 2 10 22
[2,] 38 58 82
> new_df <- data.frame(t(z_matrix), row.names=c('A','B')) # Create a new data.frame object that contains the data from a transposed z_matrix, with row names 'A' and 'B'
> names(new_df) <- c('X','Y','Z') # set the column names of new_df as X, Y, and Z.
> print(new_df) #print the current results.
X Y Z
A 2 6 12
B 20 30 42
> new_df$Z #output the Z column
[1] 12 42
> new_df$Z==new_df['Z'] && new_df[3]==new_df$Z # the data.frame column Z can be accessed using $Z, ['Z'], or [3] syntax, and the values are the same.
[1] TRUE
> attributes(new_df) #print attributes information about the new_df object
$names
[1] "X" "Y" "Z"
$row.names
[1] "A" "B"
$class
[1] "data.frame"
> attributes(new_df)$row.names <- c('one','two') ## access and then change the row.names attribute; can also be done using rownames()
> new_df
X Y Z
one 2 6 12
two 20 30 42
Função
# Declare function “f” with parameters “x”, “y“
# that returns a linear combination of x and y.
f <- function(x, y) {
z <- 3 * x + 4 * y
return(z) ## the return() function is optional here
}
> f(1, 2)
[1] 11
> f(c(1,2,3), c(5,3,4))
[1] 23 18 25
> f(1:3, 4)
[1] 19 22 25
Modelagem de dados
> x <- 1:6 # Create x and y values
> y <- x^2
> model <- lm(y ~ x) # Linear regression model y = A + B * x.
> summary(model) # Display an in-depth summary of the model.
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
1 2 3 4 5 6
3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 *
x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.055 on 4 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9583, Adjusted R-squared: 0.9478
F-statistic: 91.88 on 1 and 4 DF, p-value: 0.000662
> par(mfrow = c(2, 2)) # Create a 2 by 2 layout for figures.
> plot(model) # Output diagnostic plots of the model.
