Flashcards de R

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R é uma linguagem de programação poderosa e um ambiente para computação estatística e gráficos. Desenvolvida nos anos 1990 por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, R tornou-se uma ferramenta padrão em ciência de dados, análise estatística e aprendizado de máquina. É de código aberto e possui um vasto ecossistema de pacotes, tornando-o altamente extensível e adaptável a várias tarefas relacionadas a dados. R se destaca na manipulação de dados, visualização e análises estatísticas complexas. Seus pontos fortes incluem técnicas estatísticas e gráficas, como modelagem linear e não linear, análise de séries temporais, classificação e agrupamento. A flexibilidade de R permite a integração com outras linguagens e ferramentas, tornando-o uma parte essencial de muitos fluxos de trabalho de ciência de dados. Com suporte ativo da comunidade e desenvolvimento contínuo, R permanece na vanguarda da computação estatística e análise de dados.

Nosso aplicativo de flashcards inclui 31 perguntas de entrevista R cuidadosamente selecionadas, com respostas completas que irão prepará-lo de maneira eficaz para qualquer entrevista que exija conhecimento em R. IT Flashcards não é apenas uma ferramenta para quem busca emprego - é uma ótima maneira de reforçar e testar seus conhecimentos, independentemente dos seus planos de carreira atuais. O uso regular do aplicativo ajudará você a se manter atualizado com as últimas tendências de R e a manter suas habilidades em análise de dados e computação estatística em um nível elevado.

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O que é R e para que é mais utilizado?

R é uma linguagem de programação e ambiente para análise estatística e gráficos, usada principalmente por estatísticos e pesquisadores de dados. Permite a realização de cálculos estatísticos, modelagem de dados e visualização. R é particularmente valorizado pela sua rica biblioteca de pacotes que podem ser usados para uma variedade de análises de dados, incluindo análise exploratória, testes estatísticos, regressão, classificação e processamento de grandes conjuntos de dados. É uma ferramenta de código aberto, o que significa que está disponível gratuitamente, e o seu código fonte pode ser livremente modificado e distribuído.

Uma das principais vantagens do R é a sua extensa e ativa comunidade de utilizadores, que continuamente desenvolve novos pacotes e ferramentas que permitem o uso das últimas técnicas de análise de dados. R também tem capacidades gráficas avançadas que permitem a criação de visualizações de dados de alta qualidade, o que é um recurso inestimável para a análise e apresentação de resultados.

R é usado em vários campos como ciência, negócios, medicina, engenharia e muitos outros, oferecendo sempre ferramentas adequadas às necessidades específicas desses campos.

Como criar um vetor em R?

Na linguagem R, um vetor pode ser criado usando a função `c()`, que significa "combinar". Esta função permite combinar múltiplos elementos num único vetor. O tipo de dados num vetor pode variar, mas é mais comumente numérico, lógico ou caractere. Aqui está um exemplo de como criar um vetor que contém diferentes tipos de dados:

# Criar um vetor numérico
numeros <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numeros)

# Criar um vetor lógico
valores_logicos <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(valores_logicos)

# Criar um vetor de caracteres
caracteres <- c("ala", "ma", "kota")
print(caracteres)

Lembre-se de que todos os elementos num vetor devem ser do mesmo tipo. Se diferentes tipos de dados forem combinados num único vetor, o R irá automaticamente converter os tipos para o tipo mais geral que possa armazenar todos os dados. Por exemplo, misturar números e strings resulta num vetor de strings.

Como combinar dois data frames em R?

Podemos combinar dois data frames em R utilizando a função `merge()`. Esta função permite-nos combinar dados com base em uma ou mais colunas comuns entre os dois conjuntos de dados. Se não for especificada nenhuma coluna específica, o R tentará combinar os data frames com base em todas as colunas com nomes correspondentes em ambos os conjuntos de dados.

Exemplo de utilização da função `merge()` para combinar dois data frames:

# Criar o primeiro data frame
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Nome = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Idade = c(25, 30, 22)
)

# Criar o segundo data frame
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  Cidade = c("Cracóvia", "Varsóvia", "Gdańsk")
)

# Combinar os dados
data_frames_combinados <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

No exemplo acima, `data_frames_combinados` conterá os dados de ambos os data frames que foram combinados com base na coluna 'ID'. O data frame resultante incluirá apenas os registos que têm uma correspondência em ambos os conjuntos de dados (uma operação de inner join). Para alterar o tipo de junção, pode utilizar os argumentos `all`, `all.x`, `all.y`; por exemplo, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` resultará numa outer join.

O que é um fator no R e como você o usa na análise de dados?

Um Fator em R é um tipo de dado usado para armazenar variáveis categóricas. Estes tipos de variáveis são muito importantes em estatística e análise de dados porque permitem modelar dependências para dados discretos.

Você pode criar um fator utilizando a função factor(). Você passa um vetor para ela, que será convertido em um fator. Também pode especificar os níveis (categorias) e rótulos para esses níveis.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

No exemplo acima, `data_factor` é agora um fator que armazena informação sobre as frutas com níveis automaticamente gerados com base nos valores únicos do vetor de entrada.

Os fatores são particularmente úteis em modelagem estatística porque o R trata cada nível como um grupo separado, o que facilita a análise estatística das diferenças entre os grupos. Com fatores, também é mais fácil criar gráficos e tabelas comparativas que requerem agrupamento de dados categóricos.

Outro aspecto importante dos fatores é a capacidade de definir a ordem dos níveis. Por padrão, o R define os níveis em ordem alfabética, mas isso pode ser alterado, o que é particularmente útil quando as categorias têm uma ordem natural, como 'baixo', 'médio', 'alto'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

Neste exemplo, criamos um fator com uma ordem específica de níveis, então o R tratará a variável como ordenada (ordinal). Isso muda a forma como outras funções do R (por exemplo, modelos estatísticos) podem utilizar essa informação para análise de dados adequada.