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Package latticeRepresentacoes especiais e aplicacoes
Conclusoes e trabalho futuroBibliografia
Estatıstica e Analise de Dados: Visualizacoesgraficas em R
1,2Amılcar Oliveira, 1,2Teresa A. Oliveira
1CEAUL-Centro de Estatıstica e Aplicacoes da Universidade de Lisboa2Departamento de Ciencias e Tecnologia/Universidade Aberta
[email protected], [email protected]
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Porque falar em graficos?
▶ Em Estatıstica e Analise de Dados recorre-se frequentementea tecnicas de visualizacao grafica quer (em abordagensexploratorias iniciais) quer na (avaliacao e interpretacao deresultados);
▶ As visualizacoes graficas sao importantes para a compreensaodos fenomenos;
▶ As evolucoes “recentes” dos recursos computacionais,melhoram em quantidade e em qualidade as solucoes graficas.
▶ Como e comum ouvir-se dizer: Uma imagem vale mais doque mil palavras . . .e porque nao mais do que mil numeros?
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Porque usar o R?
▶ R e um projecto, com ambiente um integrado tipo opensource, para computacao estatıstica e visualizacoes graficas;
▶ O software R oferece condicoes favoraveis para a obtencao deconstrucoes graficas de qualidade;
▶ Apresenta grande versatilidade, linguagem acessıvel;
▶ Disponıvel a investigadores tanto na utilizacao como para acriacao de novos packages;
▶ Possui vasta documentacao de apoio, gratuita, foruns deajuda e um congresso anual;
▶ Toda a informacao disponıvel em: http://www.r-project.org(site principal do R)
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Ainda sobre o R . . .
▶ O R pode fazer isto ou aquilo? pergunta errada!
▶ Como se pode fazer isto ou aquilo no R? pergunta correcta!
▶ O que pretendo fazer ja foi feito antes?
▶ O que preciso para fazer o que pretendo? Programacaobasica? Programacao avancada?
▶ A principal caracterıstica do R, e ser uma poderosa ferramentapara transferencia de tecnologia;
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The R Project for Statistical Computinghttp://www.r-project.orgCRAN (The Comprehensive R Archive Network)http://mirrors.fe.up.pt/CRAN/
Mirrors (em Portugal http://cran.pt.r-project.org/ ) , Univ. PortoWhat’s new?Task Views (Informacao por temas)Search
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▶ O R permite obter praticamente todo o tipo de graficosatraves dos packages ja desenvolvidos;
▶ Funcoes pre-definidas incorporadas nos packages, ex:plot( ), boxplot( ), hist( );
▶ No entanto existe ainda muito para descobrir, dependendo danecessidade e/ou da criatividade;
▶ Funcoes criadas pelo utilizador, usando por base, alinguagem R.
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Definicao base de qualquer funcao:
nome(argumento1,argumento2,...)
>plot(x,y,xlab="Peso",ylab="Altura",main=’’Diagrama de dispersao’’, col=2)
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▶ Todas as instrucoes sao inseridas a partir da linha de comando>
▶ Graficos visualizados na janela grafica do R (R GraphicsDevice)
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▶ Package do sistema base graphics
▶ Package lattice
▶ Graficos para uma amostra simples;
▶ Graficos com duas variaveis;
▶ Graficos para dados multivariados;
▶ Representacoes especiais.
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Package graphics> demo(graphics) # programa de demonstracao
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Funcao plot( ) - caso unidimensional(base de dados "iris" disponıvel no R)
Exemplo 1>iris.joclad<-iris>names(iris.joclad)<-c(Comp.Sepala,"Larg.Sepala","Comp.Petala","Larg.Petala", "Especies")
>plot(Comp.Sepala)
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Funcao plot( )
Exemplo 2>iris.joclad<-iris>names(iris.joclad)<-c(Comp.Sepala,"Larg.Sepala","Comp.Petala","Larg.Petala", "Especies")
>plot(Comp.Sepala, ylab="Comprimento Sepala (cm)",
col="red", pch=20, cex=1.4, main="Anderson Iris data")
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Funcao plot( ) - caso bidimensional
Exemplo 3>iris.joclad<-iris>names(iris.joclad)<-c(Comp.Sepala,"Larg.Sepala","Comp.Petala","Larg.Petala", "Especies")
>plot(Comp.Sepala,Comp.Petala)
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Funcao plot( )
Exemplo 4>iris.joclad<-iris>names(iris.joclad)<-c(Comp.Sepala,"Larg.Sepala","Comp.Petala","Larg.Petala", "Especies")
>plot(Comp.Sepala,Comp.Petala, xlab="Comprimento Sepala
(cm)", ylab="Comprimento Petala (cm)", col=3, pch=6)
>abline(lm(Comp.Petala Comp.Sepala),col=2)
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Funcao pairs( ), para matrizes de diagramas dedispersaoExemplo 5
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Funcao barplot( ) - unidimensional
Exemplo 6>require(grDevices) # for colours>tN <- table(Ni <- stats::rpois(1000, lambda=4))
>barplot(tN, col=rainbow(20))
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Funcao barplot( ) - multidimensional
Exemplo 7>barplot(height = cbind(Jovem = c(465, 91) / 465 * 100,
Adulto = c(840, 200) / 840 * 100, Idoso = c(37, 17) / 37
* 100), beside = FALSE, width = c(465, 840, 37), col =
c(1, 2), legend.text = c("Antes tratamento", "Apos
tratamento"), args.legend = list(x = "topleft"))
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Funcao boxplot( )
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Funcao hist( )
Exemplo 8>hist(Comp.Petala, breaks = "Sturges", + main =
paste("Histograma"), + xlab = "Comprimentos das Petalas
(cm)", ylab="Frequencia", + axes = TRUE, plot = TRUE,
ylim=c(0,40), col=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12))
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Funcao persp( )
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Package lattice> demo(lattice) # programa de demonstracao
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Funcao barchart( )Exemplo 9>barchart(peso,variedade | local, data = cevada, groups
= ano, layout = c(1,6), stack = TRUE, auto.key =
list(points = FALSE, rectangles = TRUE, space =
"right"), ylab = "Peso de cevada (Ton./ha)", scales =
list(x = list(rot = 45)))
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Funcao densityplot( )
Exemplo 10> densityplot( altura | voz, data = cantor, layout =
c(2, 4), xlab = "Altura (polegadas)", bw = 5)
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Funcao dotplot( )
Exemplo 11> dotplot(variedade,peso | ano * local, data=cevada)
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Funcao histogram( )
Exemplo 12>histogram( altura | voz, data = cantor, nint = 17,
endpoints = c(59.5, 76.5), layout = c(2,4), aspect = 1,
xlab = "Altura (polegadas)")
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Funcao xyplot( )
Exemplo 13>xyplot(Comp.Petala Larg.Petala, data=iris,
groups=Especies, auto.key=T)
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Funcao cloud( )
Exemplo 14>par.set <- list(axis.line = list(col = "transparent"), clip = list(panel = "off"))
print(cloud(Larg.Sepala Comp.Petala * Larg.Petala, data = iris, cex = .8, groups =
Especies, screen = list(z = 20, x = -70, y = 3), par.settings = par.set, scales =
list(col = "black")), split = c(1,1,2,1), more = TRUE) print(cloud(Comp.Sepala
Comp.Petala * Larg.Petala, data = iris, cex = .8, groups = Especies, screen = list(z
= 20, x = -70, y = 0), par.settings = par.set, scales = list(col = "black")), split =
c(2,1,2,1))
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Analise Multivariada (funcoes biplot e triplot)
Exemplo 15> library(agricolae)> library(klaR)> data(Oat2)> startgraph> biplot> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],xlim=c(-35,20),ylim=c(-20,20),graph="biplot")> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],xlim=c(-35,20),ylim=c(-20,20),graph="biplot",number=FALSE)> triplot
> model<- AMMI(Oat2[,1], Oat2[,2], Oat2[,3], Oat2[,4],graph="triplot")
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Triplot Biplot
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No Planeamento de Experiencias
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Matrizes de correlacoes
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▶ O R dispoe de um vasto conjunto de recursos de apoio aosutilizadores;
▶ O software R possibilita a criacao e a utilizacao de packagesnuma rede mundial;
▶ Possibilita a producao de graficos de qualidade nas maisdiversas areas;
▶ Desenvolver procedimentos em R para obter formasautomaticas de representacao em Analise Conjunta deRegressoes;
▶ Desenvolver materiais de apoio com recurso ao R, paradisponibilizacao no ensino online.
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Bibliografia▶ KUHNERT, P. & VENABLES, B. (2005) An Introduction to R: Software
for Statistical Modelling and Computing, CSIRO Mathematical andInformation Sciences, Cleveland
▶ MAINDONALD, J. & BRAUN, J.(2007) Data Analysis and Graphicsusing R, Cambridge University Press. Australia.
▶ Murrell, P. (2005) R Graphics: Chapman & Hall/CRC Press;
▶ R Development Core Team (2007). R: A Language and Environment forStatistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna,Austria, URL http://www.r-project.org/ . ISBN 3-900051-07-0;
▶ R. A. Fisher (1947): The analysis of covariance method for the relationbetween a part and the whole, Biometrics 3, 6568.
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Conclusoes e trabalho futuroBibliografia
▶ ROSSITER, D.G. (2009). Introduction to the R Project for StatisticalComputing for use at ITC,http://www.itc.nl/personal/rossiter/teach/R/RIntro ITC.pdf
▶ Sarkar, Deepayan (2008) Lattice: Multivariate Data Visualization with R,Springer. ISBN: 978-0-387-75968-5 http://lmdvr.r-forge.r-project.org/
Sites
▶ http://addictedtor.free.fr/graphiques/;
▶ R GRAPH GALLERY: Enhance your data visualization with R.http://addictedtor.free.fr/graphiques/
Packages
▶ graphics The R Graphics Package. R Development Core Team andcontributors worldwide;
▶ lattice Lattice Graphics. Deepayan Sarkar Deepayan.;
▶ igraph The igraph package. Gabor Csardi
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Muito obrigado pela atencao!
e . . . Pascoa Feliz!
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