Universidade Federal de Goiás – Programa de Pós-Graduação em Ecologia & Evolução

Uso do software R em Ecologia

Prof. Adriano S. Melo – Dep. Ecologia-UFG – asm.adrimelo lá no gmail.com

Monitores: Luciano F. Sgarbi - PPG Ecologia & Evolução (UFG) - luciano.f.sgarbi lá no gmail.com

                   Leonardo Bergamini - PPG Ecologia & Evolução (UFG) - llbergamini la no gmail.com 

 Ementa: O que é programação. Filosofia do R. Uso básico (operações aritméticas, atribuição, uso de funções, argumentos, casa decimal, área de trabalho, histórico, script). Criação de funções escritas em R. Tipos de objetos. Testes booleanos. Coerção. Avaliação de condições. Extração e substituição de elementos de objetos. Nomes. Amostragem. Ciclos.  Outras ferramentas úteis para Ecólogos.

Objetivo: Os alunos que procuram esta disciplina querem aprender a usar o R. Alguns alunos já viram alguma coisa de R, outros mal ouviram falar e se matriculam pois acham que um dia será importante em seu trablho. Uns poucos gatos pingados já sabem usar e aparecem para ver se conseguem aprender algo (não aprendem muito e acabam virando monitores sem saber...).  Visto a heterogeneidade do público, eu assumo que você não sabe nada e, portanto, iniciamos do bê-á-bá. Você deve ter percebido pela ementa descrita acima que este é um curso de programação. Não se assuste. Isto é apenas uma estratégia do curso. No fim você vai aprender a conversar em R (supondo que você realmente se esforce para aprender). 

Esquema do curso: Aulas teóricas, práticas e desenvolvimento de várias funções escritas em R para análise de problemas ecológicos. As aulas deverão conter uma rápida introdução às funções mais comuns e funções usadas com mais frequência durante a programação. Usaremos uma apostila escrita especificamente para este curso. Sugere-se que o aluno reserve tempo para atividades de estudo extra-classe.

Estratégias didáticas: 

 ==>> 1) Uso do menor número possível de funções. A ideia é facilitar este primeiro contato com o R e possibilitar que o aluno entenda a lógica de trabalho. Um vocabulário mais completo poderá ser obtido pelo aluno por conta própria após a disciplina;
 ==>> 2) Uso de apostila escrita de acordo com a estratégia 1);
 ==>> 3) Exercícios. Vários exercícios, todos baseados na criação de funções;
 ==>> 4) Nossa capacidade de criar memórias e aprender dependem fundamentalmente de a) atenção (sendo ativo no processo de aprendizagem) e b) repetição. 
           Para a): 
               => Jamais converse durante aulas teóricas, mesmo que seja sobre algo da disciplina que não entendeu. Pergunte para o professor;
               => Se concentre no assunto; esqueça problemas, morte da bezerra e se vai ou não obter boa nota na disciplina. Reserve esta semana integralmente para a disciplina;
               => Tente fazer os exercícios apenas com sua cabeça. Não use a cabeça de outras pessoas. Só procure auxílio de monitores e professor depois de realmente ter tentado resolver. Evite ao máximo perturbar seu colega (você estará atrapalhando-o; pode acreditar nisto);
           Para b):
               => Tente fazer o maior número de exercícios possível. 
               => Nosso tempo é curto (1 semana) e isto é uma desvantagem para criação de memorias. Precisamos de vários dias para que nossos neurônios façam conexões entre si (é assim que 'aprendemos' algo). Tente compensar isto repetindo exercícios fora de sala de aula e falando de R o tempo todo (mesmo em mesa de bar!); encare o curso como uma imersão no assunto. 
     
 Avaliação: Exercícios de avaliação feitos nos primeiros 15-30 min de cada aula (exceto 1a aula; total de 9 exercícios). A média final será feita com as 7 maiores notas.

Horários: Manhã: 08:30 - 11:45 h.     Tarde: 14:00 - 17:45 h.

Apostila: Conversando com o R usando 57 palavras-v13

Script: Conversando com o R usando 57 palavras-v13-Script


            Programação 2014-2 (22 a 26 de setembro)

22 M - Introdução. O que é programação? 
            O ambiente R: instalação e uso básico. RStudio: instalação e uso básico. 
            Uso de script. Tipos de objetos: vector e function. 
            Gerenciamento da área de trabalho. Pacotes. 
            Estrutura de uma função.
            Exercícios
            Estudo: Capítulos 2-4 e seções 5.1 e 5.2 da apostila. 

22 T -  Exercícios
            Estudo: Capítulo 5 da apostila

23 M - Testes booleanos. Coerção de dados booleanos. Avaliação de condições. 
            Exercícios
            Estudo: Capítulo 6 da apostila

23 T  - Exercícios
                                 
24 M - Tipos de objetos: matrix, data.frame e list. 
            Manipulação de objetos (extração e substituição). 
            Nomes.
            Exercícios
            Estudo: Capítulo 7 da apostila 

24 T -  Plantão de dúvidas           

25 M -  Amostragem. 
            Ciclos. 
            Exercícios
            Estudo: Capítulo 8 da apostila

25 T -  Plantão de dúvidas
                 
26 M - Exercícios

26 T - Outras ferramentas úteis para Ecólogos (Capítulo 9 da apostila)
           Discussão sobre a disciplina 
                      

Bibliografia 
Braun, W.J. e D.J. Murdoch. 2008. A first course in statistical programming with R. Cambridge University Press, 174 pp.  
Chambers, J.M. 2004. Programming with Data: A Guide to the S Language. Springer, 469 pp.   
Peternelli, L.A. & M.P. Mello. 2012. Conhecendo o R. Uma visão estatística. Editora da UFV. 
Ribeiro Jr., P.J. 2008. Introdução ao sistema estatístico R (Mini-curso EMBRAPA). Página da apostila  
Venables, W. e B.D. Ripley. 2004. S Programming. Springer, 400 pp.  

Outros
Oliveira, AA., J.L. Batista, P.I.K. Prado & R.A.S. Pereira. 2013. Uso da linguagem R para análises de dados ecológicos. Página wiki de disciplina oferecida no PPG Ecologia da USP-SP. Página wiki

Veja também outros endereços eletrônicos e apostilas em pdf sobre Estatística e Programação no R aqui.