Ainda que eu conheça este software desde ano 2000, foi só faz um ano pra cá que eu comecei a me interessar de forma mais intensa. Cheguei a usá-lo em algumas circunstancias mas somente algumas ferramentas básicas em alguns ensaios.

Porem esse ano eu resolvi aprender ele de vez.

Desci alguma bibliografia e aos poucos estou me interiorizando nele.

Resolvi começar pelo básico mesmo, sem apelar a interfaces gráficas (que existem e que são muito boas) pra poder fazer scripts mais uteis aos meus propósitos.

Como meus conhecimentos de estatística não são muito profundos terei que ir aprofundando também junto com o estudo da linguagem.

Minha ideia é ir colocando por aqui os pequenos avanços e coisas que possam ser interessantes para quem esta aprendendo a linguagem.

Feita esta pequena introdução esclareceremos algumas coisas.

O que é R?

R é uma linguagem de programação orientada especificamente a trabalhar em estatística e a criação de gráficos.

Foi desenvolvida por Ross Ihaka e por Robert Gentleman (de cujas iniciais deriva o nome R) como uma derivação livre da linguagem S criada por John Chambers nos Laboratórios Bell.

A linguagem S deu origem a R com licença GPL e a S-Plus, um pacote estatístico comercial comumente usado em universidades, que surgiu da compra dos direitos do S pela empresa Insightful Corporation.

Na atualidade o R é mantido pelo R Development Core Team, e a comunidade de pesquisadores espalhados pelo mundo.

Dada sua origem os scripts usados em S ou em S-Plus podem muitas vezes ser usados sem maiores problemas em R.

Características.

R é instalado como um pacote básico que contem as principais funções para analises lineares, não lineares, analises de series temporais, etc e gráficos.

Porem, como R é uma linguagem de programação, a funcionalidade pode ser estendida sem problemas por novas funções ou instalação de pacotes desenvolvidos pela comunidade. As novas funções podem ser escritas em R ou podem ser desenvolvidas em C, C++ ou Fortran.

R é uma linguagem orientada a objetos e interpretada, com os benefícios e desvantagens que estes atributos lhe concedem.

A possibilidade de ser usado como ferramenta de calculo numérico (como o Matlab ou Octave), integração a bases de dados, editores e outras linguagens de programação como Perl ou Python fazem desta linguagem uma ferramente com muito potencial para trabalhar em todas as áreas que fazem uso da estatística, dentre elas biomedicina bioinformática e matemáticas financeiras.

Por mais informação: Wikipedia, contribuiçoes bibliograficas na web do projeto.

Instalação

Pra finalizar este começo passaremos a instalação dos pacotes.

Ainda que R possa ser instalado em Linux, Windows e MacOS X trataremos aqui somente a instalação em Linux e especialmente no Ubuntu. Para outras instalações visite algum destes servidores.

R esta incluído nos repositórios de Debian e Ubuntu, portanto bastará com procurar no Synaptic por r-cran ou no terminal um:

# apt-get install r-cran-base

Para termos as ultimas atualizações podemos incluir no arquivo /etc/apt/sources.list do Ubuntu:

deb http://”servidor_da_sua_escolha”/bin/linux/ubuntu “versão”/

Entre as versões podemos colocar desde hardy ate o lucid.

Atualizamos e instalamos. Caso peça a chave do repositório:

gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com  --recv  E2A11821

e

gpg --export --armor E2A11821 | sudo apt-key add -

Para saber a instalação em distribuições Red-Hat (e likes) ou em OpenSuse visite este link. Deixo para vocês essa parte porque nunca usei estas distribuições e não tenho nesse momento onde testar.

Sei que este é um tema muito especifico, mas espero que seja de interesse para os participantes assim como para os visitantes.

Mas pra frente iremos avançando aos pouco (muito aos poucos) nesta linguagem.

Inté!!!