cursos:mct:exemplo5 - Wiki do LEG

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--- cursos:mct:exemplo5 [2011/05/09 10:52]
paulojus
+++ cursos:mct:exemplo5 [2011/05/27 19:00] (atual)
paulojus
@@ Linha 1: / Linha 1: @@
 ====== Miscelânia de tópicos ======
-<fs medium>Um breve exemplo de operações matriciais - coeficientes de regressao(modelo) linear
+<fs medium>Ordenação</fs>
-</fs><code R>
+<code R>
-require(MASS)
+x <- rpois(10, lam=10)
-data(hills)
+x
-names(hills)
+sort(x)
-X <- cbind(1, hills$dist)
+order(x)
-y <- hills$time
+x[order(x)]
+x[rev(order(x))]
-## Há formas e formas de fazer operações...
+args(order)
+order(x, decreasing=T)
-## uma forma não muito adequada:
-solve(t(X) %*% X) %*% t(X) %*% y
-## outra melhor:
-solve(crossprod(X), crossprod(X, y))
 </code>
@@ Linha 73: / Linha 68: @@
 </code>
-<fs medium>Lendo dados de teclado e da área de transferência</fs>
+<fs medium>Precisão numérica/ponto flutuante</fs>
+Encontrando dados replicados, e não replicados
 <code R>
-## digitar dados com <ENTER> após cada registro. Digitar um <ENTER> a mais para encerrar.
+x <- rpois(25, lam=5)
-s1 <- scan()
+x
+unique(x)
-## recortar (CTRL-C) os seguintes
+duplicated(x)
-  13  14
+x[!duplicated(x)]
-  21  14
+x[duplicated(x)]
-  31  25
-  32  29
-## lendo como vetor...
-s1 <- scan("clipboard")
-## .. e transformando para matriz
-## le por linhas, portanto para montar matriz de ser por linha
-matrix(s1, nc=3, byrow=T)
-## agora lendo diretamente como data-frame
-d1 <- read.table("clipboard")
-d1
-## mais opcoes
-## recortar (CTRL-C) os seguintes
-X;      Y;   Z;    S
-,3;  13;  14,2;  A
-,2;  21;  14,0;  A
-,1;  31;  25,1;  B
-,1;  32;  29,9;  B
-d2 <- read.table("clipboard", sep=";", dec=",", header=T)
-d2
 </code>
-<fs medium>Exemplo lendo tabelas da página do MCT/Indicadores</fs>
+Representação de números e ponto flutuante.\\
+''isTRUE'' deve se usado para testar condições dentro de funções.
-Acessar tabelas na web por www.mct.gov.br/indicadores
-Tabela de Produçãoo científica, tabela 5.1 (pesquisadores)
 <code R>
-## Marcar/CTRL-C a tabela de indicadores de pesquisadores
+.1 == .3/3
-pcPesq <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",")
+all.equal(.1, .3/3)
-head(pcPesq)
+isTRUE(all.equal(0.1, .3/3))
+identical(.1, .3/3)
-## uma um pouco melhor usando mais argumentos
-pcPesq <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",", strip.white=T, as.is=T)
-head(pcPesq)
-str(pcPesq)
 </code>
-Note que todas as colunas, exceto a primeira, foram lidas como caracteres!
+Mais coisas que deveriam ser iguais... mas não exatamente são ...
+<code R>
+seq(0, 1, by=0.1) == 0.3
-Note que a tabela usa o caracter "." para separar milhares.\\
+x <- c(.3, 0.4 - 0.1, 0.5 - 0.2, 0.6 - 0.3, 0.7 - 0.4)
-Entretanto o R usa "." como caracter de separação decimal
+x
+unique(x)
-Duas possíveis formas para contornar e ajustar os dados neste contexto:
-  - Item de lista ordenada converter para números e multiplicar por mil<code R>
-pcPesq$V2
-as.numeric(pcPesq$V2)
-as.numeric(pcPesq$V2)*1000
-## agora automatizando para fazer em todas as colunas necessárias
-Pesq <- as.data.frame(lapply(pcPesq, function(x){if(is.character(x)) x <- as.numeric(x)*1000; return(x)}))
-Pesq</code>
-  - Eliminando o caracter "." (por substituição de caracteres.
-<code R>
-Pesq1 <- as.data.frame(lapply(pcPesq, function(x){
-	                  if(!is.numeric(x) & !is.integer(x)) x <- as.numeric(gsub("\\.", "", x))
-                          return(x)}))
 </code>
-Agora lendo os indicadores de estudantes e depois unir tudo em um único objeto
+Um exemplo com uma função para resolver equação do 2o grau:
 <code R>
-pcEst <- read.table("clipboard", sep="\t", dec=",", strip.white=T, as.is=T)
+eq2g <- function(a, b, c){
-head(pcEst)
+	delta <- b^2 - 4 * a * c
+	if(is.complex(delta) || all(delta > 0))
+	   delta <- sqrt(delta)
+	else
+	   delta <- sqrt(as.complex(delta))
+	return(cbind(-b + c(-1,1) * delta)/(2*a))
+}
-Est <- as.data.frame(lapply(pcEst, function(x){if(is.character(x)) x <- as.numeric(x)*1000; return(x)}))
+print(eq2g(1, -5, 6), dig=16)
-Est
-Pesq$Autor <- "Pesquisador"
+eq2g(1, c(-5, 1), 6)
-Est$Autor <- "Estudante"
-ProdC <- rbind(Pesq, Est)
+eq2g(1, -5, 6) - c(2, 3)
-ProdC
-head(ProdC)
+eq2g(1/3, -5/3, 6/3)
-names(ProdC) <- c("Ano","Autores","Nacional","Internacional","Anais", "Livros", "Capítulos", "Outras", "Autor")
-head(ProdC)
-## sempre bom remover o que não é mais necessário...
-rm(pcEst, pcPesq, Pesq1, Pesq, Est)
-</code>
-**Alguns gráficos**\\
+print(eq2g(1/3, -5/3, 6/3), dig=16)
-Vamos ilustrar o uso de três (3) dispositivos gráficos do R:
-  - Gráficos básicos do sistema (pacote ''graphics''/default)
-  - Gráficos da biblioteca ''lattice''
-  - Gráficos da biblioteca ''ggplot''
-I. gráficos com ''graphics'' (padrões do sistema)
+eq2g(1/3, -5/3, 6/3) - c(2, 3)
-<code R>
+</code>
-## produção total, somando pesquisadores e estudantes
-aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum)
-plot(aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum))
-plot(aggregate(Autores ~ Ano, data=ProdC, sum), type="b", main="Número total de autores")
-## somando agora todas as produções de Perq e Estudantes por ano
-Totais <- aggregate(. ~ Ano, data=ProdC[,-9], sum)
-matplot(Totais[,1], Totais[,-1], type="l")
-names(Totais)
+<fs medium>Objetos crescentes, substituição der valores e criação direta de vetores</fs>
-matplot(Totais[,1], Totais[,-1], type="l", col=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5), lty=c(1,1,2,1,1,2,5),
+Os tempos de execução podem ser substancialmetne diferentes!!
-	xlab="Ano", ylab="Quantidade", main="Produção Científica")
+<code R>
-legend("topleft", names(Totais)[-1], col=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5), lty=c(1,1,2,1,1,2,5))
+n<- 50000
-## agora separando entre Pesquisadores e Estudantes
+system.time({
-## gráficos podem ser feitos de várias formas, aqui alguns exemplos
+vec <- numeric(0)
-with(ProdC, plot(Autores ~ Ano, type="n"))
+for(i in 1:n) vec <- c(vec, i)
-with(ProdC, text(Ano, Autores, substr(Autor, 1, 1))
+})
-with(ProdC, coplot(Autores ~ Ano|Autor, type="b"))
+system.time({
-with(ProdC, coplot(Autores ~ Ano|Autor, type="b", show.given=F))
+vec <- numeric(n)
+for(i in 1:n) vec[i] <- i
+})
-with(subset(ProdC, Autor=="Pesquisador"), plot(Autores ~ Ano, type="b"))
+system.time({
-with(subset(ProdC, Autor=="Estudante"), lines(Autores ~ Ano, type="b", col=2))
+vec <- 1:n
+})
-AU <- reshape(ProdC[,c(1,2,9)], idvar="Ano", v.name="Autores", timevar="Autor", direction="wide")
-matplot(AU[,1], AU[,-1], type="l", col=c(2,4), lty=1, main="Evolução do número de autores",
-        xlab="Ano", ylab="Número de Autores")
-legend("topleft", c("Pesquisadores","Estudandes"), col=c(2,4), lty=1)
-</code>
-II. Gráficos da biblioteca lattice
-<code R>
-require(lattice)
 </code>
-III. Gráficos da biblioteca ggplot
+Onderm de operações
 <code R>
-require(ggplot2)
+x <- rnorm(10000, m=100, sd=10)
-</code>
-## Outro exemplo....
+system.time({
-## Dados socio economicos --> 9.1
+ lsum <- 0
-ScEc <- read.table("clipboard", dec=",", sep="\t", na.strings="\\u2026 ")
+ for(i in 1:length(x)){
-head(ScEc)
+   lsum <- lsum + log(x[i])
+  }
-ScEc <- as.data.frame(lapply(pcPesq, ptMil))
+ })
+system.time(lsum <- sum(log(x)))
+c(log(12.3), log(16.7), log(18.3))
+log(c(12.3, 16.7, 18.3))
 </code>

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