R Toolkit | Fabio Nishida

Principais referências desse material de Econometria com R:

Cursos da Especialização em Data Science da John Hopkins.
- É possível “participar como ouvinte” (audit course) desses cursos, o que permite acessar a todo material (mas não pode fazer os testes e ganhar os certificados de conclusão).
Livro "Using R for Introductory Econometrics" de Heiss (2020) (versão online gratuita)
Livro "Panel Data Econometrics with R" de Croissant e Millo (2018)

Instalando R

Installing R (John Hopkins/Coursera)

Instalação da base do R (CRAN)
- Download R X.X.X for Windows
- Se o computador for 64-bits, opte pela versão 64-bits (+ rápido)
Instalação do Rtools (CRAN)
- RTools X.X > Rtools installer
- É um conjunto de ferramentas de compilação de várias linguagens (C, C++ e Fortran) que são necessárias para o funcionamento de alguns pacotes no R
Instalação do RStudio (RStudio Dowload)
- Download RStudio Desktop
- É uma interface de usuário para facilitar o uso do R

Usando R Studio

RStudio Tour (John Hopkins/Coursera)

RStudio é dividido em 4 quadrantes:

superior/esquerdo: source - onde ficam “blocos de nota” (scripts) com comandos a serem salvos
superior/direito: ambiente - visualizar variáveis
inferior/esquerdo: console - executar os comandos e ver resultados (é o R “bruto”)
inferior/direito: arquivos/gráficos/pacotes/ajuda

Dica: Alterar o tema do RStudio (fundo branco pode cansar mais a visão durante o uso prolongado do software)

Tools > Global Options… > Appearance > Editor theme > Cobalt (meu preferido)

Diretório de trabalho

Definir um diretório de trabalho facilita o acesso aos arquivos da pasta (base de dados, etc.).

Session > Set Working Directory > Choose Directory…

setwd("C:/Users/Fabio/OneDrive/FEA-RP")

Dica: O comando para definir o diretório de trabalho aparecerá no console. Copie e cole no seu script para não precisar definir toda vez que abre o R Studio.

Note que usa o “slash” (/) ao invés do “backslash” (\), então não dá para copiar diretamente o endereço de uma pasta e colar no R sem fazer ajustes:

setwd("C:\Users\Fabio\OneDrive\FEA-RP") # ERRADO!

setwd("C:/Users/Fabio/OneDrive/FEA-RP") # CORRETO!
setwd("C:\\Users\\Fabio\\OneDrive\\FEA-RP") # CORRETO!

Você pode trocar backslash (/) por slash(\), ou por dois backslashs (\\).

Executando comandos

Execução direta no console: escreva 1 + 1 no console e dê <Enter>

1 + 1

## [1] 2

Execução pelo script: escreva o seguinte código abaixo, e dê Ctrl + Enter na linha ou no código destacado. Note que o código do script é “jogado” no console.

rnorm(n=10, mean=0, sd=1)  # Gerar 10 números ~ N(0, 1)

##  [1]  0.70143921  0.62622352 -2.43105248 -1.37197530  0.53581775 -1.66196220
##  [7] -0.09034954 -0.18229396  0.22264535  0.80023880

Ajuda para comandos

?rnorm

rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

n: number of observations.
mean: vector of means.
sd: vector of standard deviations.

Note acima em “Usage” que já há valores pré-definidos para mean = 0 e sd = 1. Portanto, se você só informar o n, a função irá funcionar, considerando os valores pré-definidos para os demais argumentos.
É possível escrever o código sem os nomes dos argumentos, mas devem ser inseridos na mesma ordem pré-definida da função.

rnorm(10, 0, 1)

Também podemos trocar a ordem explicitando o nome do argumento (NÃO RECOMENDADO)

rnorm(mean=0, n=10, sd=1)

Pacotes no R

Pacotes são coleções de funções, dados e códigos escritos por outras pessoas
Por ser um software open source, o R possui muitos pacotes disponibilizados pela internet e muitos estatísticos/econometristas desenvolvem e disponibilizam seus próprios pacotes na internet.
A instalação de um pacote só precisa ser feita uma única vez.
No entanto, caso você atualize uma nova versão do R, é necessário instalar novamente todos os pacotes.
Os pacotes podem ser obtidos em bibliotecas (libraries), como CRAN, e de indivíduos (normalmente disponibilizados no GitHub)
O CRAN é administrado e, como existe uma curadoria para inserção e manutenção de pacotes, garante qualidade dos pacotes disponibilizados
Tome cuidado com pacotes disponibilizados por individuos desconhecidos: pode haver códigos maliciosos!

Instalação via CRAN

quadrante inferior/direito > Packages > Install > (Nomes dos pacotes)

install.packages("ggplot2") # Pacote para criar graficos

Usando pacotes

Depois de instalar o pacote desejado, você precisa carregá-lo à sua sessão no R. Isto pode ser feito de duas formas

Usar library(nome_do_pacote)
Chamar o pacote indiretamente por meio de uma função contida no pacote <nome_do_pacote>::<funcao_do_pacote>

Exemplo: Instalando pacotes do Github

Github é um site que programadores podem disponibilizar e armazenar arquivos, como códigos, bases de dados, pacotes de R, etc.
É possível instalar um pacote disponibilizado no Github diretamente do R.
Primeiro, é necessário instalar o pacote devtools

install.packages("devtools")

Depois, é preciso obter o nome do author (do GitHub) e nome do pacote. Como exemplo, iremos baixar o pacote dplyr do autor hadley (este pacote, na realidade, pode ser baixado direto do CRAN).

# 2) chamando o pacote indiretamente
devtools::install_github("hadley/dplyr")

# 1) carregando pacote e depois usando sua função
library(devtools)
install_github("hadley/dplyr")

CUIDADO! Ao carregar vários pacotes, talvez sejam carregadas suas funções com mesmo nome
- Neste caso, o R prioriza a função do pacote carregada por último

library(dplyr) # Pacote para manipulacao de base de dados

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(MASS) # Normalmente nao eh carregado diretamente (via outro pacote)

## 
## Attaching package: 'MASS'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select

Uma forma de contornar o problema é usar <nome_do_pacote>::<funcao_do_pacote>

select(...) # do pacote MASS
MASS:select(...) # do pacote MASS
dplyr::select(.data, ...) # do pacote dplyr

Atualizando pacotes

quadrante inferior/direito > Packages > Update > Select All > Install Updates

Ajuda

Caso saiba o nome da função, é possível olhar sua documentação escrevendo ?<nome_da_funcao> (como visto anteriormente)
Caso saiba o nome do pacote, em alguns casos funciona ?<nome_do_pacote>, mas o ideal é buscar sua documentação no CRAN (diretamente no site ou via Google)
Por exemplo, podemos acessar a página do pacote dplyr no CRAN:
Nela é possível ver a partir de qual versão do R funciona, os pacotes necessários para o seu funcionamento (Imports), os autores e sites.
Em ‘Documentation’, é possível ver o seu ‘Reference manual’ onde são expostos o objetivo do pacotes e as funções, incluindo explicações de seu funcionamento.

Além disso, pode ser interessante ver aplicações do pacote e suas funções nas ‘vignettes’. Normalmente são expostas de maneira que podem ser replicadas no seu computador, o que acaba auxiliando na sua aplicação (verificar estrutura de base de dados necessária, sintaxes, etc.).
Caso não saiba quais funções/pacotes são utilizados para fazer algo, muitas vezes é possível encontrar a solução no Google utilizando palavras-chave (preferencialmente em inglês) junto de “R”.

Além de sites especializados em R e vídeos com exemplos de aplicações, é comum aparecer questões no site Stack Overflow (ou em Cross Validated, pertencente ao mesmo grupo) que é o site mais utilizado por programadores em diversas linguagens para esclarecer dúvidas.
Por R ser uma linguagem open source, há muitos usuários e, portanto, é comum achar perguntas/respostas que já solucionam o seu problema. Eventualmente, você pode fazer a sua pergunta, caso não encontre uma satisfatória.

ChatGPT e Bing Chat

É possível ter um assistente para aprender a usar o R usando o chatbots como ChatGPT (https://chat.openai.com) e Bing Chat (https://www.bing.com/chat).
Ambos ChatGPT e Bing Chat são alimentados por um modelo de linguagem natural (LLN) criado pela OpenAI, que são treinados com trilhões de documentos (páginas de internet, livros, artigos, etc.) e conseguem gerar textos baseados em contexto.
A diferença entre os dois é que o ChatGPT utiliza o modelo GPT 3.5-turbo, enquanto o Bing Chat usa o GPT-4 e está ligado à internet.
Especificamente para programação, gera-se respostas confiáveis a perguntas feitas ao chatbot, tornando-o uma ferramenta interessante para auxiliar o aprendizado no R.

Sincronização no GitHub

Não será detalhado aqui, mas é algo interessante para olhar.

R Markdown

Markdown é uma sintaxe de formatação simples para criar documento HTML, PDF ou Word.

Para mais detalhes de uso, veja:

Uso do R Markdown

Quando você clicar no botão Knit, um documento será gerado, incluindo o conteúdo textual e os resultados dos chunks com códigos em R embutidos no documento.

Para gerar em pdf, pode ser necessário instalar o pacote tinytex

Você pode embutir um chunk de código em R:

abrindo com 3 acentos graves (`)
{r nome_do_pedaco},
código em R,
e fechando com 3 acentos graves (`)

Por exemplo:

```{r cars} # Chamando esse _chunk_ com código de R como 'cars' 
head(cars) # Visualizando 6 linhas iniciais da base de dados 'cars'
summary(cars) # Resumindo base de dados 'cars'
```

output:

head(cars) # Visualizando 6 linhas iniciais da base de dados 'cars'

##   speed dist
## 1     4    2
## 2     4   10
## 3     7    4
## 4     7   22
## 5     8   16
## 6     9   10

summary(cars) # Resumindo base de dados 'cars'

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Também, no topo do quadrante sup-esq, é possível criar clicando no ícone “+C” e selecionando “R” (ou apertando Ctrl + Alt + I).

Incluindo Gráficos

Você pode incluir gráficos no documento usando plot() dentro do chunk com código R. Além disso, o parâmetro echo = FALSE retira do PDF/HTML gerado o chunk de código, gerando apenas, neste caso, a figura.

Por exemplo:

```{r pressure, echo = FALSE}
plot(pressure) # Gráfico da base de dados `pressure`
```

output:

*Ao invés de escrever echo = FALSE, é possível alterar a configuração do chunk após criá-lo:

Ícone de Config > Output > Show output only

Formatação no R Markdown

Bullets:

- bullet 1
- bullet 2
- bullet 3

output:

bullet 1
bullet 2
bullet 3

Formatação de texto:

1. **negrito**
2. *itálico* ou _itálico_
3. link: <http://rmarkdown.rstudio.com>.
4. [link R Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com)
5. destaque para `código em r`

output:

negrito
itálico ou itálico
link: http://rmarkdown.rstudio.com.
link R Markdown
destaque para código em r

Títulos de seções e subseções

# Título - 1º Nível
## Título - 2º Nível
### Título - 3º Nível

Quebra de texto

Ao terminar de escrever uma linha ou parágrafo, é necessário apertar <Enter> duas vezes. Caso aperta apenas uma vez, o R Markdown considerará que o texto continua na mesma linha:

Não pula linha
Não pula linha

Pula linha

Pula linha

output:

Não pula linha Não pula linha

Pula linha

Escrita em LaTeX

Também é possível usar os códigos em LaTeX para escrever expressões matemáticas usando $:

- Para incluir uma expressão LaTeX no meio do texto, como $\alpha + \beta + \gamma$,
usa-se cifrão (`$`) único em cada lado.
- Para destacar uma expressão, como $$\alpha + \beta + \gamma, \tag{1}$$ é necessário
colocar 2 cifrões (`$`) de cada lado da expressão, assim como no LaTeX.

output:

Para incluir uma expressão em LaTeX no meio do texto, como $\alpha + \beta + \gamma$, usa-se cifrão ($) único em cada lado.
Para destacar uma expressão, como $$\alpha + \beta + \gamma, \tag{1}$$ é necessário colocar 2 cifrões ($) de cada lado da expressão, assim como no LaTeX.

Para aprender a usar LaTeX:

Curso LaTeX for Students, Engineers and Scientists (edX) (é possível cursar sem pagar - audit course)

Exportando documentos em outros formatos

No código inicial do .Rmd, é possível alterar o formato exportado pelo documento:

para PDF: output: pdf_document
para HTML: output: html_document

Templates para HTML

Existem diversos templates para documentos HTML e, para utilizá-los, é preciso instalar o pacote rmdsformats

install.packages("rmdformats")

Após a instalação, teste:

output: rmdformats::material
output: rmdformats::readthedown
output: rmdformats::downcute
output: rmdformats::robobook
output: rmdformats::html_clean
output: rmdformats::html_docco

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