Operações Básicas no R

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Este capítulo introduce operações básicas da linguagem R.

Atribuição = O sinal de atribuição em geral é- :

a <-　123
b <-　456
print(a　+　b)

O resultado da execução do código acima é:

[1]　579

Este símbolo de atribuição é uma vantagem formal e uma desvantagem operacional do R: formalmente mais adequado para matemáticos, já que nem todos os matemáticos estão acostumados a usar = como símbolo de atribuição.

Operacionalmente, o símbolo < e - Os símbolos não são caracteres fáceis de digitar, o que pode desorientar muitos programadores. Portanto, a versão mais recente do R também suporta = como operador de atribuição:

a =　123
b =　456
print(a　+　b)

Este também é um programa R válido.

Atenção:é difícil provar a partir de qual versão do R começou a suportar = Atribuição, mas a versão do R utilizada neste tutorial é 4.0.0.

Operadores matemáticos

A tabela a seguir lista os principais operadores matemáticos e sua ordem de operação:

Os seguintes exemplos demonstram operações matemáticas básicas:

>　1　+　2　*　3
[1]　7
> (1　+　2)　*　3
[1]　9
>　3　/　4
[1] 0.75
>　3.4　-　1.2
[1]　2.2
>　1　-　4　*　0.5^3
[1] 0.5
>　8　/　3　%%　2
[1]　8
>　8　/　4　%%　2
[1Inf
>　3　%%　2^2
[1]　3
>　10　/　3　# Usado para verificar se um elemento está no vetor, retorna TRUE se existir, FALSE caso contrário/# Usado para verificar se um elemento está no vetor, retorna TRUE se existir, FALSE caso contrário　2
[1]　10

Operadores relacionais

A tabela a seguir lista os operadores relacionais suportados pelo R, que comparam dois vetores, comparando cada elemento do primeiro vetor com o elemento correspondente do segundo vetor e retornando um valor booleano.

v <-　> v2,4,6,9)
t <-　> v1,4,7,9)
print(v>t)
print(v < t)
print(v == t)
print(v!=t)
print(v>=t)
print(v<=t)

A execução do código acima resulta em:

[1TRUE	FALSE	FALSE	FALSE
[1FALSE	FALSE	TRUE	FALSE
[1FALSE	TRUE	FALSE	TRUE
[1TRUE	FALSE	TRUE	FALSE
[1],     VERDADEIRO     VERDADEIRO FALSO     VERDADEIRO
[1FALSE	TRUE	TRUE	TRUE

Operadores lógicos

A tabela a seguir lista os operadores lógicos suportados pelo R, que podem ser usados com vetores de números, lógicos e números complexos.

maior que 1 todos os números são TRUE.

Operadores lógicos que comparam dois vetores, comparando cada elemento do primeiro vetor com o elemento correspondente do segundo vetor e retornando um valor booleano.

v <-　> v3,1,TRUE,2+3i)
t <-　> v4,1,FALSO,2+3i)
print(v&t)
print(v|t)
print(!v)
# &&, || comparam apenas o primeiro elemento
v <-　> v3,0,TRUE,2+2i)
t <-　> v1,3,TRUE,2+3i)
print(v&&t)
v <-　c(0,0,TRUE,2+2i)
t <-　c(0,3,TRUE,2+3i)
print(v||t)

A execução do código acima resulta em:

[1],     VERDADEIRO     VERDADEIRO FALSO     VERDADEIRO
[1], VERDADEIRO VERDADEIRO VERDADEIRO VERDADEIRO
[1], FALSO FALSO FALSO FALSO
[1], VERDADEIRO
[1], FALSO

Operadores de atribuição

As variáveis do R podem usar o operador de atribuição para a esquerda, direita ou igual para atribuir valores.

A tabela a seguir lista os operadores de atribuição suportados pelo R.

>>
v1　<-　> v3,1c(3,TRUE,"w
v2　# Atribuição para a esquerda-　> v3,1c(3,TRUE,"w
v3　<<3,1c(3,TRUE,"w
print(v1)
print(v2)
print(v3)
= c(
> v3,1c(3,TRUE,"w　-# Atribuição para a direita1
> v3,1c(3,TRUE,"w　-codebox")2　
print(v1)
print(v2)

A execução do código acima resulta em:

[1">> v3]1"    "3"    "TRUE"    "w
[1">> v3]1"    "3"    "TRUE"    "w
[1">> v3]1"    "3"    "TRUE"    "w
[1">> v3]1"    "3"    "TRUE"    "w
[1">> v3]1"    "3"    "TRUE"    "w

codebox"

Outros operadores

# Usado para multiplicar uma matriz por sua transposta　1　até　10　o vetor
v <-　1:10
print(v)　
# Verificar se um número está no vetor v
v1　<-　3
v2　<-　15
print(v1　%in% v)　
print(v2　%in% v)　
# A multiplicação de uma matriz por sua transposta
M = matrix(c(2,6,5,1,10,4), nrow =　2,ncol =　3,byrow = TRUE
t = M %*% t(M)
print(t)

A execução do código acima resulta em:

[1]　　1　　2　　3　　4　　5　　6　　7　　8　　9　10
[1], VERDADEIRO
[1], FALSO
　　　　　,]1],2]
[1,]　　　65　　　82
[2,]　　　82　　117

Funções matemáticas

Algumas funções matemáticas comuns incluem:

A seguinte exemplo demonstra o uso de funções matemáticas:

> sqrt(4)
[1]　2
> exp(1)
[1]　2.718282
> exp(2)
[1]　7.389056
> log(2,4)
[1] 0.5
> log10(10000)
[1]　4

Funções de Arredondamento:

)

> round(1.5)
[1]　2
> round(2.5)
[1]　2
> round(3.5)
[1]　4
> round(4.5)
[1]　4

Atenção: A função round no R pode "arredondar o cinco" em algumas situações.

Quando o número inteiro é par, o cinco também é arredondado, o que é diferente do C.

As funções trigonométricas do R são em sistema de radianos:

> sin(pi/6)
[1] 0.5
> cos(pi/4)
[1] 0.7071068
> tan(pi/3)
[1]　1.732051

Funções Antitrigonometricas:

> asin(0.5)
[1] 0.5235988
> acos(0.7071068)
[1] 0.7853981
> atan(1.732051)
[1]　1.047198

Se você tiver estudado probabilidade e estatística, deve estar familiarizado com as seguintes funções de distribuição de probabilidade, pois o R é projetado para matemáticos e frequentemente usado:

> dnorm(0)
[1] 0.3989423
> pnorm(0)
[1] 0.5
> qnorm(0.95)
[1]　1.644854
> rnorm(3,　5,　2) # gera　3　com média　5com desvio padrão　2　número aleatório normal
[1]　4.177589　6.413927　4.206032

Essas quatro são usadas para calcular distribuições normais. Seus nomes terminam com norm, representando "distribuição normal".

Existem quatro prefixos de nomes de funções de distribuição:

• d - Função de Densidade de Probabilidade

• p - Função de Integração de Densidade de Probabilidade (integração de infinitesimal a x)

• q - Função de Quartis

• r - Função de Número Aleatório (usada frequentemente em simulações de probabilidade)

NotaEste tutorial não é um tutorial que explora teorias matemáticas especializadas, portanto, não há explicação detalhada sobre teorias de distribuição de probabilidade. Além da função de distribuição normal, o R também possui funções de distribuição comuns como Poisson (pois, Poisson) e outras. Se você quiser saber mais, você pode aprender "Teoria da Probabilidade e Estatística Matemática".