Instruções para instalação do programa r

1. www.valorp.com
Consultoria e Cursos
Kaluce Gonçalves de Sousa Almondes
Doutora em Ciência dos Alimentos
Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP
Instruções para
instalação do programa R
www.valorp.com
contato@valorp.com

2. www.valorp.com
Instalação do Programa R
1º - Clique duas vezes para abrir o arquivo R-3.4.4.win.exe.
2º - Uma caixa será aberta. Clique em executar.
3º - Uma segunda caixa pode ser aberta perguntando se você
permite a instalação. Clique em “Permitir – Confio neste
programa porque conheço a origem ou já utilizei antes”
4º - Uma terceira caixa irá aparecer. Clique em “ok” para
selecionar o idioma em português.
5º - A partir da quarta caixa clique em todas as opções “Avançar”
e aguarde enquanto o programa de instalação instala o R for
Windows. Ao final da instalação, clique em “Concluir”.
6º - O ícone R estará disponível na área de trabalho do seu
computador. Clique nele para abrir.

3. www.valorp.com
ØA imagem abaixo é a tela inicial do programa R.
ØA partir desse momento você precisará instalar alguns pacotes
para utilizá-lo. Você precisará estar conectado à internet!!
Instalação do Programa R

4. www.valorp.com
ØClique em Packages e em seguida Install packages
Instalação do Programa R
1
ØVocê deverá instalar o pacote Rcmdr. Siga as instruções a seguir.

5. www.valorp.com
Instalação do Programa R
2 3
- Irá aparecer a caixa HTTP
CRAN mirror. Selecione a opção
Brasil (SP) [https] e clique em “ok”
- Uma nova caixa Packages
aparecerá. Selecione a opção
Rcmdr e clique em
“ok”

6. www.valorp.com
- Em seguida, aparecerá uma caixa (imagem abaixo) com
uma questão. Clique em “Sim”.
- Então, mais uma caixa aparecerá. Clique em “Sim” também.
Instalação do Programa R

7. www.valorp.com
- Aguarde até que o download seja finalizado!!
Instalação do Programa R

8. www.valorp.com
- Quando o download estiver finalizado, aparecerá uma tela
como esta abaixo!!
Instalação do Programa R

9. www.valorp.com
ØAgora abra o pacote Rcmdr que você instalou para
testar se está funcionando!!
ØClique em Load packages
ØUma nova caixa “Select one” será aberta.
Procure “Rcmdr” e clique em ok
Instalação do Programa R

10. www.valorp.com
ØAparecerá uma caixa indicando que há necessidade de
instalar outros pacotes. Clique em “Sim” para instalar.
ØEm seguida clique em “ok” para instalar pacotes de CRAN
Instalação do Programa R

11. www.valorp.com
ØAo final da instalação dos pacotes a tela abaixo do Rcmdr abrirá!!
ØAguarde a aula para
aprender a usá-lo!!
ØIremos utilizar este
programa na aula prática
e conhecer os principais
testes estatísticos!!
Instalação do Programa R

12. www.valorp.com
Programa R
1
2
ØApós instalar o pacote Rcmdr, instale os
pacote dos testes para regressão
logística, curva ROC e análise de sobrevida.
Siga os passos das imagens.

13. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste
utilizado na regressão logística
Programa R
ØProcurar pacote lmtest
3

14. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
regressão logística
Programa R
1
ØProcurar pacote generalhoslem
2

15. www.valorp.com
Programa R
Ø Para que o pacote
Generalhoslem funcione é
necessário instalar o pacote
reshape_0.8.6.
Ø Primeiro salve a pasta
reshape_0.8.6 enviada por
email em um local fácil no
seu computador e depois
siga os passos da imagem
1
2
comandos

16. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Curva ROC
Programa R
1
ØProcurar pacote ROCR
2

17. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Curva ROC
Programa R
1
ØProcurar pacote pROC
2

18. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Análise de Sobrevida
Programa R
1
ØProcurar pacote survival
2

19. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Análise de Sobrevida
Programa R
1
ØProcurar pacote RcmdrPlugin.EZR
2

20. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Análise de Sobrevida
Programa R
1
ØProcurar pacote RcmdrPlugin.KMggplot2
2

21. www.valorp.com
ØInstalar pacote do teste utilizado na
Análise de Sobrevida
Programa R
1
ØProcurar pacote RcmdrPlugin.survival
2

22. www.valorp.com
COMANDOS – REGRESSÃO LINEAR
lm(ic~peso, data=Dataset)
ResíduoPadronizado <- rstandard(LinearModel.1)
ValorPreditoNãoPadronizado <- predict.lm(LinearModel.1)
par(mfrow=c(1,3))
plot(ValorPreditoNãoPadronizado,ResíduoPadronizado)
abline(0,0)

23. www.valorp.com
COMANDOS – REGRESSÃO LOGÍSTICA
Intervalo de confiança de β e OR:
ICbeta1=confint.default(GLM.1,level=0.95);ICbeta1
ICOR1=exp(ICbeta1);ICOR1
Teste de verossimilhança:
lrtest(GLM.1)
Teste de Hosmer-Lemeshow:
logitgof(Dataset$parto, fitted(GLM.7))

24. www.valorp.com
COMANDOS – Curva ROC – Pacote ROCR – 1 curva
Library(ROCR)
data(Dataset)
pred <- prediction(Dataset$IC, Dataset$SM)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf, col = "blue", lwd = 3)
abline(a = 0, b = 1, lwd = 2, lty = 2)
perf.auc <- performance(pred, measure = "auc")
unlist(perf.auc@y.values)
legend(0.6,0.6,c('IC'),col=c('blue'),lwd=3)

25. www.valorp.com
COMANDOS – Curva ROC – Pacote ROCR – 2 curvas
data(Dataset)
pred.IC <- prediction(Dataset$IC, Dataset$SM)
perf.IC <- performance(pred.IC,"tpr","fpr")
plot(perf.IC, col = "blue", lwd = 3)
pred.LAP <- prediction(Dataset$LAP, Dataset$SM)
perf.LAP <- performance(pred.LAP,"tpr","fpr")
plot(perf.LAP, col = "red", lwd = 3,add=TRUE)
perf.auc.IC <- performance(pred.IC, measure = "auc")
unlist(perf.auc.IC@y.values)
perf.auc.LAP <- performance(pred.LAP, measure = "auc")
unlist(perf.auc.LAP@y.values)
abline(a = 0, b = 1, lwd = 2, lty = 2)
legend(0.6,0.6,c('IC','LAP'),col=c('blue','red'),lwd=3)

26. www.valorp.com
COMANDOS – Curva ROC – Pacote ROCR – 3 curvas
data(Dataset)
pred.IC <- prediction( Dataset$IC, Dataset$SM)
perf.IC <- performance(pred.IC,"tpr","fpr")
plot(perf.IC, col = "blue", lwd = 3)
pred.LAP <- prediction( Dataset$LAP, Dataset$SM)
perf.LAP <- performance(pred.LAP,"tpr","fpr")
plot(perf.LAP, col = "red", lwd = 3,add=TRUE)
pred.VAI <- prediction( Dataset$VAI, Dataset$SM)
perf.VAI <- performance(pred.VAI,"tpr","fpr")
plot(perf.VAI, col = "orange", lwd = 3,add=TRUE)
perf.auc.IC <- performance(pred.IC, measure = "auc")
unlist(perf.auc.IC@y.values)
perf.auc.LAP <- performance(pred.LAP, measure = "auc")
unlist(perf.auc.LAP@y.values)
perf.auc.VAI <- performance(pred.VAI, measure = "auc")
unlist(perf.auc.VAI@y.values)
abline(a = 0, b = 1, lwd = 2, lty = 2)
legend(0.6,0.6,c('IC','LAP','VAI'),col=c(‘blue’,’red','orange'),lwd=3)

27. www.valorp.com
COMANDOS – Curva ROC – Pacote pROC
library(pROC)
roc1 <- roc(Dataset$SM,Dataset$IC, percent=TRUE, plot=TRUE, show.thres=TRUE)
roc2 <- roc(Dataset$SM, Dataset$LAP,plot=TRUE, add=TRUE, percent=roc1$percent)
library(pROC)
roc1 <- roc(Dataset$SM,Dataset$IC, percent=TRUE, plot=TRUE, show.thres=TRUE)
roc3 <- roc(Dataset$SM, Dataset$VAI,plot=TRUE, add=TRUE, percent=roc1$percent)
Comando - Comparação das curvas:
roc.test(roc1, roc2, reuse.auc=FALSE)
Comando – Coordenadas das curvas:
coords(roc1, "best", ret=c("threshold", "specificity", "sensitivity"))
coords(roc1, "local maximas", ret=c("threshold", "sens", "spec"))
Comando – IC das curvas:
ci(roc1)

28. www.valorp.com
Consultoria e Cursos
Kaluce Gonçalves de Sousa Almondes
Doutora em Ciência dos Alimentos
Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP
www.valorp.com
Instruções para
instalação do programa R