Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/theduardomaciel/cc-pe
Conteúdos, scripts em R e datasets utilizados durante a matéria de Probabilidade e Estatística.
https://github.com/theduardomaciel/cc-pe
data probability r statistics
Last synced: about 1 month ago
JSON representation
Conteúdos, scripts em R e datasets utilizados durante a matéria de Probabilidade e Estatística.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/theduardomaciel/cc-pe
- Owner: theduardomaciel
- Created: 2024-08-07T04:27:57.000Z (5 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-11-18T22:05:22.000Z (about 2 months ago)
- Last Synced: 2024-11-18T23:19:18.141Z (about 2 months ago)
- Topics: data, probability, r, statistics
- Language: R
- Homepage:
- Size: 1.88 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Linguagem R aplicada à Probabilidade e Estatística
Este repositório contém os conteúdos, scripts e datasets utilizados durante a matéria de Probabilidade e Estatística, cursada no período 2024.1.
Ele foi organizado para facilitar o acesso e o entendimento do material estudado.
## Estrutura de Pastas
A estrutura de pastas do repositório é a seguinte:
```
├── .vscode
├── data
│ ├── [dados utilizados nos scripts (.csv, .xlsx, .txt)]
├── .lintr
├── README.md
└── [Scripts R (.r)]
```
- **.vscode**: Configurações específicas do Visual Studio Code para o projeto, majoritariamente para Spell Check.
- **data**: Pasta contendo os datasets utilizados nos scripts.
- **.lintr**: Arquivo de configuração para o `lintr`, ferramenta de linting para R.
## Requisitos
Para rodar os scripts deste repositório, você precisará ter o R instalado em sua máquina.
Para isso, você pode baixar o R a partir do site oficial [https://cran.r-project.org/](https://cran.r-project.org/).
## Uso
1. Clone este repositório para a sua máquina local:
```bash
git clone https://github.com/theduardomaciel/r.git
```
2. Navegue até o diretório do repositório:
```bash
cd cc-pe
```
3. Abra o RStudio ou qualquer outro ambiente de sua preferência e execute os scripts.
> [!TIP]
> Para utilizar o R no Visual Studio Code (VScode), você pode instalar a extensão `R` e configurar o ambiente conforme as instruções disponíveis [aqui](https://code.visualstudio.com/docs/languages/r) e [aqui](https://github.com/REditorSupport/vscode-R/wiki/Installation:-Windows).
## Material Teórico
Para acessar o material teórico, visite o [Notion](https://www.notion.so/theduardomaciel/Probabilidade-e-Estat-stica-c0e84ebbec0944a484f48e335b7d4249?pvs=4)
## Links Úteis
- [R Project](https://www.r-project.org/)
- [RStudio](https://www.rstudio.com/)
- [Notion](https://www.notion.so/theduardomaciel/Probabilidade-e-Estat-stica-c0e84ebbec0944a484f48e335b7d4249?pvs=4)
- [Símbolos do alfabeto grego](https://jblevins.org/log/greek)
## Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar _pull requests_ ou abrir _issues_ para reportar bugs ou sugerir melhorias.
## Licença
Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo [LICENSE](LICENSE) para obter mais informações.