Referências Bibliográficas
Referências sobre programação em R
- Dalgaard, P. Introductory statistics with R. New York: Springer, 2008.
- Gillespie, C.; Lovelace, R. Efficient R programming. Chapman & Hall, 2017.
- Krause, A; Olson, M. The basics of S-Plus. New York: Springer, 2005.
- Matloff, N. The art of R programming: A tour of statistical software design. No Starch Press, 2011.
- Murrell, P. Introduction to data technologies. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2009. Disponível em HTML e PDF.
- Peng, RD. R programming for data science. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Peng, RD. Exploratory data analysis with R. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Rizzo, ML. Statistical computing with R. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2019.
- Wickham, H. Advanced R. Chapman & Hall, 2019.
Referências sobre pesquisa reproduzível
Artigos
- Powers, SM, Hampton, SE. Open science, reproducibility, and transparency in ecology. Ecological Applications, 2018.
- Wilson, G, et al. Best Practices for Scientific Computing. PLoS Biology, 2014.
Livros
- Gandrud, C. (2015). Reproducible Research with R and R Studio
- Gentleman, R, Lang, DT. (2012). Statistical Analyses and Reproducible Research. Journal of Computational and Graphical Statistics.
- Kitzes, J., Turek, D., & Deniz, F. (Eds.). (2018). The Practice of Reproducible Research: Case Studies and Lessons from the Data-Intensive Sciences. Oakland, CA: University of California Press
- Peng, RD. Report writing for data science in R. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Stodden, V., Leisch, F., Peng, RD. (2014). Implementing Reproducible Research
Referências complementares
- Adler, J. R in a nutshell. O’Reilly, 2010.
- Leek, J. The elements of data analytic style. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Mello, MP; Peternelli, LA. Conhecendo o R: uma visão mais que Estatística. Viçosa: Editora UFV, 2013.
- Ribeiro Jr., PJ. Introdução ao ambiente estatístico R. (HTML). Versão em PDF.
- Teetor, P. R cookbook. O’Reilly, 2011.
- Venables, WB; Ripley, BD. Modern applied statistics with S. New York: Springer, 2002.
Referências online
Materiais
- Horton, NJ; Pruim, R; Kaplan, DT. A student’s guide to R. 2015.
- Jonge, E; Loo, M. An introduction to data cleaning with R. 2013.
- Maindonald, JH. Using R for data analysis and graphics. 2008.
- Paradis, E. R for beginners. 2005.
- Torgo, L. Introdução à programação em R. 2006.
Links
- Reproducibility in Science. A Guide to enhancing reproducibility in scientific results and writing (rOpensci)
- Pesquisa reproduzível com R
- Software Carpentry Lessons
Leituras complementares
- Huff, D. Como mentir com estatística. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2016.
- Mlodinow, L. O andar do bêbado. Como o acaso determina nossas vidas. Rio de Janeiro: Zahar, 2009.
- Salsburg, D. Uma senhora toma chá. Como a estatística revolucionou a ciência no século XX. Rio de Janeiro: Zahar, 2009.
- Wheelan, C. Estatística: o que é, para que serve, como funciona. Rio de Janeiro: Zahar, 2016.
Referências sobre Linux
- Guia Foca GNU/Linux
- Apostila de Linux do Departamento de Informática (UFPR)
- Introdução ao Linux de Augusto C. Campos
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