Pesquisa Reproduzível

Pesquisa Reproduzível

Informações sobre a oferta

• Curso: Estatística (EST).
• Período: Primeiro semestre de 2020.
• Professor Responsável: Walmes Marques Zeviani, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação).
• Horários e Locais:
  • Terça, 20:45 – 22:00 no LAB B.
  • Quinta, 17:30 – 19:00 no LAB B.
• Horários de atendimento do professor:
  • Quartas e sextas, 17:00 – 19:00 (preferenciais).
  • Outros horários podem ser agendados previamente por email/pessoalmente.
• Avaliações:
  • Projeto integrador 1a, 1b.
  • Projeto integrador 2.
  • Projeto integrador 3.

Descrição e estrutura do Curso

Pesquisa reproduzível é o conjunto de recursos e procedimentos que possibilitam que os resultados de uma pesquisa, seja científica ou apenas um relatório de análise de dados, sejam reproduzíveis por outras pessoas em outros ambientes. Isso permite que a pesquisa seja auditada, assegurada, além de servir de molde para situações semelhantes e facilmente permitir que sejam feitas extensões. Literate programming ou documentos dinâmicos, como o uso de fragmentos da linguagem R em documentos LaTeX, são exemplos de recursos em pesquisa reproduzível. No entanto, o Curso que será desenvolvido em 3 partes, também abordará recursos para visualização interativa de dados e desenvolvimento de pacotes R, conforme descrito a seguir.

• Parte I: Em pesquisa reproduzível serão abordados os recursos para produção de documentos dinâmicos usando as linguagens de marcação LaTeX e markdown para produção de documentos em PDF e HTML usando fragmentos de código R. Documentos baseados em editores de texto (Libre Office e MS Word) também serão introduzidos. Serão vistos mecanismos geradores/hospedaores de website como Hugo, GitHub e Netlify, e a família completa de documentos dinâmicos para o ambiente R (rmarkdown, bookdown, blogdown, pkgdown, etc). Será apresentado o Mendeley para gestão de bases de referências bibliográficas. Em cada tipo de documento, serão vistos todos os ambientes de um documento científico, do resumo/abstract até a lista de referências bibliográficas.
• Parte II: Em visualização interativa de dados a enfase será na exibição interativa de informação permitindo controle/interação do/com usuário. Serão considerados pacotes no R que fazem uso de bibliotecas JavaScript para construção de gráficos interativos (googleVis, plotly, leaflet, rgl, highcharter, animation, htmlwidgets, etc) para exibição de informação em relatórios na web. Aplicações web ou dashboards serão desenvolvidas considerando o pacote shiny e rpanel.
• Parte III: Finalmente, em desenvolvimento de pacotes R, serão vistos os recursos para construção de pacotes em R para facilitar a disponibilização tanto de dados (fonte da pesquisa) quanto de funções e métodos, cuja utilidade é tanto acadêmica quanto profissional. Serão abordados aspectos da programação orientada a objeto com metodologia S3 e S4 de modo a permitir construir pacotes que contenham dados, funções, classes e métodos, vinheta e página pública do pacote utilizando principalmente o pacote devtools.

Para melhor aproveitamento do Curso, recomenda-se que os matriculados tenham cursado Estatística Computacional II e integralizado os créditos até o sexto semestre do Curso de Estatística.

Os projetos integradores serão trabalhos submetidos no Ambiente Virtual de Aprendizado (moodle): http://moodle.c3sl.ufpr.br/.

Conteúdo previsto

A tabela de conteúdo a seguir é apenas uma listagem de o conteúdo pertinente e relevante que poderá ser explorado durante a disciplina. Porém, não existe a garantia de que todo este conteúdo será visto com profundidade. Itens poderão ser adicionados ou removidos de acordo com interesse e disponibilidade de tempo.

1. Documentos dinâmicos.
   1. Genesis: a pesquisa reproduzível.
   2. LaTeX: a document preparation system.
   3. H. neanderthalensis vs H. sapiens: Sweave e knitr.
   4. Documentos do LibbreOffice Writter e MS Word: OdfWeave e ReporteRs.
   5. Documentos HTML.
   6. Markdown, Pandoc e R Markdown.
   7. Um pouco sobre GNU Emacs Org Mode.
   8. Modificar e criar templates R Markdown.
   9. Personalização de HTML com CSS.
   10. Gestão de referências com Mendeley.
   11. TCC na UFPR em LaTeX: https://github.com/JrEduardo/monografia.
   12. Sites em Hugo.
   13. Blogs com blogdown.
   14. Livros com bookdown.
   15. Hospedar site no GitHub e Netlify.
   16. Página de perfil acadêmico/profissional com portfólio.
2. Visualização interativa e interfaces gráficas.
   1. googleVis.
   2. leaflet.
   3. plotly
   4. highcharter.
   5. rgl.
   6. animation.
   7. shiny.
   8. htmlwidgets.
   9. shinydashboard.
   10. rpanel.
3. Pacotes R.
   1. Estrutura do pacote e fluxo de trabalho.
   2. Documentação de funções e conjuntos de dados.
   3. Métodos e classes em S3.
   4. Métodos e classes em S4.
   5. Vinhetas.
   6. Aplicação em Shiny.
   7. Testes de unidade.
   8. Integração contínua.
   9. Código em C++ com Rcpp.
   10. Página pública do pacote (pkgdown).
   11. Submissão para o CRAN.
4. Extras.
   1. Consultoria em Estatística.

Referências bibliográficas

BEELEY, C. Web application development with R using Shiny. Packt Publishing, 2016.

DOMINIK, C. The Org Mode 8 reference manual - organize your life with GNU Emacs. Samurai Media Limited, 2014.

GANDRUD, C. Reproducible research with R and R Studio, second edition. CRC Press, 2016.

ISKANDAR, J. Normas da ABNT - comentadas para trabalhos científicos - 3a edição - revista e atualizada. Juruá, 2009.

KOPKA, H.; DALY, P. Guide to LaTeX. Pearson Education, 2003.

LAWRENCE, M.; VERZANI, J. Programming graphical user interfaces in R. CRC Press, 2016.

PEREIRA, M. Artigos científicos: Como redigir, publicar e avaliar. Grupo Gen - Guanabara Koogan, 2012.

RESNIZKY, H. Learning Shiny. Packt Publishing, 2015.

STODDEN, V.; LEISCH, F.; PENG, R. Implementing reproducible research. Taylor & Francis, 2014.

WICKHAM, H. R packages: Organize, test, document, and share your code. O’Reilly Media, 2015.

XIE, Y. Bookdown: Authoring books and technical documents with R markdown. CRC Press, 2016.

XIE, Y.; HILL, A.; THOMAS, A. Blogdown: Creating websites with R markdown. CRC Press, 2017.

Materiais úteis

• Task View sobre Reproducible Research no CRAN: https://cran.r-project.org/web/views/ReproducibleResearch.html.
• Pesquisa reproduzível com o R: de documentos dinâmicos a pacotes é um minicurso que será apresentado na RBRAS 2016, em Salvador (BA), nos dias 24 e 25 de maio de 2016: http://cursos.leg.ufpr.br/prr/.
• Repositório de templates de documentos do LEG: https://github.com/leg-ufpr/templates.
• Template para página pessoal do LEG: https://github.com/leg-ufpr/leg-academic.
• Pacote R com temas para documentos em Rmarkdown: https://github.com/leg-ufpr/legtheme.
• Curso Interactive Graphical User Interfaces with R: https://github.com/jreduardo/iguiR.
• Explorando Interfaces Gráficas com o R: https://github.com/pet-estatistica/iguir2.
• Repositório de aplicações Shiny do LEG: https://github.com/leg-ufpr/ShinyApps.
• labestData - Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística: https://github.com/pet-estatistica/labestData.
• Pacote R sobre Estatística Aplicada à Ciência do Solo: http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/EACS/.
• GANDRUD (2016): https://englianhu.files.wordpress.com/2016/01/reproducible-research-with-r-and-studio-2nd-edition.pdf.

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Pesquisa Reproduzível leg.ufpr.br/~walmes/ensino/pesq-reprod

Build Status

Prof. Walmes M. Zeviani Departamento de Estatística

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