Por que R?

Vantagens e Desvantagens de R e porque usá-lo.

Jose Storopoli https://scholar.google.com/citations?user=xGU7H1QAAAAJ&hl=en (UNINOVE)https://www.uninove.br , Leonardo Vils https://scholar.google.com/citations?user=VO07L9EAAAAJ&hl=en (UNINOVE)https://www.uninove.br
January 11, 2021

Há tantas linguagens de programação por aí: “Por que devo escolher R?” “E Python?” “Ouvi falar que Python é melhor que R.” “Julia é melhor que Python e R,”… Estas são as diversas perguntas e dúvidas que nos são endereçadas quando começamos a abordar R com alunos e pesquisadores. Se você quer a resposta curta (TL;DR1 como é chamado ultimamente) é esta:

Você consegue praticar Estatística com qualquer linguagem obscura que dê um suporte mínimo a operações matriciais.

Então, se você quiser “fazer Estatística” com COBOL, LISP ou qualquer outra coisa fique a vontade… Não vamos te impedir. Agora se você quer “fazer Estatística” sendo:

  1. Produtivo (Análises/hora)
  2. Eficaz (Conseguir usar a ferramenta correta dentre um rol de inúmeras)
  3. Comunicativo (Maioria das ciências aplicadas usam R)
  4. Replicável (Com as configurações corretas, sua análise sempre será a mesma)
  5. Transparente (Não tem como se esconder atrás de opensource)

Então, acreditamos que o R é a escolha certa.

Primeiramente, abordaremos o R versus outras duas linguagens muito usadas para estatística e análise de dados: Python e Julia. E na sequência, explanaremos essas cinco características de R.

R vs Python

Essa é uma briga boa. Acreditamos que não há um vencedor. Ambas são muito boas para certos fins. Primeiramente as semelhanças:

Agora as diferenças. Essa é a parte mais interessante e sem dúvida desencadeia muito hate mail4:

R vs Julia

Com as grandes diferenças entre Python e R apresentadas, precisamos falar de Julia. Julia é uma linguagem nova oriunda do MIT que está sendo muito usada para computação científica. O quê muda com Julia?

Julia é uma linguagem que estamos olhando de maneira promissora. Ela é rápida, já é adotada pela comunidade científica, possui um paradigma funcional e permite uma melhor inteligibilidade do código ao permitir o uso de caracteres unicode e símbolos matemáticos7.

A principal lacuna que a linguagem Julia tenta solucionar é o paradigma das duas linguagens. Esse paradigma é como os desenvolvedores de algoritmos e softwares de análise desenvolvem suas funcionalidades. Primeiro o código é escrito em uma linguagem de fácil entendeimento e rápida prototipagem como R ou Python. Então, o código do protótipo é testado com um problema pequeno ou com uma fração dos dados que serão utilizados pela solução final. Somente após averiguar que o protótipo funciona da maneira correta, é que os desenvolvedores partem para uma linguagem mais robusta e rápida, mas de implementação demorada como C++ ou Fortran. Julia serve para eliminar esse paradigma e ser a linguagem usada tanto para prototipagem quando para implementação.

O primeiro autor em especial acredita que Julia é o futuro e fez um conjunto de tutoriais de estatística Bayesiana usando Julia e Turing.jl. O conteúdo está todo em inglês e pode ser acessado aqui: https://storopoli.github.io/Bayesian-Julia. No primeiro tutorial, chamado de Why Julia? ele explica os benefícios de Julia e porque acredita que Júlia é o futuro. O primeiro autor já sofreu bastante para deixar seu código de R mais rápido com C++. Inclusive fez um conjunto de tutorias de como integrar C++ e R usando Rcpp que pode ser acessado aqui: https://storopoli.github.io/Rcpp. A partir de agora ele quase sempre escolhe uma implementação em Julia do que usar C++ com o Rcpp.

Vantagens de R

Com essas diferenças e semelhanças com Python e Julia, é hora de retornarmos aquelas cinco características que mostramos.

Produtivo (Análises/hora)

Com R, conseguimos nos aproveitar do paradigma de programação funcional e sermos mais produtivos (além que o código fica muito mais inteligível). Veja um exemplo abaixo com R e Python. Estamos pegando um dataset chamado mtcars que possui informações sobre alguns carros. Aqui serão feitas algumas operações sequenciais:

  1. Transformar variáveis que contém texto em variáveis categóricas8
  2. Filtrar somente as observações que tenham hp maior que 100
  3. Calcular a média somente para as variáveis númericas

Primeiro o R, veja como o código é muito mais sucinto e simples de ler. O pipe %>% significa “pegue o resultado dessa operação e jogue como input da próxima.” Aqui estamos usando o pacote {dplyr} do {tidyverse}.

mtcars %>%
  mutate_if(is.character, as.factor) %>%
  filter(hp > 100) %>%
  summarise_if(is.numeric, mean)

Agora com Python usando a biblioteca {pandas}. Como a lógica de Python é orientada a objetos eu tenho que acessar as funções e atributos de um objeto usando um ponto . após o objeto. Exemplos: objeto.atributo ou objeto.funcao(). Aqui estou fazendo diversas operações em um objeto chamado mtcars que é o nosso dataset. Quase todas operações do {pandas} em um dataset resultam em um novo dataset transformado. Aqui é muito mais complicado porque eu preciso encadear diversas operações usando funções de um objeto. Sem o paradigma funcional (e em especial o pipe %>%) o código fica muito mais verboso e não tão inteligível.

mtcars.select_dtypes(
  ['object']).apply(
    lambda x: x.astype('category')).query(
      'hp > 100').select_dtypes(
        ['number']).mean()

Nós preferimos usar o R para manipular e transformar dados, não só porque a síntaxe é melhor, mas também porque há muito mais funções e operações criadas para diversos tipos de manipulações. No universo das bibliotecas do {tidyverse} temos os chamados core packages:

Além disso, há as bibliotecas auxiliares

Todas esses bibliotecas rodam em C/C++ e por isso são bem rápidos e eficientes. Além disso, vale a pena mecionar todo o universo {tidymodels} que é um ecossistema para modelagem e machine learning com R.

Eficaz (Conseguir usar a ferramenta correta dentre um rol de inúmeras)

Atualmente o CRAN10 possui um total de 17,398 bibliotecas11. Todas opensource e gratuitas. Quase toda grande inovação em Estatística em diversos campos são publicadas como bibliotecas de R. A incorporação de novas ferramentas ao rol do estatístico no ecossistema do R é muito mais simples e fácil por conta da interoperabilidade proporcionada pelo objeto universal básico de R que é o data.frame. Tal funcionalidade é incorporada na linguagem em si, qualquer versão de R (desde os primórdios da década de 90) já tinha esse objeto para representar dados tabulares.

Além de bibliotecas para análises de dados e Estatística de maneira geral. Temos ecossistemas e bibliotecas para campos distintos como por exemplo12:

Comunicativo (Maioria das ciências aplicadas usam R)

Durante o processo de avaliação-por-pares que as publicações científicas passam para serem publicadas, muitos editores e revisores pedem aos autores que submetam ou mostrem o código usado para analisar os dados. Isto é feito para averiguar se a análise foi feita de maneira correta. E a maioria dessas análises no mundo das ciências aplicadas, em especial a área de ciências sociais aplicadas13, usam o R.

Além disso, com a biblioteca {rmarkdown} e seus diversos templates, é possível criar diversos tipos de documentos14:

Replicável e Transparente15

A ciência está passando por uma crise de credibilidade que no fundo é também uma crise de replicabilidade. Um livro muito que recomendamos para entender esta crise da ciência é o “Science Fictions: How Fraud, Bias, Negligence, and Hype Undermine the Search for Truth” de Stuart Ritchie (Ritchie, 2020)16. Uma das vantagens do R é que com o mesmo código e o mesmo conjunto de dados, dois usuários conseguem chegar na mesma análise e resultados. Claro que R não soluciona todo o problema de replicabilidade da ciência. Mas, código aberto, e se possível, dados abertos, já ajudam bastante…

Ioannidis, J. P. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124.
Ritchie, S. (2020). Science fictions: Exposing fraud, bias, negligence and hype in science. Random House.

  1. Too Long, Didn’t Read, traduzindo Muito Grande, Não Li↩︎

  2. SciPy roda em C/C++ e Fortran, NumPy em C/C++, todo o tidyverse roda em C++, etc↩︎

  3. Óbvio, mas é bom enfatizar.↩︎

  4. Notem que estas são nossas opiniões. E como não casamos com opiniões, casamos com fatos (afinal somos estatísticos): uma vez que os fatos mudam, nossas opiniões mudarão de acordo.↩︎

  5. Claro que em alguns campos (ex: ciências da computação), Python é muito mais utilizado.↩︎

  6. Quando Python e R usam C/C++ ou Fortran essa vantagem cai bastante ou é inexistente.↩︎

  7. Para o leitor isso não pode fazer diferença. Mas quando você, por exemplo, quer pegar um algoritmo descrito matematicamente em um artigo e implementá-lo diretamente em código, esses caracteres matemáticos são muito bem-vindos. Palavras de quem já escreveu um algoritmo de Amostragem Monte Carlo usando correntes Markov na mão (não por falta de opção, mas por busca de sinestesia para melhor aprendizagem).↩︎

  8. Variáveis categóricas são conhecidas como factors no R e são maneiras eficientes de manipular e armazenar dados não-numéricos. Geralmente dados não-numéricos são dados textuais ou alguma chave de identificação única (tipo um id).↩︎

  9. Aqui você já viu alguns em ação: mutate(), filter() e summarise()↩︎

  10. CRAN – Comprehensive R Archive Network, repositório global de bibliotecas de R.↩︎

  11. Dados de 09/04/21.↩︎

  12. Para ver uma lista curada pelo CRAN de bibliotecas por assunto vá em CRAN Task Views.↩︎

  13. Da qual, nós somos oriundos.↩︎

  14. Este documento é um exemplo. Usamos a biblioteca {distill} que é focada para escrita científica e técnica.↩︎

  15. Não é uma característica única do R, mas de qualquer linguagem que possua suporte básico a análise e manipulação de dados.↩︎

  16. Há um metacientista (cientista que estuda a ciência) chamado John Ioannidis que possui diversas publicações interessantes sobre a crise atual da ciência. Em especial, há um artigo de 2005 intitulado “Why Most Published Research Findings Are False” publicado na PLOS Medicine (Ioannidis, 2005) que merece atenção do leitor.

    ↩︎

References

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Storopoli & Vils (2021, Jan. 11). Estatística com R: Por que R?. Retrieved from https://storopoli.github.io/Estatistica/0-Por_que_R.html

BibTeX citation

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  author = {Storopoli, Jose and Vils, Leonardo},
  title = {Estatística com R: Por que R?},
  url = {https://storopoli.github.io/Estatistica/0-Por_que_R.html},
  year = {2021}
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© Copyright 2021 Jose Storopoli & Leonardo Vils.

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