Primeiros passos no R

Instalar R, RStudio e Rtools, criar um projeto, instalar pacotes e importar uma planilha.

Nível: iniciante · Pacotes: nenhum além do R básico · Baixar script

1. Instale o R e o RStudio

1. Baixe e instale o R: https://cran.r-project.org/
2. Baixe e instale o RStudio Desktop: https://posit.co/download/rstudio-desktop/
3. Só no Windows: instale também o Rtools, na versão correspondente ao seu R (ex.: R 4.5 → Rtools 4.5): https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/. Ele é necessário para instalar pacotes que precisam ser compilados, como os instalados direto do GitHub.
4. Abra sempre o RStudio (ele usa o R por trás).

Para saber sua versão do R, digite R.version.string no Console. Para conferir se o Rtools foi reconhecido, instale o pacote pkgbuild e rode pkgbuild::has_build_tools(debug = TRUE).

2. Trabalhe com projetos

No RStudio, vá em File → New Project → New Directory. Crie uma pasta para cada trabalho (ex.: dendrologia_2026) com a estrutura:

dendrologia_2026/
├── dados/      # planilhas originais (nunca edite à mão depois de salvar!)
├── scripts/    # seus arquivos .R
└── figuras/    # gráficos exportados

Assim, os caminhos ficam curtos e o projeto funciona em qualquer computador.

3. O básico da linguagem

# Comentários começam com #
x <- c(12.5, 30.2, 18.7, 45.0)   # vetor com DAP (cm) de 4 árvores
mean(x)                          # média

[1] 26.6

sd(x)                            # desvio padrão

[1] 14.29149

# Área basal (m²) de cada árvore a partir do DAP em cm
g <- pi * x^2 / 40000
round(g, 4)

[1] 0.0123 0.0716 0.0275 0.1590

4. Instale e carregue pacotes

Pacotes só precisam ser instalados uma vez; depois, carregue-os em cada sessão com library().

install.packages(c("readxl", "ggplot2", "dplyr"))

library(readxl)
library(ggplot2)

5. Importe uma planilha

Salve a planilha do Excel como .csv (separador ; no Brasil) ou leia o .xlsx diretamente:

# CSV com ; e vírgula decimal (padrão do Excel em português)
dados <- read.csv2("dados/inventario.csv")

# Ou o arquivo do Excel
dados <- readxl::read_excel("dados/inventario.xlsx", sheet = 1)

head(dados)     # primeiras linhas
str(dados)      # tipo de cada coluna
summary(dados)  # resumo

6. Seu primeiro gráfico

set.seed(42)
dap <- rlnorm(200, meanlog = log(20), sdlog = 0.5)
hist(dap, breaks = 20, col = "#78c2ad", border = "white",
     main = "", xlab = "DAP (cm)", ylab = "Número de árvores")

Histograma de DAP de 200 árvores simuladas.

Para continuar estudando

• R for Data Science (2ª ed., em português)
• Análises Ecológicas no R — livro em português com exemplos de ecologia