Modelos de Código em R para Usar com Quarto

programação
Autor

Blog do Marcellini

Data de Publicação

29 de junho de 2025

Introdução

O Quarto permite a execução direta de blocos de código R em arquivos .qmd.
Isso torna possível gerar relatórios dinâmicos, gráficos, análises estatísticas e visualizações interativas, tudo integrado ao texto.

O trecho abaixo é o cabeçalho YAML do documento .qmd, que define título, autor, data, formato de saída e opções de execução do código R:

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title: "Modelos de Código em R para Usar com Quarto"
author: "Celso Marcellini"
date: 2025-06-23
format: html
editor: visual
lang: pt-BR
execute:
  engine: knitr
  echo: true
  warning: false
  message: false
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Introdução

O Quarto permite a execução direta de blocos de código R em arquivos .qmd.
Isso torna possível gerar relatórios dinâmicos, gráficos, análises estatísticas e visualizações interativas, tudo integrado ao texto.

1. Bloco de código simples em R

x <- 1:10
y <- x^2
y
 [1]   1   4   9  16  25  36  49  64  81 100

2. Criando um gráfico base

plot(x, y, type = "b", col = "blue", main = "Gráfico de x²", xlab = "x", ylab = "y = x²")

3. Usando ggplot2

library(ggplot2)

df <- data.frame(x = x, y = y)

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_line(color = "red", size = 1.2) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "Gráfico com ggplot2", x = "x", y = "x²")

4. Estatísticas descritivas

summary(mtcars)
      mpg             cyl             disp             hp       
 Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
 1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
 Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
 Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
 3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
 Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
      drat             wt             qsec             vs        
 Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
 Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
 Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
 3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
 Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
       am              gear            carb      
 Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
 Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
 Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
 Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

5. Histograma

hist(mtcars$mpg, col = "lightblue", main = "Distribuição de MPG", xlab = "Milhas por galão")

6. Regressão linear simples

modelo <- lm(mpg ~ hp, data = mtcars)
summary(modelo)

Call:
lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-5.7121 -2.1122 -0.8854  1.5819  8.2360 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 30.09886    1.63392  18.421  < 2e-16 ***
hp          -0.06823    0.01012  -6.742 1.79e-07 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 3.863 on 30 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6024,    Adjusted R-squared:  0.5892 
F-statistic: 45.46 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.788e-07

7. Gráfico com linha de regressão

plot(mtcars$hp, mtcars$mpg, pch = 19, col = "gray", main = "MPG vs HP")
abline(modelo, col = "red", lwd = 2)

8. Tabela formatada com knitr::kable

library(knitr)
kable(head(mtcars), caption = "Primeiras linhas do dataset mtcars")
Primeiras linhas do dataset mtcars
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

9. Resultados condicionais com if

valor <- mean(mtcars$mpg)

if (valor > 20) {
  print("A média de MPG é alta.")
} else {
  print("A média de MPG é baixa.")
}
[1] "A média de MPG é alta."

Conclusão

Com Quarto e R, é possível integrar texto, código e resultados em um único documento dinâmico e reprodutível.
Esses modelos são um ponto de partida para criar relatórios estatísticos e científicos com alto padrão profissional.

Criado por Blog do Marcellini com ❤️ e código.