Capítulo 1 Introduction

Para que o seu bookdown funcione tanto na web quanto no pdf, você deve evitar usar marcadores que dependem do contexto.

Para fazer citações você deve usar (Weinstein 1997) ou Weinstein (1997). Isso também funciona pra pacotes (R Core Team 2017) ou R Core Team (2017). Para criar uma figura, é preferível que você use o print padrão do knitr. A label do gráfico será fig:label-do-chunk. Você pode citar fazendo 1.1.

Este é um gráfico.

Figure 1.1: Este é um gráfico.

Se você precisar importar uma imagem de fora do R, é melhor que você faça ![](), a despeito do que diz o Yihui.

Se você estiver com muita vontade de seguir os ensinamentos do mestre, você pode usa o knitr::include_graphics, mas vai precisar setar dpi = NA.

The RStudio addin to help input LaTeX math.

Figure 1.2: The RStudio addin to help input LaTeX math.

Essa forma tem duas vantagens:

  1. A label fica no mesmo formato das demais.
  2. Você pode setar o fig.height e o fig.width.

Escolhendo qualquer uma das formas, não é uma boa importar imagens que vieram de dentro de pastas. Você terá problemas com o path dos arquivos. O bookdown não copia as pastas pra dentro do _book, você precisará fazer isso manualmente.

Outro tipo de referência interessante é a referência a subseções. Você pode usar [essa sintaxe][objetivos] pra ir pra seção de objetivos. Você também pode usar ??, contanto que tenha colocado {#objetivos} na definição da seção.

Por fim, pra inserir tabelas, use apenas kable. Esse book sabe o que fazer dependendo do output.

Table 1.1: Essa é uma tabela.
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

References

Weinstein, Jack B. 1997. “Notes for a Discussion of Mass Tort Cases and Class Actions.” Brook. L. Rev. 63. HeinOnline: 581.

R Core Team. 2017. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.