🔬 PLS-SEM Web

Uma aplicação web moderna para construir, estimar e avaliar modelos de Equações Estruturais por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM) visualmente.

🎯 Visão Geral

Esta aplicação permite:

1. Construir modelos PLS-SEM visualmente usando um editor de grafos interativo.
2. Executar análises usando o pacote seminr do R.
3. Gerar bootstrap com intervalos de confiança e estatísticas t.
4. Executar PLSpredict para avaliar o poder preditivo fora da amostra.
5. Visualizar resultados diretamente no diagrama e em tabelas detalhadas.

A aplicação possui dois modos de execução:

• Backend Mode: Usa uma API REST em R (Plumber) rodando localmente ou em um servidor.
• WebR Mode: Roda o R inteiramente dentro do navegador usando WebAssembly (WASM), sem necessidade de servidor backend!

🏗️ Arquitetura

Abaixo está o diagrama da arquitetura do projeto, mostrando os dois modos de operação:

graph TD
    subgraph Frontend ["Frontend (React + Vite)"]
        UI[Interface do Usuário\nReact Flow]
        State[Gerenciamento de Estado]
        ModeSwitch{Modo de Execução}
        
        UI --> State
        State --> ModeSwitch
    end

    subgraph WebR_Mode ["WebR Mode (Browser)"]
        WASM[WebAssembly R Runtime]
        SeminrWeb[Pacote seminr]
        
        WASM --> SeminrWeb
    end

    subgraph Backend_Mode ["Backend Mode (Servidor)"]
        API[Plumber REST API]
        R_Env[Ambiente R]
        SeminrServer[Pacote seminr]
        
        API --> R_Env
        R_Env --> SeminrServer
    end

    ModeSwitch -- "Se WebR" --> WASM
    ModeSwitch -- "Se Backend" --> API

    classDef frontend fill:#61dafb,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef webr fill:#f7df1e,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef backend fill:#276dc3,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff;
    
    class UI,State,ModeSwitch frontend;
    class WASM,SeminrWeb webr;
    class API,R_Env,SeminrServer backend;

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🚀 Como Executar Localmente

Pré-requisitos

• Node.js 18+ e npm
• R 4.0+ (Apenas se for usar o Backend Mode)

1. Iniciar o Frontend (Obrigatório)

cd frontend
npm install
npm run dev

Acesse http://localhost:5173. O modo WebR já funcionará imediatamente!

2. Iniciar o Backend (Opcional - Apenas para Backend Mode)

No R ou RStudio, instale as dependências:

install.packages(c("plumber", "jsonlite", "devtools"))
devtools::install_github("sem-in-r/seminr") # Versão de desenvolvimento necessária

Inicie a API:

cd backend
Rscript start_api.R

A API rodará em http://localhost:8000.

🌐 Como Fazer o Deploy

A grande vantagem da arquitetura com WebR é que você pode fazer o deploy da aplicação inteira como um site estático, sem precisar pagar por hospedagem de servidores R!

Deploy no Netlify (Recomendado)

O projeto já possui um arquivo netlify.toml configurado com os headers necessários para o WebR (Cross-Origin Isolation).

Opção 1: Via Interface Web do Netlify

1. Faça push do seu código para o GitHub/GitLab/Bitbucket.
2. Crie uma conta no Netlify.
3. Clique em "Add new site" > "Import an existing project".
4. Conecte seu repositório.
5. Configurações de build (devem ser preenchidas automaticamente):
   • Base directory: frontend
   • Build command: npm run build
   • Publish directory: frontend/dist
6. Clique em "Deploy site".

Opção 2: Via Netlify CLI

npm install -g netlify-cli
cd frontend
npm run build
netlify deploy --prod --dir=dist

Deploy na Vercel

1. Conecte seu repositório na Vercel.
2. Configure o Framework Preset como Vite.
3. Root Directory: frontend.
4. Adicione um arquivo vercel.json na pasta frontend com os headers CORS necessários para o WebR (SharedArrayBuffer).
5. Faça o deploy.

Nota sobre o Backend Mode em Produção: Se você quiser usar o Backend Mode em produção, precisará hospedar a API R (Plumber) em um servidor VPS (como DigitalOcean, AWS EC2) usando Docker ou PM2, o que gera custos mensais. Recomendamos usar o WebR Mode para produção, pois é 100% gratuito e roda no navegador do usuário.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Frontend: React 18, Vite, React Flow (Grafos)
• R no Browser: WebR (WebAssembly)
• Backend API: R, Plumber
• Estatística: Pacote seminr (PLS-SEM)

📄 Licença

Este projeto é open source e está disponível sob a licença MIT.