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 ====== Ordenação ======
 Ordenação é um método de re-descrição dos dados multivariados de forma a apresentá-los em poucas dimensões, geralmente 2 ou 3, com minima perda de informação. Veja o exemplo da representação gráfica de duas amostras em um espaço dimensional de duas espécies.
-{{:mod1:restr:eucldist.jpeg?400|  }}
+{{:mod1:mat_apoio:eucldist.jpeg?400|  }}
 Quando temos apenas duas dimensões de atributos (no caso duas espécies) a representação gráfica dos objetos, no nosso caso as parcelas, é direta.
 Vamos reapresentar nossa comunidade pelas duas primeiras espécies:
@@ Linha 12: / Linha 12: @@
 Conforme vamos acrescentando informações de novos atributos (espécies) aos nossos objetos (parcelas), a representação gráfica torna-se mais difícil. Com três dimensões ainda conseguimos representar nossas parcelas em um gráfico.
-{{:mod1:restr:graf3sp.jpeg?400  |}}
+{{:mod1:mat_apoio:graf3sp.jpeg?400  |}}
 Os muitos métodos de ordenação como Análise de Componentes Principais (PCA), Análise de Correspondência (CA), tem como base a redução das dimensões descritivas para melhor visualizar as relações entre os objetos.
 ===== Ordenação Polar =====
@@ Linha 52: / Linha 52: @@
   max(somadist1.cont)
-  nomes.parc=names(somadist1.cont)
+  nomes.parc = names(somadist1.cont)
-  parc.ax=nomes.parc[somadist1.cont==max(somadist1.cont)][1]
+  parc.ax = nomes.parc[somadist1.cont==max(somadist1.cont)][1]
   parc.ax
-  *4 Encontre agora a parcela que tem a maior distância da primeira referência. Caso tenham várias várias, ficaremos com aquela que tem maior soma de distâncias. Essa é nossa segunda referência no nosso espaço de descrição (**bx**)
+  *4 Encontre agora a parcela que tem a maior distância da primeira referência. Caso tenham várias, ficaremos com aquela que tem maior soma de distâncias. Essa é nossa segunda referência no nosso espaço de descrição (**bx**)
   dis1.cont[,parc.ax]
@@ Linha 66: / Linha 66: @@
   max.ax=max(dist.ax)
   max.ax
-  distmax.ax=
   parc.bx=nomes.parc[dist.ax==max.ax]
   parc.bx
@@ Linha 74: / Linha 73: @@
   max(somadist1.cont[parc.bx])
   somamax.bx=max(somadist1.cont[parc.bx])
-  parc.bx=nomes.parc[somadist1.cont==somamax.bx]
+  parc.bx=parc.bx[somadist1.cont==somamax.bx][1]
   parc.bx
   * 5. Agora que temos duas referências do primeiro eixo (**ax** e **bx**), podemos calcular os valores para esse eixo x de todas as outras parcelas. Isso funciona como a triangulação que usada em telemetria para encontrar um animal que está usando um emissor de rádio. Colocando receptores em dois pontos conhecidos e com a informação da distância do emissor (o animal com um rádio colar por exemplo) aos dois receptores, é possível calcular as coordenadas em que o animal está. Veja a representação gráfica do que estamos dizendo:
-{{:mod1:restr:bealsform.jpeg|}}
+{{:mod1:mat_apoio:bealsform.jpeg|}}
 Para o calculo utilizamos a fórmula de Beal (1965) que nada mais é do que resolver a equação da hipotenusa dos dois triangulas acima, mais ou menos nessa sequência:

mod1/mat_apoio/ordena.1283268151.txt.gz · Última modificação: 2024/01/11 15:21 (edição externa)

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