Diferenças

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--- planeco:roteiro:05-descr [2018/02/26 21:22] – melina.leite
+++ planeco:roteiro:05-descr [2024/01/09 18:38] (Atual) – edição externa 127.0.0.1
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 <WRAP tabs>
   * [[planeco:roteiro:05-descrcmdr|{{:planeco:logorcmdr01.png?20|}}]]
-  * [[planeco:roteiro:05-descrcmdr|{{:planeco:rlogo.png?20|}}]]
+  * [[planeco:roteiro:05-descr|{{:planeco:rlogo.png?20|}}]]
 </WRAP>
@@ Linha 41: / Linha 41: @@
 </code>
-===== ANALISANDO DADOS UNIVARIADOS =====
+==== ANALISANDO DADOS UNIVARIADOS ====
 ) importe o conjunto de dados para o R
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 ==== Análises gráficas ====
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#analises_graficas}}
+<code>
+par(mfrow = c(2,2)) ##Aqui estamos criando um layout para colocar os quatro gráficos juntos
+hist(univar1$COMPRIMENTO_BICO)
+hist(univar1$BIOMASSA_AVE)
+hist(univar1$BIOMASSA_INSETOS)
+hist(univar1$TAMANHO_SEMENTES)
+par(mfrow=c(1,1)) ## voltando ao padrão de apresentar apenas 1 gráfico por página
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#histograma}}
+<code>
+#use o argumento breaks para determinar o número de classes
+par(mfrow = c(2,2))
+hist(univar1$COMPRIMENTO_BICO, breaks = 20)
+hist(univar1$BIOMASSA_AVE, breaks = 20)
+hist(univar1$BIOMASSA_INSETOS, breaks = 20)
+hist(univar1$TAMANHO_SEMENTES, breaks = 20)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+<code>
+par(mfrow = c(2,2))
+hist(univar1$COMPRIMENTO_BICO, breaks = 10)
+hist(univar1$BIOMASSA_AVE, breaks = 10)
+hist(univar1$BIOMASSA_INSETOS, breaks = 10)
+hist(univar1$TAMANHO_SEMENTES, breaks = 10)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#densidade}}
+<code>
+par(mfrow = c(2,2))
+plot(density(univar1$COMPRIMENTO_BICO))
+plot(density(univar1$BIOMASSA_AVE))
+plot(density(univar1$BIOMASSA_INSETOS))
+plot(density(univar1$TAMANHO_SEMENTES))
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+Podemos juntar esses dois gráficos em um só. Para isso, use o código abaixo:
+<code>
+par(mfrow = c(2,2))
+hist(univar1$COMPRIMENTO_BICO, prob=T )
+lines(density(univar1$COMPRIMENTO_BICO))
+hist(univar1$BIOMASSA_AVE, prob=T)
+lines(density(univar1$BIOMASSA_AVE))
+hist(univar1$BIOMASSA_INSETOS, prob=T)
+lines(density(univar1$BIOMASSA_INSETOS))
+hist(univar1$TAMANHO_SEMENTES, prob=T)
+lines(density(univar1$TAMANHO_SEMENTES))
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+Podemos também mostrar, na parte inferior do gráfico de densidade, o número de observações em cada faixa do gráfico. Para isso vamos usar a função //rug()//
+<code>
+par(mfrow = c(2,2))
+plot(density(univar1$COMPRIMENTO_BICO))
+rug(univar1$COMPRIMENTO_BICO, side=1)
+plot(density(univar1$BIOMASSA_AVE))
+rug(univar1$BIOMASSA_AVE, side=1)
+plot(density(univar1$BIOMASSA_INSETOS))
+rug(univar1$BIOMASSA_INSETOS, side=1)
+plot(density(univar1$TAMANHO_SEMENTES))
+rug(univar1$TAMANHO_SEMENTES, side=1)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+Todas essas informações nos auxiliam para identificarmos a quais distribuições teóricas nossos dados se ajustam.
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#boxplot}}
+<code>
+(sort(univar1$COMPRIMENTO_BICO))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#boxplot2}}
+<code>
+boxplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO, range=0)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#outliers}}
+Vamos fazer um boxplot modificado com os nossos dados de COMPRIMENTO_BICO
+<code>
+boxplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#boxplot3}}
+<code>
+boxplot(univar1$BIOMASSA_INSETOS ~ univar1$NIVEL_DISTURBIO)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#boxplot4}}
+<code>
+boxplot(univar1$BIOMASSA_INSETOS ~ univar1$NIVEL_DISTURBIO, notch=TRUE)
+</code>
+<WRAP center round box 80%>
+**E agora, você está mais seguro(a) para afirmar se a biomassa de insetos difere ou não entre os dois níveis de distúrbio?**
+</WRAP>
+==== CHECANDO O AJUSTE DOS DADOS A UMA DISTRIBUIÇÃO ====
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#checando_o_ajuste_dos_dados_a_uma_distribuicao}}
+Vamos então aplicar as funções abaixo aos nossos dados:
+<code>
+par(mfrow = c(2,2))
+qqnorm(univar1$COMPRIMENTO_BICO)
+qqline(univar1$COMPRIMENTO_BICO)
+qqnorm(univar1$BIOMASSA_AVE)
+qqline(univar1$BIOMASSA_AVE)
+qqnorm(univar1$BIOMASSA_INSETOS)
+qqline(univar1$BIOMASSA_INSETOS)
+qqnorm(univar1$TAMANHO_SEMENTES)
+qqline(univar1$TAMANHO_SEMENTES)
+par(mfrow=c(1,1))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#qqplot2}}
+==== AVALIANDO AUTOCORRELAÇÃO ====
+Para essa parte do tutorial, importe o conjunto de dados "autocorr.csv" para o R e inspecione os dados:
+<code>
+autocorr<-read.csv("autocorr.csv")
+head(autocorr)
+summary(autocorr)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#avaliando_autocorrelacao}}
+<code>
+lag.plot(autocorr$x1, do.lines = FALSE, diag=FALSE)
+lag.plot(autocorr$x2, do.lines = FALSE, diag=FALSE)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#autocorr2}}
+==== ANALISANDO DADOS BIVARIADOS ====
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#analisando_dados_bivariados}}
+<code>
+bivar<-read.csv("bivar.csv")
+head(bivar)
+summary (bivar)
+</code>
+<code>
+plot(bivar$y.l ~ bivar$x.l)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#bivariado2}}
+<code>
+plot(bivar$y.l ~ bivar$x.l)
+lines(lowess(bivar$y.l ~ bivar$x.l))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#bivariado3}}
+<code>
+plot(bivar$y.n ~ bivar$x.n)
+lines(lowess(bivar$y.n ~ bivar$x.n))
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#bivariado4}}
+<code>
+#grafico do pacote car
+scatterplot (bivar$y.l ~ bivar$x.l)
+</code>
+<code>
+scatterplot (bivar$y.n ~ bivar$x.n)
+</code>
+==== Transformando os dados ====
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#transformando_os_dados}}
+<code>
+scatterplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO ~ univar1$BIOMASSA_AVE)
+</code>
+Como podemos observar pelos boxplots laterais, nesse caso, aparentemente são os dados da variável Y que parecem estar afetando a linearidade da relação. Então, vamos transformar os dados de Y pelo logaritmo natural e ver se o ajuste melhora.
+<code>
+scatterplot (log(univar1$COMPRIMENTO_BICO) ~ univar1$BIOMASSA_AVE)
+</code>
+{{section>planeco:roteiro:05-descr_base#transforma2}}