Diferenças

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--- planeco:roteiro:05-descr [2018/02/28 15:19] – melina.leite
+++ planeco:roteiro:05-descr [2024/01/09 18:38] (Atual) – edição externa 127.0.0.1
@@ Linha 1: / Linha 1: @@
 <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
@@ Linha 189: / Linha 189: @@
 </WRAP>
-===CHECANDO O AJUSTE DOS DADOS A UMA DISTRIBUIÇÃO===
+==== CHECANDO O AJUSTE DOS DADOS A UMA DISTRIBUIÇÃO ====
 {{section>planeco:roteiro:05-descr_base#checando_o_ajuste_dos_dados_a_uma_distribuicao}}
@@ Linha 215: / Linha 215: @@
 {{section>planeco:roteiro:05-descr_base#qqplot2}}
-=== AVALIANDO AUTOCORRELAÇÃO ===
+==== AVALIANDO AUTOCORRELAÇÃO ====
 Para essa parte do tutorial, importe o conjunto de dados "autocorr.csv" para o R e inspecione os dados:
@@ Linha 236: / Linha 236: @@
-====ANALISANDO DADOS BIVARIADOS====
+==== ANALISANDO DADOS BIVARIADOS ====
 {{section>planeco:roteiro:05-descr_base#analisando_dados_bivariados}}
@@ Linha 251: / Linha 251: @@
 {{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}}