Usando o R


Script tutorial primeira aula:

area <- c(303, 379, 961, 295, 332, 47,  122, 11, 53, 2749)	# vetor área esta recebendo o conjunto de dados entre parenteses


riqueza <- c(3, 10, 20, 7, 8, 4, 8, 3, 5, 23)

area	# visualiza os valores recebidos

riqueza

summary(area)	# valores max, min, median e por quartil

summary(riqueza)

mean(x=area)	# a variável x recebe os valores de "area" e se calcula a média 

varea <- var(area)	# ?

varea	#exibe o valor de que?

sqrt(varea)	#?

sd(x=area)	# calcula o desvio padrão do conjunto de valores da variável x?

mean(riqueza)	#calcula a média

var(riqueza)	#?

sd(riqueza)	# calcula desvio padrão


plot(x=area, y=riqueza, xlab="Area (ha)", ylab="Número de Espécies") 	#gráfico, relaciona os valores de área vs. 


riqueza


modelo1 <- lm(riqueza~area)	#aplica modelo linear na relação estabelecida anteriormente


summary(modelo1)	# sumariza os valores do modelo exibindo parâmetros

previsto <- fitted(modelo1)	# ?

riqueza - previsto	#?	


residuals(modelo1)	#exibe os mesmos valores obtidos anteriormente. São os valores residuais de cada ponto do gráfico.


par(mfrow=c(2,2))	#?

plot(modelo1)	#plota os valores residuais em gráfico

par(mfrow=c(1,1))	#?

plot(x=area, y=riqueza, xlab="Area (ha)", ylab="Número de Espécies")

abline(modelo1)	#traça uma linha para ver a relação entre os pontos


plot(x=area, y=riqueza, xlab="Log Area (ha)", ylab="Log Número de Espécies", log="xy")	#plota novamente os dados 
em gráfico, sendo que os dados foram logaritmizados


modelo2 <- lm(log(riqueza,base=10)~log(area,base=10))

summary(modelo2)

par(mfrow=c(2,2))

plot(modelo2)

par(mfrow=c(1,1))

plot(riqueza~area, xlab="Log Area (ha)", ylab="Log Número de Espécies", log="xy")

abline(modelo2)

# O que este comando faz?

## Fim!