As análises abaixo serão realizadas em ambiente R e para isso teremos que instalar alguns pacotes, abaixo estão todos os comandos necessários para a realização da atividade.

1) Crie um diretório (pasta), copie os arquivos de dados abaixo para esse diretório e faça a descompactação no mesmo diretório:

• univar.zip
• autocorr.zip

2) Abra o R no seu computador e mude o diretório de trabalho para o diretório (i.e. a pasta) que você criou, usando o menu Arquivo > mudar dir….

3) Instale os pacotes car e lattice.

Para isso, basta copiar e colar os comandos que estão nas caixas de cor cinza:

install.packages("car")

Espere finalizar todo o processo de instalação desse pacote para iniciar o próximo:

install.packages("lattice")

4) Agora carregue os pacotes:

library(car)
library(lattice)
library (graphics)

1) importe o conjunto de dados para o R

univar1<-read.csv("univar1.csv")

2) Use a função head para visualizar as 5 primeiras linhas do conjunto de dados

head(univar1)

3) Inspecione o resumo dos dados

summary(univar1)

4) Se quiser, visualize o conjunto de dados como uma planilha convencional

edit(univar1)

 
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 

#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))  

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))  

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))  

Podemos juntar esses dois gráficos em um só. Para isso, use o código abaixo:

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))  

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()

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))  

Todas essas informações nos auxiliam para identificarmos a quais distribuições teóricas nossos dados se ajustam.

(sort(univar1$COMPRIMENTO_BICO))

Mas temos uma função que faz isso por nós:

boxplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO, range=0) 

Vamos fazer um boxplot modificado com os nossos dados de COMPRIMENTO_BICO

boxplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO) 

boxplot(univar1$BIOMASSA_INSETOS ~ univar1$NIVEL_DISTURBIO)

boxplot(univar1$BIOMASSA_INSETOS ~ univar1$NIVEL_DISTURBIO, notch=TRUE)

Vamos então aplicar as funções abaixo aos nossos dados:

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))  

Para essa parte do tutorial, importe o conjunto de dados “autocorr.csv” para o R e inspecione os dados:

autocorr<-read.csv("autocorr.csv")
head(autocorr)
summary(autocorr)

lag.plot(autocorr$x1, do.lines = FALSE, diag=FALSE)

lag.plot(autocorr$x2, do.lines = FALSE, diag=FALSE)

bivar<-read.csv("bivar.csv")
head(bivar)
summary (bivar)

plot(bivar$y.l ~ bivar$x.l)

plot(bivar$y.l ~ bivar$x.l)
lines(lowess(bivar$y.l ~ bivar$x.l))

plot(bivar$y.n ~ bivar$x.n)
lines(lowess(bivar$y.n ~ bivar$x.n))

#grafico do pacote car
scatterplot (bivar$y.l ~ bivar$x.l)

scatterplot (bivar$y.n ~ bivar$x.n)

scatterplot(univar1$COMPRIMENTO_BICO ~ univar1$BIOMASSA_AVE)

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.

scatterplot (log(univar1$COMPRIMENTO_BICO) ~ univar1$BIOMASSA_AVE)