# Exercicio 6 - Testes de significância
# Camila Galheigo Coelho 


setwd("C:/Users/Camila/Documents/PESQUISA/1_DOUTORADO/Disciplinas/R")
getwd()

## Crie seus dados ##

amostra.A<-rnorm(n=10,mean=6,sd=3)
amostra.A
amostra.B<-rnorm(n=10,mean=7.8,sd=3.2)
amostra.B

#Q1.
source("simula.r") 
dif.amostra<-simula(amostra.A,amostra.B, n=2000)
dif.amostra   

#Q2.
dif.mean<-abs(mean(amostra.A)-mean(amostra.B))
dif.mean   # as médias diferem em 2.104346
p<-sum(dif=abs(dif.amostra>=dif.mean)/length(dif.amostra) 
p   #probabilidade da diferença ter sido gerada ao acaso: 0,001. 


#Q3. Utilize agora a função t.test() para testar as mesmas hipóteses. Os resultados são iguais?
?t.test
t.test(amostra.A,amostra.B)
 # O valor p caclulado pelo teste t é de 0.2148 
t.test(amostra.A,amostra.B, alternative="greater")
 ## já o valor p caclulado para unicaldal é de 0.8926 

#Q4. 
boxplot(amostra.A,amostra.B)
summary(amostra.A)
summary(amostra.B)
var(amostra.A)
var(amostra.B)

#Q5.
qqnorm(amostra.A)
qqline(amostra.A)
qqnorm(amostra.B)
qqline(amostra.B)


## Caixeta de novo?!? ##

caixeta<-read.csv("caixeta.csv",as.is=TRUE)
caixeta
str(caixeta)

#Q1.
caixeta$area.basal<-caixeta$fuste*(pi*(caixeta$cap/2*pi)^2)
str(caixeta)

#Q2.
caixeta$parcela<-s.factor(caixeta$parcela)
caixeta$local<-as.factor(caixeta$local)
ab.parcela.local=tapply(caixeta$area.basal, list(caixeta$parcela,caixeta$local),FUN=mean)
ab.parcela.local

#Q3.
hist(caixeta$area.basal)
boxplot(ab.parcela.local)

#Q4.

#Q5.
?aov()

locais<-factor(rep(c("chauas","jureia","retiro"),each=5))
locais
class(locais)
res.anova<-aov(caixeta$area.basal~locais)
res.anova
summary(res.anova)   

#Q6. 

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