##Exercícios 4 - Análises Exploratórias #BIE572 #Francisco M. Ulloa S. ##4.2 Cervejas cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata") #4.2.1 Represente este resultado como um gráfico de barras e um dotplot (função dotchart). barplot(table(cervejas)) x11() cervejas.todas<-cervejas cervejas.todas[cervejas.todas=="nenhuma"]<-0 cervejas.todas[cervejas.todas=="chope"]<-1 cervejas.todas[cervejas.todas=="lata"]<-2 cervejas.todas[cervejas.todas=="garrafa"]<-3 class(cervejas.todas) cervejas.todas<-as.numeric(cervejas.todas) class(cervejas.todas) dotchart(cervejas.todas,groups=factor(cervejas)) #4.2.2 Qual tem maior razão dado/tinta? ##O dotchart possui uma melhor razão dado/tinta, pois permitiria #um menor gasto de tinta ############################################################################# #4.3 Caixetais setwd("F:\\Libros R\\practica\\R1") caixeta <- read.csv("caixeta.csv", as.is=TRUE) #4.3.1 Construa um histograma do dap dos fustes dos caixetais. ## O dap = o cap/pi pi names(caixeta) table(caixeta$cap) caixeta$dap<-(caixeta$cap)/pi hist(caixeta$dap) #4.3.2 Construa histogramas da altura das árvores para os diferentes caixetais ('local') hist(caixeta$h[caixeta$local=="chauas"]) hist(caixeta$h[caixeta$local=="jureia"]) hist(caixeta$h[caixeta$local=="retiro"]) #4.3.3 Há diferenças entre as estruturas (distribuição de tamanhos) dos caixetais? ##Sim, aparentemente existe uma distribuição normal nos tamanhos das arvores em Jureia, ao contrário dos outros dois locais. ############################################################################## #4.4 Eucaliptos egrandis<-read.table("egrandis.csv",header=TRUE,sep=";",as.is=TRUE) #4.4.1 Utilize o gráfico boxplot para analisar o DAP de árvores de E. grandis em função das variáveis região (regiao) e rotação (rotacao). str(egrandis) boxplot(egrandis$dap) head(egrandis) length(egrandis) summary(egrandis) par(mfrow=c(1,2)) boxplot(egrandis$dap~egrandis$regiao) boxplot(egrandis$dap~egrandis$rotacao) #4.4.2 Avalie a normalidade da altura do conjunto total de árvores com um gráfico quantil-quantil contra a distribuição normal. qqnorm(egrandis$ht) qqline(egrandis$ht, col="yellow", lwd=5) # Se observa no gráfico quantil-quantil que os dados de altura "ht" não seguem uma distribuição normal. ##################################################################################### #4.5 Mais Caixetais caixeta <- read.csv("caixeta.csv", as.is=TRUE) #4.5.1 Analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal (local) com a função plot, mas somente para as árvores de caixeta (Tabebuia cassinoides). head(caixeta) Tab.cass<-caixeta[caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides",] dap<-(Tab.cass$cap/pi) par(mfrow=c(1,1)) plot1<-plot(Tab.cass$h~dap, data=Tab.cass, subset=caixeta$local=="chauas") plot2<-plot(Tab.cass$h~dap, data=Tab.cass, subset=caixeta$local=="jureia") plot3<-plot(Tab.cass$h~dap, data=Tab.cass, subset=caixeta$local=="retiro") dap.fust<-2*((Tab.cass$cap)/2*pi) area<-pi*dap.fust/2^2 Tab.cass$area<-area areab.arvores<-aggregate(Tab.cass$area,list(Tab.cass$arvore,Tab.cass$local),sum) caixeta$dap<-2*(caixeta$cap/(2*pi)) str(caixeta) par(mfrow=c(2,2)) plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="chauas") plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="jureia") plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="retiro") par(mfrow=c(1,1)) #4.5.2Para a mesma relação do item anterior, verifique linearidade com a função scatter.smooth cax.tc.ch<-Tab.cass[Tab.cass$local=="chauas",] cax.tc.jur<-Tab.cass[Tab.cass$local=="jureia",] cax.tc.ret<-Tab.cass[Tab.cass$local=="retiro",] dap2<-(cax.tc.ch$cap/pi) dap3<-(cax.tc.jur$cap/pi) dap4<-(cax.tc.ret$cap/pi) scatter.smooth(cax.tc.ch$h~dap2, span=1/2) scatter.smooth(cax.tc.jur$h~dap3, span=1/2) scatter.smooth(cax.tc.ret$h~dap4, span=1/2) #4.5.3 Utilizando o pacote lattice, analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal (local), mas somente para as árvores 3) de caixeta (Tabebuia cassinoides). library(lattice) require(lattice) xyplot(dap~h|local,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides")