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\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Nicolle Veiga Sydney}{Nicolle Veiga Sydney}}
\label{sec:nicolle_veiga_sydney}


\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso2009/alunos/trabalho_final/ni_lobo}


Mestranda em ecologia, Laboratório de ecologia marinha, IB-USP.

\subsection{\texorpdfstring{Proposta}{Proposta}}
\label{sec:proposta}


\subsubsection{\texorpdfstring{Principal}{Principal}}
\label{sec:principal}


A morfometria geométrica é uma técnica utilizada pra estudar a forma de diferentes organismos e estruturas. Para isto, cada objeto de estudo é transformado em uma figura geométrica, formada por uma nuvem de pontos. O centróide de um conjunto de pontos é o ponto que tem as coordenadas (x, y, z) equivalentes às médias das coordenadas de todo o conjunto de pontos. 
Como o cálculo do centróide é primeiro passo necessário para que todas as análises morfométricas sejam realizadas, sugiro a criação de uma função que calcule o centróide de cada configuração de uma amostra, a partir de uma matriz de dados contendo as coordenadas de cada estrutura. (Em uma matriz que contem as coordenadas de 20 crânios, esta função calcularia o centróide de cada crânio).

\subsubsection{\texorpdfstring{Comentários}{Comentarios}}
\label{sec:comentarios}


\paragraph{\texorpdfstring{Paulo}{Paulo}}
\label{sec:paulo}


Idéia legal e bem geral! Com a função \texttt{aggregate} isto é bem simples, e te sugiro acrescentar mais alguma coisa. Sugestões:
\begin{enumerate}
  \item Fazer gráficos de dispersão de todos as combinações das variáveis, e acrescentar a eles o ponto do centróide, em destaque.
  \item Se sua matriz de dados tiver alguma fator que classifica as observações (p.ex., local, sexo, etc) acrescentar a possibilidade de fazer a análise por estes grupos.
  \item Calcular a distância de cada indivíduo ao centróide e retornar um novo \emph{data frame} com estes resultados.
\end{enumerate}


\subsubsection{\texorpdfstring{Plano B}{Plano B}}
\label{sec:plano_b}


Como plano B, sugiro uma função que retire os ,,NAs" de um arquivo, mostre a sua estrutura, apresente as 5 linhas iniciais e finais e exponha um resumo, depois do mesmo ter sido aberto com a função ,,read.table".

\subsection{\texorpdfstring{Página de Ajuda}{Pagina de Ajuda}}
\label{sec:pagina_de_ajuda}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}

centroide                package:nenhum                R Documentation



Cálculo do centróide e do tamanho do centróide de uma amostra.


Description:

Calcula o centróide geral de um conjunto de dados e também o centróide 
por espécime. Calcula ainda, o tamanho do centróide 
(distância do centróide de cada indivíduo até a configuração centróide),
retornando em um novo data.frame.


Usage:

     centroide(X, col.especimes)


Arguments:

 X: data.frame que contém valores de uma amostra e espécimes incluídos nesta amostra. 

 
 col.especimes: nome da coluna que contém todos os espécimes incluídos na amostra.

 

Details:

Sua tabela de dados deve conter uma coluna com os espécimes da amostra e 3 colunas contendo as
variáveis x, y e z. 
(Dica: programe seu digitalizador morfométrico para tranferir os dados desta forma). 

Value:

Os valores do centróide geral e por espécime são calculados e exibidos na
tela, assim como o data.frame contendo os tamanhos de centróide. 

Author(s):

Nicolle Veiga Sydney

nvsydney@usp.br


References:
 
Monteiro, L. R. e Reis, S. F. (2001) Princípios de morfometria geometrica. Holos Editora.
189p.

Moraes, D. A. (2003) A MORFOMETRIA GEOMÉTRICA E A "REVOLUÇÃO NA MORFOMETRIA": LOCALIZANDO
 E VISUALIZANDO MUDANÇAS NA FORMA DOS ORGANISMOS. Bioletim. Ano III. Número 3.
 

See Also:

'tapply' do pacote base, para calcular o centróide por espécime. 



Examples:

PARA COMEÇAR, SALVE O DATA.FRAME ABAIXO E CARREGUE NO R, POIS A FUNÇÃO SÓ FUNCIONA PARA 
DATA.FRAMES.


cranio<- read.table("testecentroide.txt", h=T)
attach(cranio)
cranio

RODE A FUNÇÃO...

centroide(cranio, ntombo)

    
\end{lstlisting}



\href{media/bie5782/01_curso2009/alunos/trabalho_final/testecentroide.txt}{testecentroide}

\subsection{\texorpdfstring{Código da Função}{Codigo da Funao}}
\label{sec:codigo_da_funao}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}


centroide = function (X, col.especimes)    
{
M = X[,sapply(X,is.numeric)]
cent=apply(M,2,mean)
cent
p<-dim(M)[1]
size<-sqrt(sum(apply(M,2,var))*(p-1))
cent.size=list("centroid_size"=size,"scaled"=M/size)
cent.size  
especime_x<-tapply(x,col.especimes,mean)
especime_y<-tapply(y,col.especimes,mean)
especime_z<-tapply(z,col.especimes,mean)
cent.esp<-rbind(especime_x,especime_y,especime_z) 
cent.esp                                                              
return(list(cent, cent.esp, cent.size))
}
\end{lstlisting}



\subsection{\texorpdfstring{Arquivo da Função}{Arquivo da Funao}}
\label{sec:arquivo_da_funao}


\href{media/bie5782/01_curso2009/alunos/trabalho_final/centroide.txt}{centroide}

\end{document}
