\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
\usepackage[unicode]{hyperref}
\usepackage[utf8x]{inputenc}
\usepackage[english]{babel}
\date{\today}
\title{}
\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Danilo Vicensotto Bernardo}{Danilo Vicensotto Bernardo}}
\label{sec:danilo_vicensotto_bernardo}


Aluno de Doutorado do Departamento de Genética e Biologia Evolutiva do Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo. Minha pesquisa é direcionada ao estudo da diversidade morfocraniana humana e seus padrões microevolutivos. Meus interesses englobam ainda Evolução Humana, Arqueologia e Antropologia Biológica.

\subsection{\texorpdfstring{meus exercícios}{meus exercicios}}
\label{sec:meus_exercicios}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício1.txt}{exercicio1.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício2.txt}{exercicio2.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício3.txt}{exercicio3.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício4.txt}{exercicio4.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício5.txt}{exercicio5.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício6.txt}{exercicio6.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício7.txt}{exercicio7.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exer7.txt}{exer7.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício8.txt}{exercicio8.txt}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/exercício9.txt}{exercicio9.txt}

\subsection{\texorpdfstring{trabalho final}{trabalho final}}
\label{sec:trabalho_final}


\subsubsection{\texorpdfstring{Proposta A}{Proposta A}}
\label{sec:proposta_a}


,,É muito comum a presença de valores faltantes (\emph{missing values}) em bancos de dados extensos, que prejudicam a aplicação de determinadas técnicas analíticas, como a Análise de Componentes Principais, por exemplo, à esses bancos. Para contornar esse problema, sem eliminar as observações que apresentam NAs, normalmente se procede a substituição desses valores por um número estimado. A estimativa desse novo número pode ser feita por diferentes critérios, como a média geral de todas as observações, a média de um determinado grupo da amostra, um valor regredido para toda a amostra ou um valor regredido para o grupo da amostra". \textbf{A proposta consiste em desenvolver uma função que opere um data.frame qualquer, destaque os NAs presentes e faça a substituição desses valores por critérios escolhidos no argumento da função.}

\paragraph{\texorpdfstring{Comentários PI}{Comentarios PI}}
\label{sec:comentarios_pi}


Execelente problema! Muito bem dimensionado e claramente apresentado.

\paragraph{\texorpdfstring{Help da função}{Help da funao}}
\label{sec:help_da_funao}


limpa.missing \{base\}                                                R Documentation
\begin{verbatim}
           		     Remove NA's de um data.frame
\end{verbatim}


Descrição:

limpa.missing remove valores NA presentes em data frame, substituindo-os pela média global 
de cada variável do frame. Retorna os valores do data frame e produz um arquivo ,,.txt" com
a nova matriz.

Uso:

limpa.missing(...)

Argumentos:

... O Objeto (data.frame) que deve ter os valores faltantes removidos.

Detalhes:

O data.frame deve ser composto por nomes (ID's) na primeira coluna, seguido pelas variáveis 
nas colunas seguintes.

Função em desenvolvimento!

Author:

Danilo V Bernardo
danvb@ib.usp.br

Referencias:

Crawley, M.J. (2007). The R book. Wiley, Wiley, Imperial College London, UK.

Exemplo:

limpa.missing(dados)

\paragraph{\texorpdfstring{Código da função}{Codigo da funao}}
\label{sec:codigo_da_funao}


limpa.missing $\leftarrow$ function(x)
\{
\begin{verbatim}
x -> mx		### cria o objeto a ser manipulado
n=dim(mx)[2]		### descobre o número de colunas do objeto
s=seq(2,(dim(mx)[2]))		### cria uma sequência de 2 até o número final de colunas do objeto
medias_g=c("médias_geral", round(mean(mx[,s],na.rm=TRUE), 3))		### cria um vetor contendo as médias das variáveis (colunas) independente dos grupos (geral), excluindo apenas os NAs
mx -> MX
for (i in s)
{
	replace(mx[i], is.na(mx[i]), medias_g[i]) -> MX[i]
	MX[i]
}
\end{verbatim}


return(MX)
write.table(MX, ,,dados.txt", sep=,,\textbackslash{}t")
\}

\paragraph{\texorpdfstring{arquivos}{arquivos}}
\label{sec:arquivos}


Arquivo do help \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/help.txt}{help.txt}

Arquivo do código \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/limpamissing_v1.0_.txt}{limpamissing\_v1.0\_.txt}

Arquivo para teste \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/danvb/crandatar.txt}{crandatar.txt}

\subsubsection{\texorpdfstring{Proposta B}{Proposta B}}
\label{sec:proposta_b}


\paragraph{\texorpdfstring{Comentários PI}{Comentarios PI}}
\label{sec:comentarios_pi2}


Cadê o plano B?

Professores: A cabeça esvaziou (sim, sim, síndrome do Pink) mas prometo que até amanhã posto alguma coisa para o plano B, pode ser? Penso em fazer alguma função para simulação que se aplique à genética de populações.

\subsection{\texorpdfstring{pensamentos}{pensamentos}}
\label{sec:pensamentos}


\emph{\textbf{,,Quem mexe com R não precisa de playstation"}}

\end{document}