\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\title{}
\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Eduardo}{Eduardo}}
\label{sec:eduardo}


doutorando em entomologia na ffclrp, usp. estudo sinalização quimica entre plantas produtoras de oleo floral e abelhas coletoras de oleo, e entre as abelhas e seus parasitas. 
laboratorio de abelhas IB-USP.

\section{\texorpdfstring{Exercícios}{Exercicios}}
\label{sec:exercicios}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardo_1_f.r}{eduardo\_1\_f.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe2f.r}{eduardopintoexe2f.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe3f.r}{eduardopintoexe3f.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe4.r}{eduardopintoexe4.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe5.r}{eduardopintoexe5.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe6.r}{eduardopintoexe6.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe7.r}{eduardopintoexe7.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe8.r}{eduardopintoexe8.r}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/eduardopintoexe9.r}{eduardopintoexe9.r}

\section{\texorpdfstring{Proposta de Trabalho Final}{Proposta de Trabalho Final}}
\label{sec:proposta_de_trabalho_final}


\subsubsection{\texorpdfstring{Plano A}{Plano A}}
\label{sec:plano_a}


Existem diferentes índices (baseados em regressao) que relacionam uma medida da morfologia da abelha e seu volume. Meu objetivo é construir uma função que possa calcular qualquer desses índices a partir de uma escolha previa do usuário. Como cada indice é calculado a partir da medida de uma diferente parte do corpo, o usuario tera de definir o indice que pretende usar. Os dados de entrada serao num vetor, e os de saida serao: um sumario da regressao de todos os dados em conjunto e uma matriz com o r quadrado e o p da regressao de cada dado da matriz de entrada. 

Bibliografia: \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/bullock_1999.pdf}{bullock\_1999.pdf}    \href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/cane_1987.pdf}{cane\_1987.pdf}

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


Se entendi bem, os modelos são regressões lineares que diferem quanto às variáveis preditoras que vc deve fornecer a elas, correto? É que não ficou muito claro se estes coeficientes das regressões são estiamdos de cada conjunto de dados, ou se já estão definidos \emph{a priori}.
\begin{itemize}
  \item No primeiro caso, é um trabalho bem dimensionado. Como a ênfase é na previsão, considere incluir os intervalos de confiança de cada valor previsto (o que é diferente dos ICs dos coeficientes!). Vc consegue isto com a ajuda da função \texttt{predict}.
  \item Ainda no primeiro caso, uma coisa legal seria incluir a possibilidade de comparar as previsões feitas por dois ou mais modelos, se o usuário tiver as medidas necessárias para cada um. Com isto vc teria um controle de qualidade da previsão, pela comparação de métodos.
  \item No segundo caso, seria apenas aplicar um equação pré-definida a um conjunto de medidas, o que se resolve com uma linha de comando. Se é isto, acrescente mais coisas, e.g., cálculo de um intervalo de confiança por randomização, ou de um teste para comparar dois conjuntos de dados, etc.
\end{itemize}


\textbf{Proposta com as sugestoes.}
A proposta está incluida no segundo caso. ja existem coeficientes estimados baseados em estudos previos. Irei propor junto com a funcao anterios as sugestoes, de intervalo de confiança e testes de comparação.

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


Produzir uma função que calcule o valor reprodutivo numa população que nao varia de tamanho.Os dados de entrada devem ser uma matrix. A função irá calcular um valor reprodutivo para cada observação (individuo) e o total (população). 

Bibliografia\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/pianka_e_parker_1975.pdf}{pianka\_e\_parker\_1975.pdf}  e Fisher, R. 4. 1930. The genetical theory of natural selection. Clarendon, Oxford. 2i2 pp.

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


O primeiro passo para criar uma função é definir claramente a entrada e a saída. A proposta pode ser viável e interessante, mas na falta desta informação não consigo avaliar.

\textbf{Proposta com as sugestoes.}
a função necessitará dos dados de sobrevivencia na idade x, fecundidade na idade x dos individuos na população no tempo x.Os dados de entrada devem ser numa matrix. Alem disso, o usuario poderá escolher calcular o valor reprodutivo na idade x+1. Para tal, deverá informar a probabilidade de sobrevivencia da idade x para a idade x+1. Assim o usuario poderá ter modelos de estrategia reprodutiva de sua população de interesse. Por exemplo,individuos que maximizam a reprodução atual e minimizam o valor reprodutivo futuro seriam organismos semelparos.

\subparagraph{\texorpdfstring{Curras.calculator}{Currascalculator}}
\label{sec:currascalculator}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/churras.calculator.r}{churras.calculator.r}

\paragraph{\texorpdfstring{Página de Ajuda}{Pagina de Ajuda}}
\label{sec:pagina_de_ajuda}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}
  dry.mass.bees        package:unknown                R Documentation

~~Cálculo da massa seca das abelhas. ~~

Description:

     ~~ Retorna a massa seca em MG a partir de medidas morfometricas das abelhas em mm 
     e um gráfico da regressão de cada medida com sua massa seca e uma reta de tendência.~~

Usage:

     dry.mass.bees<-function(x,indice)

Arguments:

x: vetor numérico. Valores das medidas das abelhas Índice: 
determinar qual parte da abelha foi medida, ITS - distancia intertegular, 
TWA área total da asa anterior 

Details:

     ~~ O gráfico retorna os valores de medida da abelha com os pesos secos estimados
      e uma reta de tendência. Os valores de intervalo de confiança são calculados 
      a partir da randomização com repetição da amostra. Sendo uma repetição de 5000 vezes e o 
      valor do peso seco é o numero médio da amostra.  ~~

Value:

     ~Um plot dos comprimentos e as massas secas são retornadas.
O valor médio das massas secas estimadas e o interlao de confiança a 5%, 
o valor do coeficiente e o sumario da regressão de todas as medidas. 

     ...

Warning:

O intervalo simulado não é uma solução analítica e serve apenas para fins exploratórios.

     ....
Author(s):

     ~~Carlos Eduardo Pinto da Silva
eduepronto@gmail.com~~

References:

     ~Estimation of Bee Size Using Intertegular Span (Apoidea) 
     Author(s): James H. Cane Source: Journal of the Kansas Entomological Society,
      Vol. 60, No. 1 (Jan., 1987), pp. 145-147 
Relationships among Body Size, Wing Size and Mass in Bees from a Tropical Dry Forest in México 
Author(s): Stephen H. Bullock 
Source: Journal of the Kansas Entomological Society, Vol. 72, No. 4 (Oct., 1999), pp. 426-439 ~

Examples:

     ##---- rnorm(20,3.6,0.6) ----
\end{lstlisting}



\subsubsection{\texorpdfstring{Código da Função}{Codigo da Funao}}
\label{sec:codigo_da_funao}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}
 dry.mass.bees<-function(x,indice)
{
cat('qual indice pretendes usar? = "ITS" para dados de distancia intertegular, 
indice = "TWA" area total da asa\n')
{
if(indice=="ITS")
{
its=x
m.its=mean(x)
result=rep(0,5000)
cane.1=((its^(1/0.329))/1.085)
cane=mean(cane.1)
result[1]=cane
regres=lm(its~cane.1)
ss=summary(regres)
library(lattice)
par(bty="l")
par(tcl=0.3)
graf=plot(its~cane.1,xlab="massa seca (mg)", ylab="distancia intertegular (mm)")
abline(regres)
for(i in 2:5000)
	{
	its.random= (cane [])
	result[i]=its.random
	cane.radom=sample(its,size=5000,replace=T)
	reg=lm(result~cane.radom)
	c.its=coef(reg)
	cc.its=confint(reg)
	}
resulta=(list(cane,c.its,cc.its,ss))
	   names(resulta)<-c("Massa seca media(mg)", "coeficiente",
 "intervalo de confiança",
 "sumario da regressao de todos os dados")
print(resulta,graf)
}
if(indice=="TWA")
{
fwl=log(x)
soma.fwl=sum(fwl)
result=rep(0,5000)
bullock.log=(soma.fwl/(0.813+0.6316))
bullock=log(bullock.log)
bullock.1log=(fwl/(0.813+0.6316))
bullock.1=log(bullock.1log)
bullock.exp=exp(bullock)
Bullock=mean(bullock.exp)
fwl.exp=exp(fwl)
bullock.1.exp=exp(bullock.1)
result[1]=bullock
regres=lm(fwl.exp~bullock.1.exp)
ss=summary(regres)
library(lattice)
par(bty="l")
par(tcl=0.3)
graf=plot(fwl.exp~bullock.1.exp,xlab="massa seca (mg)", ylab="área total da asa (mm quadrado)")
abline(regres)
for(i in 2:5000)
	{
	fwl.random= (bullock [])
	result[i]=fwl.random
	bullock.radom=sample(fwl,size=5000,replace=T)
	reg=lm(result~bullock.radom)
	c.fwl=coef(reg)
	cc.fwl=confint(reg)
	}
resulta=(list(Bullock,c.fwl,cc.fwl,ss))
	   names(resulta)<-c("Massa seca media (mg)", "coeficiente",
 "intervalo de confiança", "sumario da regressao de todos os dados")
print(resulta,graf)
}
}
}
\end{lstlisting}



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


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/eduepronto/drymass.bees.r}{drymass.bees.r}

\end{document}
