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



\section{\texorpdfstring{Função Biomassa}{Funao Biomassa}}
\label{sec:funao_biomassa}

\begin{verbatim}

biomassa <- function(dados, variavel, bioma)                #1 Cria a funcao "biomassa" com os argumentos "dados", "variavel" e "bioma"
{
## VERIFICANDO AS ENTRADAS
if(class(dados) != "data.frame")                           #3 verificando o tipo do dado da entrada
{                   
  stop("O dado de entrada tem que ser um data.frame.")     #4 caso nao seja um data.frame a funcao retorna a mensagem de erro
}
 na.exclude(dados)                                         #5 exclui os valores de  NA em "dados"
 
if (variavel != "1" && variavel != "2" && variavel != "3" 
    && variavel != "4")                                    #6 verificando se o tipo de variavel foi inserido corretamente 
{
  stop("as variaveis utilizadas devem ser DBH e/ou p e/ou H,
       observar o argumento correto no help da funcao")    #7 caso nao seja a funcao retorna a mensagem de erro 
}
if(bioma != "amazonia" && bioma != "mata atlantica" 
   && bioma != "cerrado" && bioma != "caatinga")           #8 verificando se bioma foi inserido corretamente
{
  stop ("bioma apenas pode ser amazonia, mata atlantica,     
        cerrado ou caatinga.")                             #9 caso nao seja a funcao retorna a mensagem de erro 
}  
  
## CRIANDO OS PARAMETRO CONDICIONAIS
 if (bioma == "mata atlantica")                            #11 se o bioma dos dados for Mata Atlantica
 {
   if(variavel=="1")                                       #12 se dados tiver apenas a variavel DBH
   {
     Tiepolo<- 21.297 - (6.953 * DBH) +(0.74 * (DBH)^2)    #13 calculo do modelo alometrico de Tiepolo et al. (2002) 
     Burguer<- exp(-6.80067 + 3.77738 * log(DBH))          #14 calculo do modelo alometrico de Burguer (2005)
     Brown.1<- exp (-1.996 + 2.32 * log(DBH))              #15 calculo do modelo alometrico de Brown (1997)             
     modelos<-data.frame(Tiepolo,Burguer,Brown.1)          #16 criando o data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)")  #17 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Tiepolo),mean(Burguer),mean(Brown.1))   #18 criando um vetor com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Tiepolo),min(Burguer),min(Brown.1))     #19 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Tiepolo),max(Burguer),max(Brown.1))     #20 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Tiepolo),sd(Burguer),sd(Brown.1))            #21 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)         #22 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)")  #23 colocando o nome dos modelos no data.frame resultado
     }
   if (variavel=="2")                                      #24 se dados tiver as variaveis DBH e p
   {
     Tiepolo<- 21.297 - (6.953 * DBH) +(0.74 * (DBH)^2)    #25 calculo do modelo alometrico de Tiepolo et al. (2002) 
     Burguer<- exp(-6.80067 + 3.77738 * log(DBH))          #26 calculo do modelo alometrico de Burguer (2005)
     Brown.1<- exp (-1.996 + 2.32 * log(DBH))              #27 calculo do modelo alometrico de Brown (1997)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #28 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     modelos<-data.frame(Tiepolo,Burguer,Brown.1,Chave.1)  #29 criando o data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)","Chave et al (2005a)")  #30 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<- c(mean(Tiepolo),mean(Burguer),mean(Brown.1),mean(Chave.1))    #31 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Tiepolo),min(Burguer),min(Brown.1),min(Chave.1))         #32 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Tiepolo),max(Burguer),max(Brown.1),max(Chave.1))         #33 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Tiepolo),sd(Burguer),sd(Brown.1),sd(Chave.1))                 #34 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)                          #35 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)","Chave et al (2005a)")  #36 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
   if (variavel=="3")                                    #37 se dados tiver as variaveis H e DBH
   {                   
     stop("Nao existe modelos para essas variaveis")     #38 retorna uma mensagem de erros pois nao existe modelos com essas variaveis
   }
   if (variavel=="4")                                    #39 se dados tiver as variaveis H, DBH e p
   { 
     Tiepolo<- 21.297 - (6.953 * DBH) +(0.74 * (DBH)^2)  #40 calculo do modelo alometrico de Tiepolo et al. (2002) 
     Burguer <- exp(-6.80067 + 3.77738 * log(DBH))       #41 calculo do modelo alometrico de Burguer (2005)
     Brown.1 <- exp (-1.996 + 2.32 * log(DBH))           #42 calculo do modelo alometrico de Brown (1997)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #43 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     Chave.2<- exp( -2.977 + log(p * DBH^2 * H))         #44 calculo do modelo alometrico de Chave et al (2005)2            
     modelos<-data.frame(Tiepolo,Burguer,Brown.1,Chave.1,Chave.2)       #45 criando o data frame dos modelos selecionados           
     colnames(modelos)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)","Chave et al (2005a)", "Chave et al (2005b)")  #46 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Tiepolo),mean(Burguer),mean(Brown.1),mean(Chave.1),mean(Chave.2))    #47 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Tiepolo),min(Burguer),min(Brown.1),min(Chave.1),min(Chave.2))        #48 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Tiepolo),max(Burguer),max(Brown.1),max(Chave.1),max(Chave.2))        #49 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Tiepolo),sd(Burguer),sd(Brown.1),sd(Chave.1),sd(Chave.2))                 #50 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)                                      #51 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Tiepolo et al (2002)","Burguer (2005)", "Brown (1997)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #52 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
    } 
  }
 if (bioma == "amazonia")                          #53 se o bioma dos dados for Amazonia
 {
   if (variavel=="1")                              #54 se dados tiver apenas a variavel DBH
   {
     Chambers<- exp( -0.37 + (0.333 * log(DBH)) + (0.933 *(log(DBH))^2) + (0.1220 * (log(DBH))^3))      #55 calculo do modelo alometrico de Chambers et al. (2001b)
     modelos<-data.frame(Chambers)                 #56 Criando um data.frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Chambers et al (2001)") #57 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Chambers))                      #58 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Chambers))                      #59 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Chambers))                      #60 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Chambers))                           #61 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd) #62 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Chambers et al (2001)") #63 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
   if (variavel=="2")                              #64 se dados tiver as variaveis DBH e p
   {
     Chambers<- exp( -0.37 + (0.333 * log(DBH)) + (0.933 *(log(DBH))^2) + (0.1220 * (log(DBH))^3))      #65 calculo do modelo alometrico de Chambers et al. (2001b)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #66 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     modelos<-data.frame(Chambers,Chave.1)          #67 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Chambers et al (2001)","Chave et al (2005a)")  #68 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Chambers), mean(Chave.1))        #69 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Chambers),min(Chave.1))          #70 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Chambers),max(Chave.1))          #71 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Chambers),sd(Chave.1))                #72 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)  #73 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Chambers et al (2001)","Chave et al (2005a)")  #74 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
   if (variavel=="3")                               #75 se dados tiver as variaveis H e DBH
   {
     Chambers<- exp( -0.37 + (0.333 * log(DBH)) + (0.933 *(log(DBH))^2) + (0.1220 * (log(DBH))^3))      #76 calculo do modelo alometrico de Chambers et al. (2001b)
     Scatena<-exp( -3.282 + 0.95 * (log(DBH)^2 * H))  #77 calculo do modelo alometrico de Scatena et al. (1993)
     Brown.2<-exp (-3.1141 + 0.9719 * log(DBH * H))   #78 calculo do modelo alometrico de Brown et al. (1989)
     modelos<-data.frame(Chambers,Scatena,Brown.2)    #79 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Chambers et al (2001)","Scatena et al (1993)","Brown et al (1989)")  #80 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Chambers), mean(Scatena),mean(Brown.2))    #81 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Chambers),min(Scatena),min(Brown.2))       #82 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Chambers),max(Scatena),max(Brown.2))       #83 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Chambers),sd(Scatena),sd(Brown.2))              #84 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)            #85 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Chambers et al (2001)","Scatena et al (1993)","Brown et al (1989)")  #86 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
   if(variavel=="4")                                       #87 se dados tiver as variaveis H, DBH e p
   {
     Chambers<- exp( -0.37 + (0.333 * log(DBH)) + (0.933 *(log(DBH))^2) + (0.1220 * (log(DBH))^3))      #88 calculo do modelo alometrico de Chambers et al. (2001b)
     Scatena<-exp( -3.282 + 0.95 * (log(DBH)^2 * H))        #89 calculo do modelo alometrico de Scatena et al. (1993)
     Brown.2<-exp (-3.1141 + 0.9719 * log(DBH * H))         #90 calculo do modelo alometrico de Brown et al. (1989)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #91 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     Chave.2<- exp( -2.977 + log(p * DBH^2 * H))            #92 calculo do modelo alometrico de Chave et al (2005)2            
     modelos<-data.frame(Chambers,Scatena,Brown.2,Chave.1,Chave.2)          #93 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Chambers et al (2001)","Scatena et al (1993)","Brown et al (1989)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #94 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Chambers), mean(Scatena),mean(Brown.2),mean(Chave.1),mean(Chave.2))                              #95 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Chambers),min(Scatena),min(Brown.2),min(Chave.1),min(Chave.2))             #96 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Chambers),max(Scatena),max(Brown.2),max(Chave.1),max(Chave.2))             #97 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Chambers),sd(Scatena),sd(Brown.2),sd(Chave.1),sd(Chave.2))                      #98 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)                        #99 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Chambers et al (2001)","Scatena et al (1993)","Brown et al (1989)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #100 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
 }
if (bioma == "cerrado")                          #101 se o bioma dos dados for Cerrado
 {
  if (variavel=="1")                             #102 se dados tiver apenas a variavel  DBH
  {                   
    stop("Nao existe modelos para essas variaveis")  #103 retorna uma mensagem de erros pois nao existe modelos com essas variaveis
  }
  if (variavel=="2")                              #104 se dados tiver as variaveis DBH e p
  {
    Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #105 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
    modelos<- data.frame(Chave.1)                  #106 Criando um data frame dos modelos selecionados
    colnames(modelos)<-c("Chave et al (2005a)")    #107 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
    media<-c(mean(Chave.1))                        #108 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
    minimo<-c(min(Chave.1))                        #109 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    maximo<-c(max(Chave.1))                        #110 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    sd<-c(sd(Chave.1))                             #111 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
    resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)   #112 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
    rownames(resultado)<-c("Chave et al (2005a)")  #113 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
  }
  if (variavel=="3")                               #114 se dados tiver apenas a variavel DBH
  {
    Rezende<-(-0.49129 +( 0.02912 * DBH^2 * H))    #115 calculo do modelo alometrico de Rezende et al. (2006)
    modelos<- data.frame(Rezende)                  #116 Criando um data frame dos modelos selecionados
    colnames(modelos)<-c("Rezende et al (2006)")   #117 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
    media<-c(mean(Rezende))                        #118 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
    minimo<-c(min(Rezende))                        #119 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    maximo<-c(max(Rezende))                        #120 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    sd<-c(sd(Rezende))                             #121 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
    resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)  #122 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
    rownames(resultado)<-c("Rezende et al (2006)")  #123 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
  }  
  if (variavel=="4")                                #124 se dados tiver as variaveis H, DBH e p
  {
    Rezende<-(-0.49129 +( 0.02912 * DBH^2 * H))     #125 calculo do modelo alometrico de Rezende et al. (2006)
    Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #126 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
    Chave.2<- exp( -2.977 + log(p * DBH^2 * H))      #127 calculo do modelo alometrico de Chave et al (2005)2            
    modelos<- data.frame(Rezende,Chave.1,Chave.2)    #128 Criando um data frame dos modelos selecionados
    colnames(modelos)<-c("Rezende at al (2006)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #129 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
    media<-c(mean(Rezende),mean(Chave.1),mean(Chave.2))      #130 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
    minimo<-c(min(Rezende),min(Chave.1),min(Chave.2))        #131 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    maximo<-c(max(Rezende),max(Chave.1),max(Chave.2))        #132 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
    sd<-c(sd(Rezende),sd(Chave.1),sd(Chave.2))               #133 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
    resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)            #134 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
    rownames(resultado)<-c("Rezende at al (2006)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #135 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
  }   
}   
 if (bioma == "caatinga")                          #136 se o bioma dos dados for Caatinga
 {
   if (variavel=="1")                              #137 se dados tiver apenas a variavel DBH
   {
     Sampaio.Silva<-0.1730 * DBH^2                 #138 calculo do modelo alometrico de Sampaio & Silva (2005)
     modelos<-data.frame(Sampaio.Silva)            #139 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Sampaio & Silva (2005)")  #140 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Sampaio.Silva))                   #141 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Sampaio.Silva))                 #142 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Sampaio.Silva))                 #143 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Sampaio.Silva))                      #144 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)   #145 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Sampaio & Silva (2005)")  #146 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }  
   if (variavel=="2")                               #147 se dados tiver as variaveis DBH e p
   {
     Sampaio.Silva<-0.1730 * DBH^2                  #148 calculo do modelo alometrico de Sampaio & Silva (2005)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #149 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     modelos<-data.frame(Sampaio.Silva,Chave.1)     #150 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Sampaio & Silva (2005)","Chave et al (2005a)")  #151 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Sampaio.Silva),mean(Chave.1))                           #152 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Sampaio.Silva),min(Chave.1))               #153 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Sampaio.Silva),max(Chave.1))               #154 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Sampaio.Silva),sd(Chave.1))                     #155 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)            #156 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Sampaio & Silva (2005)","Chave et al (2005a)")  #157 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }
   if (variavel=="3")                          #158 se dados tiver as variaveis H e DBH
   {                   
     stop("Nao existe modelos para essas variaveis")     #159 retorna uma mensagem de erros pois nao existe modelos com essas variaveis
   }
   if (variavel=="4")                       #160 se dados tiver as variaveis H, DBH e p
   {
     Sampaio.Silva<-0.1730 * DBH^2          #161 calculo do modelo alometrico de Sampaio & Silva (2005)
     Chave.1<- p * exp( -1.499 + (2.148 * log(DBH)) + (0.207 * (log(DBH))^2) - (0.028 * (log(DBH))^3))  #162 calculo do modelo alometrico de Chave et al. (2005) 1
     Chave.2<- exp( -2.977 + log(p * DBH^2 * H))            #163 calculo do modelo alometrico de Chave et al (2005)2            
     modelos<-data.frame(Sampaio.Silva,Chave.1,Chave.2)     #164 Criando um data frame dos modelos selecionados
     colnames(modelos)<-c("Sampaio & Silva (2005)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #165 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
     media<-c(mean(Sampaio.Silva),mean(Chave.1),mean(Chave.2))    #166 criando o data frame com a media das biomassa estimadas em kg pelos modelos
     minimo<-c(min(Sampaio.Silva),min(Chave.1),min(Chave.2))      #167 criando um vetor com o valor minimo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     maximo<-c(max(Sampaio.Silva),max(Chave.1),max(Chave.2))      #168 criando um vetor com o valor maximo da biomassa estimada em kg pelos modelos
     sd<-c(sd(Sampaio.Silva),sd(Chave.1),sd(Chave.2))              #169 criando um vetor com o valor do desvio padrao das biomassas estimadas em kg pelos modelos   
     resultado<-data.frame(media,minimo,maximo,sd)                  #170 criando o data.frame resultado com os valores de media, minimo, maximo e sd
     rownames(resultado)<-c("Sampaio & Silva (2005)","Chave et al (2005a)","Chave et al (2005b)")  #171 colocando o nome dos modelos no data.frame modelos
   }   
 }
 
 ## CRIANDO OS RESULTADOS 
 modelos                                           #173 chamando o data.frame com as biomassas estimadas por arvore pelos modelos
 resultado                                         #174 chamando o data.frame dos resultados com os valores de media, minimo, maximo e desvio padrao
 
 ## CRIANDO O GRAFICO
 boxplot (modelos, bty = "l",xlab = "Modelos Selecionados", ylab = "Biomassa estimada (kg)")          #175 Plota o boxplot com os titulos dos eixos do grafico.
 
 return(resultado)
} 
\end{verbatim}


\end{document}
