====== 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.
===== meus exercícios =====

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===== trabalho final =====
==== Proposta A ====
"É muito comum a presença de valores faltantes (//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". **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.**
=== Comentários PI ===
Execelente problema! Muito bem dimensionado e claramente apresentado.



=== Help da função ===

limpa.missing {base}                                                R Documentation

             		     Remove NA's de um data.frame


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)

=== Código da função ===

limpa.missing <- function(x)
{
	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]
	}

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





=== arquivos ===

Arquivo do help {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:danvb:help.txt|}}

Arquivo do código {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:danvb:limpamissing_v1.0_.txt|}}

Arquivo para teste {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:danvb:crandatar.txt|}}


==== Proposta B ====
=== Comentários PI ===
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.





===== pensamentos =====

//**"Quem mexe com R não precisa de playstation"**//