Índice
- O Curso R
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- Tutoriais
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- Apostila
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- 6. Testes de Hipótese (em preparação!)
- Exercícios
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- Material de Apoio
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- Área dos Alunos
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- Cursos Anteriores
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Os palmitos estão distribuídos aleatoriamente na floresta? Durante a aula teórica mostramos como podemos usar uma distribuição teórica para gerar dados que simulem o cenário previsto por nossa hipótese nula. No caso da posição dos palmitos adultos em uma parcela de 10,24 ha de floresta (320×320 m), nossa hipótese nula é que eles se distribuem aleatoriamente no espaço. Iniciamos a construção do código para testar essa hipótese, o exercício é terminar de testar a hipótese. Abaixo reproduzimos o código apresentado em aula para que possa continuar a partir dele.
eutad
, não esqueça de conferir se o objeto de dados foi lido corretamente.dist=matrix(NA, ncol=102, nrow=102)
dist
:for(i in 1:101) { for(j in (i+1):102) { difx2=(eutad$gx[i]-eutad$gx[j])^2 dify2=(eutad$gy[i]-eutad$gy[j])^2 dist[i,j]<-sqrt(difx2 + dify2) dist[j,i]<-sqrt(difx2 + dify2) } }
dist
e calcule o parâmetro chamado de distância média do vizinho mais próximo (MNN):(nn<-apply(dist, 1, min, na.rm=TRUE)) (mnn<-mean(nn))
Até agora calculamos o valor esperado da distância média do vizinho mais próximo. Os próximos passos, são 1):
resultado
, com 1000 NA's, para guardar os valores de cada simulação. resultado
;xsim
, um vetor com valores amostrados aleatoriamente de uma distribuição uniforme de 0 a 320 (o tamanho x da parcela), arredondando o valor para uma casa decimal2). Lembre-se de sortear o mesmo quantidade de valores que a população de palmito observado;ysim
;resultado
;O principal teste estatístico de uma regressão linear é que a inclinação do modelo da reta é diferente de zero! Isso significa que a variável preditora é independente da variável reposta. Ou seja não há relação aparente entre elas. Utilizando os dados de massa corpórea e do cérebro de alguns vertebrados Conjunto de Dados: Massa do Corpo e do Cérebro de Vertebrados:
Cálculo da inclinação da reta
$$ \beta = \frac{\sum_1^n((x_i- \bar{x}) (y_i- \bar{y}))}{\sum_1^n{(x_i- \bar{x})^2}} $$
brain
e guarde no objeto sim_brain
;