Índice
- O Curso R
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- Apostila
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- 6. Testes de Hipótese (em preparação!)
- Exercícios
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- Área dos Alunos
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05_curso_antigo:r2011:alunos:trabalho_final:simone:start
Simone Ota
Mestranda em Psicobiologia, UNIFESP
Meus exercícios
Trabalho Final
Proposta A:
Muitos programas utilizados para leitura de registro de sono retornam uma tabela na qual cada coluna corresponde a um animal e cada linha corresponde a uma época (observação de alguns segundos)classificada como 1,2,3,4,5 ou 6.
A função a ser criada deve:
1. Substituir os números pelas siglas correspondentes na classificação (VIG(AWK) - vigília, V.Q.(QA)-vigília quieta, SOL (SWS)- sono de ondas lentas, SP (PS)- sono paradoxal, NC (UH)- não-classificado, ST (TS)- sono de transição)
2. Dividir o registro para que seja analisado de x em x horas (a ser definido pelo usuário)
3. Retornar em uma tabela o total de classificações de cada estado (VIG, SOL, etc),o tempo total em cada estado e a duração média de cada estado em cada x hora
4. A função ainda deverá retornar gráficos com as médias e erro-padrão dos resultados apresentados na tabela. Caso o usuário separe os animais em grupos, essas funções serão geradas para cada grupo.
Proposta B:
Muitos experimentos realizados no departamento envolvem a observação da interação de vários fatores no comportamento.
A função a ser criada deve:
1. Retornar o resultado da MANOVA(uma das análises mais utilizadas).
2. Realizar um teste post-hoc quando necessário.
3. Plotar um gráfico com as médias e erro-padrão de cada grupo.
Comentário Leandro
Simone, achei muito boa a ideia da função. Só precisa ficar claro como será essa separação dos animais em grupos. Será um novo atributo nos dados de entrada? Uma sugestão é focar primeiro no proposta mais simples e quando ela estiver pronta, tentar inserir a opção de agrupar os animais.
A função para o cálculo de MANOVA já existe no R. Minha sugestão é que você tente executar a primeira função, pois será algo que poderá ser usado por outras pessoas e acredito que não exista uma função pronta.
Comentários da função - Proposta A
Ainda faltam alguns ajustes, uma das dificuldades foi trabalhar com uma tabela de dados muito grande e tive que criar muitos “loops”. Pretendo continuar trabalhando numa função que realize as tarefas propostas, talvez fazendo as análises separadas por animal e depois juntando tudo. Por enquanto a função retorna resultados totais (somando os dados de todos indivíduos) Também não consegui fazer com que a função leia a tabela de dados direto, o usuário deverá criar um objeto antes.
Página de Ajuda - Proposta A
sleeping.rat package:nenhum R Documentation
Parâmetros do sono
Description:
Produz uma tabela com a porcentagem do tempo de sono em cada estágio , o número
de episódios de sono por estágio, o tempo médio (min) de sono em cada episódio de cada
estágio, todos em um intervalo de duas horas. Também produz um gráfico de barras com os
mesmos dados mostrados pela tabela.
Usage:
sleeping.rat(x)
Arguments:
x é um objeto (dataframe) criado previamente
Details:
Value:
São abertos 3 dispositos com os gráficos referentes à porcentagem do tempo de sono,
o número de episódios de sono por estágio, o tempo médio (min) de sono em cada episódio de cada
estágio.
Retorna uma tabela na área de trabalho.
Warning:
Ainda faltam alguns ajustes... =(
Por enquanto use dados com as mesmas dimensões do exemplo dado
Author(s):
Simone Marie Ota (simone.ota@gmail.com)
References:
Timo-Iaria C, Negrão N, Schimidek WR, Hoshino K, Menezes CEL, Rocha TL.
Phases and states of sleep in the rat. Physiol Behav. 1970; 5:1057-62.
Examples:
x=read.table("Sono ratos.txt",header=TRUE,sep="\t") ### Coloque o banco de dados no formato .txt no lugar de 'Sono ratos'
sleeping.rat(x) ### Chame a função assim
Código da Função- Proposta A
#######################################################
# #
# Sleeping Rat #
# #
#######################################################
x=read.table("Sono ratos.txt",header=TRUE,sep="\t") ### Coloque o banco de dados
sleeping.rat(x)### Chame a função assim
sleeping.rat= function(x)
{
a = as.matrix(x) ###para substituir os valores
a[a == 1]= "AWK"
a[a == 2]= "SWS"
a[a == 3]= "PS"
a[a == 4]= "QA"
a[a == 5]= "UH"
a[a == 6]= "TS"
#10s= 1 classificação
#1min=60s = 6 clas
#1h=60min =3600s =360 clas
#0h~2h=1:720
#2h~4h=721:1440
#4h~6h=1441:2160
#6h~8h=2161:2880 ###esse registro para por ai
#8h~10h=2881:3600
#10h~12h=3601:4320
#vamos dividir em pedaços de 2h
a1=a[1:720,]
a2=a[721:1440,]
a3=a[1441:2160,]
a4=a[2161:2880,]
### Duplicando a matriz
b=a
b1=b[1:720,]
b2=b[721:1440,]
b3=b[1441:2160,]
b4=b[2161:2880,]
##### Substituindo valores consecutivos por 0 (NA não é boa opção)
##### Fazendo o ciclo para cada coluna nas primeiras 2h
for(n in 1:719) #A
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 721:1439) #B
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 1441:2159) #C
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 2161:2879) #D
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 2881:3599) #E
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 3601:4319) #F
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 4321:5039) #G
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 5041:5759) #H
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 5761:6479) #I
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 6481:7199) #J
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 7201:7919) #K
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 7921:8639) #L
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 8641:9359) #M
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
for(n in 9361:10079) #N
{
if(a1[n+1]==a1[n])
{
b1[n+1]=0
}
else
{
b1[n+1]=a1[n+1]
}
}
##### Fazendo o ciclo para cada coluna das 2h~4h
for(n in 1:719) #A
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 721:1439) #B
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 1441:2159) #C
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 2161:2879) #D
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 2881:3599) #E
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 3601:4319) #F
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 4321:5039) #G
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 5041:5759) #H
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 5761:6479) #I
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 6481:7199) #J
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 7201:7919) #K
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 7921:8639) #L
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 8641:9359) #M
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
for(n in 9361:10079) #N
{
if(a2[n+1]==a2[n])
{
b2[n+1]=0
}
else
{
b2[n+1]=a2[n+1]
}
}
#####Fazendo o ciclo para cada coluna das 4h~6h
for(n in 1:719) #A
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 721:1439) #B
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 1441:2159) #C
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 2161:2879) #D
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 2881:3599) #E
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 3601:4319) #F
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 4321:5039) #G
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 5041:5759) #H
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 5761:6479) #I
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 6481:7199) #J
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 7201:7919) #K
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 7921:8639) #L
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 8641:9359) #M
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
for(n in 9361:10079) #N
{
if(a3[n+1]==a3[n])
{
b3[n+1]=0
}
else
{
b3[n+1]=a3[n+1]
}
}
#####Fazendo o ciclo para cada coluna das 6h~8h
for(n in 1:719) #A
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 721:1439) #B
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 1441:2159) #C
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 2161:2879) #D
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 2881:3599) #E
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 3601:4319) #F
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 4321:5039) #G
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 5041:5759) #H
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 5761:6479) #I
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 6481:7199) #J
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 7201:7919) #K
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 7921:8639) #L
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 8641:9359) #M
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
for(n in 9361:10079) #N
{
if(a4[n+1]==a4[n])
{
b4[n+1]=0
}
else
{
b4[n+1]=a4[n+1]
}
}
########## Agora contando a porcentagem, o tempo total e episódios
awk1=length(a1[a1=="AWK"])/length(a1) ### %awake
awk2=length(a2[a2=="AWK"])/length(a2)
awk3=length(a3[a3=="AWK"])/length(a3)
awk4=length(a4[a4=="AWK"])/length(a4)
sws1=length(a1[a1=="SWS"])/length(a1) ### %slow wave sleep
sws2=length(a2[a2=="SWS"])/length(a2)
sws3=length(a3[a3=="SWS"])/length(a3)
sws4=length(a4[a4=="SWS"])/length(a4)
ps1=length(a1[a1=="PS"])/length(a1) ### %paradoxical sleep
ps2=length(a2[a2=="PS"])/length(a2)
ps3=length(a3[a3=="PS"])/length(a3)
ps4=length(a4[a4=="PS"])/length(a4)
qa1=length(a1[a1=="QA"])/length(a1) ### %quiet awake
qa2=length(a2[a2=="QA"])/length(a2)
qa3=length(a3[a3=="QA"])/length(a3)
qa4=length(a4[a4=="QA"])/length(a4)
uh1=length(a1[a1=="UH"])/length(a1) ### %unhooked
uh2=length(a2[a2=="UH"])/length(a2)
uh3=length(a3[a3=="UH"])/length(a3)
uh4=length(a4[a4=="UH"])/length(a4)
ts1=length(a1[a1=="TS"])/length(a1) ### %transition sleep
ts2=length(a2[a2=="TS"])/length(a2)
ts3=length(a3[a3=="TS"])/length(a3)
ts4=length(a4[a4=="TS"])/length(a4)
awka1=length(a1[a1=="AWK"])/6 ###### tempo de "acordado" nas primeiras 2h em minutos
swsa1=length(b1[a1=="SWS"])/6
psa1=length(a1[a1=="PS"])/6
qaa1=length(a1[a1=="QA"])/6
uha1=length(a1[a1=="UH"])/6
tsa1=length(a1[a1=="TS"])/6
awka2=length(a2[a2=="AWK"])/6 ###### tempo de "acordado" das 2h~4h em minutos
swsa2=length(a2[a2=="SWS"])/6
psa2=length(a2[a2=="PS"])/6
qaa2=length(a2[a2=="QA"])/6
uha2=length(a2[a2=="UH"])/6
tsa2=length(a2[a2=="TS"])/6
awka3=length(a3[a3=="AWK"])/6 ###### tempo de "acordado" das 4h~6h em minutos
swsa3=length(a3[a3=="SWS"])/6
psa3=length(a3[a3=="PS"])/6
qaa3=length(a3[a3=="QA"])/6
uha3=length(a3[a3=="UH"])/6
tsa3=length(a3[a3=="TS"])/6
awka4=length(a4[a4=="AWK"])/6 ###### tempo de "acordado" das 6h~8h em minutos
swsa4=length(a4[a4=="SWS"])/6
psa4=length(a4[a4=="PS"])/6
qaa4=length(a4[a4=="QA"])/6
uha4=length(a4[a4=="UH"])/6
tsa4=length(a4[a4=="TS"])/6
awkb1=length(b1[b1=="AWK"]) ###### episódios de "acordado" nas primeiras 2h
swsb1=length(b1[b1=="SWS"])
psb1=length(b1[b1=="PS"])
qab1=length(b1[b1=="QA"])
uhb1=length(b1[b1=="UH"])
tsb1=length(b1[b1=="TS"])
awkb2=length(b2[b2=="AWK"]) ###### episódios de "acordado" das 2h~4h
swsb2=length(b2[b2=="SWS"])
psb2=length(b2[b2=="PS"])
qab2=length(b2[b2=="QA"])
uhb2=length(b2[b2=="UH"])
tsb2=length(b2[b2=="TS"])
awkb3=length(b3[b3=="AWK"]) ###### episódios de "acordado" das 4h~6h
swsb3=length(b3[b3=="SWS"])
psb3=length(b3[b3=="PS"])
qab3=length(b3[b3=="QA"])
uhb3=length(b3[b3=="UH"])
tsb3=length(b3[b3=="TS"])
awkb4=length(b4[b4=="AWK"]) ###### episódios de "acordado" das 6h~8h
swsb4=length(b4[b4=="SWS"])
psb4=length(b4[b4=="PS"])
qab4=length(b4[b4=="QA"])
uhb4=length(b4[b4=="UH"])
tsb4=length(b4[b4=="TS"])
########## Calculando o tempo médio por episódio a cada 2h
t.awk1=awka1/awkb1
t.awk2=awka2/awkb2
t.awk3=awka3/awkb3
t.awk4=awka4/awkb4
t.sws1=swsa1/swsb1
t.sws2=swsa2/swsb2
t.sws3=swsa3/swsb3
t.sws4=swsa4/swsb4
t.ps1=psa1/psb1
t.ps2=psa2/psb2
t.ps3=psa3/psb3
t.ps4=psa4/psb4
t.qa1=qaa1/qab1
t.qa2=qaa2/qab2
t.qa3=qaa3/qab3
t.qa4=qaa4/qab4
t.uh1=uha1/uhb1
t.uh2=uha2/uhb2
t.uh3=uha3/uhb3
t.uh4=uha4/uhb4
t.ts1=tsa1/tsb1
t.ts2=tsa2/tsb2
t.ts3=tsa3/tsb3
t.ts4=tsa4/tsb4
############### Criando alguns objetos para facilitar
Awake=c(awk1,awk2,awk3,awk4)
Slow.wave.sleep=c(sws1,sws2,sws3,sws4)
Paradoxical.sleep=c(ps1,ps2,ps3,ps4)
Quiet.awake=c(qa1,qa2,qa3,qa4) ###No exemplo retorna 0, essa classificação não foi utilizada
Unhooked=c(uh1,uh2,uh3,uh4)
Transition.sleep=c(ts1,ts2,ts3,ts4)
Awake.tempomedio= c(t.awk1,t.awk2,t.awk3,t.awk4)
Slow.wave.sleep.tempomedio= c(t.sws1,t.sws2,t.sws3,t.sws4)
Paradoxical.sleep.tempomedio= c(t.ps1,t.ps2,t.ps3,t.ps4)
Quiet.awake.tempomedio= c(t.qa1,t.qa2,t.qa3,t.qa4)
Unhooked.tempomedio= c(t.uh1,t.uh2,t.uh3,t.uh4)
Transition.sleep.tempomedio= c(t.ts1,t.ts2,t.ts3,t.ts4)
Awake.episode= c(awkb1,awkb2,awkb3,awkb4)
Slow.wave.sleep.episode= c(swsb1,swsb2,swsb3,swsb4)
Paradoxical.sleep.episode= c(psb1,psb2,psb3,psb4)
Quiet.awake.episode= c(qab1,qab2,qab3,qab4)
Unhooked.episode= c(uhb1,uhb2,uhb3,uhb4)
Transition.sleep.episode= c(tsb1,tsb2,tsb3,tsb4)
### Graficos
grafico.sono =x11()
par(mfrow=c(2,3))
barplot(Awake, main="Awake",xlab="",ylab="%Awake", ylim= c(0,1))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Slow.wave.sleep, main="Slow wave sleep",xlab="", ylab="%Slow wave sleep", ylim= c(0,1))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Paradoxical.sleep, main="Paradoxical sleep",xlab="", ylab="%Paradoxical sleep", ylim= c(0,1))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Quiet.awake, main="Quiet awake",xlab="", ylab="%Quiet awake", ylim= c(0,1))### Nos dados de exemplo não foi usada essa classificação
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Unhooked, main="Unhooked",xlab="", ylab="%Unhooked", ylim= c(0,1))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Transition.sleep, main="Transition sleep",xlab="",ylab="%Transition sleep", ylim= c(0,1))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
###
grafico.tempo.sono =x11()
par(mfrow=c(2,3))
barplot(Awake.tempomedio, main="Awake",xlab="",ylab=" Time Awake per episode", ylim= c(0,5))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Slow.wave.sleep.tempomedio, main="Slow wave sleep",xlab="", ylab="Time in Slow wave sleep per episode", ylim= c(0,5))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Paradoxical.sleep.tempomedio, main="Paradoxical sleep",xlab="", ylab="Time in Paradoxical sleep per episode", ylim= c(0,5))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Quiet.awake.tempomedio, main="Quiet awake",xlab="", ylab="Time in Quiet awake per episode", ylim= c(0,5))### Nos dados de exemplo não foi usada essa classificação
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Unhooked.tempomedio, main="Unhooked",xlab="", ylab="Time in Unhooked per episode", ylim= c(0,5))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(Transition.sleep.tempomedio, main="Transition sleep",xlab="",ylab="Time in Transition sleep per episode", ylim= c(0,5))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
###
grafico.epi.sono =x11()
par(mfrow=c(2,3))
barplot(c(awkb1,awkb2,awkb3,awkb4), main="Awake",xlab="",ylab="Number of Awake", ylim= c(0,1000))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(c(swsb1,swsb2,swsb3,swsb4), main="Slow wave sleep",xlab="", ylab="Number of Slow wave sleep", ylim= c(0,1000))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(c(psb1,psb2,psb3,psb4), main="Paradoxical sleep",xlab="", ylab="Number of Paradoxical sleep", ylim= c(0,1000))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(c(qab1,qab2,qab3,qab4), main="Quiet awake",xlab="", ylab="Number of Quiet awake", ylim= c(0,1000))### Nos dados de exemplo não foi usada essa classificação
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(c(uhb1,uhb2,uhb3,uhb4), main="Unhooked",xlab="", ylab="Number of Unhooked", ylim= c(0,1000))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
barplot(c(tsb1,tsb2,tsb3,tsb4), main="Transition sleep",xlab="",ylab="Number of Transition sleep", ylim= c(0,1000))
axis(1,1:4, c("2h", "4h", "6h", "8h" )[1:4])
### Tabela
Tabela=data.frame(Awake,Slow.wave.sleep,Paradoxical.sleep,Quiet.awake,
Unhooked,Transition.sleep,Awake.tempomedio,Slow.wave.sleep.tempomedio,
Paradoxical.sleep.tempomedio,Quiet.awake.tempomedio,Unhooked.tempomedio,
Transition.sleep.tempomedio,Awake.episode,Slow.wave.sleep.episode,
Paradoxical.sleep.episode,Quiet.awake.episode,Unhooked.episode,
Transition.sleep.episode,row.names=c("2h","4h","6h","8h"))
Tabela
########## Resultados
return(Tabela)
}
05_curso_antigo/r2011/alunos/trabalho_final/simone/start.txt · Última modificação: 2020/08/12 06:04 (edição externa)
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