# 6.1 Crie seus dados

conj1 = rnorm(10,6,3)
conj2 = rnorm(10,7.5,3.2)
source("simula.r")
sim.dif= simula(conj1,conj2,nsim=2000)
dif=abs(mean(conj2)-mean(conj1))
sim.maior = simula(conj2,conj1, nsim=2000, teste="uni")
t.dif=t.test(conj2,conj1)
t.dif
t.maior= t.test(conj2, conj1, alternative= "greater")
t.maior

# 6.2 Anova na unha

# Estrutura de meus dados

mudas <- read.table("altura-mudas.csv", header=T, sep=",")
str (mudas)
head (mudas)
summary (mudas)

# Análises

mudas <- read.table("altura-mudas.csv", header=T, sep=",")
tamboril <- subset(mudas,mudas$especie=="tamboril")
str (tamboril)
tamboril$substrato <- as.factor (tamboril$substrato)
str (tamboril)
media.geral <- mean (tamboril$altura)
dif.geral= (tamboril$altura-media.geral)
sum (dif.geral) 
round(sum(dif.geral),60)
ss.altura= dif.geral^2
ss.total= sum (ss.altura)
ss.total
mediatamboril<- tapply (tamboril$altura, INDEX=tamboril$substrato, FUN= mean)
mediatamboril
ss.intra= sum((tamboril$altura - rep (mediatamboril, each=6))^2)
ss.intra
ss.entre=  sum((media.geral - mediatamboril)^2) *6
ss.entre
gltotal= 60-1
glentre= 10-1
glintra= gltotal - glentre
razao <-c(ss.entre/glentre) /  (ss.intra/glintra)
prob <-pf(razao, 9, 50, lower.tail= F)
porc <- (ss.entre/ss.total)*100
porc

# Gráficos

vetor.obs=1:60
vetor.dados= c(tamboril$altura)
vetor.dados
vetor.substrato =  rep(1:10, each=6)
vetor.medias =  rep(mediatamboril, each=6)
plot(vetor.obs,vetor.dados, ylim=c(0,90),pch=(rep(c(1,2,3,5,8,15,16,17,18,19),each=6)),col=vetor.substrato,ylab="Variável Resposta", xlab="Observações")
	for(i in 1:60)
	{
	lines(c(i,i),c(vetor.dados[i],mean(vetor.dados)),col=vetor.substrato[i])
	}
	abline(h=media.geral)
plot(vetor.obs,vetor.dados,ylim=c(0,90),pch=(rep(c(1,2,3,5,8,15,16,17,18,19),each=6)),col=vetor.substrato,main="Variação Intra Grupos",ylab="Variável Resposta", xlab="Observações")
	for(i in 1:60)
	{
	lines(c(i,i),c(vetor.medias[i],vetor.dados[i]),col=vetor.substrato[i])
	}
	lines(c(1,6),c(mediatamboril[1],mediatamboril[1]),col=1)
	lines(c(7,12),c(mediatamboril[2],mediatamboril[2]),col=2)
	lines(c(13,18),c(mediatamboril[3],mediatamboril[3]),col=3)
	lines(c(19,24),c(mediatamboril[4],mediatamboril[4]),col=4)
	lines(c(25,30),c(mediatamboril[5],mediatamboril[5]),col=5)
	lines(c(31,36),c(mediatamboril[6],mediatamboril[6]),col=6)	
	lines(c(37,42),c(mediatamboril[7],mediatamboril[7]),col=7)
	lines(c(43,48),c(mediatamboril[8],mediatamboril[8]),col=8)
	lines(c(49,54),c(mediatamboril[9],mediatamboril[9]),col=9)
	lines(c(55,60),c(mediatamboril[10],mediatamboril[10]),col=10)
plot(vetor.obs,vetor.medias,ylim=c(10,80),pch=(rep(c(1,2,3,5,8,15,16,17,18,19),each=6)),col=vetor.substrato,main="Variação Entre Grupos",ylab="Variável Resposta", xlab="Observações")
		for(i in 1:60)
		{
		lines(c(i,i),c(vetor.medias[i],mean(vetor.medias)),col=vetor.substrato[i])
		}
	abline(h=media.geral)
	points(vetor.obs,vetor.dados,ylim=c(0,90),pch=(rep(c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),each=6)),col=vetor.substrato,cex=0.5)
	
# 6.3 ANOVA fácil!

mudas <- read.table("altura-mudas.csv", header=T, sep=",")
str (mudas)
head (mudas)
tamboril <- subset(mudas,mudas$especie=="tamboril")
str (tamboril)
class (tamboril$substrato)
tamboril$substrato <- as.factor (tamboril$substrato)
class (tamboril$substrato)
tamboril$substrato
str (tamboril)
aov.tamboril <- aov (tamboril$altura~tamboril$substrato, data=tamboril)
aov.tamboril
summary (aov.tamboril)