##Exercícios 4 - Análises Exploratórias
#BIE572
#Francisco M. Ulloa S.

##4.2 Cervejas
cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")

#4.2.1 Represente este resultado como um gráfico de barras e um dotplot (função dotchart).

barplot(table(cervejas))
x11()

cervejas.todas<-cervejas
cervejas.todas[cervejas.todas=="nenhuma"]<-0
cervejas.todas[cervejas.todas=="chope"]<-1
cervejas.todas[cervejas.todas=="lata"]<-2
cervejas.todas[cervejas.todas=="garrafa"]<-3
class(cervejas.todas)
cervejas.todas<-as.numeric(cervejas.todas)
class(cervejas.todas)
dotchart(cervejas.todas,groups=factor(cervejas))

#4.2.2 Qual tem maior razão dado/tinta?


##Ambos os gráficos mostram informações claras, porem o dotchart possui uma razão dado/tinta maior, 
#que permite uma melhor visualização dos poucos dados presentes em "cervejas", e que permitiria 
#um menor gasto de tinta


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#4.3 Caixetais

caixeta <- read.csv("caixeta.csv", as.is=TRUE)

#4.3.1 Construa um histograma do dap dos fustes dos caixetais.

## O dap = o cap/pi
pi
names(caixeta)
table(caixeta$cap)
caixeta$dap<-(caixeta$cap)/pi


hist(caixeta$dap)


#4.3.2 Construa histogramas da altura das árvores para os diferentes caixetais ('local')


library(lattice)
require(lattice)
histogram(~ caixeta$h | caixeta$local )

#4.3.3 Há diferenças entre as estruturas (distribuição de tamanhos) dos caixetais?

##Segundo o observado no histograma existem aparentemente arvores de maior tamanho em Jureia em relação aos outros lugares.
##Se poderia também supor que as florestas dos caixetais em Retiro estão em estagios mais iniciais que em comparação a Chauás.


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#4.4 Eucaliptos

egrandis<-read.table("egrandis.csv",header=TRUE,sep=";",as.is=TRUE)

#4.4.1 Utilize o gráfico boxplot para analisar o DAP de árvores de E. grandis em função das variáveis região (regiao) e rotação (rotacao).

str(egrandis)
boxplot(egrandis$dap)
egrandis$regiao<-as.factor(egrandis$regiao)
egrandis$rotacao<-as.factor(egrandis$rotacao)
boxplot(egrandis$dap~egrandis$regiao)


#4.4.2 Avalie a normalidade da altura do conjunto total de árvores com um gráfico quantil-quantil contra a distribuição normal.

qqnorm(egrandis$ht)
qqline(egrandis$ht, col="red", lwd=3)

# Se observa no gráfico quantil-quantil que os dados de altura "ht" não seguem uma distribuição normal.

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#4.5 Mais Caixetais

caixeta <- read.csv("caixeta.csv", as.is=TRUE)

#4.5.1 Analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal (local) com a função plot, mas somente para as árvores 2) de caixeta (Tabebuia cassinoides).


caixeta$local<-as.factor(caixeta$local)
caixeta$especie<-as.factor(caixeta$especie)


pi
caixeta$dap<-2*(caixeta$cap/(2*pi))
str(caixeta)
par(mfrow=c(2,2))
plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="chauas")
plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="jureia")
plot(dap~h,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides"&local=="retiro")
par(mfrow=c(1,1))

#4.5.2Para a mesma relação do item anterior, verifique linearidade com a função scatter.smooth

par(mfrow=c(2,2))
scatter.smooth(caixeta$dap~caixeta$h,data=caixeta,subset=caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides"&caixeta$local=="chauas")
scatter.smooth(caixeta$dap~caixeta$h,data=caixeta,subset=caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides"&caixeta$local=="jureia")
scatter.smooth(caixeta$dap~caixeta$h,data=caixeta,subset=caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides"&caixeta$local=="retiro")
par(mfrow=c(1,1))

#4.5.3 Utilizando o pacote lattice, analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal (local), mas somente para as árvores 3) de caixeta (Tabebuia cassinoides).

library(lattice)
require(lattice)


xyplot(dap~h|local,data=caixeta,subset=especie=="Tabebuia cassinoides")