##Exercício 4###

##4.1 Rios
ata("rivers")
summary(rivers)
rivers.mean<-mean(rivers)
rivers.mean
prop<-rivers[rivers<rivers.mean]
length(prop)
length(rivers)
prop.mm<-length(prop)/length(rivers)

###ver o valor do quantil de 75% dos dados##
quantile(rivers, probs= seq(from=0,to=1,by=0.05))
quantil.75<-quantile(rivers, probs= 0.75)
media.truncada<-mean(rivers,trim=0.25)
median(rivers)
medias<-c(rivers.mean, media.truncada, median(rivers))

###4.2 Cervejas
###Represente este resultado como um gráfico de barras e um dotplot (função dotchart).
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")
class(cervejas)
length(cervejas)
dados=table(cervejas)
barplot(dados)
dotchart(dados)
###Qual tem maior razão dado/tinta?
#Razão maior dado tinta barplot##

###4.3 Caixetais
###Construa um histograma do dap1) dos fustes dos caixetais.
caixeta$dap = caixeta$cap/pi
hist(caixeta$dap)

##Construa histogramas da altura das árvores para os diferentes caixetais ('local').
table(caixeta$local)
par(mfrow=c(1,3))
hist(caixeta$h, subset=caixeta$local=="chauas")
hist(caixeta$h, subset=caixeta$local=="jureia")
hist(caixeta$h, subset=caixeta$local=="retiro")

##Há diferenças entre as estruturas (distribuição de tamanhos) dos caixetais?	
##Não há diferenças entre localidades##

##4.4 Eucaliptos
##Utilize o gráfico boxplot para analisar o DAP de árvores de E. grandis em função das variáveis região (regiao) e rotação (rotacao).
egrandis<-read.table("teste/egrandis.csv", header=T, sep=";",as.is=T)
table(egrandis$regiao)
table(egrandis$rotacao)
par(mfrow=c(1,1))
boxplot(egrandis$dap~egrandis$regiao+egrandis$rotacao, data=egrandis)

##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)

##4.5 Mais Caixetais
##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).
table(caixeta$local)
caixeta.especie<-caixeta[caixeta$especie=="Tabebuia cassinoides",]
par(mfrow=c(1,1))
plot(caixeta.especie$h ~ caixeta.especie$dap, xlab = "Altura(h)", ylab = "DAP", main = "Local: chauas",subset=caixeta.especie$local=="chauas")
plot(caixeta.especie$h~caixeta.especie$dap,xlab="Altura(h)",ylab="DAP",main="Local:jureia", subset=caixeta.especie$local=="jureia")
plot(caixeta.especie$h~caixeta.especie$dap,xlab="Altura(h)",ylab="DAP",main="Local:retiro", subset=caixeta.especie$local=="retiro")

###Para a mesma relação do item anterior, verifique linearidade com a função scatter.smooth
scatter.smooth(caixeta.especie$h,caixeta.especie$dap, col="red", xlab="Altura (dm)", ylab="DAP (cm)", main="Chauas",subset=caixeta.especie$local=="chauas")
scatter.smooth(caixeta.especie$h,caixeta.especie$dap, col="red", xlab="Altura (dm)", ylab="DAP (cm)", main="Jureia",subset=caixeta.especie$local=="jureia")              
scatter.smooth(caixeta.especie$h,caixeta.especie$dap, col="red", xlab="Altura (dm)", ylab="DAP (cm)", main="Retiro",subset=caixeta.especie$local=="retiro")

##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)
xyplot(caixeta.especie$dap~caixeta.especie$h|caixeta.especie$local,data=caixeta.especie)