# 8.1 conversor <- function (dados) { celsius = 5/9 * (dados - 32) resulta <- data.frame (dados, celsius) return (resulta) } # 8.2 X <-as.vector ((rnorm (30,14,5))) Y <-as.vector ((rnorm (30,9,3))) Graficas <- function(X, Y) { { if (length (X)!=length (Y)) stop ("\n\t Os vectores não tem o mesmo tamnaho") } x11() par(mfrow = c(3,2)) par(bty="l.5", tcl=-0.3) hist(X, main="Histograma de Frequências", xlab="Valores de X", ylab= "Frequência", prob=T) lines(density(X),col="red") hist(Y, main="Histograma de Frequências", xlab="Valores de Y", ylab= "Frequência", prob=T) lines(density(Y),col="red") qqnorm(X,pch=16, col="black",main="Ajuste da Distribução Normal",xlab="Valores de X", ylab= "Quantis da Mostra") qqline(X, col="red") qqnorm(Y, pch=16, col="black",main="Ajuste da Distribução Normal", xlab="Valores de Y", ylab= "Quantis da Mostra") qqline(Y, col="red") boxplot(X,Y, main="Medidas de tendência Central", ylab= "Valores das Variáveis", xlab="Variáveis", ylim=c(0,32)) text (1, 30, "X", cex= 1.8) text (2, 30, "Y", cex= 1.8) plot(Y~X, pch=16, main= "Regresão linear", ylab="Variável Y", xlab="Variável X") lm.XY<-lm(Y~X) abline(lm.XY, col="red") coef<-coef(lm.XY) summary<-list (summary(X),summary(Y),coef) return(summary) par(mfrow=c(1,1)) } Graficas (X,Y) # 8.3 abundância <- round ((runif (30,0,20)), digits=0) shannon <- function (abundância) { dados = na.omit (abundância) dados2= dados[dados>0] Pi = (dados2/ sum (dados2)) H = - (sum ((Pi)* (log (Pi)))) return (H) } shannon (abundância) simpson <- function (abundância) { dados = na.omit (abundância) dados2= dados[dados>0] Pi = (dados2)/ (sum (dados2)) D = sum (Pi^2) return (D) } simpson (abundância) mat <- matrix (round (runif (50,0,20), digits=0), 10, 5) mat linhas <- c("Sp1", "Sp2", "Sp3", "Sp4", "Sp5", "Sp6", "Sp7", "Sp8", "Sp9", "Sp10") colunas <- c("L1", "L2", "L3", "L4", "L5") rownames (mat)<- paste (linhas) colnames (mat)<- paste (colunas) mat diversidade <- function (mat, indices= c("shannon", "simpson")) { if(indices=="shannon") { H <- apply(mat, MARGIN = 2, FUN = shannon) return(H) } else(indices=="simpson") { S <- apply(mat, MARGIN = 2, FUN = simpson) return(S) } } diversidade(mat, indices="shannon") diversidade(mat, indices="simpson")