################ EXERCICIO 1 eutad<-read.table("palmadulto.txt",head=T,sep="") str(eutad) dist=matrix(NA, ncol=102, nrow=102) dist for(i in 1:101) { for(j in (i+1):102) { difx2=(eutad$gx[i]-eutad$gx[j])^2 dify2=(eutad$gy[i]-eutad$gy[j])^2 dist[i,j]<-sqrt(difx2 + dify2) dist[j,i]<-sqrt(difx2 + dify2) } } (nn<-apply(dist, 1, min, na.rm=TRUE)) (mnn<-mean(nn)) nsim=1000 resultado<-rep(NA,1000) resultado[1]<-mnn resultado for(k in 2:nsim){ xsim<- round(runif(102,0,320),1) ysim<-round(runif(102,0,320),1) dist.sim<-matrix(NA, ncol=102, nrow=102) for(i in 1:length(xsim)-1) { for(j in (i+1):length(ysim)) { difx2.sim<-(xsim[i]-xsim[j])^2 dify2.sim<-(ysim[i]-ysim[j])^2 dist.sim[i,j]<-sqrt(difx2+dify2) dist.sim[j,i]<-sqrt(difx2+dify2) } } resultado[k]<-mean(apply(dist.sim, 1, min, na.rm=TRUE)) } resultado hist(resultado) abline(v=mnn,col="red",lwd=3) uni <- sum(resultado>=resultado[1]) uni prob.uni <- uni/length(resultado) prob.uni probabilidade <- prob.uni*100 probabilidade #EXERCICIO 2 animais <- read.table("animais.txt", header=T, sep=";",dec=",") str(animais) is.na(animais) animais <- animais[!is.na(animais$brain),] max(animais$body,na.rm=T) plot(animais$brain~animais$body, ylim=c(0.4,5712),xlim=c( 0.023,87000)) mod1.lm <- lm(log(animais$brain) ~ log(animais$body)) summary(mod1.lm) coef(mod1.lm) inclinacao<-as.numeric(coef(mod1.lm)[2]) sim <- 1000 sim.animais <- rep(NA, sim) sim.animais[1]<-inclinacao for(i in 2:sim) { sim_brain<-sample(animais$brain) simul.lm<-lm(log(sim_brain)~log(animais$body)) coeficiente<-as.numeric(coef(simul.lm)[2]) sim.animais[i]<-coeficiente } sim.animais hist(sim.animais) abline(v=inclinacao,col="green",lwd=3) sim.animais<-sim.animais prob.sim <- sum(sim.animais >= sim.animais[1])/length(sim.animais) prob.sim probabilidade.lm <- prob.sim*100 probabilidade.lm #######################