#Analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal 

caixeta.agr=aggregate((caixeta$cap/pi), by=list(local=caixeta$local,h=caixeta$h,arvores=caixeta$arvore,especie=caixeta$especie), FUN=sum) ##Cria um novo data.frame em que a variável CAP é dividida por pi (gerando o DAP) e agregada pelo local, altura, árvore e espécie. 

caixeta.tab=caixeta.agr[grep("Tabebuia cassinoides", caixeta.agr$especie),] 

par(mfrow=c(2,2))

#Relação Dap-Altura para a localidade Chauas.
plot(x~h, data=caixeta.tab, subset=local=="chauas", main="Chauas") 

#Relação Dap-Altura para a localidade Juréia.
plot(x~h, data=caixeta.tab, subset=local=="jureia", main="Jureia") 

#Relação Dap-Altura para a localidade Retiro.
plot(x~h, data=caixeta.tab, subset=local=="retiro", main="Retiro") 


#Linearidade usando scatter.smooth
chau=caixeta.tab[grep("chauas", caixeta.tab$local),] 

jur=caixeta.tab[grep("jureia", caixeta.tab$local),] 

ret=caixeta.tab[grep("retiro", caixeta.tab$local),] 
par(mfrow=c(2,2))

#Linearidade para a localidade Chauas
scatter.smooth(chau$x, chau$h, col="pink") 

#Linearidade para a localidade Juréia
scatter.smooth(jur$x, jur$h, col="pink") 

#Linearidade para a localidade Retiro
scatter.smooth(ret$x, ret$h, col="pink") 

#Linearidade para todas as localidades
scatter.smooth(caixeta.tab$x, caixeta.tab$h, col="pink") 
par(mfrow=c(1,1))


#Analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal 

library(lattice) 

xyplot(x~h|local, data=caixeta.tab) #Relação Dap-Altura