##Exercícios 4 - Análises Exploratórias ####4.2 - Cervejas #Cria o set de dados "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") tabela.cervejas <- as.matrix(table(cervejas)) #Gráfico de barras barplot(table(cervejas)) #Dotchart dotchart(table(cervejas)) #O gráfico com a menor relação dado/tinta é o dotchart, que entrega mais informações com menos 'poluição'. ####4.3 - Caixetais #Abre os dados e gera o DAP caixeta <- read.csv("caixeta.csv", header=T, sep=",") head(caixeta) dap <- caixeta$cap/pi caixeta$dap <- dap head(caixeta) #Gera um único layout com os 4 histogramas par(mfrow=c(2,2)) #Faz o histograma do DAP dos fustes hist(caixeta$dap) #Histograma para Chauas chauas.h <- caixeta[caixeta$local == "chauas",] head(chauas.h) #Histograma para Jureia jureia.h <- caixeta[caixeta$local == "jureia",] head(jureia.h) hist(jureia.h$h) #Histograma para Retiro retiro.h <- caixeta[caixeta$local == "retiro",] head(retiro.h) hist(retiro.h$h) #Há diferenças entre as estruturas (distribuição de tamanhos) dos caixetais? ##Sim, há diferença. Em Chauas há maior frequência das árvores mais baixas do que na Jureia e em Retiro. ####4.4 Eucaliptos #Abre os dados e.grandis <- read.csv("egrandis.csv", header=T, sep=";") head(e.grandis) #Gera o boxplot DAP por região par(mfrow=c(1,1)) boxplot(e.grandis$dap ~ e.grandis$regiao) #Gera o gráfico quantil quantil qqnorm(e.grandis$ht) qqline(e.grandis$ht) ####4.5 Mais Caixetais #Restringe dados para Caixeta dados.caixeta <- caixeta[caixeta$especie == "Tabebuia cassinoides",] #Restringe para Chauas dados.caixeta.chauas <- dados.caixeta[dados.caixeta$local == "chauas",] #Restringe para Retiro dados.caixeta.retiro <- dados.caixeta[dados.caixeta$local == "retiro",] #Restringe para Jureia dados.caixeta.jureia <- dados.caixeta[dados.caixeta$local == "jureia",] #Calcula DAP e altura total para Chauas area.basal.chauas <- pi*(dados.caixeta.chauas$dap/2)^2 dados.caixeta.chauas$area.basal <- area.basal.chauas area.total.chauas <- tapply(X=dados.caixeta.chauas$area.basal, INDEX=dados.caixeta.chauas$arvore, FUN=sum) dap.total.chauas <- sqrt(area.total.chauas/pi)*2 altura.total.chauas <- tapply(X=dados.caixeta.chauas$h, INDEX=dados.caixeta.chauas$arvore, FUN=mean) #Calcula DAP e altura total para Retiro area.basal.retiro <- pi*(dados.caixeta.retiro$dap/2)^2 dados.caixeta.retiro$area.basal <- area.basal.retiro area.total.retiro <- tapply(X=dados.caixeta.retiro$area.basal, INDEX=dados.caixeta.retiro$arvore, FUN=sum) dap.total.retiro <- sqrt(area.total.retiro/pi)*2 altura.total.retiro <- tapply(X=dados.caixeta.retiro$h, INDEX=dados.caixeta.retiro$arvore, FUN=mean) #Calcula DAP e altura total para Jureia area.basal.jureia <- pi*(dados.caixeta.jureia$dap/2)^2 dados.caixeta.jureia$area.basal <- area.basal.jureia area.total.jureia <- tapply(X=dados.caixeta.jureia$area.basal, INDEX=dados.caixeta.jureia$arvore, FUN=sum) dap.total.jureia <- sqrt(area.total.jureia/pi)*2 altura.total.jureia <- tapply(X=dados.caixeta.jureia$h, INDEX=dados.caixeta.jureia$arvore, FUN=mean) par(mfrow=c(2,2)) plot(dap.total.chauas ~ altura.total.chauas) plot(dap.total.retiro ~ altura.total.retiro) plot(dap.total.jureia ~ altura.total.jureia) par(mfrow=c(2,2)) scatter.smooth(dap.total.chauas ~ altura.total.chauas) scatter.smooth(dap.total.retiro ~ altura.total.retiro) scatter.smooth(dap.total.jureia ~ altura.total.jureia) # Preparando dados para pacote lattice length(dap.total.chauas) length(dap.total.jureia) length(dap.total.retiro) locais <- c(rep("chauas", 191), rep("jureia", 86), rep("retiro", 132)) dap.todos <- c(dap.total.chauas, dap.total.jureia, dap.total.retiro) altura.todos <- c(altura.total.chauas, altura.total.jureia, altura.total.retiro) caixeta.daps <- data.frame(locais, dap.todos, altura.todos) # Pacote lattice library(lattice) xyplot(dap.todos~altura.todos|locais, data= caixeta.daps)