“RMarkdown is the best tool to create reproducible reports, dynamic
documents, and dashboards in R” – Yihui Xie.
Acesse o rpubs pet_estatisticaufc para saber como
construir um documento no RMarkdown.
Pinguim Gentoo
O pinguim Gentoo (Pygoscelis papua) é uma das espécies de
pinguins mais reconhecidas e fascinantes. Ele se
destaca por sua faixa branca característica que vai de um lado ao outro
da cabeça, como uma “tiara”.
O gentoo é uma das três espécies representadas na base de dados
penguins do pacote palmerpenguins. A seguir é
mostrada uma imagem que ilustra esses pinguins.
Pinguins da base de dados penguins
A seguir é colocado um comparativo das caractrísticas dos 3
pinguins.
| Identificação |
Cabeça preta com um anel branco em volta dos olhos |
Faixa branca em forma de “tiara” na cabeça |
Faixa preta como um “capacete” que passa sob o queixo |
| Habitat |
Costa Antártica |
Ilhas subantárticas e Península Antártica |
Ilhas subantárticas e Península Antártica |
| Status de conservação |
Pouco preocupante |
Quase ameaçado |
Pouco preocupante |
Marque a seguir os pinguins que você já conhecia!
Características Físicas
- Tamanho: O gentoo é o terceiro maior pinguim,
depois do imperador e do rei.
- O imperador e o rei tem, respectivamente, 51 e 90 cm,
aproximadamente.
- Peso: Geralmente pesa entre 4,5 e 8,5 kg,
dependendo da época do ano e da disponibilidade de alimentos.
- Plumagem: Sua parte dorsal é preta, enquanto o
ventre é branco. As nadadeiras possuem um tom acinzentado.
- Bico: O bico é alaranjado brilhante, contrastando
com sua plumagem.
Conservação
- Atualmente, o pinguim-gentoo é classificado como quase ameaçado pela
IUCN devido à perda de habitat, mudanças climáticas e atividades
humanas, como pesca excessiva e turismo descontrolado.
- Esforços estão sendo feitos para proteger suas colônias e garantir a
sustentabilidade de seus habitats.
Análise exploratória
Para fazer a nossa análise, será utilizado a linguagem r. Para
utilizá-la, recomendamos a IDE RStudio.
Primeiramente, vamos baixar os pacotes palmerpenguins e
ggplot2 com o seguinte código.
install.packages("palmerpenguins")
install.packages("tidyverse")
Agora basta carregar os pacotes.
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)
Vamos fazer uma análise focada no pinguim gentoo.
Base de dados
Na tabela seguinte é mostrado as 10 primeiras linhas da base de dados.
|
species
|
island
|
bill_length_mm
|
bill_depth_mm
|
flipper_length_mm
|
body_mass_g
|
sex
|
year
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
39.1
|
18.7
|
181
|
3750
|
male
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
39.5
|
17.4
|
186
|
3800
|
female
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
40.3
|
18.0
|
195
|
3250
|
female
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
NA
|
NA
|
NA
|
NA
|
NA
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
36.7
|
19.3
|
193
|
3450
|
female
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
39.3
|
20.6
|
190
|
3650
|
male
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
38.9
|
17.8
|
181
|
3625
|
female
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
39.2
|
19.6
|
195
|
4675
|
male
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
34.1
|
18.1
|
193
|
3475
|
NA
|
2007
|
|
Adelie
|
Torgersen
|
42.0
|
20.2
|
190
|
4250
|
NA
|
2007
|
Como nós estamos interessados no pinguim gentoo, a seguir é colocado
todas as observações de pinguins dessa espécie.
Estatísticas descritivas
Vamos começar calculando algumas estatísticas descritivas para a
espécie gentoo.
gentoo <- penguins |>
filter(species == "Gentoo")
summary(gentoo)
## species island bill_length_mm bill_depth_mm
## Adelie : 0 Biscoe :124 Min. :40.90 Min. :13.10
## Chinstrap: 0 Dream : 0 1st Qu.:45.30 1st Qu.:14.20
## Gentoo :124 Torgersen: 0 Median :47.30 Median :15.00
## Mean :47.50 Mean :14.98
## 3rd Qu.:49.55 3rd Qu.:15.70
## Max. :59.60 Max. :17.30
## NA's :1 NA's :1
## flipper_length_mm body_mass_g sex year
## Min. :203.0 Min. :3950 female:58 Min. :2007
## 1st Qu.:212.0 1st Qu.:4700 male :61 1st Qu.:2007
## Median :216.0 Median :5000 NA's : 5 Median :2008
## Mean :217.2 Mean :5076 Mean :2008
## 3rd Qu.:221.0 3rd Qu.:5500 3rd Qu.:2009
## Max. :231.0 Max. :6300 Max. :2009
## NA's :1 NA's :1
A variância da massa corporal dessa espécie de pinguins é 643131,1. A
fórmula da variância amostral é \(s^2 =
\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\) enquanto a
variância populacional é \[\text{Var}(X) =
\sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2\]
Gráficos
Para fazer o próximo grafico baixe o pacote plotly.
install.packages("plotly")
Após baixado, carregue-o.
Os seguintes boxplots mostram a diferença do tamanho da nadadeira das
3 espécies de pinguim, evidenciando que, possivelmente, o gentoo é o
maior.
grafico1 <- penguins |>
ggplot(aes(x = species, y = flipper_length_mm))+
geom_boxplot()
ggplotly(grafico1)
---
# Título com imagem no início
title: |
  ![LogoRMarkdown][logo_rmarkdown]{width=200px style="display: block; margin:0 auto;"}\
  Título

# Nome do autor
author: '*Autor*'

# Data atual automática
date: "`r format(Sys.Date(), '*%d de %B,  %Y*')`"

# Língua do arquivo
lang: "pt-br"

# As referências vão ser feitas automaticamente ao fazer citações
link-citations: true

# Arquivo .bib com as referencias
bibliography: "Arquivos_do_Minicurso/referencias.bib"

# Cria referências sem precisar citar no texto
notice: |
      @Bootswatch

# Título da tabela de conteúdos automática
toc-title: |
  <div style="text-align:center">
  Introdução ao RMarkdown
  </div>
  
# É no output onde se colocam as informações de como o arquivo deve ser renderizado
output:
  html_document:
    theme:
      bootswatch: journal # Essa opção muda o tema utilizado no output
    highlight: tango # Muda a aparência de códigos
    toc: true # Adiciona um índice
    toc_float: true # Coloca o índice à esquerda do conteúdo do documento principal
    toc_depth: 2 # O nível mais baixo de títulos para adicionar ao índice
    number_sections: true # coloca numeração automática no cabeçalho
    anchor_sections: true # Permite mostrar âncoras de seção ao passar o mouse
    code_download: true # Permite que seu arquivo possa ser baixado
    fig_caption: true # Se as figuras vão ser renderizadas com legenda
    citation_package: "biblatex" # Informa como vai ser a formatação de referência nas citações
    
---

<!-- Início do documento -->

<br>

> "RMarkdown is the best tool to create reproducible reports, dynamic documents, and dashboards in R" -- Yihui Xie.\

<br>

Acesse o rpubs [pet_estatisticaufc][rpubs_pet] para saber como construir um documento no RMarkdown.

***

# Pinguim Gentoo
O pinguim Gentoo (*Pygoscelis papua*) é uma das espécies de pinguins mais **reconhecidas e fascinantes**. Ele se destaca por sua faixa branca característica que vai de um lado ao outro da cabeça, como uma "tiara".\

O gentoo é uma das três espécies representadas na base de dados `penguins` do pacote `palmerpenguins`. A seguir é mostrada uma imagem que ilustra esses pinguins.

<div style="text-align:center">
![Pinguins da base de dados penguins][pinguins]
</div>

<br>

A seguir é colocado um comparativo das caractrísticas dos 3 pinguins.

|Característica|Adelie|Gentoo|Chinstrap|
|:---:|---|---|---|
|Identificação|Cabeça preta com um anel branco em volta dos olhos|Faixa branca em forma de "tiara" na cabeça|Faixa preta como um "capacete" que passa sob o queixo|
|Habitat|Costa Antártica|Ilhas subantárticas e Península Antártica|Ilhas subantárticas e Península Antártica|
|Status de conservação|Pouco preocupante|Quase ameaçado|Pouco preocupante|


Marque a seguir os pinguins que você já conhecia!

- [ ] Adelie
- [ ] Chinstrap
- [ ] Gentoo

## Características Físicas
- **Tamanho**: O gentoo é o terceiro maior pinguim, depois do imperador e do rei.
    - O imperador e o rei tem, respectivamente, 51 e 90 cm, aproximadamente.
+ **Peso**: Geralmente pesa entre 4,5 e 8,5 kg, dependendo da época do ano e da disponibilidade de alimentos.
* **Plumagem**: Sua parte dorsal é preta, enquanto o ventre é branco. As nadadeiras possuem um tom acinzentado.
- **Bico**: O bico é alaranjado brilhante, contrastando com sua plumagem.

## Conservação
1. Atualmente, o pinguim-gentoo é classificado como quase ameaçado pela IUCN devido à perda de habitat, mudanças climáticas e atividades humanas, como pesca excessiva e turismo descontrolado.
1. Esforços estão sendo feitos para proteger suas colônias e garantir a sustentabilidade de seus habitats.




# Análise exploratória {.tabset .tabset-fade}
Para fazer a nossa análise, será utilizado a linguagem r[^r]. Para utilizá-la, recomendamos a IDE [RStudio][rstudio].\

Primeiramente, vamos baixar os pacotes `palmerpenguins` e `ggplot2` com o seguinte código.
```{r eval=FALSE}
install.packages("palmerpenguins")
install.packages("tidyverse")
``` 

Agora basta carregar os pacotes.
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)
```

Vamos fazer uma análise focada no pinguim gentoo.

## Base de dados
Na tabela seguinte é mostrado as 10 primeiras linhas da base de dados.
```{r echo=FALSE}
knitr::kable(head(penguins, 10)) |>
  kableExtra::kable_styling(full_width = TRUE,
                            bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive") 
                            )
```

<br>

Como nós estamos interessados no pinguim gentoo, a seguir é colocado todas as observações de pinguins dessa espécie.
```{r echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)

rmarkdown::paged_table(penguins |> 
                         filter(penguins$species == "Gentoo"))
```

## Estatísticas descritivas

Vamos começar calculando algumas estatísticas descritivas para a espécie gentoo.
```{r}
gentoo <- penguins |> 
  filter(species == "Gentoo")
summary(gentoo)
```

A variância da massa corporal dessa espécie de pinguins é `r format(round(var(penguins$body_mass_g, na.rm = T), 2), decimal.mark = ",")`. A fórmula da variância amostral é $s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2$ enquanto a variância populacional é $$\text{Var}(X) = \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2$$

## Gráficos
Para fazer o próximo grafico baixe o pacote `plotly`.
```{r eval=FALSE}
install.packages("plotly")
```

Após baixado, carregue-o.

```{r message=FALSE}
library(plotly)
```

Os seguintes boxplots mostram a diferença do tamanho da nadadeira das 3 espécies de pinguim, evidenciando que, possivelmente, o gentoo é o maior.
```{r warning=FALSE}
grafico1 <- penguins |> 
  ggplot(aes(x = species, y = flipper_length_mm))+
  geom_boxplot()

ggplotly(grafico1)
```


<!-- As Referências são feitas automáticamente no final do documento -->
# Referências {.unnumbered .unlisted}

<!-- Links -->
[rpubs_pet]: https://rpubs.com/pet_estatisticaufc/1261355 "Introdução ao RMarkdown"
[rstudio]: https://posit.co/download/rstudio-desktop/ "RStudio"

<!-- Imagens -->
[logo_rmarkdown]: https://131335021.cdn6.editmysite.com/uploads/1/3/1/3/131335021/s815253891256106552_p5_i2_w660.png "Logo do RMarkdown"
[pinguins]: https://d3i3l3kraiqpym.cloudfront.net/wp-content/uploads/2016/04/26094914/Ad%C3%A9lie-Chinstrap-and-gentoo-penguin-species.jpg "Qual é mais fofo?"


<!-- Notas de Rodapé -->
[^r]: O R é uma linguagem de programação e um ambiente de software livre projetado principalmente para estatística, ciência de dados, visualização e análise de dados. Criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman no início dos anos 1990, o R é amplamente utilizado por estatísticos, cientistas de dados e analistas para explorar, modelar e comunicar insights a partir de conjuntos de dados.
