MODULO 3
Leonardo Reffatti
Aulas 3.0 à 3.10
Exploração Gráfica
Este material está disponível em: http://rpubs.com/leonardoreffatti.
Lendo os dados:
setwd("C:/R/Curso do R/MODULO_3")
dados<-read.table("insetos.txt", h=T)
dados## UA Tipo Entorno Área Espécies
## 1 1 integral rural 123 35
## 2 2 integral semi-urbano 121 32
## 3 3 integral rural 127 37
## 4 4 integral semi-urbano 71 15
## 5 5 integral rural 88 29
## 6 6 integral semi-urbano 97 26
## 7 7 integral rural 97 28
## 8 8 integral semi-urbano 66 15
## 9 9 integral rural 125 42
## 10 10 integral semi-urbano 103 29
## 11 11 integral rural 102 36
## 12 12 sustentável semi-urbano 114 28
## 13 13 sustentável rural 86 16
## 14 14 sustentável semi-urbano 121 27
## 15 15 sustentável rural 78 19
## 16 16 sustentável semi-urbano 66 8
## 17 17 sustentável rural 134 40
## 18 18 sustentável semi-urbano 75 14
## 19 19 sustentável rural 73 15
## 20 20 sustentável semi-urbano 110 25
## 21 21 sustentável rural 73 15
## 22 22 sustentável semi-urbano 99 17
## 23 23 sustentável rural 83 19
## 24 24 sustentável semi-urbano 90 22
## 25 25 comum rural 109 9
## 26 26 comum semi-urbano 111 10
## 27 27 comum rural 78 0
## 28 28 comum semi-urbano 68 4
## 29 29 comum rural 87 7
## 30 30 comum semi-urbano 98 18
## 31 31 comum rural 93 8
## 32 32 comum semi-urbano 97 14
## 33 33 comum rural 83 8
## 34 34 comum semi-urbano 113 18
## 35 35 comum rural 116 22
## 36 36 comum semi-urbano 103 13
## 37 37 comum rural 97 9
## 38 38 comum semi-urbano 122 20
## 39 39 comum rural 118 12
## 40 40 comum semi-urbano 116 25Resumo dos dados:
summary(dados)## UA Tipo Entorno Área
## Min. : 1.00 comum :16 rural :20 Min. : 66.00
## 1st Qu.:10.75 integral :11 semi-urbano:20 1st Qu.: 83.00
## Median :20.50 sustentável:13 Median : 97.50
## Mean :20.50 Mean : 98.28
## 3rd Qu.:30.25 3rd Qu.:114.50
## Max. :40.00 Max. :134.00
## Espécies
## Min. : 0.00
## 1st Qu.:12.75
## Median :18.00
## Mean :19.65
## 3rd Qu.:27.25
## Max. :42.00attach(dados)Histogramas:
hist(Área, col="gray", las=1, xlab="Área", ylab="Frequência",
main="histograma de Área", cex.lab=1.25, cex.axis=1)
abline(v=mean(Área), col="red", lty=3)
Os Argumentos: cex.lab altera o tamanho de fonte dos rótulos de eixo cex.axis altera no tamanho da fonte dos eixos abline adiciona linha no gráfico lty tracejado na linha abline
Alterando as margens do Histograma:
par(mar=c(5,5,5,5))
hist(Área, col="gray", las=1, xlab="Área", ylab="Frequência",
main="histograma de Área", cex.lab=2, cex.axis=1)
abline(v=mean(Área), col="red", lty=3)
Cada “Tipo” recebendo um plot:
par(mfrow=c(1,3))
plot(Espécies[Tipo=="comum"]~Área[Tipo=="comum"], pch=16, col="black", ylab="Número de Espécies",
xlab="Área do Fragmento", las=1, ylim=c(0,45))
plot(Espécies[Tipo=="integral"]~Área[Tipo=="integral"], pch=16, col="black", ylab="Número de Espécies",
xlab="Área do Fragmento", las=1, ylim=c(0,45))
plot(Espécies[Tipo=="sustentável"]~Área[Tipo=="sustentável"], pch=16, col="black", ylab="Número de Espécies",
xlab="Área do Fragmento", las=1, ylim=c(0,45))
Em um plot, a variável “Tipo” recebendo legenda de cores:
plot(Espécies~Área, pch=16, ylab="Número de Espécies",
xlab="Área do Fragmento", las=1, ylim=c(0,45),
col=c("green4", "blue", "red")[Tipo])
legend("topleft", legend = c(levels(Tipo)), pch=16,
col=c("green4", "blue", "red"))
Gráfico de barras:
Primeiro deve-se criar uma tabela, para a função barplot aceitar os dados categóricos.
tabela1<-(table(Tipo, Entorno))
tabela2<-(table(Entorno, Tipo))barplot(tabela1, beside = T, legend=c(row.names(tabela1)), ylim = c(0, 15))
barplot(table(Entorno, Tipo), beside = T, col = c("green4", "blue")[Entorno])
legend("top", legend = c(row.names(tabela2)), col = c("green4", "blue")[Entorno],
pch = 15)