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Geoestatística no R – Lição 5: Uso dos gráficos no R

Nesta lição, usaremos algumas das funções de alto nível, como hist(), boxplot(), barplot(), Scatterplot(), qqplot(), essas funções definem, por padrão, os valores que pertencem ao formato dos eixos, títulos ou símbolos dos gráficos no R. Argumentos como (xlab, ylab, main…) modificam essas funções gráficas. Também serão usadas as funções de baixo nível que agregam informações ao gráfico.

Como fazer um histograma

Para criar um histograma, a função hist() é usada, onde esta função leva um vetor numérico como entrada. As funções que são ensinadas abaixo se observar como a aparência do histograma é modificada com os diferentes argumentos. Neste exemplo, usamos como dados de entrada valores aleatórios com distribuição normal N(0,1).

O que é Boxplot

Um diagrama de caixa ou também chamado de bigodes, é criado pela função boxplot(x), que pode ser gerado para variáveis individuais ou para variáveis por grupo. No exemplo a seguir, os dados criados serão convertidos em um data.frame (Lição 2).

O que é Barplot

A representação de dados categóricos pode ser feita graficamente por meio de um diagrama de barras, que é criado pela função barplot().

O exemplo a seguir mostra como R desenha barras verticais e horizontais, atribuindo cores diferentes a cada barra da função barplot(). É projetado um diagrama de barras () simples usando um vetor numérico, adicionando o nome a cada barra e usando alguns argumentos já mencionados na lição 4.

Usando o comando matrix() (lição 2) uma barra empilhada será desenhada, e também alguns argumentos serão usados para melhorar a apresentação do gráfico.

O que é Q-Q Plot

O gráfico quantile-quantile (Gráfico Q-Q) permite comparar a distribuição de duas amostragens (variáveis diferentes) ou de uma amostragem com qualquer distribuição teórica de probabilidade. No exemplo a seguir, usamos dados aleatórios provenientes de  uma distribuições normal e lognormal.

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Série de tutoriais: Geoestatística no R – veja a lista

Lição 1 – Como instalar o R

Lição 2 – Objetos e estruturas

Lição 3 – Leitura e gravação de dados

Lição 4 – Estrutura gráfica em R

•Lição 5 – Uso dos gráficos no R

Lição 6 – Paleta de cores

Lição 7 – Análises descritivas dos dados

Lição 8 – Distribuições discretas

Lição 9 – Distribuições contínuas

Lição 10 – Regressão linear

Lição 11 – ggplot2 (histograma)

Lição 12 – ggplot2 (boxplot)

Lição 13 – ggplot2 (scatterplot)

Lição 14 – ggplot2 (qq-plot)

Lição 15 – ggplot2 (série temporal)

Lição 16 – ggplot2 (diagrama de área)

Lição 17 – ggplot2 (diagrama circular)

Lição 18 – Pacote sp

Lição 19 – Pacote raster

Lição 20 – Amostragens

Lição 21 – Variograma

Lição 22 – Fenômeno isotrópico

Lição  23 – Modelos teóricos de variogramas

Lição 24 – Fenômeno isotrópico ou anisotrópico?

Lição 25 – Ajuste do variograma experimental com anisotropia

Lição 26 – Ajuste do variograma experimental omnidirecional

Lição 27 – Pacote GeoR

Lição 28 – Ajuste do variograma experimental com GeoR

Lição 29 – eyefit e vario4 do pacote GeoR

Lição 30 – Design dos dados

Lição 31 – Função gridded

Lição 32 – Validação cruzada

Lição 33 – Krigagem ordinária

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Escrito por Equipe Geokrigagem

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Armazenamento dos dados e responsabilidade

Geoestatística no R – Lição 6: Paleta de Cores