Em Cuiabá, cidade que nasci e cresci, pau-rodado é um substantivo que define pessoas que nasceram em outro Estado mas moram em Cuiabá e ali construíram suas vidas. Aliás, Cuiabá sempre foi conhecida por ser uma Cidade super acolhedora e talvez por isso todos encaram o dito pau-rodado de uma forma engraçada e sem qualquer sentido pejorativo. Muito bem, meu interesse com este post é analisar o comportamento dos fluxos migratórios entre Estados e assim encontrar os Estados que tem mais e menos pau-rodado em sua população residente.

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No dia 31 de dezembro de 2016 o Posto Meteorológico da ESALQ/USP completou 100 anos de funcionamento. Em “comemoração” a este belo banco de dados, pretendo fazer alguns gráficos para analisar, sem muita pretensão, como o clima variou de lá pra cá. No site do Posto podemos encontrar os dados nas escalas diária e mensal. Separei apenas os dados mensais para vermos aqui. Fiz algumas poucas adaptações no banco para poder pelo menos iniciar a análise.

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O post de hoje é sobre visualização de dados com dimensão espacial e temporal. Basicamente são gráficos que têm uma representação geográfica associada a informações que variam no tempo. Este tipo de análise é comum no meu dia a dia e por isso resolvi deixar 3 alternativas registradas aqui. O contexto que iremos abordar está relacionado ao banco de dados de focos de incêndios registrados pelo INPE no Programa Queimadas Monitoramento por Satélites.

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Análise de variância (ANOVA) e testes de médias são métodos comuns em artigos científicos. Você com certeza já viu aquelas letrinhas indicando a diferença entre tratamentos em algum estudo publicado. Por mais que este método esteja entrando em desuso - há uma tendência em abandonar esse tipo de abordagem estatística - penso que ainda o veremos por muitos anos no meio científico. Como contexto, temos um teste de 5 progênies de eucalipto e queremos avaliar se volume por hectare (nossa variável resposta), difere entre os tratamentos.

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Ajustar um modelo linear ou não linear é algo relativamente simples no R. Mas em muitos casos precisamos ajustá-lo para vários fatores e dependendo da quantidade isso se torna uma tarefa chata. Se você, assim como eu, já precisou fazer isso no Excel, sabe o que é perder mais que uma tarde copiando e colando informações entres abas e planilhas. Mas felizmente existe uma máxima muito interessante entre programadores que é:

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Quando temos dados multivariados, a análise de componentes principais (PCA) é um recurso muito interessante e relativamente simples, em termos de conceito teórico e interpretação prática. Para exemplificar, vamos trabalhar com os dados climáticos de algumas cidades brasileiras. Os dados climáticos foram compilados a partir de estações automáticas do INMET. No R, temos a facilidade de poder fazer o cálculo dos componentes principais e logo em seguida poder apresentá-los em gráficos elegantes e de fácil entendimento.

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Histogramas são usados para mostrar a frequência com que uma variável ocorre. Isto é muito interessante para mostrar qual a distribuição dos seus dados e podemos apresentar em forma de frequência absoluta, relativa, percentual e acumulada. Para exemplificar este tipo gráfico, vamos utilizar os dados de inventário de uma propriedade fictícia na Amazônia. Estes dados são meramente ilustrativos e não tem valor real. O objetivo aqui é apresentar algumas particularidades da construção de gráficos de barras no R e facilitar a vida de quem quer abandonar os gráficos do Excel.

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