No setor florestal o fogo é uma questão recorrente e preocupante. Utilizar um índice de risco ou perigo de incêndio ajuda, no mínimo, no planejamento e no alerta para quem mora no entorno de maciços florestais como parques, hortos e plantios florestais. A Fórmula de Monte Alegre (FMA) é um índice bastante simples, foi proposta em 1972 por Soares (1972) e utiliza apenas a umidade relativa do ar às 13h e a precipitação para calcular o risco de incêndio.

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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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O PV50 é hoje o índice mais utilizado quando queremos expressar a uniformidade de um plantio florestal. Hakamada (2012) apresentou um estudo detalhado sobre diversos índices e concluiu que o PV50 é o índice mais indicado para explicar a relação entre uniformidade, qualidade silvicultural e produtividade em plantios homogêneos de Eucalyptus. O objetivo deste post é mostrar, passo a passo, como calcular este índice no R e fazer uma breve análise de seus resultados.

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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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