No Censo 2010, o IBGE incorporou no levantamento a coleta de nomes (apenas o primeiro) e sobrenome (apenas o último). Para quem é curioso por coisas sem muita utilidade prática (e eu jogo forte nesse time!), vale a pena entrar no site https://censo2010.ibge.gov.br/nomes e conferir as estatísticas do nome de interesse. O site é legal, mas eu queria ter os dados na mão para fazer as coisas do meu jeito.

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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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Estou naquela parte da vida em que se planeja comprar um carro. Como eu sou, acima de todos os sonhos, pão duro, decidir qual marca, modelo, versão e ano do veículo não vai ser fácil. Pensando nisso resolvi escrever o pacote fipe no R para me ajudar a tomar esta decisão. O objetivo deste post é apresentar o pacote e as funções que auxiliam na coleta das informações da tabela FIPE.

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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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Nossos dados merecem ser apresentados de forma clara, atraente e inspiradora. Não há nada mais frustrante que dar duro no campo para coletar os dados e depois apresentá-los numa simples tabela de resumos. Podemos e devemos fazer mais, certo? Vou começar agora uma série de posts sobre tipos de gráficos. Como disse no primeiro post desse blog, minha intenção é documentar os scripts que escrevi durante a graduação, portanto os gráficos que vou apresentar se resumem aos que tive de fazer por conta de alguma demanda específica.

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A ideia central desse post é bem simples: dados bem organizados valem a pena e economizam seu tempo! Em minha primeira iniciação científica (quando comecei a trabalhar com o R), propus um experimento para avaliar a eficiência de 2 inseticidas para o controle de uma praga que ataca mudas de eucalipto (Cegatta and Villegas 2013). Eu estava no primeiro ano da faculdade, sabia muito pouco de Excel e nada de R.

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