====== Martin Sucunza Perez ====== Sou Biólogo Marinho e atualmente trabalho junto ao Grupo de Estudos de Mamíferos Aquáticos do RS. {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_1_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_4.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_5_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_7_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_7b_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_7b_martin_sucunza_perez_final.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_8_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_9_martin_sucunza_perez.r|}} {{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:msperez22:exercicio_9_martin_sucunza_perez_final.r|}} **TRABALHO FINAL** **Proposta A - Cálculo distância perpendicular ** **Contextualização** A amostragem a distância (//Distance sampling//) é uma metodologia muito utilizada para a estimativa de densidade animal. As informações utilizadas para inferência são as distâncias registradas para objetos de interesse, obtidos por linhas ou pontos de levantamento. No caso das linhas (//Line transects//), as distâncias perpendiculares aos animais detectados são registradas. Um conceito fundamental desta metodologia, é que a probabilidade de detectar um animal diminui à medida que a distância do observador aumenta (BUCKLAND ET AL, 2001). **Planejamento** **Entrada:** dist.perp(tab, histo) tab= planilha com ângulo da avistagem e altura da aeronave histo= gera um histograma com a frequência de avistagens em relação a distância ao transecto **Verificando os parâmetros:** A planilha possui uma coluna com os dados de ângulos? Se sim, a função continua. Se não, a função para e escreve uma mensagem “Sua planilha deve conter uma coluna com os dados de ângulo” A planilha possui uma coluna com o valor de altura? Se sim, a função continua. Se não, a função para e escreve uma mensagem “Sua planilha deve conter uma coluna com o valor de altura” **Pseudo-código:** - Faz os testes lógicos para verificar os parâmetros da planilha de dados - Calcula os valores das distâncias perpendiculares e armazena em um objeto chamado ‘distancias’ - Cria uma nova coluna no dataframe e armazena os valores do objeto ‘distancias’ nela - Gera um histograma com a frequência de avistagens em relação a distância perpendicular ao transecto - Retorna um dataframe com todos os valores Fala Martin, tudo bem? Acho legal a ideia de automatizar o cálculo de distância mas acho que sua ideia de função está bastante crua. Tenho algumas perguntas pra fazer que podem te ajudar a pensar" * Por que colocar o argumento histo no começo da função se ela sempre retorna o histograma? Talvez você esteja confundindo o argumento com o output da função * O que acontece se eu colocar um data.frame com duas colunas e dados errados ou não-numéricos na sua função? Parece que você só confere pra ver se há de fato duas colunas no data.frame. Por fim, acho importante que você procure o professor ou um dos monitores para desenvolver melhor sua ideia. Talvez detalhar mais seu pseudo-código poder ajudar. **Proposta B - Cálculo do IDH** **Contextualização** O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), consiste numa medida para avaliar a qualidade de vida e o desenvolvimento econômico de uma população. O valor do índice varia entre 0 e 1, quanto mais próximo de 0 menor é o indicador para os quesitos de saúde, educação e renda e quanto mais próximo de 1 melhores são as condições para esses quesitos. **Planejamento:** **Entrada: idh(a)** a= planilha com os índices de esperança de vida, grau de instrução e pib **Pseudo-código:** - Realiza o cálculo do IDH com os valores dos três índices das colunas da planilha - Retorna um vetor com os valores Fiquei bastante perdido nessa proposta. No começo você fala rapidamente sobre o IDH, sem explicar como seu calcula o índice, faz um tópico sobre planejamento mas não tem nada no tópico. Além disso, seu pseudo-código seria uma forma de você explicar passo por passo sua função. Veja que esse pseudo-código não explica muito o passo a passo, só diz o que você vai fazer. Sugiro fortemente que você procure um de nós, ou tente trabalhar de forma mais detalhada nas suas propostas. A proposta A parece um pouco mais elaborada mas ainda está crua. Dê uma olhada na página da [[http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:05_curso_antigo:r2017:alunos:trabalho_final:carol.mendonca.bio:start|Carol Mendonça]] e tente fazer uma estrutura de proposta semelhante as delas. Qualquer dúvida me manda um e-mail que a gente conversa (lucas.camacho@usp.br) Abração --- //[[aleadalardo@gmail.com|Alexandre Adalardo de Oliveira]] 2019/06/19 10:25// Olá Martin, Concordo com o Lucas, precisa definir melhor as sua propostas. Veja a proposta da [[http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:05_curso_antigo:r2017:alunos:trabalho_final:carol.mendonca.bio:start|Carol Mendonça]], como ele sugere. Tente definir cada argumento de forma objetiva quanto a classe e tipo de variável, com a nomenclatura própria da linguagem ("dataframe", "vector", "logical", "numeric"), para que possamos entender. Além da contextualização deixe claro qual a tarefa realizada pela função, a proposta A, por exemplo, pode ser definida como, ''a partir da altura(cateto adjacente) e ângulo, calcular a distância (hipotenusa)''. Note que é basicamente isso que sua função fará $$dist = altura * cos(ang) $$ ((note que essa explicação faltou tb!)). Isso parece muito simples, e pode ser feito em uma linha de código se fornecer o vetor altura e angulo. Precisa pensar em algo que inclua controles de fluxo nessa ideia (''for'', ''if'' , ''else'') para aumentar um pouco a complexidade. Aguardamos o seu retorno o quanto antes para acertarmos a proposta. Caso não visualize a complexidade dentro das ideias colocadas, pode propor uma nova. **Sugestão**: incluir uma variável de coleta que possa trazer alguma complexidade, como por exemplo, espécie, horários ou observador. Imagino que a detecção deve ser diferente entre espécies e em horários diferentes.