Índice
- O Curso R
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Linque para a página com os meus exercícios resolvidos
Exercício 1: F
Exercício 2: F
Exercício 3: F
Exercício 4: F
Exercício 5: F
Exercício 6: F
Exercício 7: F
Exercício 8: F
Exercício 9: F
Os registros dos dados de estudos populacionais de captura-marcação-recaptura (CMR) de animais são geralmente feitos em uma planilha onde nas linhas estão anotados os registros de cada captura e nas colunas as diferentes variáveis medidas. Cada captura de um animal possui um número de registro com todas as informações coletadas nesse evento registradas nessa linha. Esta planilha é excelente para a armazenagem dos dados brutos, contudo, para a análise desses dados é necessário um arquivo no formato de 0 e 1, conhecido por calendário de capturas. Nesse arquivo cada linha corresponde a um indivíduo e cada coluna a uma data de captura. Desta forma, é possível visualizar o histórico de capturas da espécie ao longo do tempo, podendo-se estimar, por exemplo, o tamanho da população, taxa de sobrevivência e taxa de recrutamento. Um dos métodos mais simples para estimativa de tamanho populacional é o Minimum number know alive (MNKA), que nada mais é do que a contagem dos indivíduos capturados em uma campanha somados aos indivíduos que foram coletados antes e depois desta campanha. Para tanto, assume-se que a população era fechada e estes indivíduos estavam presentes e apenas não foram capturados. Apesar de simples e talvez um pouco ingênuo, este método é uma boa ferramenta quando não há capturas suficientes para a utilização de estimadores mais precisos. Esta ampla utilização gera uma estimativa que, no mínimo, é uma boa exploração dos dados.
O objetivo do meu trabalho final é, portanto, criar uma função que faça a transformação da planilha de registros dos dados de campo de um estudo de CMR em um calendário de capturas, o que facilitaria enormemente a vida de quem utiliza CMR já que a transformação manual leva vários dias, o que além do tempo perdido aumenta consideravelmente a possibilidade de erros. Junto com a função de transformação da planilha quero também incluir um cálculo de MNKA para ser utilizado como análise exploratória dos dados.
Exemplo de planilha de registro de dados brutos:
Exemplo de Registro de Dados Brutos
Exemplo de planilha de calendários de captura (planilha de 0 e 1, onde 1 indica captura do indivíduo)
Ótimo desafio! Comece com uma função que atenda ao tipo específico de planilha que vc tem, e depois pense em como tornar a função mais geral. Vamos nos falando à medida que vc trabalha.
Análises de padrões de reprodução de uma população animal parte da análise gráfica de dados temporais como indivíduos reprodutivos ou não por campanha, razão sexual da população e classes etárias da população. Esses gráficos ficam mais informativos quando contrastados com quantidade de chuva ou quantidade de recursos alimentares.
O objetivo do meu trabalho final será a criação de uma função exploratória de dados que crie todos esses gráficos a partir dos dados fornecidos pelo usuário.
Também muito boa. Ainda prefiro a primeira, mas se a coisa enroscar esta aqui não afz feio não.
MNKA package:nenhum R Documentation Estimativa de tamanho populacional de dados obtidos por captura-marcação-recaptura utilizando o estimador MNKA (//Minimum number know alive//). Description: A partir de um data.frame contendo as sessões de captura (primeira coluna) e indivíduos capturados (segunda coluna), cria uma tabela com número de capturas de cada indivíduo por sessão de amostragem e estima o tamanho populacional por sessão através do método MNKA . Usage: MNKA(a) Arguments: a: dados no formato csv. Details: Os dados da tabela original devem ter a primeira coluna com a sessão de amostragem e na segunda coluna o número da marcação de cada indivíduo. Essa planilha é transformada através da função table na e depois é estimado o valor de MNKA. Value: Uma tabela com o número de capturas de indivíduos por sessão é criada no diretório atual. Na tela retorna o tamanho populacional estimado por sessão. Author(s): Camila Barros camiladebarros@usp.br References: Krebs, C. J. 1999. Ecological Methodology, 2 edition. Benjamin Cummings.624 pages. See Also: 'table' pacote base Examples: dados = read.csv("exemplo.csv", sep=";", header=T, as.is=T, na.strings=" ") MNKA (dados)
####Função Trabalho Final Camila Barros ############# ###COMEÇA A FUNÇÂO###### MNKA=function(a) ##a é o data frame com as sessões na coluna 1 e as tags capturadas na coluna 2 { x = unique(a[,1]) #sessões y = sort(unique(a[,2])) #tags tab=(t(table(a))) write.csv(tab, "Calendário de captura_sessão.csv") resulta= matrix(NA, ncol=length(x), nrow=length(y),dimnames=list(y,x)) for(i in 1:length(y)) { for (j in 1:length(x)) { if ((tab[i,j]!=0)==T) { resulta[i,j]=1 } if ((tab[i,j]==0 & (sum(tab[i,(1:j)])>=1) & (sum(tab[i,(j:length(x))])>=1))==T) { resulta[i,j]=1 } } } cat("\n Um calendário de capturas por sessão foi salvo no diretório. \n\n Valores das estimativas de MNKA (segunda linha) por sessão (primeira linha): \n ") return(apply(resulta,2, FUN=sum,na.rm=T)) } ###FINAL DA FUNÇÂO######
dados = read.csv(“exemplo.csv”, sep=“;”, header=T, as.is=T, na.strings=“ ”)
MNKA (dados)