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#. Título : Introdução ao ambiente computacional estatístico R
#. Autor  : Laboratório de Estatística Computacional - LEC
# Data   : 24/04/2021 11:31:00
# Tutores: José Cláudio Faria
#          Ivan Bezerra Allaman
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#... Script otimizado para uso no Tinn-R (https://tinn-r.org/pt/)
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#... ENVIE AS INTRUÇÕES ABAIXO PARA O INTERPRETADOR R
#... (INICIALMENTE LINHA POR LINHA OU PEQUENAS SELEÇÕES)
#... PARA SE FAMILIARIZAR COM OS PRINCIPAIS RECURSOS

#. Gráficos

#.. Básicos
# Será utilizado a library default do R, a 'Graphics'. Existem muitas outras mais
# bibliotecas com mais recursos, como: rgl, lattice, ggplot2, etc.
x <- seq(1, 10)
x
y <- 3 + x + rnorm(10)
y

plot(y ~ x)
plot(x, y)

plot(y ~ x,
     main='Exemplo 1',
     xlab='Variável x',
     ylab='Variável y',
     col='blue',
     type='l')

colors()  # Descobrir as cores disponíveis

demo(colors)

z <- 3 + 1.2 * x + rnorm(10)

plot(y ~ x,
     main='Exemplo 1',
     xlab='Variável x',
     ylab='Variável y',
     col='blue',
     type='l')

points(z ~ x,
       col='red',
       type='l')

legend('topleft',
       c('1999',
         '2000'),
       col=c('blue',
               'red'),
       lwd=rep(1,
                 2))

text(2,
     10,
     expression(y == a + b * x))

text(2,
     9,
     expression(R^2 == 70 ~ '%'))

text(6,4,"Juliana Paes eu te amo")     

plot(y ~ x,
     axes=FALSE)  # Sem os eixos

axis(1)  # Eixo x
axis(2)  # Eixo y

plot(y ~ x,
     ylim=c(0, 15),
     xlim=c(0, 20))

#.. Adicionando linhas ou curvas
u <- 2 + x + x^2 + rnorm(10,
                         0,
                         3)
plot(u ~ x,
     main='Exemplo 1',
     xlab='Variável x',
     ylab='Variável y')

curve(2 + x + x^2,
      1,
      10,
      add=T,
      col='red')

curve(3 + x, 1, 10,
      add=T,
      col='blue')

lines(3 + x,
      col='yellow')

#.. Gráfico de barras
sexo <- rep(c('Mulheres',
              'Homens'),
            c(56, 12))

fumante <- c(rep(c('s',
                   'n'),
                 c(10, 13)),
             rep(c('s', 'n'),
                 c(23, 22)))

estadocivil <- c(rep(c('solteiro',
                       'casado'),
                     c(17, 6)),
                 rep(c('solteiro',
                      'casado'),
                 c(20, 25)))

tabsimp <- table(sexo)
tabsimp

barplot(tabsimp)
barplot(tabsimp,col='pink')

tabcr <- data.frame(sexo,
                    fumante)

barplot(table(tabcr),
        legend=T)  # Como faz para aparecer em duas colunas??

barplot(table(tabcr),
        beside=T)

n<-30 # tamanho da amostra
PopA <- rnorm(n, 1.73, 0.4)
PopB <- rnorm(n, 1.04, 0.6)

mediaA <- mean(PopA)
mediaB <- mean(PopB)
desvioA <- sd(PopA)
desvioB <- sd(PopB)
erroA <-desvioA/sqrt(n)
erroB <-desvioB/sqrt(n)

barplot(c(mediaA,
          mediaB),
        ylim=c(0, 2))

barplot(c(mediaA,
          mediaB),
        ylim=c(0, 2),
        names.arg=c('PopA', 'PopB'))

#... Colocando os erros nas barras
gr <- barplot(c(mediaA,
                mediaB),
              ylim=c(0, 3),
              names.arg=c('A', 'B'),
              ylab='Altura (m)')

arrows(gr,
       c(mediaA - erroA*1.96,
         mediaB - erroB*1.96),
       gr,
       c(mediaA + erroA*1.96,
         mediaB + erroB*1.96),
       length=0.1,
       angle=90,
       code=3)

tabmul<-data.frame(estadocivil,
                   sexo,
                   fumante)
tabmul

tabmul1 <- with(tabmul,
                table(sexo,
                      fumante,
                      estadocivil))
tabmul1

plot(tabmul1)  # Plota a área proporcional as categorias

plot(tabmul1,
     xlab='Sexo',
     ylab='Fumante',
     main='')

proptab <- prop.table(tabmul1,margin=2)
plot(proptab)

#.. Gráfico em pizza
pie(tabsimp)

tabsimp1 <- prop.table(tabsimp) * 100

pie(tabsimp1)

text(-0.4,
     -0.1,
     '82,35%')

text(0.4,
     0.3,
     '17,65%')

# Podemos colar as percentagens interativamente. Vejam:
pie(tabsimp1)
text(locator(), c('82,35%','17,65%'))# Assim que executar esta linha, clique no gráfico as áreas onde deseja colocar os valores. Em seguida, clique com o botão direito do mouse para finalizar.

# Box-plot
xx <- rnorm(100)
boxplot(xx)

boxplot(xx,
        horizontal=TRUE)

yy <- rpois(50, 3)
boxplot(yy,
        horizontal=TRUE)

xx1 <- rnorm(100)
xx1[67] <- 10
boxplot(xx1)

identify(rep(1,
             length(xx1)),
         xx1) # Clique em cima do outlier para ver em qual posição ele está na base de dados (ou vetor). Em seguida, clique com o botão direito do mouse para finalizar.

install.packages('car')
library(car)
Boxplot(xx1)

#.. Mais de um gráfico no mesmo dispositivo gráfico
y <- rnorm(100)
x <- rnorm(100)

par(mfrow=c(1, 2),
    mar=c(0, 0, 0, 0))  # mfrow = c(n,p) - n: é o número de linhas; p: é o número de colunas

plot(y ~ x)
boxplot(xx)

par(mfrow=c(1, 2),
    bg='black')

plot(y ~ x,
     col='yellow',
     col.axis='yellow',
     col.lab='yellow',
     fg='yellow')

boxplot(xx,
        col='red',
        col.axis='red',
        border='red')

# par(mfrow=c(1,2), oma=c(1,1,1,1), # altera as larguras das margens da janela
# gráfica c(inferior,esquerda,superior,direita) mar=c(0,10,0,0))# altera as
# larguras das margens das caixas gráficas
# c(inferior,esquerda,superior,direita)

par()  # Para maiores detalhes!!

z<-rnorm(100)

par(mfrow=c(2,2)) 
plot(y ~ x)
plot(z ~ x)
boxplot(xx)

layout(matrix(seq(1, 4),
              ncol=2))
plot(y ~ x)
plot(z ~ x)
boxplot(xx)

layout(matrix(c(1, 2, 3, 3),
              ncol=2))
plot(y ~ x)
plot(z ~ x)
boxplot(xx)

layout(matrix(c(1, 1, 2, 3),
              ncol=2,
              byrow=T))
plot(y ~ x)
plot(z ~ x)
boxplot(xx)

#.. Salvando gráficos
pdf('g1.pdf')
plot(1:5, 1:5)
dev.off()

tiff('g2.tiff')
plot(1:5, 1:5)
dev.off()

tiff('g3.tiff',
     width=250,
     height=250)

plot(1:5, 1:5)
dev.off()

?tiff # Para maiores detalhes