Ecologia Numérica

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.title[
# Ecologia Numérica
]
.subtitle[
## Explorando dados
]
.author[
### Felipe Melo
]
.institute[
### Laboratório de Ecologia Aplicada - UFPE
]
.date[
### 2022-12-11
]

---

# Explorando dados 
- Bases de dados ecológicos seguem uma lógica relativamente simples
  - As bases são organizadas quse sempre na forma de matrizes com 'n' colunas e 'p' linhas

```
## # A tibble: 10 × 5
##    spec  siteA siteB siteC siteD
##    <chr> <int> <int> <int> <int>
##  1 sp1       0     0     1     0
##  2 sp2       1     0     0     0
##  3 sp3       0     1     0     1
##  4 sp4       0     0     0     1
##  5 sp5       0     0     1     1
##  6 sp6       1     0     1     1
##  7 sp7       0     1     0     0
##  8 sp8       1     1     0     0
##  9 sp9       1     0     0     0
## 10 sp10      1     0     0     0
```
**Todas as bases ecológicas que iremos usar serão organizadas dessa forma**

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# Explorando dados
- Usamos a mesma lógica para organizar bas bases de dados *ambientais*
  - Por exemplo, essa é a estrutura dos dados ambientais que usaremos nesse módulo
### Estão no livro **Numerical Ecology with R**

```
##   Cogo Satr Phph Babl Thth Teso Chna Pato Lele Sqce Baba Albi Gogo Eslu Pefl Rham Legi Scer Cyca Titi
## 1    0    3    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 2    0    5    4    3    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 3    0    5    5    5    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0
## 4    0    4    5    5    0    0    0    0    0    1    0    0    1    2    2    0    0    0    0    1
## 5    0    2    3    2    0    0    0    0    5    2    0    0    2    4    4    0    0    2    0    3
## 6    0    3    4    5    0    0    0    0    1    2    0    0    1    1    1    0    0    0    0    2
##   Abbr Icme Gyce Ruru Blbj Alal Anan
## 1    0    0    0    0    0    0    0
## 2    0    0    0    0    0    0    0
## 3    0    0    0    0    0    0    0
## 4    0    0    0    0    0    0    0
## 5    0    0    0    5    0    0    0
## 6    0    0    0    1    0    0    0
```

```
##    dfs ele  slo  dis  pH har  pho  nit  amm  oxy bod
## 1  0.3 934 48.0 0.84 7.9  45 0.01 0.20 0.00 12.2 2.7
## 2  2.2 932  3.0 1.00 8.0  40 0.02 0.20 0.10 10.3 1.9
## 3 10.2 914  3.7 1.80 8.3  52 0.05 0.22 0.05 10.5 3.5
## 4 18.5 854  3.2 2.53 8.0  72 0.10 0.21 0.00 11.0 1.3
## 5 21.5 849  2.3 2.64 8.1  84 0.38 0.52 0.20  8.0 6.2
## 6 32.4 846  3.2 2.86 7.9  60 0.20 0.15 0.00 10.2 5.3
```

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# Explorando dados
- Usamos a mesma lógica para organizar bas bases de dados *espaciais*
  - Por exemplo, essa é a estrutura dos dados ambientais que usaremos nesse módulo
### Estão no livro **Numerical Ecology with R**

```
##        X      Y
## 1 85.678 20.000
## 2 84.955 20.100
## 3 92.301 23.796
## 4 91.280 26.431
## 5 92.005 29.163
## 6 95.954 36.315
```

---
# Vamos olhar mais de perto para a base de dados de **espécies**

```r
nrow(spe) # entendendo a base, sabemos que o número de linhas equivale ao de amostras
```

```
## [1] 30
```

```r
ncol(spe) # o número de colunas equivale ao de espécies
```

```
## [1] 27
```

```r
dim(spe) # esse comando já dá tudo
```

```
## [1] 30 27
```

```r
colnames(spe) # aqui até os nomes abravidaos das espécies nós temos
```

```
##  [1] "Cogo" "Satr" "Phph" "Babl" "Thth" "Teso" "Chna" "Pato" "Lele" "Sqce" "Baba" "Albi" "Gogo" "Eslu"
## [15] "Pefl" "Rham" "Legi" "Scer" "Cyca" "Titi" "Abbr" "Icme" "Gyce" "Ruru" "Blbj" "Alal" "Anan"
```

---
# Essa regra vale para todas as bases
.pull-left[
<img src="https://media.giphy.com/media/VbnUQpnihPSIgIXuZv/giphy.gif" width="280" height="420" />
]
.pull-right[
**Pratique com todas as bases**
- Cheque a estrutura
- Confira a natureza das variáveis
- Não avance antes de ter certeza que você conhece seus dados
- Os dados são amigos, NÃO OS TORTURE
<img src="https://media.giphy.com/media/l41lZZv8nuT743mM0/giphy.gif" />
]
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# Faça alguns gráficos
.pull-left[
- Gráficos precisam estar acompanhados de pergumtas
  - Qual a distribuição de abundância das espécies?
  
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png" width="400px" />
]
.pull-right[
- Este é um gráfico muito útil, que auxilia muito na compreensão da diversidade biológica de comunidades
]
---
# Faça mais gráficos
.pull-left[
- Entenda a amplitude das variáveis ambientais que possui
  
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png" width="400px" />
]
.pull-right[
- Note que as variáveis têm "amplitudes" diferentes, e isso é importante
]
---
# Entenda também suas variáveis espaciais
.pull-left[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png" width="500px" />
### Essa é uma representação do rio onde as espécies foram coletadas
]

.pull-right[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png" width="500px" />

]
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# Misture as matrizes

.pull-left[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png" width="500px" />
### Espaço + Ambiente
]

.pull-right[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png" width="500px" />
### Espaço + Ambiente + Dados biológicos
]

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# O processo de _namoro_ dos dados nunca termina...
.pull-left[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png" width="400px" />
- note os valores do índice representados pelo tamanho dos pontos
]
--
.pull-right[
<img src="slied_base_dados_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png" width="400px" />
- Simpson parace menos sensível
]
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# A importância de explorar os dados

![Blog Dnamic Ecology](libs/din_eco.png)

[Porque explorar dados?](https://dynamicecology.wordpress.com/2013/10/16/in-praise-of-exploratory-statistics/)

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# Faça exercícios, sempre utilizando pergutnas originais
.pull-left[
- Use os dados fornecidos pelo livro **Numerical Ecology with R**
- Mas... Evite apenas seguir os scripts e exemplos
- Monte seu site usando o _RMarkdown_
- Não desista, isso é treino
]

.pull-right[

]