Ecologia Numérica
Aula 2 - Descrição de comunidades ecológicas
Felipe Melo
Laboratório de Ecologia Aplicada - UFPE
2022-12-11
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Estrutura de dados ecológicos

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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Peixes de um rio na Suíça

Usamos a mesma lógica para organizar bas bases de dados de espécies
- 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
## 7     0    5    4    5    0    0    0    0    1    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 8     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    1    3    0    0    0    0    0    5    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1
## 10    0    1    4    4    0    0    0    0    2    2    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0
## 11    1    3    4    1    1    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 12    2    5    4    4    2    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 13    2    5    5    2    3    2    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 14    3    5    5    4    4    3    0    0    0    1    1    0    1    1    0    0    0    0    0    0
## 15    3    4    4    5    2    4    0    0    3    3    2    0    2    0    0    0    0    0    0    1
## 16    2    3    3    5    0    5    0    4    5    2    2    1    2    1    1    0    1    0    1    1
## 17    1    2    4    4    1    2    1    4    3    2    3    4    1    1    2    1    1    0    1    1
## 18    1    1    3    3    1    1    1    3    2    3    3    3    2    1    3    2    1    0    1    1
## 19    0    0    3    5    0    1    2    3    2    1    2    2    4    1    1    2    1    1    1    2
## 20    0    0    1    2    0    0    2    2    2    3    4    3    4    2    2    3    2    2    1    4
## 21    0    0    1    1    0    0    2    2    2    2    4    2    5    3    3    3    2    2    2    4
## 22    0    0    0    1    0    0    3    2    3    4    5    1    5    3    4    3    3    2    3    4
## 23    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 24    0    0    0    0    0    0    1    0    0    2    0    0    1    0    0    0    1    0    0    0
## 25    0    0    0    0    0    0    0    0    1    1    0    0    2    1    0    0    0    1    0    0
## 26    0    0    0    1    0    0    1    0    1    2    2    1    3    2    1    2    2    1    1    3
## 27    0    0    0    1    0    0    1    1    2    3    4    1    4    4    1    3    3    1    2    5
## 28    0    0    0    1    0    0    1    1    2    4    3    1    4    3    2    4    4    2    4    4
## 29    0    1    1    1    1    1    2    2    3    4    5    3    5    5    4    5    5    2    3    3
## 30    0    0    0    0    0    0    1    2    3    3    3    5    5    4    5    5    3    5    5    5
##    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
## 7     0    0    0    0    0    0    0
## 8     0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    0    4    0    0    0
## 10    0    0    0    0    0    0    0
## 11    0    0    0    0    0    0    0
## 12    0    0    0    0    0    0    0
## 13    0    0    0    0    0    0    0
## 14    0    0    0    0    0    0    0
## 15    0    0    0    0    0    0    0
## 16    0    0    0    1    0    0    0
## 17    0    0    0    2    0    2    1
## 18    0    0    1    2    0    2    1
## 19    1    0    1    5    1    3    1
## 20    1    0    2    5    2    5    2
## 21    3    1    3    5    3    5    2
## 22    4    2    4    5    4    5    2
## 23    0    0    0    1    0    2    0
## 24    0    0    2    2    1    5    0
## 25    0    0    1    1    0    3    0
## 26    2    1    4    4    2    5    2
## 27    3    2    5    5    4    5    3
## 28    3    3    5    5    5    5    4
## 29    4    4    5    5    4    5    4
## 30    5    5    5    5    5    5    5

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Matriz ambietal

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

##    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

4 / 17

Matriz espacial

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

5 / 17

Vamos olhar mais de perto para a base de dados de espécies

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

## [1] 30

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

## [1] 27

dim(spe) # esse comando já dá tudo

## [1] 30 27

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"

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Essa regra vale para todas as bases

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

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Faça alguns gráficos

Gráficos precisam estar acompanhados de pergumtas
Qual a distribuição de abundância das espécies?

Este é um gráfico muito útil, que auxilia muito na compreensão da diversidade biológica de comunidades

8 / 17

Faça mais gráficos

Entenda a amplitude das variáveis ambientais que possui

Note que as variáveis têm "amplitudes" diferentes, e isso é importante

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Entenda também suas variáveis espaciais

Essa é uma representação do rio onde as espécies foram coletadas

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Misture as matrizes

Espaço + Ambiente

Espaço + Ambiente + Dados biológicos

11 / 17

O processo de namoro dos dados nunca termina...

note os valores de riqueza representados pelo tamanho dos pontos

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O processo de namoro dos dados nunca termina...

note os valores de riqueza representados pelo tamanho dos pontos

Simpson parace menos sensível

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A importância de explorar os dados

Blog Dnamic Ecology

Porque explorar dados?

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Como é a distribuição de abundância dessa comunidade de peixes?

Código

##    Cogo Satr Phph Babl Thth Teso Chna Pato Lele Sqce
## 1     0    3    0    0    0    0    0    0    0    0
## 2     0    5    4    3    0    0    0    0    0    0
## 3     0    5    5    5    0    0    0    0    0    0
## 4     0    4    5    5    0    0    0    0    0    1
## 5     0    2    3    2    0    0    0    0    5    2
## 6     0    3    4    5    0    0    0    0    1    2
## 7     0    5    4    5    0    0    0    0    1    1
## 8     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    1    3    0    0    0    0    0    5
## 10    0    1    4    4    0    0    0    0    2    2

14 / 17

Plot

15 / 17

Plot melhorado

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.

16 / 17

Faça exercícios, sempre utilizando perguntas originais

- 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

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Ecologia Numérica
Aula 2 - Descrição de comunidades ecológicas
Felipe Melo
Laboratório de Ecologia Aplicada - UFPE
2022-12-11
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Estrutura de dados ecológicos

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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Peixes de um rio na Suíça

Usamos a mesma lógica para organizar bas bases de dados de espécies
- 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
## 7     0    5    4    5    0    0    0    0    1    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 8     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    1    3    0    0    0    0    0    5    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1
## 10    0    1    4    4    0    0    0    0    2    2    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0
## 11    1    3    4    1    1    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 12    2    5    4    4    2    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 13    2    5    5    2    3    2    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 14    3    5    5    4    4    3    0    0    0    1    1    0    1    1    0    0    0    0    0    0
## 15    3    4    4    5    2    4    0    0    3    3    2    0    2    0    0    0    0    0    0    1
## 16    2    3    3    5    0    5    0    4    5    2    2    1    2    1    1    0    1    0    1    1
## 17    1    2    4    4    1    2    1    4    3    2    3    4    1    1    2    1    1    0    1    1
## 18    1    1    3    3    1    1    1    3    2    3    3    3    2    1    3    2    1    0    1    1
## 19    0    0    3    5    0    1    2    3    2    1    2    2    4    1    1    2    1    1    1    2
## 20    0    0    1    2    0    0    2    2    2    3    4    3    4    2    2    3    2    2    1    4
## 21    0    0    1    1    0    0    2    2    2    2    4    2    5    3    3    3    2    2    2    4
## 22    0    0    0    1    0    0    3    2    3    4    5    1    5    3    4    3    3    2    3    4
## 23    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 24    0    0    0    0    0    0    1    0    0    2    0    0    1    0    0    0    1    0    0    0
## 25    0    0    0    0    0    0    0    0    1    1    0    0    2    1    0    0    0    1    0    0
## 26    0    0    0    1    0    0    1    0    1    2    2    1    3    2    1    2    2    1    1    3
## 27    0    0    0    1    0    0    1    1    2    3    4    1    4    4    1    3    3    1    2    5
## 28    0    0    0    1    0    0    1    1    2    4    3    1    4    3    2    4    4    2    4    4
## 29    0    1    1    1    1    1    2    2    3    4    5    3    5    5    4    5    5    2    3    3
## 30    0    0    0    0    0    0    1    2    3    3    3    5    5    4    5    5    3    5    5    5
##    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
## 7     0    0    0    0    0    0    0
## 8     0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    0    4    0    0    0
## 10    0    0    0    0    0    0    0
## 11    0    0    0    0    0    0    0
## 12    0    0    0    0    0    0    0
## 13    0    0    0    0    0    0    0
## 14    0    0    0    0    0    0    0
## 15    0    0    0    0    0    0    0
## 16    0    0    0    1    0    0    0
## 17    0    0    0    2    0    2    1
## 18    0    0    1    2    0    2    1
## 19    1    0    1    5    1    3    1
## 20    1    0    2    5    2    5    2
## 21    3    1    3    5    3    5    2
## 22    4    2    4    5    4    5    2
## 23    0    0    0    1    0    2    0
## 24    0    0    2    2    1    5    0
## 25    0    0    1    1    0    3    0
## 26    2    1    4    4    2    5    2
## 27    3    2    5    5    4    5    3
## 28    3    3    5    5    5    5    4
## 29    4    4    5    5    4    5    4
## 30    5    5    5    5    5    5    5

3 / 17

Matriz ambietal

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

##    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

4 / 17

Matriz espacial

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

5 / 17

Vamos olhar mais de perto para a base de dados de espécies

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

## [1] 30

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

## [1] 27

dim(spe) # esse comando já dá tudo

## [1] 30 27

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"

6 / 17

Essa regra vale para todas as bases

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

7 / 17

Faça alguns gráficos

Gráficos precisam estar acompanhados de pergumtas
Qual a distribuição de abundância das espécies?

Este é um gráfico muito útil, que auxilia muito na compreensão da diversidade biológica de comunidades

8 / 17

Faça mais gráficos

Entenda a amplitude das variáveis ambientais que possui

Note que as variáveis têm "amplitudes" diferentes, e isso é importante

9 / 17

Entenda também suas variáveis espaciais

Essa é uma representação do rio onde as espécies foram coletadas

10 / 17

Misture as matrizes

Espaço + Ambiente

Espaço + Ambiente + Dados biológicos

11 / 17

O processo de namoro dos dados nunca termina...

note os valores de riqueza representados pelo tamanho dos pontos

12 / 17

O processo de namoro dos dados nunca termina...

note os valores de riqueza representados pelo tamanho dos pontos

Simpson parace menos sensível

12 / 17

A importância de explorar os dados

Blog Dnamic Ecology

Porque explorar dados?

13 / 17

Como é a distribuição de abundância dessa comunidade de peixes?

Código

##    Cogo Satr Phph Babl Thth Teso Chna Pato Lele Sqce
## 1     0    3    0    0    0    0    0    0    0    0
## 2     0    5    4    3    0    0    0    0    0    0
## 3     0    5    5    5    0    0    0    0    0    0
## 4     0    4    5    5    0    0    0    0    0    1
## 5     0    2    3    2    0    0    0    0    5    2
## 6     0    3    4    5    0    0    0    0    1    2
## 7     0    5    4    5    0    0    0    0    1    1
## 8     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 9     0    0    1    3    0    0    0    0    0    5
## 10    0    1    4    4    0    0    0    0    2    2

14 / 17

Plot

15 / 17

Plot melhorado

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.

↑, ←, Pg Up, k	Go to previous slide
↓, →, Pg Dn, Space, j	Go to next slide
Home	Go to first slide
End	Go to last slide
Number + Return	Go to specific slide
b / m / f	Toggle blackout / mirrored / fullscreen mode
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Ecologia Numérica

Aula 2 - Descrição de comunidades ecológicas

Felipe Melo

Laboratório de Ecologia Aplicada - UFPE

2022-12-11

Estrutura de dados ecológicos

Peixes de um rio na Suíça

Estão no livro Numerical Ecology with R

Matriz ambietal

Estão no livro Numerical Ecology with R

Matriz espacial

Estão no livro Numerical Ecology with R

Vamos olhar mais de perto para a base de dados de espécies

Essa regra vale para todas as bases

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

Faça alguns gráficos

Faça mais gráficos

Entenda também suas variáveis espaciais

Essa é uma representação do rio onde as espécies foram coletadas

Misture as matrizes

Espaço + Ambiente

Espaço + Ambiente + Dados biológicos

O processo de namoro dos dados nunca termina...

O processo de namoro dos dados nunca termina...

A importância de explorar os dados

Como é a distribuição de abundância dessa comunidade de peixes?

Código

Plot

Plot melhorado

Faça exercícios, sempre utilizando perguntas originais

- 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

Estrutura de dados ecológicos

Help

Ecologia Numérica

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Aula 2 - Descrição de comunidades ecológicas

Felipe Melo

Laboratório de Ecologia Aplicada - UFPE

2022-12-11

Estrutura de dados ecológicos

Peixes de um rio na Suíça

Estão no livro Numerical Ecology with R

Matriz ambietal

Estão no livro Numerical Ecology with R

Matriz espacial

Estão no livro Numerical Ecology with R

Vamos olhar mais de perto para a base de dados de espécies

Essa regra vale para todas as bases

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

Faça alguns gráficos

Faça mais gráficos

Entenda também suas variáveis espaciais

Essa é uma representação do rio onde as espécies foram coletadas

Misture as matrizes

Espaço + Ambiente

Espaço + Ambiente + Dados biológicos

O processo de namoro dos dados nunca termina...

O processo de namoro dos dados nunca termina...

A importância de explorar os dados

Como é a distribuição de abundância dessa comunidade de peixes?

Código

Plot

Plot melhorado

Faça exercícios, sempre utilizando perguntas originais

- 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