O grafico de dispersao e uma forma bastante ilustrativa de representar a correlacao entre duas variaveis. Informacoes sobre a distribuicao das variaveis da ordenada e da abscissa podem ser representadas por boxplots colocados na margem do grafico de dispersao.Para o exemplo abaixo utilizei os dados e as curvas de regressao do topico Relacao comprimento-peso de peixes# Plotagem do grafico de dispersaozones=matrix(c(2,0,1,3),ncol=2,byrow=TRUE)layout(zones,widths=c(20,5),heights=c(5,20))par(mar=c(8,8,0,0))plot(P~C,subset=G=="M",pch=20,xlab="Ct (mm)",ylab="Pt (g)",cex.axis=1.3,cex.lab=1.3)# para plotagem da regressao linear curve(exp(coef(lm.CPm)[1])*x^(coef(lm.CPm)[2]),col="blue",add=T)posicao<-locator(1) # clique no grafico para indicar onde colocar a legendalegend(posicao,bty="n",cex=1.5,text.col="blue",legend=substitute(Pt==a%*%Ct^b,list(a=exp(coef(lm.CPm)[1]),b=round(coef(lm.CPm)[2],3))))posicao$y <- posicao$y-500legend(posicao,bty="n",cex=1.5,text.col="blue",legend=substitute(R^2==r,list(r=round(summary(lm.CPm)$adj.r.squared,3))))# para plotagem da regressao nao linearcurve(coef(nls.CPm)[1]*x^coef(nls.CPm)[2], col="darkgreen",add=T) posicao<-locator(1) # clique no grafico para indicar onde colocar a legendalegend(posicao,bty="n",cex=1.5,text.col="darkgreen",legend=substitute(Pt==a%*%Ct^b,list(a=coef(nls.CPm)[1],b=round(coef(nls.CPm)[2],3))))posicao$y <- posicao$y-500legend(posicao,bty="n",cex=1.5,text.col="darkgreen",legend=substitute(R^2==r,list(r=round(Rsq.ad(nls.CPm),3))))# para plotagem dos boxplotspar(mar=c(0,8,0,0))boxplot(C,subset=G=="M",axes=FALSE, space=0, horizontal=TRUE)par(mar=c(8,0,0,0))boxplot(P,subset=G=="M",axes=FALSE, space=0) Algumas vezes necessitamos obter um subconjunto de um conjunto de dados. Se pudermos estabelecer um criterio a partir dos valores deste conjunto de dados podemos utilizar o comando subset. Para obter uma amostra aleatoria das linhas pensei na seguinte solucao:# cria um conjuto de dados com duas colunas e 500 linhasdados <- data.frame(rnorm(500,5,3),rnorm(500,10,6))dim(dados) summary(dados)# faz a amostra de 100 linhas sem reposicao dados.amostra<-dados[sample(1:nrow(dados),100,replace=F),]dim(dados.amostra)summary(dados.amostra) As tecnicas de agrupamento (cluster analysis) sao muito uteis para organizar, ou classificar, dados observados em estruturas de facil interpretacao. Uma otima referencia e o livro Numerical Ecology with R (Boccard et al. 2011). O tuturial do pacote vegan (clique aqui) tambem tras explicacoes e exemplos interessantes.Os dendrogramas sao como mobiles, seus grupos sao sempre os mesmos, mas podem mudar de posicao. O grupo 1 nao e necessariamente o primeiro a esquerda, nem o grupo 2 vem a seguir. Isto pode complicar na hora de interpretar os fatores relacionados na formacao dos grupos. Um bom exemplo esta na pagina 38 do tutorial do vegan. Temos a figura de um dendrograma seguida de um boxplot. Se nao prestarmos atencao poderemos ser levados a crer, por exemplo, que o grupo 2, onde encontramos a maior mediada e formado pelos objetos 1, 2, 10, 5, 6 e 7. No entanto, este conjunto de objetos forma o grupo 1, como veremos a seguir, que tem a menor mediana. A interpretacao do dendrograma poder ser facilitada se o numero do grupo puder ser visualizado em conjunto. Vamos ao exemplo do tutorial# carrega a biblioteca e os dadoslibrary(vegan)data(dune)# calcula a matriz de distancia, as ligacoes, plota o dendrograma e identifica os gruposdis <- vegdist(dune)cluc <- hclust(dis, "complete")plot(cluc)rect.hclust(cluc, 3) # verifica que objetos foram classificados em cada grupogrp<-cutree(cluc, 3)grp# substitui no dendrograma o nome do objeto pelo numero do grupoplot(cluc, labels = as.character(grp))# desenha no dendrograma os retangulos de cada grupo e os numera# agradeco a dica de Elias T. Krainski (lista R-Br)plot(cluc) r <- rect.hclust(cluc, 3)text(cumsum(sapply(r,length)), rep(mean(tail(unique(cluc$hei),2)), length(r)), paste(unique(grp[cluc$ord])))Agora fica mais facil relacionar o dendrograma ao boxplot no tutorial do vegan. Pegue uma lata de leite condensado de sua preferencia junte a 1 colher de sopa de manteiga e acrescente 2 colheres de sopa da sua criatividade.E foi assim que comecei minhas experiencias com leite moca, e a minha lata preferida. O de queijo ralado foi a minha primeira experiencia, depois eu acabei comendo na casa de outras pessoas, e como naquela epoca nao tinhamos acesso aos