Publications by Arthur Barros
Decidir os limites da PA
General informations summary(PA_malha) ## ID CD_GEOCODI TIPO CD_GEOCODM ## Length:47935 Length:47935 Length:47935 Length:47935 ## Class :character Class :character Class :character Class :character ## Mode :character Mode :character Mode :character Mode ...
142 sym Python (41787 sym/22 pcs) 218 img
Ligia - Tentativa 01
Organizando os dados paged_table(arvores_individuos) paged_table(vars_by_parcela) paged_table(biomassa_herbacea) # Biomassa total das herbáceas biomassa_herbacea %>% group_by(Espécie) %>% summarise(quant_biomass_esp=sum(Biomassa_Kg_ha)) # Isso aqui é só pra notar que existe espécies com 2 kg e espécies com 2000 ## # A tibble: 128 �...
1991 sym 4 img
Protótipo do trabalho
Carregando pacotes library(tidyverse) library(car) library(lme4) library(rmarkdown) Importando os dados # 1 oasso é setaar o diretórtio. setwd("C:/Users/barro/OneDrive/Documentos/Rodrigo_aula") read.csv("dataset_Spotify.csv", sep = ";", encoding = "UTF-8") %>% dplyr::select(1, 36, 30, 7, 9:18) %>% dplyr::filter(!grepl("Melody_Lak...
395 sym R (3899 sym/4 pcs)
IRT completo
Organizando os dados para 2011 Eu fiz algumas escolhas aqui Escolas rurais, não paralisadas. Eu vi que tinham poucas nas outras categorias, então mal perdemos dados com isso. Escolhi só trabalhar com escolas da rede pública. Escolas privadas requerem uma maior complexidade para serem comparadas com escolas públicas. Optei por não usar as...
8667 sym Python (43990 sym/20 pcs) 2 img
IRT teste Soares
Organizando os dados para 2011 Eu fiz algumas escolhas aqui Escolas rurais, não paralisadas. Eu vi que tinham poucas nas outras categorias, então mal perdemos dados com isso. Escolhi só trabalhar com escolas da rede pública. Escolas privadas requerem uma maior complexidade para serem comparadas com escolas públicas. Optei por não usar as...
8106 sym 2 img
Script Gilberto
# script gilberto (anova) # 1 passo é escolher a pasta do seu computador que tá com o arquivo usando a função setwd("") # exemplo: setwd("~/") # 2 passo - instalar pacotes e livrarias library(easyanova) # 3 passo - ler o dado read.csv("carol_gilberto.csv", sep = ",")->carol #print(carol) #str(carol) # spp como caractere car...
25 sym R (18652 sym/15 pcs) 7 img
Ligia_plots
# 4 passo - fazendo os plots ##plots de precipitacão ### opção 1 full_data %>% filter(grepl("p", parcela)) %>% arrange(precipitação..mm.) %>% ggplot(aes(x = as.factor(precipitação..mm.), y = Kg.ha, color=Monocotiledonea, fill=precipitação..mm.)) + geom_boxplot(alpha = 0.2)+ scale_x_discrete(breaks=c(510, 540, 555, 588, 645...
23 sym Python (5466 sym/10 pcs) 10 img
Cluster_try_01
Cluster We have categorical (binomial) and quantitative data. Initially, I tried to use the dayse function with a Gower distribution. However, this function compares pairs one by one, and with 160,000 rows, we don’t have sufficient memory. So, one of the easier and faster solutions is to run MCA for categorical data and PCA for quantitative d...
533 sym R (33279 sym/26 pcs) 4 img
complexidade escolar
Complexidade da gestão escolar Os artigos falam que esse é uma variável importante. E ela é calculada pelo próprio inep, mas só tem pros anos de 2013 a 2022. Pra tentar pegar os demais anos, eu pensei em utilizar o TCC de Oliveira. Ele indica que as variáveis são: i) Porte.da.Escola (presente na local_escolas), ii) Etapas.e.Modalidade.d...
1241 sym
exp
Análise sf::sf_use_s2(FALSE) biomes_br %>% filter(name_biome == "Caatinga") %>% glimpse -> biomes_caat ## Rows: 1 ## Columns: 4 ## $ name_biome <chr> "Caatinga" ## $ code_biome <int> 2 ## $ year <dbl> 2019 ## $ geom <MULTIPOLYGON [°]> MULTIPOLYGON (((-41.7408 -2... mun_brasil[biomes_caat,] -> mun_cat #Brazilian munici...
1183 sym 2 img