Gráfico de círculos

Elaborei um gráfico para a representação do número relativo de observações por categoria de determinadas variáveis registradas em diferentes pontos de coleta. No exemplo abaixo, eu tenho o número de embarcações observadas por classe de comprimento total nos municípios de São Paulo (dados são fictícios).

Nesta rotina a relativização é feita por ponto de coleta (município).

Dados (fictícios)

Município	0 ˫ 6	6 ˫ 9	9 ˫ 12	12 ˫ 15	15 ˫ 18	≥ 18
Ubatuba	37	46	7	7	0	0
Caraguatatuba	41	41	15	2	0	0
Ilhabela	50	39	9	0	0	0
São Sebastião	43	40	14	1	0	0
Bertioga	0	52	28	18	0	0
Santos/Guarujá	6	27	16	16	4	28
São Vicente	75	12	12	0	0	0
Praia Grande	60	39	0	0	0	0
Mongaguá	16	83	0	0	0	0
Itanhaém	0	85	14	0	0	0
Peruíbe	31	43	25	0	0	0
Iguape	38	60	0	0	0	0
Ilha Comprida	66	34	0	0	0	0
Cananéia	34	40	10	11	2	0
Total	497	641	150	55	6	28

# importa dados da área de transferência

dat.graf <- t(read.delim("clipboard",dec=",",row.names=1))
dat.graf

# indica o valor da variáveis que serão utilizadas

NCATY<-nrow(dat.graf)
NCATX<-ncol(dat.graf)
MARX<-10 # margem da abcissa
MARY<-5 # margem da ordenada
CIRC<-13 # tamanho máximo do círculo
COR<-"blue" # cor do círculo

# plota o gráfico

par(mar=c(MARX,MARY,2,2))
plot(c(1:NCATX),rep(0,NCATX),xlab="",ylab="",
xaxp=c(1,NCATX,NCATX-1),yaxp=c(1,NCATY+1,NCATY),
ylim=c(0,NCATY+1),xaxt="n",yaxt="n",type="n")
axis(1,at=c(1:NCATX),labels=colnames(dat.graf),las=2,cex.axis=1.5)
axis(2,at=c(1:NCATY),labels=rownames(dat.graf),las=2,cex.axis=1.5)
for (x in 1:NCATX) {
  for(y in 1:NCATY) {
    points(x,y,col=COR,pch=19,cex=dat.graf[y,x]*CIRC/sum(dat.graf[,x]))
  }
}
# caso a última linha da tabela seja uma totalização e deva ficar em destaque.
abline(v=NCATX-0.5,lty=2)

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Algumas pessoas tiveram problemas com a visualização, compreensão e inserção do símbolos matemáticos de indicação dos intervalos de classe.

6 ˫ 9, 6 |- 9, [6,9[ ou [6,9) indica um intervalo de classe que inclui o limite inferior (6) e exclui o superior (9)

No Linux Ubuntu a forma correta de indicar o símbolo "|-" (˫) é Shift+Ctrl+U 02EB e o código para ">=" (≥) é Shift+Ctrl+U 2265, , como podemos ver na figura.

Dependendo no navegador e do sistema operacional estes símbolos podem não ser visualizados corretamente no blog.

Caso os símbolos matemáticos e as acentuações não sejam corretamente importados pelo R através área de transferência (clipboard) podemos gravar a tabela de dados e importa-la como comando read.csv.

Se mesmo assim os probelmas continuarem podemos re-escrever os nomes de colunas e linhas com colnames e rownames:

colnames(dat.graf)
colnames(dat.graf)[4]<-"São Sebastião"
colnames(dat.graf)[6]<-"Santos/Guarujá"

rownames(dat.graf)

rownames(dat.graf)<-c("0 ˫ 6","6 ˫ 9","9 ˫ 12","12 ˫ 15","15 ˫ 18","≥ 18")

Avaliação do direcionamento de pescarias

Em uma pescaria é importante determinar que espécies são alvo e quais podem ser consideradas fauna acompanhante. A análise da variação do direcionamento, ou da importância relativa de uma espécie na composição das capturas, ao longo do tempo pode indicar padrões na dinâmica das frotas pesqueiras ou na abundância do recurso. O trabalho  Biseau, A. 1998. Definition os a directed fishing effort in a mixed-species trawl fishery, and its impacts on stock assessments. Aquat. Living Resour. 11(3):119-136 apresenta um método simples e objetivo para esta avaliação.

Abaixo apresento um script para a aplicação do método a partir de dados de captura total por viagem (Ti) e da captura da espécie por viagem (Tis).

# simulação de dados para rodar o script

Ti <- rnorm(1000,4000,300)

Tis <- Ti*runif(1000,0,1)

dat.biseau<-data.frame(Ti,Tis)

rm(Ti,Tis)

# aplicação do método de Biseau

# Ti é a captura total na vigem e Tis a captura da espécie na viagem

summary(dat.biseau)
dat.biseau$C<-dat.biseau$Tis/dat.biseau$Ti
dat.biseau$j<-as.integer(dat.biseau$C*100)
agg.j<-aggregate(dat.biseau$Tis,list(j=dat.biseau$j),FUN=sum)
names(agg.j)<-c("j","TC")
dat.direc <- data.frame(0:100,rep(0,101))
names(dat.direc)<-c("j","TC")
for (i in 0:100) {
ifelse(nrow(subset(agg.j,j==i,TC))==0,
dat.direc$TC[dat.direc$j==i]<-0,
dat.direc$TC[dat.direc$j==i]<-agg.j$TC[agg.j$j==i])
}
dat.direc$P <- cumsum(dat.direc$TC)/sum(dat.direc$TC)*100
dat.direc
plot(dat.direc$P~dat.direc$j,type="l",xlab="proporção da espécie na descarga da viagem (%)",ylab="descargas acumuladas (%)",xlim=c(0,100),ylim=c(0,100))

Gráfico de dipersão com boxplots

O gráfico de dispersão e uma forma bastante ilustrativa de representar a correlação entre duas variáveis. Informações sobre a distribuição das variáveis da ordenada e da abscissa podem ser representadas por boxplots colocados na margem do gráfico de dispersão.

Para o exemplo abaixo utilizei os dados e as curvas de regressão do tópico Relação comprimento-peso de peixes

# Plotagem do gráfico de dispersão

zones=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 regressão linear
curve(exp(coef(lm.CPm)[1])*x^(coef(lm.CPm)[2]),col="blue",add=T)
posicao<-locator(1) # clique no gráfico para indicar onde colocar a legenda
legend(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-500
legend(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 regressão não linear
curve(coef(nls.CPm)[1]*x^coef(nls.CPm)[2], col="darkgreen",add=T)
posicao<-locator(1) # clique no gráfico para indicar onde colocar a legenda
legend(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-500
legend(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 boxplots
par(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)
 

Gráfico ordenado com médias e intervalo de confiança

Este gráfico mostra os valores de b (coeficiente angular) e seus intervalos de confiança calculados para diversas espécies. Para melhor vizualização as espécies são ordenadas pelo valor de b e diferentes grupos (peixes, moluscos e crustáceos) são identificados com símbolos especícicos.

SP	GRP	b	ICi	ICs
S. brasiliensis	P	3,000	2,887	3,114
U. brasiliensis	P	2,993	2,931	3,055
U. mystacea	P	2,990	2,948	3,032
L. gastrophysus	P	2,897	2,841	2,952
C. jamaicensis	P	2,874	2,846	2,901
M. ancylodon	P	3,101	3,064	3,137
M. americanus	P	2,809	2,785	2,833
M. furnieri	P	2,946	2,935	2,957
P. punctatus	P	3,050	3,030	3,070
L. sanpaulensis	M	1,784	1,685	1,886
O. vulgaris	M	2,689	2,613	2,766
O. vulgaris F	M	2,651	2,539	2,764
O. vulgaris M	M	2,731	2,637	2,827
F. brasiliensis	C	2,409	2,352	2,466
F. brasiliensis F	C	2,350	2,262	2,439
F. brasiliensis M	C	2,201	2,011	2,392
F. paulensis	C	2,395	2,338	2,453
F. paulensis F	C	2,248	2,160	2,336
F. paulensis M	C	2,470	2,224	2,716
X. kroyeri	C	2,301	2,244	2,358
X. kroyeri F	C	2,305	2,228	2,383
X. kroyeri M	C	2,149	2,039	2,260

# carregando e verificando dados

rm(list=ls())

dat.bvar <- read.delim("clipboard",dec=",")

summary(dat.bvar)

                 SP     GRP         b              ICi             ICs      
 C. jamaicensis   : 1   C:9   Min.   :1.784   Min.   :1.685   Min.   :1.886 
 F. brasiliensis  : 1   M:4   1st Qu.:2.316   1st Qu.:2.232   1st Qu.:2.404 
 F. brasiliensis F: 1   P:9   Median :2.670   Median :2.576   Median :2.765 
 F. brasiliensis M: 1         Mean   :2.607   Mean   :2.527   Mean   :2.686 
 F. paulensis     : 1         3rd Qu.:2.934   3rd Qu.:2.877   3rd Qu.:2.956 
 F. paulensis F   : 1         Max.   :3.101   Max.   :3.064   Max.   :3.137 
 (Other)          :16                           

# reorganizando a tabela de dados
order(dat.bvar$b) # linhas em ordem crescente de b 

[1] 10 22 16 18 20 21 15 17 14 19 12 11 13  7  5  4  8  3  2  1  9  6

rank(dat.bvar$b) # posição de cada linha quando ordenada por b
[1] 20 19 18 16 15 22 14 17 21  1 12 11 13  9  7  3  8  4 10  5  6  2

dat.bvar$RAN <- rank(dat.bvar$b)
levels(dat.bvar$SP) # níveis de SP
 [1] "C. jamaicensis"    "F. brasiliensis"   "F. brasiliensis F"
 [4] "F. brasiliensis M" "F. paulensis"      "F. paulensis F"  
 [7] "F. paulensis M"    "L. gastrophysus"   "L. sanpaulensis" 
[10] "M. americanus"     "M. ancylodon"      "M. furnieri"     
[13] "O. vulgaris"       "O. vulgaris F"     "O. vulgaris M"   
[16] "P. punctatus"      "S. brasiliensis"   "U. brasiliensis" 
[19] "U. mystacea"       "X. kroyeri"        "X. kroyeri F"    
[22] "X. kroyeri M"

dat.bvar$SP<-ordered(dat.bvar$SP, levels=dat.bvar$SP[order(dat.bvar$b)]) # reordena SP pela ordem de b
levels(dat.bvar$SP) # níveis de SP reordenados

[1] "L. sanpaulensis"   "X. kroyeri M"      "F. brasiliensis M"
[4] "F. paulensis F"    "X. kroyeri"        "X. kroyeri F"    
[7] "F. brasiliensis F" "F. paulensis"      "F. brasiliensis" 
[10] "F. paulensis M"    "O. vulgaris F"     "O. vulgaris"     
[13] "O. vulgaris M"     "M. americanus"     "C. jamaicensis"  
[16] "L. gastrophysus"   "M. furnieri"       "U. mystacea"     
[19] "U. brasiliensis"   "S. brasiliensis"   "P. punctatus"    
[22] "M. ancylodon"
ord.sp<-dat.bvar$SP[order(dat.bvar$b)]

# criando o gráfico

attach(dat.bvar)
par(mar=c(8,4,2,2))
plot(c(1:nrow(dat.bvar)),rep(3,nrow(dat.bvar)),ylab="valores de b",xlab="",ylim=c(min(ICi)*0.97,max(ICs)*1.03),type="n",xaxt="n")
axis(1,1:nrow(dat.bvar),labels=ord.sp,las=2)
for (i in 1:length(ord.sp)){
segments(i,ICi[SP==ord.sp[i]],i,ICs[SP==ord.sp[i]])
}
points(RAN[GRP=="P"],b[GRP=="P"],pch=19)
points(RAN[GRP=="M"],b[GRP=="M"],pch=17)
points(RAN[GRP=="C"],b[GRP=="C"],pch=15)
legend(locator(1),bty="n",c("Peixes","Moluscos","Crustáceos"),pch=c(19,17,15)) # clique no gráfico para indicar o local da legenda

detach(dat.bvar)

Como colocar vírgulas como separador decimal em gráficos

Muitas vezes em um gráfico a abscissa e/ou a ordenada apresentam valores com casas decimais. O R por padrão utiliza ponto decimal e não vírgula. Para colocar a vírgula decimal podemos sobrescrever ou escrever os valores dos eixos com as funções axis, pretty, chartr, as.character e format. O eixo (axis) 1 é o inferior, o 2 da direita, o 3 o superior e o 4 da esquerda. O número de casas decimais é indicada em nsmall.

Se colocarmos na função plot a indicação axes=F nenhum dos eixos é desenhado. Abaixo estão exemplos de como colocar vírgulas decimais.

x<-c(1,2,3,4,5)

y<-c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)

plot(x,y)

axis(2,at=pretty(y),labels=chartr(".", ",", as.character(format(pretty(y),nsmall=1))))

plot(x/100,y,axes=F)

axis(1,at=pretty(x/100),labels=chartr(".", ",", as.character(format(pretty(x/100),nsmall=2))))

axis(2,at=pretty(y),labels=chartr(".", ",", as.character(format(pretty(y),nsmall=1))))

box()

Como reordenar categorias

Independendo da ordem que sejam colocadas, as categorias sempre aparecem em ordem alfabética nos sumários estatísticos e nos gráficos. No entanto muitas vezes queremos que as categorias apareçam em uma ordem determinada, como o nome dos meses. O comando utilizado é o ordered, conforme os exemplos abaixo:

categ <- rep(c("c","b","a"),c(10,10,10))

valor<-c(rnorm(10,5,2),rnorm(10,8,4),rnorm(10,12,3))

dados1<-data.frame(categ,valor)

levels(dados1$categ)

[1] "a" "b" "c"

plot(dados1)

dados1$categ<-ordered(categ, levels=c("b","c","a"))

levels(dados1$categ)

[1] "b" "c" "a"

plot(dados1)

Outra forma, mais complicada, de reordenar as categorias é:

dados1$categ <- factor(dados1$categ,levels(dados1$categ)[c(2,3,1)])

levels(dados1$categ)

[1] "c" "a" "b"

plot(dados1)