O arquivo passer.csv contém dados coletados pelo pesquisador Hermon Bumpus, professor na Universidade de Brown no final do século XIX. No inverno de 1898 ele observou, após uma tempestade de neve intensa, vários indivíduos de pardais (Passer domesticus) caídos na praia, alguns vivos e desnorteados, mas vários mortos. Ele aproveitou essa observação para estimar se havia alguma característica morfológica dos pardais que influenciaram a chance de sobrevivência. Além disso, a diferença entre as médias das características morfológicas entre indivíduos sobreviventes e de toda a população (sobreviventes e mortos) é uma medida utilizada para a inferência da força de seleção.

• Baixe o arquivo passer.csv no seu diretório de trabalho ^[setwd] e leia os dados no R, atribuindo ao objeto de dados o nome passer. O arquivo de dados tem campos separados por virgula, decimal como ponto e os nomes das variáveis na primeira linha.



No objeto passer temos então na primeira coluna a variável status que indica se o pardal sobreviveu ou estava morto, na segunda coluna se era um indivíduo juvenil ou adulto e nas colunas subsequentes várias medidas morfológicas com o nome da estrutura e escala de medida (mm - milimetro, in- polegadas e g- gramas).



• Calcule quantos pardais sobreviveram e quantos morreram após a tempestade. Guarde essa informação em um objeto denominado sobrevive.


• Calcule quantos pardais são adultos e quantos jovens. Guarde essa informação em um objeto denominado etaria.


• Crie uma tabela de nome tabPasser com a contagem de status e classe_etaria dos pardais após a tempestade. Os nomes das colunas devem ser os níveis da variável status e das linhas os níveis da variável classe_etaria. Garanta que o objeto é da classe table.


• Crie um objeto chamado adultos contendo apenas os indivíduos adultos presentes no banco de dados.




Uma vez que cada medida morfológica foi tomada com escalas e dimensões distintas, é difícil comparar a força de seleção natural entre as diferentes características morfológicas. Por isso, os biólogos evolutivos geralmente padronizam medidas quantitativas em unidades de desvio-padrão, com a distribuição centrada em zero e desvio-padrão igual a um. Essas medidas padronizadas podem então ser comparadas. Siga o procedimento descrito abaixo para padronizar as medidas dos pardais adultos.



• Calcule as médias das variáveis numéricas do objeto adultos e guarde no objeto vetor de nome mediaAdultos na mesma ordem e com os mesmos nomes que as variáveis do objeto de dados.


• Calcule os desvios-padrão e guarde no objeto sdAdultos.



• Reproduza cada valor do objeto mediaAdultos o número de vezes igual ao número de linhas do objeto adultos e guarde esse vetor em um objeto chamado repadultos. Guarde o objeto repadultos em uma matrix chamada matMediaAdultos, com o mesmo número de linhas do objeto adultos e número de colunas igual ao número de variáveis numéricas. Essa matriz deve ter colunas com valores repetidos das médias de cada variável numérica.
  
  
• Repita a mesma operação para o vetor sdAdultos e crie a matrix chamada matSdAdultos
  
  
• Crie o objeto stdPasser com a cópia do objeto adultos.


• No objeto stdPasser use a indexação para operar apenas as colunas das variáveis numéricas e subtraia pela matMediaAdultos e divida pela matSdAdultos^[alg].



• A partir dos dados padronizados de medidas dos adultos, crie um vetor chamado forca_selecao contendo a diferença da média dos indivíduos sobreviventes em relação à população adulta antes da seleção para cada uma das variáveis contínuas padronizadas. Garanta que que o vetor de valores esteja acompanhado dos nomes das variáveis.


• Ordene o vetor forca_selecao de forma crescente das medidas que sofrerem menor pressão seletiva para as com maiores forças seletivas absolutas, sem alterar o sinal dos dados ^[abs].