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title: "Exemplo: dados binários"
author: "Alcinei Mistico Azevedo (ICA-UFMG)"
date: "`r Sys.Date()`"
output: rmarkdown::html_vignette
fig_caption: yes
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  %\VignetteEncoding{UTF-8}
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```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)
```

# Ativando o pacote
Após a instalação do pacote é preciso ativa-lo. Para isso, deve-se utilizar a função `library` ou `require`

```{r}
library(MultivariateAnalysis)
```
# Abrindo o conjunto de dados
Posteriormente, deve-se carregar no R o conjunto de dados a serem analizados. Isso pode ser feito de diferentes formas.

Uma possibilidade é utilizando a função `read.table`. Neste exemplo vamos trabalhar com o banco de dados do pacote, o qual pode ser carregado com a função `data`.

Este exemplo trata-se de dados binarios vindo do uso de marcadores moleculares em cinco individuos.
```{r}
data("Dados.BIN")
Dados.BIN
```
# Obtenção de medidas de dissimilaridade
Muitas são as opções que este pacote oferece de medidas de dissimilaridade. Convidamos os usuários a ler o manual da funcao `Distancia` (`?Distancia`).

Para se ter diferentes medidas de dissimilaridade basta colocar o respectivo numero no argumento `Metodo` dentro da função `Distancia`:

### Dados qualitativos (binários ou multicategóricos)

9 = Frequencia de coincidencia.

10 = Frequencia de discordancia.

11 = indice Inverso de 1+coincidencia = 1/(1+c)

### Dados qualitativos binarios

12 = Dissimilaridade de Jacard: 1-a/(a+b+c).

13 = Dissimilaridade de Sorensen Dice: 1-2a/(2a+b+c).

14 = Dissimilaridade de Sokal e Sneath: 1-2(a+d)/(2(a+d)+b+c)

15 = Dissimilaridade de Roger e Tanimoto: 1-(a+d)/(a+2(b+c)+d)

16 = Dissimilaridade de Russel e Rao: 1-a/(a+b+c+d).

17 = Dissimilaridade de Ochiai: 1-a/sqrt((a+b)(a+c)).

18 = Dissimilaridade de Ochiai II: 1-ab/sqrt((a+b)(a+c)(b+d)(c+d)).

19 = Dissimilaridade de Haman: 1-((a+d)-(b+c))/(a+b+c+d).

20 = Dissimilaridade de Yule: 1-(ad-bc)/(ad+bc).

```{r}
#colocando nome nos individuos
rownames(Dados.BIN)=paste0("Indiv_",1:nrow(Dados.BIN))
Dist=Distancia(Dados.BIN,Metodo = 12)
Dist
```
Informações importantes podem ser obtidas dessa matriz com a função `SummaryDistancia`:
```{r}
resumo=SummaryDistancia(Dist)
resumo
```

A fim de resumir as informações da matriz de dissimilaridade a fim de melhorar a visualização da dissimilaridade, pode-se fazer um Dendrograma com o auxilio da função `Dendrograma`. Varios algoritimos podem ser utilizados para a construção deste Dendrograma. Para isso, deve-se indicar no argumento `Metodo`:

1 = Ligacao simples (Metodo do vizinho mais proximo).

2 = Ligacao completa (Metodo do vizinho distante).

3 = Ligacao media entre grupo (UPGMA).

4 = Metodo de Ward.

5 = Metodo de ward (d2).

6= Metodo da mediana (WPGMC).

7= Metodo do centroide (UPGMC).

8 = Metodo mcquitty (WPGMA).


```{r}

Dendrograma(Dist,Metodo=3)
```
Adcionalmente, pode-se fazer o agrupamento Tocher com o auxilio da função `Tocher`:
```{r}

Tocher(Dist)
```

Outra possibilidade é o estudo da dispersão da matriz de dissimilaridade pelas técnica de coordenadas principais:
```{r}
CoordenadasPrincipais(Dist)
```










