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# beautils <img src="man/figures/logo.png" align="right" height="140/"/>

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[![Lifecycle:
experimental](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)](https://lifecycle.r-lib.org/articles/stages.html#experimental)
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O pacote **beautils** (Bioestatística e Experimentação Agrícola Utils)
fornece funções utilitárias e conjuntos de dados para fins de ensino na
disciplina de Bioestatística e Experimentação Agrícola do curso de
Agronomia da UFSC.

## Instalação

Você pode instalar a versão de desenvolvimento do **beautils** do
[GitHub](https://github.com/) com:

``` r
# install.packages("pak")
pak::pak("nepem-ufsc/beautils")
```

## Exemplo

``` r
library(beautils)
#> 
#> Anexando pacote: 'beautils'
#> O seguinte objeto é mascarado por 'package:stats':
#> 
#>     filter
library(ggplot2)
#> Warning: pacote 'ggplot2' foi compilado no R versão 4.5.2
df <- df_normal()


library(ggplot2)

# Calculando a média e desvio padrão antes para deixar o código do plot limpo
media_comp <- mean(df$length, na.rm = TRUE)
sd_comp    <- sd(df$length, na.rm = TRUE)

ggplot(df, aes(x = length)) +
  # Histograma com cores mais profissionais
  geom_histogram(aes(y = after_stat(density)), 
                 bins = 40, 
                 fill = "steelblue", 
                 alpha = 0.7) +
  # Curva Normal Teórica
  stat_function(fun = dnorm, 
                args = list(mean = media_comp, sd = sd_comp),
                color = "firebrick", 
                linewidth = 1.2) +
  # Títulos e legendas em português
  labs(
    x = "Comprimento do grão (mm)",
    y = "Densidade",
    title = "Distribuição do Comprimento de 86.436 Grãos de Linhaça",
    subtitle = "A linha vermelha representa a distribuição normal teórica",
    caption = "Fonte: NEPEM 2024"
  ) +
  # Tema limpo e ajustes de texto
  theme_minimal(base_size = 14) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold"),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )
```

<img src="man/figures/README-example-1.png" alt="" width="100%" />

``` r

df_eucalipto() |> 
  group_by(fila) |> 
  desc_stat(circunferencia) 
#> # A tibble: 5 × 11
#> # Groups:   fila [5]
#>   fila  variable          cv   max  mean median   min sd.amo    se  ci.t n.valid
#>   <chr> <chr>          <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
#> 1 F1    circunferencia  16.7  53.3  38.5   38.2  31.5   6.44  1.72  3.72      14
#> 2 F2    circunferencia  14.0  46.5  38.7   39.4  25.2   5.44  1.45  3.14      14
#> 3 F3    circunferencia  17.0  49.2  37.5   36.8  25.3   6.37  1.70  3.68      14
#> 4 F4    circunferencia  17.8  44.1  33.9   33.6  24.5   6.04  1.62  3.49      14
#> 5 F5    circunferencia  31.9  39.5  24.9   21.6  15.4   7.96  2.13  4.60      14
```
