icaroagostino

library(R0)

# Historico de casos
historico <- c( 3,  3,  2,  4,  3,  5,  1,  2,  4,  2,
               10, 10,  7,  2,  3,  4,  6,  2, 15, 15,
               12,  4, 14, 25, 21, 12, 18, 20,  4, 51, 
               20, 14, 17, 43, 15, 10, 18, 17, 15, 33,
               20, 67, 43, 45, 44, 76, 27, 17, 25, 11,
               61, 102, 3, 26, 16, 24)

icaroagostino

# Exemplo de ggplot com facet e diferentes cores

library(ggplot2)

bike_filtered <- data.frame(
  
  year         = rep(c(2015, 2016, 2017), 40),
  month        = rep(c(1:12), 10),
  average_hire = rep(rpois(12, 10), 10),
  bikes_hired  = rep(rpois(12, 10), 10)

icaroagostino

# Precisa instalar as bibliotecas abaixo na primeira execução,
# remova o simbolo de comentário ara instalar

# install.packages('GA')
# install.packages('parallel')
# install.packages('remotes')
# remotes::install_github('ewarchul/cecs')

library(GA)
library(cecs)

icaroagostino

roll <- function(dados, fome, dif) {

  resultados_dados <- sample(1:10, dados, replace = T)
  
  sucessos <- 
    sum(resultados_dados > 5) + 
    (sum(resultados_dados == 10) %/% 2) * 2
  
  if (fome >= dados) {

icaroagostino

library(bibliometrix)
library(openxlsx)

# Definir pasta de trabalho onde devem estar os arquivos Ctrl + Shit H

# Colocar o nome correto dos arquivos

# Web of Science
wos    <- convert2df(file     = 'savedrecs.bib',
                     dbsource = 'wos',

icaroagostino

# simular rolagem

roll <- function(dados, dif) {
  
  resultados_dados <- sort(sample(1:10, dados, replace = T))
  sucessos <- resultados_dados[resultados_dados >= dif]
  n_1 <- length(resultados_dados[resultados_dados == 1])
  
  if (n_1 > 0) {