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+ <title>ABNT (UFPR)</title>
+ <id>http://www.zotero.org/styles/ABNT</id>
+ <link href="http://www.zotero.org/styles/ABNT" rel="self"/>
+ <author>
+ <name>Iuri Gavronski</name>
+ <email>iuri at ufrgs dot br</email>
+ </author>
+ <contributor>
+ <name>Eduardo Bettoni</name>
+ <email>webtur @ ufpr dot br</email>
+ </contributor>
+ <category citation-format="author-date"/>
+ <category field="generic-base"/>
+ <updated>2010-11-15T12:42:52+00:00</updated>
+ <summary>The Brazilian standard style</summary>
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+ <citation et-al-min="3" et-al-use-first="1" et-al-subsequent-min="3" et-al-subsequent-use-first="1" disambiguate-add-year-suffix="true" disambiguate-add-names="true" disambiguate-add-givenname="true" collapse="year">
+ <sort>
+ <key variable="issued"/>
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+ <bibliography hanging-indent="false" et-al-min="6" et-al-use-first="3" entry-spacing="0">
+ <sort>
+ <key macro="author"/>
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+<script type="text/x-mathjax-config">
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+++ b/vignettes/config/_after_body.html
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+<style type="text/css">
+hr.footer {
+ border-top: 1px solid black;
+ margin-top: 20px;
+ margin-bottom: 2px;
+}
+table.footer {
+ margin-bottom: 10px;
+}
+</style>
+
+<hr class="footer"/>
+<center>
+ <table class="footer" width="100%">
+ <tr>
+ <td>
+ <a href="http://www.pet.est.ufpr.br/">
+ PET Estatística UFPR
+ </a>
+ </td>
+ </tr>
+ <tr>
+ <td>
+ <em>
+ pet.estatistica.ufpr@gmail.com
+ </em>
+ </td>
+ </tr>
+ </table>
+</center>
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--- /dev/null
+++ b/vignettes/config/_before_body.html
@@ -0,0 +1,29 @@
+<style type="text/css">
+div.header {
+ margin-top: 20px;
+ border-bottom: 1px solid #BCBCBC;
+}
+table.header {
+ margin-top: 10px;
+}
+</style>
+
+<table class="header" width="100%" align="center">
+ <tr>
+ <td align="left" valign="bottom" width="90px">
+ <img src="img/labestData.png" width="100%" />
+ </td>
+ <td align="left" valign="top">
+ <div class="header">
+ <h4 style="font-size: 20px; margin: 10px">
+ <em>labestData</em> - Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística
+ </h4>
+ <h5 style="margin: 0px 0px 10px 10px">
+ <a href="https://github.com/pet-estatistica/labestData">
+ <code>github.com/pet-estatistica/labestData</code>
+ </a>
+ </h5>
+ </div>
+ </td>
+ </tr>
+</table>
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--- /dev/null
+++ b/vignettes/config/_setup.R
@@ -0,0 +1,29 @@
+library(knitr)
+opts_chunk$set(cache = FALSE,
+ tidy = FALSE,
+ fig.width = 6,
+ fig.height = 6,
+ fig.align = "center",
+ dpi = 100,
+ dev = "png",
+ dev.args = list(family = "Palatino"))
+options(width = 68)
+
+library(latticeExtra)
+mycol <- c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A",
+ "#984EA3", "#FF7F00", "#FFFF33")
+
+# Trellis graphical style.
+ps <- list(box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray70")),
+ box.umbrella = list(col = 1, lty = 1),
+ dot.symbol = list(col = 1, pch = 19),
+ dot.line = list(col = "gray50", lty = 3),
+ plot.symbol = list(col = 1, cex = 0.8),
+ plot.line = list(col = 1),
+ plot.polygon = list(col = "gray95"),
+ superpose.line = list(col = mycol, lty = 1),
+ superpose.symbol = list(col = mycol, pch = 1),
+ superpose.polygon = list(col = mycol),
+ strip.background = list(col = c("gray80", "gray50")))
+trellis.par.set(ps)
+# show.settings()
diff --git a/vignettes/config/_style.css b/vignettes/config/_style.css
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index 0000000000000000000000000000000000000000..6d51c09b2de55a140967c26ce136c5a1a7efab99
--- /dev/null
+++ b/vignettes/config/_style.css
@@ -0,0 +1,67 @@
+body, td, caption {
+ font-family: "Palatino Linotype", "Book Antiqua", Palatino, serif;
+ background-color: white;
+ font-size: 16px;
+ text-align: justify;
+}
+
+body {
+ width: 800px;
+ margin: auto;
+}
+
+tt, code, pre {
+ font-family: "Inconsolata", "Andale Mono", monospace;
+}
+
+pre code {
+ font-size: 14px;
+}
+
+/* R input */
+pre, code {
+ border-radius: 3px;
+ background-color: #EDEDED;
+ color: #333;
+}
+
+/* R output */
+pre:not([class]) code {
+ background-color: #D4D4D4;
+}
+
+pre:not([class]), code {
+ background-color: #D4D4D4;
+}
+
+img {
+ max-width: 100% !important;
+ display: block;
+ margin: auto;
+}
+
+#header {
+ text-align: center;
+ margin: 20px 0px 20px 0px;
+}
+
+#TOC {
+ /* border-bottom: 1px solid red; */
+ margin: 0px 0px 20px 0px;
+}
+
+#TOC li {
+ list-style: outside none url;
+}
+
+blockquote {
+ font-size: 17.5px;
+ width: 90%;
+ border-left: none;
+ margin: auto;
+}
+
+blockquote > blockquote > p {
+ color: "red";
+ text-align: right;
+}
diff --git a/vignettes/config/bibliography.bib b/vignettes/config/bibliography.bib
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index 0000000000000000000000000000000000000000..0cc52bda50b70dbdeaa77c0942606ee9b94dce93
--- /dev/null
+++ b/vignettes/config/bibliography.bib
@@ -0,0 +1,158 @@
+% This file was created with JabRef 2.10b2.
+% Encoding: UTF-8
+
+@Book{banzatto,
+ Title = {Experimentação Agrícola},
+ Author = {Banzatto, D. A. and Kronka, S. D.},
+ Publisher = {Funep},
+ Year = {2013},
+ Address = {Jaboticabal, SP},
+ Edition = {4},
+}
+
+@Book{barbin,
+ Title = {Planejamento e Análise Estatística de Experimentos Agronômicos},
+ Author = {Barbin, D.},
+ Publisher = {Mecenas},
+ Year = {2013},
+ Address = {Londrina, PR},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Book{dias,
+ Title = {Biometria Experimental},
+ Author = {Barros, W. S. and Dias, L. A. S.},
+ Publisher = {Editora UFV},
+ Year = {2009},
+ Address = {Viçosa, MG},
+}
+
+@Book{charnet,
+ Title = {Análise de Modelos de Regressão Linear com Aplicações},
+ Author = {Charnet, R. and de Luna Freire, C.A. and Charnet, E.M.R. and Bonvino, H.},
+ Publisher = {Editora Unicamp},
+ Year = {2008},
+ Address = {Campinas, SP},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Book{epprecht,
+ Title = {Controle Estatístico de Qualidade},
+ Author = {Costa, A. F. B. and Epprecht, E. K. and Carpinetti, L.},
+ Publisher = {Atlas},
+ Year = {2010},
+ Address = {São Paulo, SP},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Misc{costa,
+ Title = {Técnicas Experimentais aplicadas às Ciências Agrárias},
+ Author = {Costa, J. R.},
+ HowPublished = {Seropédica, RJ: Embrapa Agrobiologia (Documentos 163)},
+ Year = {2003},
+ Url = {http://www.ica.ufmg.br/mestrado_doutorado/images/stories/arquivos_mestrado/experimentao%20agrcola.pdf}
+}
+
+@Misc{demetrio,
+ Title = {Modelos de Regressão},
+ Author = {Demétrio, C. G. B. and Zocchi, S. S.},
+ HowPublished = {Piracicaba, SP. ESALQ (apostila)},
+ Year = {2011},
+ Url = {http://www.lce.esalq.usp.br/arquivos/aulas/2011/LCE5801/Apostila.pdf}
+}
+
+@Misc{faria,
+ Title = {Notas de aulas expandidas: Metodologia e Estatística Experimental},
+ Author = {Faria, J. C.},
+ HowPublished = {Ilhéus, BA. UESC (apostila)},
+ Year = {2009},
+ Url = {http://nbcgib.uesc.br/lec/download/faria/apostilas/CET076_12ed_1pf.pdf}
+}
+
+@Book{ferreira,
+ Title = {Estatística Multivariada},
+ Author = {Ferreira, D. F.},
+ Publisher = {Editora UFLA},
+ Year = {2011},
+ Address = {Lavras, MG},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Book{manly,
+ Title = {Métodos Estatísticos Multivariados: uma introdução},
+ Author = {Manly, B. F.},
+ Publisher = {Bookman},
+ Year = {2005},
+ Address = {Porto Alegre},
+}
+
+@Book{mingoti,
+ Title = {Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada},
+ Author = {Mingoti, S. A.},
+ Publisher = {Editora UFMG},
+ Year = {2005},
+ Address = {Belo Horizonte, MG},
+}
+
+@Misc{paula,
+ Title = {Modelos de regressão: com apoio computacional},
+ Author = {Paula, G. A.},
+ HowPublished = {São Paulo, SP. IME-USP (apostila)},
+ Year = {2004},
+ Url = {https://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf}
+}
+
+@Book{pimentel,
+ Title = {Curso de Estatística Experimental},
+ Author = {{Pimentel-Gomes}, F.},
+ Publisher = {FEALQ},
+ Year = {2009},
+ Address = {Piracicaba, SP},
+ Edition = {15},
+
+}
+
+@Book{ramalho,
+ Title = {Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas},
+ Author = {Ramalho, M. A. P. and Ferreira, D. F. and Oliveira, A. C.},
+ Publisher = {Editora UFLA},
+ Year = {2005},
+ Address = {Lavras, MG},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Book{ramos,
+ Title = {Controle Estatístico da Qualidade},
+ Author = {Ramos, E. M. L. S. and Almeida, S. S, and Araújo, A. R.},
+ Publisher = {Bookman},
+ Year = {2013},
+ Address = {Porto Alegre, RS},
+ Edition = {1},
+}
+
+@Book{storck,
+ Title = {Experimentação Vegetal},
+ Author = {Storck, L. and Garcia, B. C. and Lopes, S. J. and Estefanel, V.},
+ Publisher = {Editora UFSM},
+ Year = {2011},
+ Address = {Santa Maria, RS},
+ Edition = {3},
+}
+
+@Book{vieira,
+ Title = {Estatística Experimental},
+ Author = {Vieira, S.},
+ Publisher = {Atlas},
+ Year = {1999},
+ Address = {São Paulo, SP},
+ Edition = {2},
+}
+
+@Book{zimmermann,
+ Title = {Estatística Aplicada à Pesquisa Agrícola},
+ Author = {Zimmermann, F. J.},
+ Publisher = {Embrapa Arroz e Feijão},
+ Year = {2004},
+ Address = {Santo Antônio de Goiás, GO},
+ Edition = {1},
+}
diff --git a/vignettes/guia-contrib.Rmd b/vignettes/guia-contrib.Rmd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c0b8d7ff758d3ed177df78850fa11dd7d4ff95d3
--- /dev/null
+++ b/vignettes/guia-contrib.Rmd
@@ -0,0 +1,423 @@
+---
+title: "Guia de Contribuição e Estilo"
+author: "PET Estatística UFPR"
+bibliography: config/bibliography.bib
+csl: config/ABNT_UFPR_2011-Mendeley.csl
+vignette: >
+ %\VignetteIndexEntry{Guia de Contribuição e Estilo}
+ %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
+ %\VignetteEncoding{UTF-8}
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+source("config/_setup.R")
+```
+
+O Guia de Contribuição e Estilo serve para orientar a forma de trabalhar
+que seja eficiente, padronizada, coordenada e segura e produza conteúdo
+de qualidade. Este guia contém orientações de como escrever o código e
+escrever a documentação.
+
+## Estilo de Escrita de Código R
+
+Os números circulados de vermelhos nas imagens abaixo indicam diferenças
+entre os padrões de escrita de código R. Os dois fragmentos de código
+fazem a mesma coisa, funcionam igualmente, porém o primeiro é o padrão
+adotado no labestData.
+
+
+
+1. Use o operador `<-` e não o operador `=` para atribuir conteúdo aos
+ objetos. Deixe espaço ao redor do operador `<-`. Isso resolve a
+ ambiguidade: `x<-2 ` é `x < -2` ou `x <- 2`?
+2. Use espaço ao redor dos operadores matemáticos: exceto `^` e `/`,
+ todos os demais tem espaços ao redor: `+ - * %% %/% %*%`. Um caso
+ particular é o `-` que não tem espaço quando é o negativo (`-5 * 2`)
+ mas tem quando é o menos (`2 - 5`).
+3. Use espaço ao redor dos operadores lógicos:
+ `== != > >= < <= & && | || %in%`.
+
+
+
+1. Use espaço para separar o argumento do valor que ele recebe.
+2. Sempre use espaço após a vírgula e nunca use antes dela.
+3. A regra para a vírgula vale dentro de colchetes também. Duas vírgulas
+ não ficam coladas.
+4. Use aspas duplas. Usuários experientes afirmam que a dupla é mais
+ visível por ser um caractere mais cheio. Na linguagem R não existe
+ nenhuma diferença de função entre elas, para outras, como o Shell,
+ existe e deixa de ser uma questão estética mas funcional.
+5. Em algumas linguagens de programação há quem goste do estilo *comma
+ first*. No entanto, além de não haver um argumento forte para, não é
+ esse o padrão adotado pelos programadores de R. Não use *comma
+ first*.
+
+
+
+1. Acostume-se a usar nomes curtos. A chance de erro de digitação com
+ nomes curtos é menor. Tente abreviações e siglas para definir os seus
+ objetos, evitando nomes que excedam 6 caracteres. O caso de nomes de
+ função em pacote é uma exceção, pois nomes curtos demais podem não
+ ser difícil de recordar ou de adivinhar o significado dele. Quando
+ houver necessidade de nome composto, pode ser usado `.` e o
+ `_`. Existe uma preferência para que nomes de funções em pacotes usem
+ o `_` porque o `.` é usado na construção de funções método.
+2. Use endereços relativos porque isso deixa o código com
+ mais portabilidade.
+3. Evite 1) espaço no nome de diretórios e arquivos, 2) evite caracteres
+ acentuados (não ASCII) e 3) evite letras maiúsculas para diminuir os
+ erros de digitação. No lugar dos espaços recomenda-se usar
+ *underline* ou traço.
+4. Evite ultrapassar 72 caracteres no comprimento das linhas do
+ código. Isso deixa seu código mais vertical e legível, não esconde
+ texto para monitores de pequena resolução, evita quebras de linhas
+ acidentais quando o texto é colado em processadores de texto (me
+ pergunto para que alguém faz isso[^1]) ou se e-mail.
+5. Não abrevie o nome dos argumentos. Você pode até ganhar
+ microssegundos de tempo com isso, mas o seu código fica menos
+ portável (mais sujeito a erro e ambiguidade) além de ser menos
+ compreendido por um usuário não familiar com a linguagem ou com a
+ função que você está usando.
+6. Nunca abrevie para `T` ou `F` os valores lógicos `TRUE` e `FALSE`. Os
+ últimos são palavras reservadas do sistema mas os primeiros são
+ apenas objetos, ou seja, nada impede de fazer `T <- 10` e isso seria
+ desastroso para que abrevia `TRUE` com `T`.
+7. Evite definir objetos ou nomes das variáveis em `data.frames` com
+ maiúsculas. O R é *case sensitive* e as chances de erro de digitação
+ são maiores.
+8. Evite usar `;` e faça quebra de linha para deixar o código mais
+ vertical. Ele é um operador que permite escrever duas instruções na
+ mesma linha mas isso faz crescer horizontalmente, pode ultrapassar as
+ margens.
+
+
+
+1. Nas construções como `function`, `if`, `for`, `while`, etc, deixe
+ espaço entre o parentese direito e chave esquerda.
+2. O padrão de uso de chaves no R é o [K&R] 1TBS (*the one true brace
+ style*). Nesse padrão de chave, o construtor (`if`, `for`, `while`,
+ etc) antecede a chave que abre e chave que fecha fica sozinha na
+ linha (indentada com o construtor), a menos que esteja acompanhada de
+ um cláusula `else`, de outra chave ou parêntese.
+3. Idem ao 1 e 2.
+4. Deixe espaço entre o nome do construtor e o parêntese que abre. A
+ única exceção é para `function`.
+5. Idem ao 4.
+6. Evite deixar as construções como `function`, `if`, `for`, `while`,
+ sem as chaves mesmo que o corpo seja uma linha curta. As chaves
+ evitam que linhas adicionadas acidentalmente provoquem erros e
+ deixa seu código mais claro.
+7. Use o `return` no final das suas funções porque isso marca melhor o
+ que a função retorna. Usuários não familiares agradecem.
+8. A indentação padrão no R é com 4 espaços (e não com TAB). O RStudio,
+ por exemplo, vem com 2 espaços por padrão. Mude isso no
+ `Global Options > Code > Editing`. Os mais experientes dizem que 4
+ espaços dá mais evidência da hierarquia do código.
+
+
+
+1. Definitivamente use `library` e não `require`. Apesar do último
+ parecer mais lógico por ser um verbo, `library` é que carrega um
+ pacote. Se o pacote não estiver presente, a `library` retorna um
+ **Error** (!) e a `require` retorna um `FALSE`.
+2. O `~` é um operador como o `-`: tem espaço se existe um objeto que o
+ precede, caso contrário não tem.
+3. Prefira notação científica nos gráficos. Uma grande vantagem do R é
+ permitir anotação matemática nos gráficos. Use sempre que possível,
+ principalmente quando os gráficos vão para uma
+ monografia/disertação/tese ou artigo.
+
+
+
+1. Para seu próprio benefício, comente o seu código. Os comentários vão
+ te guiar no futuro quando sua memória falhar. Encare o seus
+ comentários como um texto normal e siga as regras do idioma que
+ adotar usar: acentue, comece com maiúscula, termine com ponto.
+2. Quando for o caso, separe o seu código em "seções temáticas". Use
+ algo para destacar isso, como uma linha horizontal. No Emacs é
+ bastante fácil fazer essas linhas horizontal como o mesmo
+ comprimento[^2].
+3. Deixe linhas em branco para separar o código. Não empilhe código que
+ não seja logicamente conectado pois os espaços funcionam como o
+ intervalo entre dois parágrafos de texto.
+4. Use o mesmo número de caracteres para fazer comentários. Todos os
+ editores de R usam um sinal de `#`, que é mais barato. Só o Emacs que
+ usa dois sinais de comentários para o R, lisp e outras linguagens
+ porque no Emacs o número de sinais tem função para indentação. Mas
+ isso é customizável e recomenda-se que você mude para um.
+
+## Regras para Inclusão de Conjuntos de Dados
+
+### Regra para dar nomes aos conjuntos de dados
+
+Para o *labestData* conter diversas obras com rápida e precisa
+identificação dos conjuntos de dados, foi necessário adotar uma regra
+de nomeação. A regra é bem simples. O nome é composto por 3 partes:
+`ObraIndNumer`. `Obra` é a referência a obra, `Ind` é o tipo de elemento
+identificador e `Num` é o número do elemento identificador. São
+exemplos da aplicação dessa regra
+
+ * ZimmermannTb10.20: Obra @zimmermann, Tabela 10.20 (capítulo 10,
+ tabela 20).
+ * BanzattoQd8.4.3: Obra @banzatto, Quadro 8.4.3 (capítulo
+ 8, seção 4, tabela 3.)
+ * PaulaEx3.7.20: Obra @paula, Exercício 3.7.20 (capítulo 3, seção 7,
+ exercício 20).
+ * DemetrioEg7.7: Obra @demetrio, Exemplo 7.7 (capítulo 7, exemplo
+ 7). Para não confundir exemplo com exercício, usou-se Eg do termo
+ em latin *exempli gratia*.
+ * MingotiAnA1: Obra @mingoti, Anexo A1.
+ * PimentelPg142: Obra @pimentel, Página 142.
+
+A tabela abaixo resume as siglas usadas para cada tipo de referência ao
+conjunto de dados dentro da obra.
+
+| Referência | Abreviação |
+|------------+------------|
+| Tabela | Tb |
+| Quadro | Qd |
+| Exercício | Ex |
+| Exemplo | Eg |
+| Apêndice | Ap |
+| Anexo | An |
+| Página | Pg |
+
+A prioridade na hora de atribuir a identificação é a seguinte: Tabela =
+Quadro > Exemplo = Exercício > Apêndice = Anexo > Página. Ou seja, se a
+tabela 5 faz parte do exemplo 3 que está na página 122, o nome do
+dataset terá sufixo Tb5. Note que uma página pode ter mais de uma
+tabela, bem como mais de um exemplo. Além do mais, diferentes edições
+podem preservar com mais facilidade a numeração das tabelas do que a
+localização delas nas mesmas páginas. Sendo assim, um dataset só será
+identificado como sufixo Ex ou Eg se não estiver em Tabela ou Quadro
+numerado e só será identificado pela página se não houver outra
+alternativa.
+
+Dados de arquivos pessoais que não foram usados em uma publicação
+(artigo, trabalho de conclusão de curso, dissertação ou tese), poder ter
+o nome do proprietário, do local de origem, ou outro identificador que
+seja único e descritivo do conjunto de dados.
+
+### Regra para o nome das variáveis
+
+O nome das variáveis não deve conter acentos (ASCII pleno), não pode
+iniciar com número e só admite o *underline* como não alfanumérico (mas
+evite). As variáveis de nome composto e longo devem ser representadas
+por siglas e as de nome simples mas longo, por abreviação. Veja a tabela
+com exemplos de como dar nome para variáveis do conjunto de dados.
+
+| Variável | Nome da coluna |
+|----------------------------+----------------|
+| Dias | dias |
+| Peso | peso |
+| Idade | idade |
+| Renda | renda |
+| Escolaridade | escol |
+| Cultivar | cult |
+| Variedade | varied |
+| Adubação | adub |
+| Produtividade | prod |
+| Temperatura | temp |
+| Pressão sanguínea | ps |
+| Matéria orgânica | mo |
+| Teor de magnésio do solo | mg |
+| Diâmetro à altura do peito | dap |
+| Massa seca de parte aérea | mspa |
+
+### Tipo de valor das variáveis
+
+É fundamental que os objetos que armazenem as variáveis declarem o tipo
+correto de valor. São 5 os tipos principais:
+
+ * `numeric`: é o tipo de valor para variáveis contínuas. Normalmente
+ essas variáveis tem unidade de medida e números decimais (e.g. 1.85
+ m, 78.5 kg).
+ * `integer`: é o tipo de valor para variáveis discretas (números
+ inteiros). Variáveis de contagem são desse tipo. São também as
+ variáveis que identificam a repetição ou amostra, normalmente
+ sequências de incremento 1 que começam em 1 ou 0. Quando variáveis
+ contínuas tiverem representação que não tenha casas decimais, elas
+ dever ser declaradas como `integer` para salvar espaço em disco e
+ tornar as contas mais rápidas.
+ * `factor`: é tipo de valor para variáveis categóricas. São rótulos
+ que classificam um conjunto de indivíduos/observações com uma
+ variável qualitativa comum. Como exemplo, tem-se os blocos de um
+ experimento em delineamento de blocos casualizados, as observações
+ do mesmo bairro, os pacientes do mesmo sexo, as parcelas do mesmo
+ local ou extrato, etc.
+ * Os fatores devem ter o rótulo mais descritivo possível, ou seja,
+ se os níveis são Kennebec, Huinkul e Buena Vista (variedades de
+ batatinha) não codifique como 1, 2 e 3. Também não abrevie
+ porque na forma abreviada a correspondência não é
+ imediata. Quando os nomes completos são usados, eles aparecem
+ nos gráficos e nas saídas, o que é bom.
+ * Variáveis como sexo (Masculino, Feminino) podem ser abreviadas
+ por M e F, sem prejuízo ao entendimento, pois a correspondência
+ é imediata (é fácil adivinhar que M e F representa masculino e
+ feminino). Da mesma forma, os níveis resistente e suscetível
+ poder ser abreviados para R e S, e os Estados brasileiros podem
+ ser representados pelas suas siglas.
+ * Nos casos em que os fatores são representados por número
+ inteiros mas são categóricos (como é caso dos blocos do
+ experimento), deve-se usar `factor` ao invés de `integer` para a
+ variável, mesmo que os rótulos continuem a ser os números
+ inteiros. Isso evita erros na interpretação e análise dos
+ dados. Uma opção para os blocos, por exemplo, é usar números
+ romanos, como I, II e III, ao invés de 1, 2 e 3 (use
+ `as.roman(1:n)`). Para fatores como variedade, uma alternativas
+ é usar letras maiúsculas, como A, B e C, ao invés dos números.
+ * Deve ser feita distinção entre fatores nominais (`factor`) e
+ ordinais (`ordered`).
+ * `character`: é o tipo de valor para identificar/descrever
+ indivíduos, como o nome dos alunos em uma classe. Essas variáveis
+ dificilmente representam uma característica preditiva de algo.
+ * `logical`: são para variáveis que assumem dois valores (`TRUE`,
+ `FALSE`). Também podem ser representados pelos valores inteiros 1
+ e 0.
+
+### Dados que não tabelas
+
+Existem casos em que os dados não são uma tabela (várias variáveis, em
+cada coluna uma variável de tipo diferente), ou seja, usar um
+`data.frame` para armazená-los não é adequado. Existem três casos
+principais:
+
+ * Quando os dados são uma amostra aleatória de uma única
+ variável. Nesse caso, os dados devem ser armazenados em um
+ vetor. Ele deve ser um vetor nomeado no caso das observações terem
+ rótulo, como o nome da cidade que corresponde ao valor (veja o dado
+ `precip`).
+ * Quando os dados são uma matriz, ou seja, todos os valores
+ correspondem ao mesmo tipo de valor. É o caso, por exemplo, de uma
+ matriz de distâncias entre cidades. Nesse caso, os dados devem ser
+ armazenados como matriz (`matrix`). Pode-se atribuir nome para as
+ linhas e colunas (`rownames` e `colnames`) para identificar os
+ registros.
+ * Quando os dados são uma amostra aleatória não independente, uma
+ séria temporal. Neste caso, no R, há uma classe de objetos `ts`
+ (*Time-Series*) que armazena os valores da amostra junto com a
+ informação da frequência em que foi observada.
+
+## Regras para Documentação dos Conjuntos de Dados
+
+Os conjuntos de dados devem ter uma documentação que permita
+
+. Existem vários campos da documentação que podem ser usados, no
+entanto, somente 7 serão considerados indispensáveis. Uma lista completa
+com a maioria dos campos está documentada em
+<https://cran.r-project.org/web/packages/roxygen2/roxygen2.pdf>.
+
+Para ilustrar o uso dos campos principais, abaixo tem-se a documentação
+do *data.frame* `RamalhoTb4.7`. Embora os campos sejam autoexplicativos
+por causa do nome, segue breve explicação.
+
+
+
+`@name`
+: É o campo com o nome do objeto que contém os dados (1).
+
+`@title`
+: É o título que representa o conjunto de dados. O título deve
+ estar apropriado para o conjunto de dados fornecendo uma boa descrição
+ do mesmo. O título deve estar captalizado, ou seja, iniciais
+ maiúsculas, exceto para artigos e preposições. Para que os títulos
+ aparecem na documentação em PDF, deve-se usar `\enc{}{}` (2) para as
+ letras não ASCII, como as vogais acentuadas e o cedilha.
+
+`@description`
+: É o campo para fornecer a descrição detalhada do conjunto de dados,
+ como delineamento ou plano amostral, objetivo do estudo (hipóteses ou
+ teoria), pessoas/organizações envolvidas. A descrição pode conter mais
+ de um parágrafo. Formatação de texto para itálico é feito com
+ `\emph{}` (3), que deve ser usado no nome científico de
+ espécies. Quando for mencionada alguma referência na obra (4) sobre os
+ dados, esta deve ser incluída na descrição e aparecer no campo
+ `@references`.
+
+`@format`
+: Campo que informa sobre a forma e conteúdo do conjunto de
+ dados. Primeiramente deve ser informado o tipo de objeto e suas
+ dimensões (5) e depois fazer a descrição de cada uma das variáveis. A
+ descrição das variáveis deve conter nome, explicação, unidade de
+ medida e tipo de valor. A unidade de medida deve ser escrita com
+ notação de potência ao invés de denominadores (6).
+
+`@keywords`
+: São palavras que classificam o conjunto de dados de acordo, por
+ exemplo, com o tipo de variável resposta, delineamento (7) ou análise
+ recomendada (ex: DIC, DQL, contagem, proporção, ACP, RP). Elas
+ aparecem no índice remissivo no manual em PDF e facilitam na hora de
+ escolher dados para poder praticar.
+
+`@source`
+: Indica a fonte dos dados. Normalmente é a referência
+ bibliográfica (8), a *url* do endereço de origem ou o nome
+ proprietário dos dados (indivíduo, grupo ou instituição). Quando é
+ mencionada outra fonte para os dados, como um artigo, dissertação ou
+ tese, esta referência também precisa ser incluída (9). Para as obras
+ usadas no pacote, é suficiente apenas a chamada da referência (autores
+ e ano).
+
+`@examples`
+: Contém código R que faz análise exploratória dos
+ dados, como gráficos (13) e tabelas (12). Os pacotes necessários para
+ executar o código da sessão devem ser carregados (10), bem como os
+ próprios dados (11). Depois da documentação, um `NULL` deve estar
+ presente (14).
+
+## Fluxo de Trabalho
+
+O fluxograma abaixo resumo em linhas gerais o fluxo de trabalho do
+*labestData*. O fluxo é composto de 3 partes: 1) a da esquerda resume
+ações feitas no gitlab ou entre gitlab e repositório local; 2) a do meio
+são ações usando o R com o pacote *devtools*; e 3) são as ações usando o
+Git.
+
+
+
+A primeira coisa é ler o Guia de Contribuição, que é este documento. Em
+seguida, catalogar toda a obra criando uma
+[*milestone*](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData/milestones)
+para ela. Dentro da *milestone* devem ser criados *issues*. Cada *issue*
+deve ter o conteúdo para uma semana de desenvolvimento.
+
+O desenvolvimento começa com a criação de um ramo para inclusão das
+contribuições. Cada *issue* no gitlab é numerado e para uma fácil
+indentificação, o padrão é criar ramos autor numerados: `jhenifer33`,
+`alessandra90`, `walmes160`. O ramo de desenvolvimento deve ser tirado
+do ramo *baby*. Antes, no entanto, atualize o ramo *baby*.
+
+Com o Git no ramo de desenvolvimento, o trabalho de inclusão do conjunto
+de dados começa com a criação do arquivo texto `txt` no diretório
+`data-raw/`. O arquivo deve ser um TSV (*tab separeted values*) com
+valores separados por tabulação e a primeira linha como cabeçalho. Você
+tem a opção de fazer *commits* quando convier. Carregue os dados em uma
+sessão R e gere o binário `rda` no diretório `data/`. Em seguida,
+carrege o pacote e experimente os dados que acabou de incluir para
+eliminar qualquer eventual erro. Escreva a documentação do conjunto de
+dados no diretório `R/`. Use a função `roxy_data()` definida em
+<https://gitlab.c3sl.ufpr.br/snippets/46>. Por fim, gere e verifique se
+a transcrição para o formato `Rd` aconteceu sem erros.
+
+Agora que todos os arquivos foram criados (`txt`, `rda`, `R` e `Rd`), é
+necessário fazer uma verificação completa no pacote. Se problemas
+forem indentificados nessa fase, deve procurar fazer a correção antes de
+subir. Se não houveram erros, então faça o empacotamento para gerar o
+`tar.gz` do pacote. Por fim, suba para o repositório remoto no gitlab.
+
+Na interface do gitlab, faça um *merge request* (requisição de fusão)
+para o *merger* designado à você. Se o MR for aceito, ponto positivo,
+você pode fechar o *issue* pois o completou e remover o ramo que já não
+é mais necessário. Caso contrário, providencie as correções indicadas
+pelo *merger* e, quando prontas, notifique-o novamente no mesmo MR.
+
+O Projeto só termina quando todas as obras tiverem sido concluídas.
+
+## Referências Bibliográficas
+
+<!------------------------------------------- -->
+
+[**labestData**]: https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData
+[^1]: Processador de texto é diferente de editor de texto. O MS Word e o LibreOffice Writer são processadores enquanto que o Emacs e o Geany são editores.
+[K&R]: https://en.wikipedia.org/wiki/Indent_style#K.26R_style
+[^2]: Faça `C 7 C 1 -` (ctrol+7 ctrol+1 traço) para fazer 71 traços.
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new file mode 100644
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diff --git a/vignettes/obras.Rmd b/vignettes/obras.Rmd
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/vignettes/obras.Rmd
@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "Obras Contidas no labestData"
+author: "PET Estatística UFPR"
+bibliography: config/bibliography.bib
+csl: config/ABNT_UFPR_2011-Mendeley.csl
+vignette: >
+ %\VignetteIndexEntry{Obras Contidas no labestData}
+ %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
+ %\VignetteEncoding{UTF-8}
+---
+
+```{r, include = FALSE}
+rl <- readLines("config/bibliography.bib")
+bib <- gsub(x = grep(x = rl,
+ pattern = "^@",
+ value = TRUE),
+ pattern = "^.*\\{(.*),.*", replacement = " * @\\1")
+```
+
+O pacote *labestData* contém conjuntos de dados de `r length(bib)` obras
+de diversas áreas da Estatística como: modelo regressão, estatística
+experimental, modelos lineares generalizados, controle estatístico da
+qualidade, e outros. A lista abaixo contém a referência de cada uma
+dessas obras.
+
+```{r, echo = FALSE, results = "asis"}
+cat(bib, sep = "\n")
+```
+
+## Referências em formato bibtex
+
+```{r, echo = FALSE, results = "asis"}
+cat("```tex\n")
+cat(rl, sep = "\n")
+cat("```\n")
+```
+
+## Referências Bibliográficas