Skip to content
Snippets Groups Projects
Commit 3b99845c authored by Ângela Luiza Cunha Legey's avatar Ângela Luiza Cunha Legey
Browse files

Corrige ortografia

parent 126af8ad
No related branches found
No related tags found
1 merge request!23Angela26: Tabelas do Anexo
Pipeline #
...@@ -32,7 +32,7 @@ ...@@ -32,7 +32,7 @@
#' matemática, variando entre 4,5 a 25,5.} #' matemática, variando entre 4,5 a 25,5.}
#' #'
#' } #' }
#' @keywords "Análise fatorial" #' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de #' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada. #' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)). #' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)).
......
...@@ -22,7 +22,7 @@ ...@@ -22,7 +22,7 @@
#' candidato.} #' candidato.}
#' #'
#' } #' }
#' @keywords "Análise discriminante" #' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de #' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada. #' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 234) #' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 234)
......
...@@ -37,10 +37,10 @@ Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de ...@@ -37,10 +37,10 @@ Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)). Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)).
} }
\description{ \description{
Dados referente a 44 funcionários de uma empresa, onde Dados referente a 44 funcionários de uma empresa, nos
foram atribuídas notas para desempenho de vendas, desempenho nos quais foram atribuídas notas para desempenho de vendas,
lucros, captação de novos clientes, testes que medem a habilidade desempenho nos lucros, captação de novos clientes, e aplicado
de escrita, lógica e matemática. testes que medem a habilidade de escrita, lógica e matemática.
} }
\examples{ \examples{
...@@ -54,6 +54,5 @@ xyplot(notas ~ atributo, data = da, ...@@ -54,6 +54,5 @@ xyplot(notas ~ atributo, data = da,
jitter.y = TRUE, type = c("p", "a")) jitter.y = TRUE, type = c("p", "a"))
} }
\keyword{Análise} \keyword{TODO}
\keyword{fatorial}
...@@ -7,16 +7,16 @@ ...@@ -7,16 +7,16 @@
\describe{ \describe{
\item{\code{cand}}{Número de identificação do funcionário.} \item{\code{cand}}{Número de identificação do candidato.}
\item{\code{grupo}}{Nota atribuída ao funcionário no seu desempenho \item{\code{grupo}}{Variável que indica separação de 3 grupos (I, II
nas vendas, variando entre 20,38 a 27,70.} e III) para o processo seletivo.}
\item{\code{nota}}{Nota atribuída ao funcionário no seu desempenho \item{\code{nota}}{Nota da prova de conhecimento específico da área
no lucro da empresa, variando entre 22,45 a 30,58.} do programa.}
\item{\code{histor}}{Nota atribuída ao funcionário no seu desempenho \item{\code{histor}}{Nota atribuída ao histórico escolar do
na captação de novos clientes, variando entre 23,58 a 28,82.} candidato.}
}} }}
\source{ \source{
...@@ -29,7 +29,7 @@ Um programa de pós-graduação dividiu 62 candidatos do ...@@ -29,7 +29,7 @@ Um programa de pós-graduação dividiu 62 candidatos do
ano anterior em 3 grupos: (I) candidatos aprovados, ano anterior em 3 grupos: (I) candidatos aprovados,
(II) candidatos na lista de espera e (III) candidatos que não (II) candidatos na lista de espera e (III) candidatos que não
foram aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em foram aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em
considerar a nota na prova de conhecimento técnico e nota considerar a nota da prova de conhecimento técnico e a nota
atribuída ao histórico escolar. atribuída ao histórico escolar.
} }
\examples{ \examples{
...@@ -45,6 +45,5 @@ xyplot(notas ~ atributo, groups = grupo, data = da3, ...@@ -45,6 +45,5 @@ xyplot(notas ~ atributo, groups = grupo, data = da3,
jitter.y = TRUE, type = c("p", "a")) jitter.y = TRUE, type = c("p", "a"))
} }
\keyword{Análise} \keyword{TODO}
\keyword{discriminante}
0% Loading or .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Please register or to comment