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Commit 5046f680 authored by Bruna Wundervald's avatar Bruna Wundervald
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Adiciona os arquivos da tabela 10.20 do Zimmermann

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Pipeline #
...@@ -21,7 +21,7 @@ ...@@ -21,7 +21,7 @@
#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz em kg/ha.} #' \item{\code{prod}}{Produção de arroz em kg/ha.}
#' #'
#' } #' }
#' @keywords FAT DBC #' @keywords DBC faixas
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa #' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e #' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 210) #' Feijão. (pg 210)
......
#' @name ZimmermannTb10.20
#' @title Experimento com feijão
#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas em blocos ao acaso,
#' com duas repetições e parcelas divididas. Se testaram, nas faixas
#' horizontais, as lâminas de água aplicada em arrigação por aspersão,
#' nas faixas verticais as formas de preparo de solo e nas subparcelas,
#' doses de nitrogênio. Os dados são de massa de 100 grãos de feijão, sem
#' unidade de medida.
#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{lam}{Fator de níveis numéricos. Identifica a lâmina de água
#' da observação.}
#'
#' \item{\code{nit}}{Fator de níveis numéricos. Identifica a dose de
#' nitrogênio.}
#'
#' \item{\code{solo}}{Fator de níveis numéricos. Identifica a forma de
#' preparação do solo.}
#'
#' \item{\code{rept}}{Fator de níveis numéricos. Identifica a repetição da
#' observação.}
#'
#' \item{\code{massa}}{Massa de 100 grãos de feijão, sem unidade de medida.}
#'
#' @keywords DBC faixas
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 213)
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb10.20)
#'
#' aggregate(massa ~ rept, data = ZimmermannTb10.20,
#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
#'
#' aggregate(massa ~ lam, data = ZimmermannTb10.20,
#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
#'
#' xyplot(massa ~ lam + nit + solo, groups = rept, data = ZimmermannTb10.20,
#' type=c("p","a"),
#' xlab="Fatores", ylab="Massa de 100 grãos de feijão",
#' main="Experimento em faixas em blocos ao acaso")
#'
#' with(ZimmermannTb10.20, interaction.plot(rept, solo, massa, lty = c(2,3),
#' col = 4:6,
#' ylab = "Produção de Feijão",
#' xlab = "Repetição"))
NULL
\ No newline at end of file
lam nit solo rept massa
1 1 1 1 26.33
2 1 1 1 24.04
3 1 1 1 25.85
4 1 1 1 23.2
1 2 1 1 27.85
2 2 1 1 25.22
3 2 1 1 25.7
4 2 1 1 20.32
1 3 1 1 27.13
2 3 1 1 28.32
3 3 1 1 26.97
4 3 1 1 23.94
1 1 2 1 25.1
2 1 2 1 25.19
3 1 2 1 25.63
4 1 2 1 29.28
1 2 2 1 27.67
2 2 2 1 27.77
3 2 2 1 27.11
4 2 2 1 26.03
1 3 2 1 24.93
2 3 2 1 27.28
3 3 2 1 25.62
4 3 2 1 28.6
1 1 3 1 25
2 1 3 1 25.89
3 1 3 1 26.16
4 1 3 1 26.23
1 2 3 1 28.03
2 2 3 1 24.27
3 2 3 1 24.86
4 2 3 1 25.49
1 3 3 1 29.65
2 3 3 1 25.83
3 3 3 1 25.51
4 3 3 1 24.65
1 1 1 2 25.87
2 1 1 2 27.16
3 1 1 2 27.11
4 1 1 2 23
1 2 1 2 28.64
2 2 1 2 26.49
3 2 1 2 24.44
4 2 1 2 23.43
1 3 1 2 29.31
2 3 1 2 25.99
3 3 1 2 28.06
4 3 1 2 23.42
1 1 2 2 27.8
2 1 2 2 24.63
3 1 2 2 25.77
4 1 2 2 28.71
1 2 2 2 27.25
2 2 2 2 26.91
3 2 2 2 27.46
4 2 2 2 26.45
1 3 2 2 25.56
2 3 2 2 28.47
3 3 2 2 26.2
4 3 2 2 26.25
1 1 3 2 28.53
2 1 3 2 26.68
3 1 3 2 26.83
4 1 3 2 26.64
1 2 3 2 26.38
2 2 3 2 27.64
3 2 3 2 27.55
4 2 3 2 26.82
1 3 3 2 32.45
2 3 3 2 24.8
3 3 3 2 27.19
4 3 3 2 26.88
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