diff --git a/Banzatto.R b/Banzatto.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391
diff --git a/R/Banzatto.R b/R/Banzatto.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..691c75b424725183bc33a753aba30a759aa93088
--- /dev/null
+++ b/R/Banzatto.R
@@ -0,0 +1,1208 @@
+#' @name BanzattoQd1.2.3
+#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito de \emph{Eucalyptus saligna}
+#' @description Valores de diâmetro à altura do peito (DAP, cm) de uma
+#' amostra aleatória de árvores de \emph{Eucalyptus saligna} de um
+#' povoamento com 15 anos de idade.
+#' @format Um vetor numérico com 20 elementos.
+#' @keywords amostra
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 1.2.3 pág. 3)
+#' @examples
+#' data(BanzattoQd1.2.3)
+#'
+#' hist(BanzattoQd1.2.3, prob = TRUE,
+#' xlab = expression(Diâmetro~à~altura~do~peito~(cm)),
+#' ylab = "Densidade", main = NULL)
+#' lines(density(BanzattoQd1.2.3), lwd = 2)
+#' rug(BanzattoQd1.2.3)
+#'
+#' boxplot(BanzattoQd1.2.3,
+#' ylab = expression(Diâmetro~à~altura~do~peito~(cm)))
+#'
+#' mean(BanzattoQd1.2.3)
+#' sd(BanzattoQd1.2.3)
+#' fivenum(BanzattoQd1.2.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd3.2.1
+#' @title Controle de pulg\enc{ã}{a}o na cultura de pepino
+#' @description Dados de um experimento visando controle de pulgão
+#' (\emph{Aphis gossypii} Glover) em cultura de pepino, instalado em
+#' delineamento inteiramente casualizado com 6 repetições. A
+#' resposta observada foi o número de pulgões após a aplicação de
+#' produtos indicados para seu controle.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{trat}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado para
+#' controle do pulgão.}
+#'
+#' \item{rept}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
+#' tratamento.}
+#'
+#' \item{pulgoes}{Número de pulgões coletados 36 horas após a
+#' pulverização dos tratamentos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contagem
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.2.1 pág.
+#' 44)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd3.2.1)
+#'
+#' aggregate(pulgoes ~ trat, data = BanzattoQd3.2.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(pulgoes ~ trat, data = BanzattoQd3.2.1,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Número de pulgões 36h após pulverização")
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd3.4.1
+#' @title Produtividades de Cultivares de Mandioca
+#' @description Produção de mandioca em experimento de competição de
+#' cultivares de mandioca. O experimento foi instalado em
+#' delineamento inteiramente casualizado devido a área ser homogênea
+#' quanto às condições experimentais.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Cultivares de mandioca
+#' em competição no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica a unidade experimental em
+#' cada cultivar.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção observada em cada unidade experimental,
+#' em ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.4.1 pág.
+#' 50)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd3.4.1)
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult, data = BanzattoQd3.4.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = BanzattoQd3.4.1,
+#' xlab = "Cultivares de mandioca",
+#' ylab = expression(Produtividade~de~mandioca~(t~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd3.6.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Mat\enc{é}{e}ria Seca em Cultivares de Sorgo
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
+#' avaliando a produção de matéria de cultivares de sorgo. O
+#' experimento é desbalanceado no número de repetições das
+#' cultivares.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator nominal. Cultivares de sorgo estudadas. Sart
+#' é uma variedade enquanto que as demais são híbridos.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro. Identifica as unidades experimentais de
+#' cada cultivar. }
+#'
+#' \item{\code{pms}}{Produção de matéria seca (ton ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC desbalanceado
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.6.1 pág.
+#' 57)
+#' @examples
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd3.6.1)
+#'
+#' aggregate(pms ~ cult, data = BanzattoQd3.6.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(pms ~ cult, data = BanzattoQd3.6.1,
+#' xlab = "Cultivares de sorgo",
+#' ylab = expression(Produção~de~matéria~seca~(t~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd3.7.1
+#' @title Composi\enc{çã}{ca}o do Substrato na Altura de \emph{Pinus oocarpa}
+#' @description Dados de experimento para estudo do efeito de 5
+#' composições de substrato para o desenvolvimento de \emph{Pinus
+#' oocarpa}. Experimento realizado em delineamento inteiramente
+#' casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{comp}}{Fator nominal. Composição do substrato para o
+#' desenvolvimento das plantas. Os níveis são: \code{SC} - solo de
+#' cerrado, \code{SC+E} - solo de cerrado com esterco,
+#' \code{SC+E+NPK} - idem ao anterior com NPK, \code{SC+V} - solo de
+#' cerrado com vermiculita, \code{SC+V+NPK} - o anterior com NPK.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro. Identifica as unidades experimentais em
+#' cada composição.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura média (cm) 60 dias após a semeadura.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contrastes
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.7.1 pág.
+#' 64)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd3.7.1)
+#'
+#' aggregate(alt ~ comp, data = BanzattoQd3.7.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(alt ~ comp, data = BanzattoQd3.7.1,
+#' xlab = expression(
+#' Composição~do~substrato~para~italic("Pinus oocarpa")),
+#' ylab = expression(Alturas~médias~60~dias~após~semeadura~(cm)))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd4.5.2
+#' @title Efeito do Promalin sobre Furtos de Macieira
+#' @description Resultados de um experimento instalado na Fazenda
+#' Chapadão, no município de Angatuba - SP. O delineamento
+#' experimental foi o de blocos casualizados, sendo as parcelas
+#' constituídas de 4 plantas espaçadas de 6 x 7 metros, com 12 anos
+#' de idade na época da instalação do experimento.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{promalin}}{Fator de níveis nominais que representa a
+#' aplicação de promalin. Os níveis são a dose de promalin (ppm)
+#' aplicado em plena floração (12.5, 25, e 50), na floração e na
+#' frutificação (12.5 + 12.5) e a testemunha (sem aplicação).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{São os blocos do experimento, considerados para
+#' fazer controle local.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso (g) médio baseado em um total de 250 frutos
+#' por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 4.5.2
+#' pág. 84)
+#'
+#' Mestriner, J. C. (1980). Estudos dos efeitos do promalin sobre
+#' frutos de macieiras (\emph{Malus} ssp) cultivares Brasil e
+#' Rainha. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) -
+#' Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade
+#' Estadual Paulista, Jaboticabal - SP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd4.5.2)
+#'
+#' addmargins(with(BanzattoQd4.5.2,
+#' tapply(X = peso,
+#' INDEX = list(promalin, bloco),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(peso ~ bloco, data = BanzattoQd4.5.2,
+#' groups = promalin, type = "b",
+#' xlab = "Bloco",
+#' ylab = "Peso médio dos frutos (g)",
+#' auto.key = list(title = "Forma de aplicação do Promalin",
+#' cex.title = 1, columns = 2))
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd4.7.1
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos de Semeadura do Mamoeiro
+#' @description Estudo realizado em Jaboticabal - SP por Ruiz (1977)
+#' que comparou métodos de semeadura no mamoeiro. O experimento foi
+#' instalado em delineamento de blocos casualizados, com 4
+#' repetições, avaliando 3 métodos de semeadura. Foram avaliadas
+#' duas unidades experimentais por método em cada bloco.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Blocos usados para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{semead}}{Métodos de semeadura do mamoeiro, com 3 níveis:
+#' 1) semeadura direta no campo, 2 semeadura em recipientes a pleno
+#' sol e 3) semeadura em recipientes no ripado.}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Alturas médias (cm) das plantas de mamoeiro aos
+#' 147 dias após a semeadura.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 4.7.1
+#' pág. 93)
+#'
+#' Ruiz, P. R. N. (1977). Estudo comparativo entre diferentes métodos de
+#' semeadura na cultura do mamoeiro (\emph{Carica papaya}
+#' L.). Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) -
+#' Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade
+#' Estadual Paulista, Jaboticabal - SP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd4.7.1)
+#'
+#' addmargins(with(BanzattoQd4.7.1,
+#' tapply(X = altura,
+#' INDEX = list(semead, bloco),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(altura ~ semead, data = BanzattoQd4.7.1,
+#' groups = bloco, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Método de semeadura de mamoeiro",
+#' ylab = "Peso médio dos frutos (g)",
+#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1, columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd5.2.1
+#' @title Peneira e Densidade de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Amendoim
+#' @description Dados de um experimento fatorial que estudou o efeito de
+#' densidade de plantio e tamanho da peneiras comerciais, de crivos
+#' circulares, para classificação das sementes da produção de
+#' amendoim (\emph{Arachis hypogaea} L.) variedade Tatu V 53. O
+#' experimento foi instalado em delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{densid}}{Densidade de plantio expresso em número de
+#' plantas por metro linear de cultivo.}
+#'
+#' \item{\code{peneira}}{Diâmetro dos crivos circulares da peneira usada
+#' para classificar as sementes (18/64, 20/64 e 22/64 polegadas).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator considerado para garantir controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção média de amendoim em vagens (g) por
+#' planta.}
+#'
+#' }
+#'
+#' Cada parcela tinha 4 linhas de cultivo, espaçadas de 50 cm, com 7
+#' metros de comprimento, resultando em uma área de 14 m\eqn{^2}. As
+#' duas linhas externas de cada parcela e meio metro de cada extremidade
+#' das linhas centrais foram consideradas como bordadura, fazendo-se as
+#' avaliações apenas no comprimento restante das duas linhas centrais, o
+#' que resultou em uma área útil de 6 m\eqn{^2}.
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.2.1,
+#' pág. 102)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd5.2.1)
+#'
+#' addmargins(with(BanzattoQd5.2.1,
+#' tapply(X = prod,
+#' INDEX = list(interaction(peneira, densid),
+#' bloco),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ densid, data = BanzattoQd5.2.1,
+#' groups = peneira, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Peneira", cex.title = 1,
+#' columns = 1, corner = c(0.05, 0.95)),
+#' xlab = "Densidade de plantio (plantas/metro linear)",
+#' ylab = "Produção média de amendoim em vagem (g/planta)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd5.2.4
+#' @title Efeito de Recipientes para Duas Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto
+#' @description Experimento em esquema fatorial 3 \eqn{\times} 2 para
+#' estudar o efeito de 3 tipos de recipientes para a produção de
+#' mudas de duas espécies de Eucalipto. O experimento foi instalado
+#' em delineamento inteiramente casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{recipie}}{São os níveis de recipiente estudados: SPP -
+#' saco plástico pequeno, SPG - saco plástico grande e Lam -
+#' laminado.}
+#'
+#' \item{\code{especie}}{São as espécies de Eucalipto: \emph{Eucalyptus
+#' citriodora} e \emph{Eucalyptus grandis}}.
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições de cada combinação dos
+#' fatores recipiente e espécie.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura das mudas aos 80 dias de idade (cm).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT2
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.2.4,
+#' pág. 107)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd5.2.4)
+#'
+#' xyplot(alt ~ recipie, data = BanzattoQd5.2.4,
+#' groups = especie, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1, font = 3,
+#' columns = 1, corner = c(0.95, 0.95)),
+#' xlab = "Recipiente",
+#' ylab = "Altura das mudas aos 80 dias de idade (cm)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd5.3.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Caf\enc{é}{e} em Fun\enc{çã}{ca}o de Aduba\enc{çã}{ca}o NPK
+#' @description Resultados de um experimento em arranjo fatorial triplo
+#' 2 \eqn{\times} 2 \eqn{\times} 2, instalado em delineamento de
+#' blocos casualizados, para estudar o efeito da combinação de
+#' nitrogênio, fósforo e potássio na produção de café coco.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
+#' presença (1) de nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
+#' presença (1) de fósforo.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
+#' presença (1) de potássio.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis nominais, presente para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Variável resposta contínua que é a produção de
+#' café coco (kg ha\eqn{^{-1}}) obtida em cada uma das parcelas para
+#' cada uma das combinações de N, P e K na adubação.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT3
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.3.1,
+#' pág. 113)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd5.3.1)
+#'
+#' addmargins(with(BanzattoQd5.3.1,
+#' tapply(X = prod,
+#' INDEX = list(interaction(N, P, K), bloco),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ N, data = BanzattoQd5.3.1,
+#' groups = interaction(P, K, sep = ":"), type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "P:K", cex.title = 1,
+#' columns = 1, corner = c(0.05, 0.95)),
+#' xlab = "Nitrogênio (0 = ausente, 1 = presente)",
+#' ylab = expression("Produção de café coco"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+#' xyplot(prod ~ interaction(N, P, K, sep = ":"),
+#' data = BanzattoQd5.3.1,
+#' xlab = "N:P:K (0 = ausente, 1 = presente)",
+#' ylab = expression("Produção de café coco"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd5.3.7
+#' @title Efici\enc{ê}{e}ncia na Utiliza\enc{çã}{ca}o de P por Cultivares de trigo
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
+#' avaliou o efeito a eficiência na utilização de fósforo por três
+#' cultivares de trigo cultivadas em solo com e sem calagem.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Cultivares de trigo usadas no experimento: BR 20
+#' Guató - tolerante ao alumínio, BR 36 Ianomami - sensível ao
+#' alumínio, BR 40 Tuiúca - moderadamente sensível ao alumínio.}
+#'
+#' \item{\code{calag}}{Quantidade aplicada de calcário feita para
+#' correção da acidez do solo (calagem): 0 e 4,4 ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Quantidade aplicada de fósforo: 0 e 87 mg de P por kg
+#' de solo.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Identifica a repetição de cada cela experimental.}
+#'
+#' \item{\code{efic}}{Variável resposta que a eficiência na utilização
+#' do fósforo, dado pelo quociente da massa seca da parte aérea
+#' produzida pela quantidade de fósforo absorvida pelas plantas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT3
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.3.7,
+#' pág. 120)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd5.3.7)
+#'
+#' addmargins(with(BanzattoQd5.3.7,
+#' tapply(X = efic,
+#' INDEX = list(interaction(cult, calag, P),
+#' rept),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(efic ~ factor(P) | cult, data = BanzattoQd5.3.7,
+#' groups = calag, type = c("p", "a"),
+#' layout = c(NA, 1), jitter.x = TRUE,
+#' auto.key = list(title = expression("Calagem"~(ton~ha^{-1})),
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = expression("Fósforo"~(mg~kg^{-1}~de~solo)),
+#' ylab = expression("Eficiência no uso do Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd5.5.1
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral no Milho com Uso de Confundimento
+#' @description Experimento realizado em Jaboticabal - SP por Vilalta
+#' (1972) que, com um arranjo fatorial triplo, estudou a combinação
+#' de nitrogênio, fósforo e potássio, cada um com 3 níveis (27
+#' combinações ao todo), sobre a produção de grãos de milho. Como o
+#' número de tratamentos é 27, não seria viável, em termos de
+#' controle local, ter blocos desse tamanho. Portanto, usou-se a
+#' técnica de confundimento para distribuir os 27 tratamentos em 3
+#' blocos de tamanho 9. A técnica foi usada para confundir dois
+#' graus de liberdade da interação tripla com o efeito dos blocos. O
+#' grupo de confundimento adotado foi o W.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Níveis codificados de nitrogênio (N) que representam
+#' 0, 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do N é o sulfato de amônio
+#' (20\% de N).}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Níveis codificados de fósforo (P) que representam 0,
+#' 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do P é o superfosfato simples
+#' (18\% de P\eqn{_{2}}O\eqn{_{5}}).}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Níveis codificados de potássio (K) que representam 0,
+#' 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do K é o cloreto de potássio
+#' (60\% de K\eqn{_{2}}O).}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis nominais que identifica os
+#' blocos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Variável resposta observada que é a produção de
+#' grãos de milho (kg ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#'
+#' Cada parcela foi constituída de 6 linhas de plantio com 10 metros de
+#' comprimento, num total de 60 m\eqn{^{2}} e, como área útil, foram
+#' consideradas as 4 linhas centrais com 8 metros de comprimento (por
+#' desconsiderar 1 m em cada extremidade), perfazendo 32 m\eqn{^{2}}. O
+#' híbrido de milho utilizado foi o HMD-7974.
+#'
+#' @keywords DBC FAT3 confundimento
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.5.1,
+#' pág. 131)
+#'
+#' Vilalta, O. A. (1972). Avaliação da produção de milho (\emph{Zea
+#' mays} L.) em função da adubação NPK em um latossolo
+#' vermelho-escuro -- fase arenosa. Trabalho de Conclusão de Curso
+#' (Graduação em Agronomia). Faculdade de Ciências Agrárias e
+#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, SP.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd5.5.1)
+#'
+#' a <- with(BanzattoQd5.5.1,
+#' tapply(X = prod, INDEX = list(N, P, K), FUN = sum))
+#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(1, 2), FUN = sum))
+#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(1, 3), FUN = sum))
+#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(2, 3), FUN = sum))
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(N) | factor(P), data = BanzattoQd5.5.1,
+#' groups = K, type = c("p", "a"), layout = c(NA, 1),
+#' auto.key = list(title = "Potássio (K)", cex.title = 1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo (P)"),
+#' xlab = "Nitrogênio (N)",
+#' ylab = expression("Produção de grãos de milho"~(ka~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd6.2.2
+#' @title Espa\enc{ç}{c}amento de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description O experimento avaliou o efeito do espaçamento de plantio
+#' na produção de variedades de cana-de-açúcar. Para estudar os dois
+#' fatores, espaçamento e variedades, considerou-se o delineamento
+#' de blocos casualizados com arranjo de tratamentos de parcelas
+#' subdivididas com o espaçamento sendo casualizado dentro dos
+#' níveis de variedade.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que representa as
+#' variedades de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{espac}}{Fator de níveis nominais que representa o
+#' espaçamento entre linhas para o plantio da cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que são os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PS
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.2.2,
+#' pág. 138)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd6.2.2)
+#'
+#' str(BanzattoQd6.2.2)
+#'
+#' ftable(with(BanzattoQd6.2.2,
+#' tapply(prod,
+#' list(varied = varied,
+#' espac = espac,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied, groups = espac, data = BanzattoQd6.2.2,
+#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Espaçamento de cultivo",
+#' cex.title = 1, columns = 2,
+#' corner = c(0.85, 0.95)),
+#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar",
+#' ylab = expression("Produção de cana-de-açúcar"~(ton~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd6.2.5
+#' @title Fontes e Doses para Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada no Milho
+#' @description Experimento que estudou a produção de milho como função
+#' de fontes e doses de adubação nitrogenada. O experimento foi
+#' instalado em delineamento de blocos casualizados com arranjo de
+#' tratamento em parcela subdividida, sendo as doses casualizadas
+#' dentro dos níveis de adubo.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{adubo}}{Fator de níveis nominais que são os adubos fontes
+#' de nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Fator de níveis métricos que são as doses
+#' aplicadas, em kg de nitrogênio por hectare.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que representa os blocos
+#' do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha \eqn{^{-1}}}.
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PS
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.2.5,
+#' pág. 144)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd6.2.5)
+#'
+#' str(BanzattoQd6.2.5)
+#'
+#' ftable(with(BanzattoQd6.2.5,
+#' tapply(prod,
+#' list(adubo = adubo,
+#' dose = dose,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ dose, groups = adubo, data = BanzattoQd6.2.5,
+#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Adubos fontes de nitrogênio",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = expression(
+#' "Quantidade aplicada de nitrogênio"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+#' xyplot(prod ~ dose | adubo, data = BanzattoQd6.2.5,
+#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE,
+#' xlab = expression(
+#' "Quantidade aplicada de nitrogênio"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})),
+#' panel = function(x, y, ...){
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' m0 <- lm(y ~ poly(x, degree = 2))
+#' panel.curve(predict(m0, newdata = list(x = x)))
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd6.3.4
+#' @title \enc{É}{E}pocas de Plantio e Colheita na Produ\enc{çã}{ca}o de Beterraba
+#' @description Experimento estudar o efeito de datas de plantio, épocas
+#' de colheita e aplicação de inseticidas na produção de
+#' beterraba. Os tratamentos foi arranjados em parcelas
+#' sub-subdivididas no delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{data}}{Fator de níveis ordinais que representa as datas
+#' de plantio de beterraba. Os níveis do fator data foram
+#' casualizados nas parcelas.}
+#'
+#' \item{\code{inset}}{Variável binária que representa a aplicação de
+#' inseticida (1) ou não (0). Este fator foi casualizado as
+#' subparcelas.}
+#'
+#' \item{\code{epoc}}{Fator de níveis ordinais que representa a época de
+#' colheita das beterrabas. Esse fator foi casualizado nas
+#' sub-subparcelas.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que presenta os blocos
+#' do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de beterraba. A unidade de medida não foi
+#' informada.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PSS
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.3.4,
+#' pág. 156)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd6.3.4)
+#'
+#' str(BanzattoQd6.3.4)
+#'
+#' ftable(with(BanzattoQd6.3.4,
+#' tapply(prod,
+#' list(data = data,
+#' inset = inset,
+#' epoc = epoc,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ epoc | data, groups = inset, data = BanzattoQd6.3.4,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Aplicação de inseticida",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' strip = strip.custom(var.name = "Época", strip.names = TRUE),
+#' xlab = "Ordem das datas de plantio",
+#' ylab = "Produção de beterraba")
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd6.4.2
+#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada em Beterraba
+#' @description Experimento em delineamento de blocos casualizados cujos
+#' níveis dos fatores, época de plantio e nitrogênio, foram
+#' casualizados em faixas. A variável reposta observada foi a
+#' produção de beterraba.
+#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nitro}}{Fator de níveis métricos que correspondem à
+#' quantidade de nitrogênio aplicada, em libras por acre.}
+#'
+#' \item{\code{epoca}}{Fator de níveis ordinais que representa as épocas
+#' de plantio de beterraba.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que identifica os
+#' blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de beterraba, em toneladas por acre.}
+#'
+#' }
+#'
+#' Na figura abaixo, tem-se a organização dos 4 blocos, bem como dos
+#' níveis de época de plantio e nitrogênio em cada um deles. No
+#' bloco 1 (B1), a faixa em cinza claro horizontal indica a unidade
+#' experimental da época 4 (E4) e a faixa cinza escuro vertical a
+#' unidade experimental para o nível de nitrogênio 80 (N 80). A
+#' cédula preta é a unidade experimental da combinação dos níveis
+#' dos fatores.
+#'
+#' \if{html}{\figure{BanzattoQd6-4-2.png}{options: width="250px"}}
+#' \if{latex}{\figure{BanzattoQd6-4-2.png}{options: width=1.75in}}
+#'
+#' @keywords DBC EF
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.4.2,
+#' pág. 163)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd6.4.2)
+#'
+#' str(BanzattoQd6.4.2)
+#'
+#' ftable(with(BanzattoQd6.4.2,
+#' tapply(prod,
+#' list(nitro = nitro,
+#' epoca = epoca,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ nitro, groups = epoca, data = BanzattoQd6.4.2,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Épocas de plantio",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' strip = strip.custom(var.name = "Época", strip.names = TRUE),
+#' xlab = expression("Doses de nitrogênio"~(libras~acre^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção de beterraba"~(ton~acre^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd7.2.1
+#' @title Efeito do Gesso no Peso de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Estudo sobre o efeito do gesso no peso de grãos de
+#' feijão (\emph{Phaseolus vulgaris} L.) feito por Ragazzi (1979). O
+#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado e foram estudados 7 níveis de gesso, de 0 a 300,
+#' igualmente espaçados em 50 kg ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{gesso}}{Níveis de gesso aplicados, em kg ha\eqn{^{-1}}}.
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições de cada dose de gesso.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso de 1000 sementes de feijão, em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.2.1,
+#' pág. 170)
+#'
+#' Ragazzi, D. (1979). Efeito de doses de gesso na cultura do feijoeiro
+#' (\emph{Phaseolus vulgaris} L.). Trabalho de Conclusão de Curso
+#' (Graduação em Agronomia). Faculdade de Ciências Agrárias e
+#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd7.2.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd7.2.1)
+#'
+#' xyplot(peso ~ gesso, data = BanzattoQd7.2.1,
+#' type = c("p", "smooth", "g"),
+#' xlab = expression("Dose de gesso"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Pesso de 1000 sementes"~(g)))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd7.3.1
+#' @title Di\enc{â}{a}metro e Altura de Tubetes na Forma\enc{çã}{ca}o de Mudas de Eucalipto
+#' @description Experimento fatorial 3 \eqn{\times} 3 que avaliou o
+#' efeito das dimensões do tubete (diâmetro e altura, 3 níveis cada)
+#' na produção de mudas de eucalipto. O experimento foi instalado em
+#' delineamento de blocos casualizados e a resposta medida foi a
+#' altura das mudas 75 dias após a semeadura.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dt}}{Diâmetro dos tubetes, em cm.}
+#'
+#' \item{\code{at}}{Altura dos tubetes, em cm.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Variável nominal que identifica os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura das mudas 75 dias após a semeadura.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.3.1,
+#' pág. 177)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd7.3.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd7.3.1)
+#'
+#' xtabs(~at + dt, data = BanzattoQd7.3.1)
+#'
+#' with(BanzattoQd7.3.1, addmargins(tapply(alt, list(at, dt), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(alt ~ at, data = BanzattoQd7.3.1,
+#' groups = dt, type = c("p", "a", "g"),
+#' auto.key = list(title = "Diâmetro dos tubetes (cm)",
+#' cex.title = 1, columns = 3),
+#' xlab = expression("Altura do tubete"~(cm)),
+#' ylab = expression("Altura das mudas"~(cm)))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd7.3.3
+#' @title Experimento Fatorial com Fatores Qualitativos e Quantitativos
+#' @description Dados fictícios de um experimento fatorial duplo com um
+#' fator qualitativo e outro quantitativo. O experimento está em
+#' delineamento de blocos casualizados e a resposta é a produção da
+#' cultura.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Níveis nominais do fator variedade.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Níveis métricos do fator adubação, em kg
+#' ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Níveis nominais do fator bloco.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.3.3,
+#' pág. 182)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd7.3.3)
+#'
+#' str(BanzattoQd7.3.3)
+#'
+#' xtabs(~adub + varied, data = BanzattoQd7.3.3)
+#'
+#' with(BanzattoQd7.3.3,
+#' addmargins(tapply(prod, list(adub, varied), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub, data = BanzattoQd7.3.3,
+#' groups = varied, type = c("p", "a", "g"),
+#' auto.key = list(title = "Variedades",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = expression("Adubação"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd8.2.1
+#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Batata
+#' @description Dados referentes a um grupo de 4 ensaios de competição
+#' de 10 cultivares de batata, realizado por Filgueira (1991) em
+#' Guaíra - SP. Os ensaios foram instalados no delineamento de
+#' blocos casualizados com 4 repetições. A variável resposta é a
+#' produção de tubérculos, em t ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 160 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' experimento (ensaio)).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' blocos dentro de um experimento.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que identifica as
+#' cultivares de batata.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de tubérculos, em tom ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.2.1,
+#' pág. 190)
+#'
+#' Filgueira, F. A. R. (1991). Interação genótipo ambiente em batata
+#' (\emph{Solanum tuberosum} L. spp \emph{tuberosum}). Tese
+#' (Doutorado em Produção Vegetal). Faculdade de Ciências Agrárias e
+#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd8.2.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd8.2.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~exper + bloco + cult, data = BanzattoQd8.2.1))
+#'
+#' with(BanzattoQd8.2.1,
+#' addmargins(tapply(prod, list(cult, exper), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | exper, data = BanzattoQd8.2.1,
+#' groups = bloco, type = c("p", "a", "g"), as.table = TRUE,
+#' auto.key = list(space = "right", title = "Bloco",
+#' cex.title = 1, columns = 1),
+#' scales = list(x = list(rot = 90)),
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produção de tubérculos"~(t~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd8.3.1
+#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Batata
+#' @description Grupo de ensaios de competição de genótipos de batata
+#' realizado por Filgueira (1991) em Anápolis - GO. Cada experimento
+#' foi instalado em delineamento de blocos casualizados com 4
+#' repetições. A variável resposta foi a produção, em t
+#' ha\eqn{^{-1}}, de batata.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' genótipos de batata.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção total de batata resultante da soma dos
+#' valores observados nos 4 blocos de cada experimento, em t
+#' ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#'
+#' Esse \code{data.frame} não possuí o valor individual de cada parcelas
+#' mas sim a soma do valor (total) nas parcelas de um mesmo genótipo
+#' em cada um dos experimentos. As estimativas dos quadrados médios
+#' residuais em cada experimento estão disponíveis no atributo
+#' \code{"qmr"} do objeto.
+#' @keywords GE DBC
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.3.1,
+#' pág. 196)
+#'
+#' Filgueira, F. A. R. (1991). Interação genótipo ambiente em batata
+#' (\emph{Solanum tuberosum} L. spp \emph{tuberosum}). Tese
+#' (Doutorado em Produção Vegetal). Faculdade de Ciências Agrárias e
+#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd8.3.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd8.3.1)
+#'
+#' attr(x = BanzattoQd8.3.1, which = "qmr")
+#'
+#' with(BanzattoQd8.3.1,
+#' addmargins(tapply(prod, list(genot, exper), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ genot, groups = exper, data = BanzattoQd8.3.1,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' auto.key = list(title = "Experimento",
+#' cex.title = 1, columns = 4),
+#' scales = list(x = list(rot = 90)),
+#' xlab = "Genótipos",
+#' ylab = expression(
+#' "Produção total de tubérculos de 4 parcelas"~(t~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd8.4.1
+#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Cebola
+#' @description Grupo de experimentos de competição de genótipos de
+#' cebola realizado por Santos (2003). O delineamento considerado em
+#' cada ensaio não foi informado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que representa os
+#' experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis categóricos que representa os
+#' genótipos de cebola.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção média de bulbos dos genótipos em cada
+#' experimento (média das repetições), em t ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.4.1,
+#' pág. 200)
+#'
+#' Santos, G. M. (2003). Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de
+#' cebola. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de
+#' Plantas). Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias,
+#' Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd8.4.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd8.4.1)
+#'
+#' with(BanzattoQd8.4.1,
+#' addmargins(tapply(prod, list(genot, exper), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ genot, groups = exper, data = BanzattoQd8.4.1,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' auto.key = list(title = "Experimento",
+#' cex.title = 1, columns = 3),
+#' scales = list(x = list(rot = 90)),
+#' xlab = "Genótipos de cebola",
+#' ylab = expression(
+#' "Produção média de bulbos"~(t~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd8.4.3
+#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada em Milho
+#' @description Dados referentes à produção de milho em grãos de ensaios
+#' fatoriais \eqn{3^3} de adubação NPK na cultura do milho. Os
+#' experimentos foram realizados em 8 locais. O delineamento
+#' experimental não foi informado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' locais onde foram instalados os experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{nitro}}{Nível de nitrogênio fornecido na adubação. A
+#' escala de medida dos níveis originais não foi informada. Os
+#' níveis foram representados por inteiros (0, 1 e 2), o que sugere
+#' que são equidistantes na escala original.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção média de grãos de milho (média das
+#' repetições em cada experimento), em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O \code{data.frame} possui um atributo com os quadrados médios
+#' residuais em cada experimento.
+#' @keywords GE
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.4.3,
+#' pág. 202)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd8.4.3)
+#'
+#' str(BanzattoQd8.4.3)
+#'
+#' with(BanzattoQd8.4.3,
+#' addmargins(tapply(prod, list(local, nitro), FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ nitro, groups = local, data = BanzattoQd8.4.3,
+#' type = "o",
+#' auto.key = list(title = "Local",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = "Níveis de nitrogênio",
+#' ylab = expression(
+#' "Produção média de grãos de milho"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BanzattoQd9.2.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
+#' @description Resultados de um experimento para avaliação da produção
+#' de cultivares de milho. O experimento foi instalado em
+#' delineamento de blocos casualizados. Além da produção em cada
+#' parcela, contou-se o número de plantas por parcela (stand)
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 6 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis categóricos que representa as
+#' variedades de milho.}
+#'
+#' \item{\code{A}}{Fator de níveis categóricos que representa os níveis
+#' de um fator fictício A.}
+#'
+#' \item{\code{B}}{Fator de níveis categóricos que representa os níveis
+#' de um fator fictício B.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que indica os blocos
+#' do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{nppp}}{Número de plantas por parcela.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (g) por parcela.}
+#'
+#' }
+#'
+#' Os fatores A e B são fictícios pois foram criados apenas para
+#' demonstrar como fazer a análise caso o experimento fosse um
+#' fatorial 3 \eqn{\times} 2 ao invés de ter um único fator de 6
+#' níveis.
+#'
+#' @keywords DBC COV
+#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
+#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 9.2.1,
+#' pág. 206)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BanzattoQd9.2.1)
+#'
+#' str(BanzattoQd9.2.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied, data = BanzattoQd9.2.1,
+#' groups = bloco, type = c("p", "a", "g"), as.table = TRUE,
+#' cex = with(BanzattoQd9.2.1,
+#' 0.5 + (nppp - min(nppp))/diff(range(nppp))),
+#' auto.key = list(space = "right", title = "Bloco",
+#' cex.title = 1, columns = 1),
+#' xlab = "Variedades de milho",
+#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/BanzattoQd1.2.3.R b/R/BanzattoQd1.2.3.R
deleted file mode 100644
index b1a4cc069f8754a21b40ea291e87ac4a12f4c617..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd1.2.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd1.2.3
-#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito de \emph{Eucalyptus saligna}
-#' @description Valores de diâmetro à altura do peito (DAP, cm) de uma
-#' amostra aleatória de árvores de \emph{Eucalyptus saligna} de um
-#' povoamento com 15 anos de idade.
-#' @format Um vetor numérico com 20 elementos.
-#' @keywords amostra
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 1.2.3 pág. 3)
-#' @examples
-#' data(BanzattoQd1.2.3)
-#'
-#' hist(BanzattoQd1.2.3, prob = TRUE,
-#' xlab = expression(Diâmetro~à~altura~do~peito~(cm)),
-#' ylab = "Densidade", main = NULL)
-#' lines(density(BanzattoQd1.2.3), lwd = 2)
-#' rug(BanzattoQd1.2.3)
-#'
-#' boxplot(BanzattoQd1.2.3,
-#' ylab = expression(Diâmetro~à~altura~do~peito~(cm)))
-#'
-#' mean(BanzattoQd1.2.3)
-#' sd(BanzattoQd1.2.3)
-#' fivenum(BanzattoQd1.2.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd3.2.1.R b/R/BanzattoQd3.2.1.R
deleted file mode 100644
index 741c4450f66a1d65774bedd0f1de8c5a9880b21e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd3.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd3.2.1
-#' @title Controle de pulg\enc{ã}{a}o na cultura de pepino
-#' @description Dados de um experimento visando controle de pulgão
-#' (\emph{Aphis gossypii} Glover) em cultura de pepino, instalado em
-#' delineamento inteiramente casualizado com 6 repetições. A
-#' resposta observada foi o número de pulgões após a aplicação de
-#' produtos indicados para seu controle.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{trat}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado para
-#' controle do pulgão.}
-#'
-#' \item{rept}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
-#' tratamento.}
-#'
-#' \item{pulgoes}{Número de pulgões coletados 36 horas após a
-#' pulverização dos tratamentos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.2.1 pág.
-#' 44)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd3.2.1)
-#'
-#' aggregate(pulgoes ~ trat, data = BanzattoQd3.2.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(pulgoes ~ trat, data = BanzattoQd3.2.1,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Número de pulgões 36h após pulverização")
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd3.4.1.R b/R/BanzattoQd3.4.1.R
deleted file mode 100644
index 61e0bb41783a59701de154f4e0195d370b219113..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd3.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd3.4.1
-#' @title Produtividades de Cultivares de Mandioca
-#' @description Produção de mandioca em experimento de competição de
-#' cultivares de mandioca. O experimento foi instalado em
-#' delineamento inteiramente casualizado devido a área ser homogênea
-#' quanto às condições experimentais.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Cultivares de mandioca
-#' em competição no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica a unidade experimental em
-#' cada cultivar.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção observada em cada unidade experimental,
-#' em ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.4.1 pág.
-#' 50)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd3.4.1)
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult, data = BanzattoQd3.4.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = BanzattoQd3.4.1,
-#' xlab = "Cultivares de mandioca",
-#' ylab = expression(Produtividade~de~mandioca~(t~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd3.6.1.R b/R/BanzattoQd3.6.1.R
deleted file mode 100644
index eba3ad715ac7e32a462f0da113b8f15c8674b678..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd3.6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd3.6.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Mat\enc{é}{e}ria Seca em Cultivares de Sorgo
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
-#' avaliando a produção de matéria de cultivares de sorgo. O
-#' experimento é desbalanceado no número de repetições das
-#' cultivares.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator nominal. Cultivares de sorgo estudadas. Sart
-#' é uma variedade enquanto que as demais são híbridos.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro. Identifica as unidades experimentais de
-#' cada cultivar. }
-#'
-#' \item{\code{pms}}{Produção de matéria seca (ton ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC desbalanceado
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.6.1 pág.
-#' 57)
-#' @examples
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd3.6.1)
-#'
-#' aggregate(pms ~ cult, data = BanzattoQd3.6.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(pms ~ cult, data = BanzattoQd3.6.1,
-#' xlab = "Cultivares de sorgo",
-#' ylab = expression(Produção~de~matéria~seca~(t~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd3.7.1.R b/R/BanzattoQd3.7.1.R
deleted file mode 100644
index 949891eb557d9bdfaf5d2082c597b6bc84e68aa6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd3.7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd3.7.1
-#' @title Composi\enc{çã}{ca}o do Substrato na Altura de \emph{Pinus oocarpa}
-#' @description Dados de experimento para estudo do efeito de 5
-#' composições de substrato para o desenvolvimento de \emph{Pinus
-#' oocarpa}. Experimento realizado em delineamento inteiramente
-#' casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{comp}}{Fator nominal. Composição do substrato para o
-#' desenvolvimento das plantas. Os níveis são: \code{SC} - solo de
-#' cerrado, \code{SC+E} - solo de cerrado com esterco,
-#' \code{SC+E+NPK} - idem ao anterior com NPK, \code{SC+V} - solo de
-#' cerrado com vermiculita, \code{SC+V+NPK} - o anterior com NPK.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro. Identifica as unidades experimentais em
-#' cada composição.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura média (cm) 60 dias após a semeadura.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contrastes
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 3.7.1 pág.
-#' 64)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd3.7.1)
-#'
-#' aggregate(alt ~ comp, data = BanzattoQd3.7.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(alt ~ comp, data = BanzattoQd3.7.1,
-#' xlab = expression(
-#' Composição~do~substrato~para~italic("Pinus oocarpa")),
-#' ylab = expression(Alturas~médias~60~dias~após~semeadura~(cm)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd4.5.2.R b/R/BanzattoQd4.5.2.R
deleted file mode 100644
index c97b0a5979a7e8b2bc3466ef6d88280f192d9f97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd4.5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd4.5.2
-#' @title Efeito do Promalin sobre Furtos de Macieira
-#' @description Resultados de um experimento instalado na Fazenda
-#' Chapadão, no município de Angatuba - SP. O delineamento
-#' experimental foi o de blocos casualizados, sendo as parcelas
-#' constituídas de 4 plantas espaçadas de 6 x 7 metros, com 12 anos
-#' de idade na época da instalação do experimento.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{promalin}}{Fator de níveis nominais que representa a
-#' aplicação de promalin. Os níveis são a dose de promalin (ppm)
-#' aplicado em plena floração (12.5, 25, e 50), na floração e na
-#' frutificação (12.5 + 12.5) e a testemunha (sem aplicação).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{São os blocos do experimento, considerados para
-#' fazer controle local.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso (g) médio baseado em um total de 250 frutos
-#' por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 4.5.2
-#' pág. 84)
-#'
-#' Mestriner, J. C. (1980). Estudos dos efeitos do promalin sobre
-#' frutos de macieiras (\emph{Malus} ssp) cultivares Brasil e
-#' Rainha. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) -
-#' Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade
-#' Estadual Paulista, Jaboticabal - SP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd4.5.2)
-#'
-#' addmargins(with(BanzattoQd4.5.2,
-#' tapply(X = peso,
-#' INDEX = list(promalin, bloco),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(peso ~ bloco, data = BanzattoQd4.5.2,
-#' groups = promalin, type = "b",
-#' xlab = "Bloco",
-#' ylab = "Peso médio dos frutos (g)",
-#' auto.key = list(title = "Forma de aplicação do Promalin",
-#' cex.title = 1, columns = 2))
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd4.7.1.R b/R/BanzattoQd4.7.1.R
deleted file mode 100644
index 801947d44323c521fbd650a73ff4dd93293969fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd4.7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd4.7.1
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos de Semeadura do Mamoeiro
-#' @description Estudo realizado em Jaboticabal - SP por Ruiz (1977)
-#' que comparou métodos de semeadura no mamoeiro. O experimento foi
-#' instalado em delineamento de blocos casualizados, com 4
-#' repetições, avaliando 3 métodos de semeadura. Foram avaliadas
-#' duas unidades experimentais por método em cada bloco.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Blocos usados para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{semead}}{Métodos de semeadura do mamoeiro, com 3 níveis:
-#' 1) semeadura direta no campo, 2 semeadura em recipientes a pleno
-#' sol e 3) semeadura em recipientes no ripado.}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Alturas médias (cm) das plantas de mamoeiro aos
-#' 147 dias após a semeadura.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 4.7.1
-#' pág. 93)
-#'
-#' Ruiz, P. R. N. (1977). Estudo comparativo entre diferentes métodos de
-#' semeadura na cultura do mamoeiro (\emph{Carica papaya}
-#' L.). Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) -
-#' Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade
-#' Estadual Paulista, Jaboticabal - SP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd4.7.1)
-#'
-#' addmargins(with(BanzattoQd4.7.1,
-#' tapply(X = altura,
-#' INDEX = list(semead, bloco),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(altura ~ semead, data = BanzattoQd4.7.1,
-#' groups = bloco, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Método de semeadura de mamoeiro",
-#' ylab = "Peso médio dos frutos (g)",
-#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1, columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd5.2.1.R b/R/BanzattoQd5.2.1.R
deleted file mode 100644
index 9c586221c68dec74526d74252c5ff081b6291eda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd5.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd5.2.1
-#' @title Peneira e Densidade de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Amendoim
-#' @description Dados de um experimento fatorial que estudou o efeito de
-#' densidade de plantio e tamanho da peneiras comerciais, de crivos
-#' circulares, para classificação das sementes da produção de
-#' amendoim (\emph{Arachis hypogaea} L.) variedade Tatu V 53. O
-#' experimento foi instalado em delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{densid}}{Densidade de plantio expresso em número de
-#' plantas por metro linear de cultivo.}
-#'
-#' \item{\code{peneira}}{Diâmetro dos crivos circulares da peneira usada
-#' para classificar as sementes (18/64, 20/64 e 22/64 polegadas).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator considerado para garantir controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção média de amendoim em vagens (g) por
-#' planta.}
-#'
-#' }
-#'
-#' Cada parcela tinha 4 linhas de cultivo, espaçadas de 50 cm, com 7
-#' metros de comprimento, resultando em uma área de 14 m\eqn{^2}. As
-#' duas linhas externas de cada parcela e meio metro de cada extremidade
-#' das linhas centrais foram consideradas como bordadura, fazendo-se as
-#' avaliações apenas no comprimento restante das duas linhas centrais, o
-#' que resultou em uma área útil de 6 m\eqn{^2}.
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.2.1,
-#' pág. 102)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd5.2.1)
-#'
-#' addmargins(with(BanzattoQd5.2.1,
-#' tapply(X = prod,
-#' INDEX = list(interaction(peneira, densid),
-#' bloco),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ densid, data = BanzattoQd5.2.1,
-#' groups = peneira, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Peneira", cex.title = 1,
-#' columns = 1, corner = c(0.05, 0.95)),
-#' xlab = "Densidade de plantio (plantas/metro linear)",
-#' ylab = "Produção média de amendoim em vagem (g/planta)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd5.2.4.R b/R/BanzattoQd5.2.4.R
deleted file mode 100644
index 3b9c55496c65af866a8d63495238aa2a3bc95d75..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd5.2.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd5.2.4
-#' @title Efeito de Recipientes para Duas Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto
-#' @description Experimento em esquema fatorial 3 \eqn{\times} 2 para
-#' estudar o efeito de 3 tipos de recipientes para a produção de
-#' mudas de duas espécies de Eucalipto. O experimento foi instalado
-#' em delineamento inteiramente casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{recipie}}{São os níveis de recipiente estudados: SPP -
-#' saco plástico pequeno, SPG - saco plástico grande e Lam -
-#' laminado.}
-#'
-#' \item{\code{especie}}{São as espécies de Eucalipto: \emph{Eucalyptus
-#' citriodora} e \emph{Eucalyptus grandis}}.
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições de cada combinação dos
-#' fatores recipiente e espécie.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura das mudas aos 80 dias de idade (cm).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT2
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.2.4,
-#' pág. 107)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd5.2.4)
-#'
-#' xyplot(alt ~ recipie, data = BanzattoQd5.2.4,
-#' groups = especie, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1, font = 3,
-#' columns = 1, corner = c(0.95, 0.95)),
-#' xlab = "Recipiente",
-#' ylab = "Altura das mudas aos 80 dias de idade (cm)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd5.3.1.R b/R/BanzattoQd5.3.1.R
deleted file mode 100644
index a42d08a0247116272cf6e439ed3e782ce32761f2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd5.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd5.3.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Caf\enc{é}{e} em Fun\enc{çã}{ca}o de Aduba\enc{çã}{ca}o NPK
-#' @description Resultados de um experimento em arranjo fatorial triplo
-#' 2 \eqn{\times} 2 \eqn{\times} 2, instalado em delineamento de
-#' blocos casualizados, para estudar o efeito da combinação de
-#' nitrogênio, fósforo e potássio na produção de café coco.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
-#' presença (1) de nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
-#' presença (1) de fósforo.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Variável numérica que indica ausência (0) ou
-#' presença (1) de potássio.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis nominais, presente para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Variável resposta contínua que é a produção de
-#' café coco (kg ha\eqn{^{-1}}) obtida em cada uma das parcelas para
-#' cada uma das combinações de N, P e K na adubação.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT3
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.3.1,
-#' pág. 113)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd5.3.1)
-#'
-#' addmargins(with(BanzattoQd5.3.1,
-#' tapply(X = prod,
-#' INDEX = list(interaction(N, P, K), bloco),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ N, data = BanzattoQd5.3.1,
-#' groups = interaction(P, K, sep = ":"), type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "P:K", cex.title = 1,
-#' columns = 1, corner = c(0.05, 0.95)),
-#' xlab = "Nitrogênio (0 = ausente, 1 = presente)",
-#' ylab = expression("Produção de café coco"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-#' xyplot(prod ~ interaction(N, P, K, sep = ":"),
-#' data = BanzattoQd5.3.1,
-#' xlab = "N:P:K (0 = ausente, 1 = presente)",
-#' ylab = expression("Produção de café coco"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd5.3.7.R b/R/BanzattoQd5.3.7.R
deleted file mode 100644
index c67ec946042c5282b8a790c5304d40dbd63c00a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd5.3.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd5.3.7
-#' @title Efici\enc{ê}{e}ncia na Utiliza\enc{çã}{ca}o de P por Cultivares de trigo
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
-#' avaliou o efeito a eficiência na utilização de fósforo por três
-#' cultivares de trigo cultivadas em solo com e sem calagem.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Cultivares de trigo usadas no experimento: BR 20
-#' Guató - tolerante ao alumínio, BR 36 Ianomami - sensível ao
-#' alumínio, BR 40 Tuiúca - moderadamente sensível ao alumínio.}
-#'
-#' \item{\code{calag}}{Quantidade aplicada de calcário feita para
-#' correção da acidez do solo (calagem): 0 e 4,4 ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Quantidade aplicada de fósforo: 0 e 87 mg de P por kg
-#' de solo.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Identifica a repetição de cada cela experimental.}
-#'
-#' \item{\code{efic}}{Variável resposta que a eficiência na utilização
-#' do fósforo, dado pelo quociente da massa seca da parte aérea
-#' produzida pela quantidade de fósforo absorvida pelas plantas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT3
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.3.7,
-#' pág. 120)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd5.3.7)
-#'
-#' addmargins(with(BanzattoQd5.3.7,
-#' tapply(X = efic,
-#' INDEX = list(interaction(cult, calag, P),
-#' rept),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(efic ~ factor(P) | cult, data = BanzattoQd5.3.7,
-#' groups = calag, type = c("p", "a"),
-#' layout = c(NA, 1), jitter.x = TRUE,
-#' auto.key = list(title = expression("Calagem"~(ton~ha^{-1})),
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' xlab = expression("Fósforo"~(mg~kg^{-1}~de~solo)),
-#' ylab = expression("Eficiência no uso do Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd5.5.1.R b/R/BanzattoQd5.5.1.R
deleted file mode 100644
index 69ab54819703907ac8257c2d35a21c2d5740f76d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd5.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd5.5.1
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral no Milho com Uso de Confundimento
-#' @description Experimento realizado em Jaboticabal - SP por Vilalta
-#' (1972) que, com um arranjo fatorial triplo, estudou a combinação
-#' de nitrogênio, fósforo e potássio, cada um com 3 níveis (27
-#' combinações ao todo), sobre a produção de grãos de milho. Como o
-#' número de tratamentos é 27, não seria viável, em termos de
-#' controle local, ter blocos desse tamanho. Portanto, usou-se a
-#' técnica de confundimento para distribuir os 27 tratamentos em 3
-#' blocos de tamanho 9. A técnica foi usada para confundir dois
-#' graus de liberdade da interação tripla com o efeito dos blocos. O
-#' grupo de confundimento adotado foi o W.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Níveis codificados de nitrogênio (N) que representam
-#' 0, 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do N é o sulfato de amônio
-#' (20\% de N).}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Níveis codificados de fósforo (P) que representam 0,
-#' 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do P é o superfosfato simples
-#' (18\% de P\eqn{_{2}}O\eqn{_{5}}).}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Níveis codificados de potássio (K) que representam 0,
-#' 30 e 60 kg ha\eqn{^{-1}}. A fonte do K é o cloreto de potássio
-#' (60\% de K\eqn{_{2}}O).}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis nominais que identifica os
-#' blocos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Variável resposta observada que é a produção de
-#' grãos de milho (kg ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#'
-#' Cada parcela foi constituída de 6 linhas de plantio com 10 metros de
-#' comprimento, num total de 60 m\eqn{^{2}} e, como área útil, foram
-#' consideradas as 4 linhas centrais com 8 metros de comprimento (por
-#' desconsiderar 1 m em cada extremidade), perfazendo 32 m\eqn{^{2}}. O
-#' híbrido de milho utilizado foi o HMD-7974.
-#'
-#' @keywords DBC FAT3 confundimento
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 5.5.1,
-#' pág. 131)
-#'
-#' Vilalta, O. A. (1972). Avaliação da produção de milho (\emph{Zea
-#' mays} L.) em função da adubação NPK em um latossolo
-#' vermelho-escuro -- fase arenosa. Trabalho de Conclusão de Curso
-#' (Graduação em Agronomia). Faculdade de Ciências Agrárias e
-#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, SP.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd5.5.1)
-#'
-#' a <- with(BanzattoQd5.5.1,
-#' tapply(X = prod, INDEX = list(N, P, K), FUN = sum))
-#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(1, 2), FUN = sum))
-#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(1, 3), FUN = sum))
-#' addmargins(apply(a, MARGIN = c(2, 3), FUN = sum))
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(N) | factor(P), data = BanzattoQd5.5.1,
-#' groups = K, type = c("p", "a"), layout = c(NA, 1),
-#' auto.key = list(title = "Potássio (K)", cex.title = 1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo (P)"),
-#' xlab = "Nitrogênio (N)",
-#' ylab = expression("Produção de grãos de milho"~(ka~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd6.2.2.R b/R/BanzattoQd6.2.2.R
deleted file mode 100644
index b597973b4b06abc8da672e32ec68a617830f489d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd6.2.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd6.2.2
-#' @title Espa\enc{ç}{c}amento de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description O experimento avaliou o efeito do espaçamento de plantio
-#' na produção de variedades de cana-de-açúcar. Para estudar os dois
-#' fatores, espaçamento e variedades, considerou-se o delineamento
-#' de blocos casualizados com arranjo de tratamentos de parcelas
-#' subdivididas com o espaçamento sendo casualizado dentro dos
-#' níveis de variedade.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que representa as
-#' variedades de cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{espac}}{Fator de níveis nominais que representa o
-#' espaçamento entre linhas para o plantio da cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que são os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC PS
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.2.2,
-#' pág. 138)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd6.2.2)
-#'
-#' str(BanzattoQd6.2.2)
-#'
-#' ftable(with(BanzattoQd6.2.2,
-#' tapply(prod,
-#' list(varied = varied,
-#' espac = espac,
-#' bloco = bloco),
-#' FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied, groups = espac, data = BanzattoQd6.2.2,
-#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Espaçamento de cultivo",
-#' cex.title = 1, columns = 2,
-#' corner = c(0.85, 0.95)),
-#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar",
-#' ylab = expression("Produção de cana-de-açúcar"~(ton~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd6.2.5.R b/R/BanzattoQd6.2.5.R
deleted file mode 100644
index d5e56ad863c9f082a96d2ceb07ce13d8d25176c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd6.2.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd6.2.5
-#' @title Fontes e Doses para Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada no Milho
-#' @description Experimento que estudou a produção de milho como função
-#' de fontes e doses de adubação nitrogenada. O experimento foi
-#' instalado em delineamento de blocos casualizados com arranjo de
-#' tratamento em parcela subdividida, sendo as doses casualizadas
-#' dentro dos níveis de adubo.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{adubo}}{Fator de níveis nominais que são os adubos fontes
-#' de nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Fator de níveis métricos que são as doses
-#' aplicadas, em kg de nitrogênio por hectare.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que representa os blocos
-#' do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha \eqn{^{-1}}}.
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC PS
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.2.5,
-#' pág. 144)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd6.2.5)
-#'
-#' str(BanzattoQd6.2.5)
-#'
-#' ftable(with(BanzattoQd6.2.5,
-#' tapply(prod,
-#' list(adubo = adubo,
-#' dose = dose,
-#' bloco = bloco),
-#' FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ dose, groups = adubo, data = BanzattoQd6.2.5,
-#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Adubos fontes de nitrogênio",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' xlab = expression(
-#' "Quantidade aplicada de nitrogênio"~(kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-#' xyplot(prod ~ dose | adubo, data = BanzattoQd6.2.5,
-#' as.table = TRUE, jitter.x = TRUE,
-#' xlab = expression(
-#' "Quantidade aplicada de nitrogênio"~(kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})),
-#' panel = function(x, y, ...){
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' m0 <- lm(y ~ poly(x, degree = 2))
-#' panel.curve(predict(m0, newdata = list(x = x)))
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd6.3.4.R b/R/BanzattoQd6.3.4.R
deleted file mode 100644
index 82b6b7c8056e51100a7bb89df34bd8a219677957..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd6.3.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd6.3.4
-#' @title \enc{É}{E}pocas de Plantio e Colheita na Produ\enc{çã}{ca}o de Beterraba
-#' @description Experimento estudar o efeito de datas de plantio, épocas
-#' de colheita e aplicação de inseticidas na produção de
-#' beterraba. Os tratamentos foi arranjados em parcelas
-#' sub-subdivididas no delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{data}}{Fator de níveis ordinais que representa as datas
-#' de plantio de beterraba. Os níveis do fator data foram
-#' casualizados nas parcelas.}
-#'
-#' \item{\code{inset}}{Variável binária que representa a aplicação de
-#' inseticida (1) ou não (0). Este fator foi casualizado as
-#' subparcelas.}
-#'
-#' \item{\code{epoc}}{Fator de níveis ordinais que representa a época de
-#' colheita das beterrabas. Esse fator foi casualizado nas
-#' sub-subparcelas.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que presenta os blocos
-#' do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de beterraba. A unidade de medida não foi
-#' informada.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC PSS
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.3.4,
-#' pág. 156)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd6.3.4)
-#'
-#' str(BanzattoQd6.3.4)
-#'
-#' ftable(with(BanzattoQd6.3.4,
-#' tapply(prod,
-#' list(data = data,
-#' inset = inset,
-#' epoc = epoc,
-#' bloco = bloco),
-#' FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ epoc | data, groups = inset, data = BanzattoQd6.3.4,
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Aplicação de inseticida",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' strip = strip.custom(var.name = "Época", strip.names = TRUE),
-#' xlab = "Ordem das datas de plantio",
-#' ylab = "Produção de beterraba")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd6.4.2.R b/R/BanzattoQd6.4.2.R
deleted file mode 100644
index bf8f6609256cd17688ad52e7601e0e72037d951a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd6.4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd6.4.2
-#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada em Beterraba
-#' @description Experimento em delineamento de blocos casualizados cujos
-#' níveis dos fatores, época de plantio e nitrogênio, foram
-#' casualizados em faixas. A variável reposta observada foi a
-#' produção de beterraba.
-#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nitro}}{Fator de níveis métricos que correspondem à
-#' quantidade de nitrogênio aplicada, em libras por acre.}
-#'
-#' \item{\code{epoca}}{Fator de níveis ordinais que representa as épocas
-#' de plantio de beterraba.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que identifica os
-#' blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de beterraba, em toneladas por acre.}
-#'
-#' }
-#'
-#' Na figura abaixo, tem-se a organização dos 4 blocos, bem como dos
-#' níveis de época de plantio e nitrogênio em cada um deles. No
-#' bloco 1 (B1), a faixa em cinza claro horizontal indica a unidade
-#' experimental da época 4 (E4) e a faixa cinza escuro vertical a
-#' unidade experimental para o nível de nitrogênio 80 (N 80). A
-#' cédula preta é a unidade experimental da combinação dos níveis
-#' dos fatores.
-#'
-#' \if{html}{\figure{BanzattoQd6-4-2.png}{options: width="250px"}}
-#' \if{latex}{\figure{BanzattoQd6-4-2.png}{options: width=1.75in}}
-#'
-#' @keywords DBC EF
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 6.4.2,
-#' pág. 163)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd6.4.2)
-#'
-#' str(BanzattoQd6.4.2)
-#'
-#' ftable(with(BanzattoQd6.4.2,
-#' tapply(prod,
-#' list(nitro = nitro,
-#' epoca = epoca,
-#' bloco = bloco),
-#' FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ nitro, groups = epoca, data = BanzattoQd6.4.2,
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Épocas de plantio",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' strip = strip.custom(var.name = "Época", strip.names = TRUE),
-#' xlab = expression("Doses de nitrogênio"~(libras~acre^{-1})),
-#' ylab = expression("Produção de beterraba"~(ton~acre^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd7.2.1.R b/R/BanzattoQd7.2.1.R
deleted file mode 100644
index fdcb173d146799c42fee343181874ffb12a7116d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd7.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd7.2.1
-#' @title Efeito do Gesso no Peso de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Estudo sobre o efeito do gesso no peso de grãos de
-#' feijão (\emph{Phaseolus vulgaris} L.) feito por Ragazzi (1979). O
-#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
-#' casualizado e foram estudados 7 níveis de gesso, de 0 a 300,
-#' igualmente espaçados em 50 kg ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{gesso}}{Níveis de gesso aplicados, em kg ha\eqn{^{-1}}}.
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições de cada dose de gesso.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso de 1000 sementes de feijão, em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.2.1,
-#' pág. 170)
-#'
-#' Ragazzi, D. (1979). Efeito de doses de gesso na cultura do feijoeiro
-#' (\emph{Phaseolus vulgaris} L.). Trabalho de Conclusão de Curso
-#' (Graduação em Agronomia). Faculdade de Ciências Agrárias e
-#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd7.2.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd7.2.1)
-#'
-#' xyplot(peso ~ gesso, data = BanzattoQd7.2.1,
-#' type = c("p", "smooth", "g"),
-#' xlab = expression("Dose de gesso"~(kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Pesso de 1000 sementes"~(g)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd7.3.1.R b/R/BanzattoQd7.3.1.R
deleted file mode 100644
index cd4d251af70caf92f636730c6d208afea1f4c734..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd7.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd7.3.1
-#' @title Di\enc{â}{a}metro e Altura de Tubetes na Forma\enc{çã}{ca}o de Mudas de Eucalipto
-#' @description Experimento fatorial 3 \eqn{\times} 3 que avaliou o
-#' efeito das dimensões do tubete (diâmetro e altura, 3 níveis cada)
-#' na produção de mudas de eucalipto. O experimento foi instalado em
-#' delineamento de blocos casualizados e a resposta medida foi a
-#' altura das mudas 75 dias após a semeadura.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dt}}{Diâmetro dos tubetes, em cm.}
-#'
-#' \item{\code{at}}{Altura dos tubetes, em cm.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Variável nominal que identifica os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura das mudas 75 dias após a semeadura.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.3.1,
-#' pág. 177)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd7.3.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd7.3.1)
-#'
-#' xtabs(~at + dt, data = BanzattoQd7.3.1)
-#'
-#' with(BanzattoQd7.3.1, addmargins(tapply(alt, list(at, dt), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(alt ~ at, data = BanzattoQd7.3.1,
-#' groups = dt, type = c("p", "a", "g"),
-#' auto.key = list(title = "Diâmetro dos tubetes (cm)",
-#' cex.title = 1, columns = 3),
-#' xlab = expression("Altura do tubete"~(cm)),
-#' ylab = expression("Altura das mudas"~(cm)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd7.3.3.R b/R/BanzattoQd7.3.3.R
deleted file mode 100644
index 372cc5bf1a5d7949d37de8bdccb876d687cc3959..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd7.3.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd7.3.3
-#' @title Experimento Fatorial com Fatores Qualitativos e Quantitativos
-#' @description Dados fictícios de um experimento fatorial duplo com um
-#' fator qualitativo e outro quantitativo. O experimento está em
-#' delineamento de blocos casualizados e a resposta é a produção da
-#' cultura.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Níveis nominais do fator variedade.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Níveis métricos do fator adubação, em kg
-#' ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Níveis nominais do fator bloco.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 7.3.3,
-#' pág. 182)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd7.3.3)
-#'
-#' str(BanzattoQd7.3.3)
-#'
-#' xtabs(~adub + varied, data = BanzattoQd7.3.3)
-#'
-#' with(BanzattoQd7.3.3,
-#' addmargins(tapply(prod, list(adub, varied), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub, data = BanzattoQd7.3.3,
-#' groups = varied, type = c("p", "a", "g"),
-#' auto.key = list(title = "Variedades",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' xlab = expression("Adubação"~(kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd8.2.1.R b/R/BanzattoQd8.2.1.R
deleted file mode 100644
index 520a55a493b31b5d939dba5ce604d3146f4d5c5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd8.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd8.2.1
-#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Batata
-#' @description Dados referentes a um grupo de 4 ensaios de competição
-#' de 10 cultivares de batata, realizado por Filgueira (1991) em
-#' Guaíra - SP. Os ensaios foram instalados no delineamento de
-#' blocos casualizados com 4 repetições. A variável resposta é a
-#' produção de tubérculos, em t ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 160 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' experimento (ensaio)).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' blocos dentro de um experimento.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que identifica as
-#' cultivares de batata.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de tubérculos, em tom ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.2.1,
-#' pág. 190)
-#'
-#' Filgueira, F. A. R. (1991). Interação genótipo ambiente em batata
-#' (\emph{Solanum tuberosum} L. spp \emph{tuberosum}). Tese
-#' (Doutorado em Produção Vegetal). Faculdade de Ciências Agrárias e
-#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd8.2.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd8.2.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~exper + bloco + cult, data = BanzattoQd8.2.1))
-#'
-#' with(BanzattoQd8.2.1,
-#' addmargins(tapply(prod, list(cult, exper), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | exper, data = BanzattoQd8.2.1,
-#' groups = bloco, type = c("p", "a", "g"), as.table = TRUE,
-#' auto.key = list(space = "right", title = "Bloco",
-#' cex.title = 1, columns = 1),
-#' scales = list(x = list(rot = 90)),
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produção de tubérculos"~(t~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd8.3.1.R b/R/BanzattoQd8.3.1.R
deleted file mode 100644
index 947e427305c3190bdbe485cf95271951a8332486..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd8.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd8.3.1
-#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Batata
-#' @description Grupo de ensaios de competição de genótipos de batata
-#' realizado por Filgueira (1991) em Anápolis - GO. Cada experimento
-#' foi instalado em delineamento de blocos casualizados com 4
-#' repetições. A variável resposta foi a produção, em t
-#' ha\eqn{^{-1}}, de batata.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' genótipos de batata.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção total de batata resultante da soma dos
-#' valores observados nos 4 blocos de cada experimento, em t
-#' ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#'
-#' Esse \code{data.frame} não possuí o valor individual de cada parcelas
-#' mas sim a soma do valor (total) nas parcelas de um mesmo genótipo
-#' em cada um dos experimentos. As estimativas dos quadrados médios
-#' residuais em cada experimento estão disponíveis no atributo
-#' \code{"qmr"} do objeto.
-#' @keywords GE DBC
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.3.1,
-#' pág. 196)
-#'
-#' Filgueira, F. A. R. (1991). Interação genótipo ambiente em batata
-#' (\emph{Solanum tuberosum} L. spp \emph{tuberosum}). Tese
-#' (Doutorado em Produção Vegetal). Faculdade de Ciências Agrárias e
-#' Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd8.3.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd8.3.1)
-#'
-#' attr(x = BanzattoQd8.3.1, which = "qmr")
-#'
-#' with(BanzattoQd8.3.1,
-#' addmargins(tapply(prod, list(genot, exper), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ genot, groups = exper, data = BanzattoQd8.3.1,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' auto.key = list(title = "Experimento",
-#' cex.title = 1, columns = 4),
-#' scales = list(x = list(rot = 90)),
-#' xlab = "Genótipos",
-#' ylab = expression(
-#' "Produção total de tubérculos de 4 parcelas"~(t~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd8.4.1.R b/R/BanzattoQd8.4.1.R
deleted file mode 100644
index 3b309240192e6dde86360a58628a48d7b991299a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd8.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd8.4.1
-#' @title Grupo de Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Cebola
-#' @description Grupo de experimentos de competição de genótipos de
-#' cebola realizado por Santos (2003). O delineamento considerado em
-#' cada ensaio não foi informado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de níveis categóricos que representa os
-#' experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis categóricos que representa os
-#' genótipos de cebola.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção média de bulbos dos genótipos em cada
-#' experimento (média das repetições), em t ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.4.1,
-#' pág. 200)
-#'
-#' Santos, G. M. (2003). Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de
-#' cebola. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de
-#' Plantas). Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias,
-#' Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal: SP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd8.4.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd8.4.1)
-#'
-#' with(BanzattoQd8.4.1,
-#' addmargins(tapply(prod, list(genot, exper), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ genot, groups = exper, data = BanzattoQd8.4.1,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' auto.key = list(title = "Experimento",
-#' cex.title = 1, columns = 3),
-#' scales = list(x = list(rot = 90)),
-#' xlab = "Genótipos de cebola",
-#' ylab = expression(
-#' "Produção média de bulbos"~(t~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd8.4.3.R b/R/BanzattoQd8.4.3.R
deleted file mode 100644
index b4029467a1a23060848df1ad43bbabaf404fba8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd8.4.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd8.4.3
-#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada em Milho
-#' @description Dados referentes à produção de milho em grãos de ensaios
-#' fatoriais \eqn{3^3} de adubação NPK na cultura do milho. Os
-#' experimentos foram realizados em 8 locais. O delineamento
-#' experimental não foi informado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' locais onde foram instalados os experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{nitro}}{Nível de nitrogênio fornecido na adubação. A
-#' escala de medida dos níveis originais não foi informada. Os
-#' níveis foram representados por inteiros (0, 1 e 2), o que sugere
-#' que são equidistantes na escala original.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção média de grãos de milho (média das
-#' repetições em cada experimento), em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O \code{data.frame} possui um atributo com os quadrados médios
-#' residuais em cada experimento.
-#' @keywords GE
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 8.4.3,
-#' pág. 202)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd8.4.3)
-#'
-#' str(BanzattoQd8.4.3)
-#'
-#' with(BanzattoQd8.4.3,
-#' addmargins(tapply(prod, list(local, nitro), FUN = mean)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ nitro, groups = local, data = BanzattoQd8.4.3,
-#' type = "o",
-#' auto.key = list(title = "Local",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' xlab = "Níveis de nitrogênio",
-#' ylab = expression(
-#' "Produção média de grãos de milho"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BanzattoQd9.2.1.R b/R/BanzattoQd9.2.1.R
deleted file mode 100644
index a004305337261b5c95e4af37eafe7d74d189f2a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BanzattoQd9.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name BanzattoQd9.2.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
-#' @description Resultados de um experimento para avaliação da produção
-#' de cultivares de milho. O experimento foi instalado em
-#' delineamento de blocos casualizados. Além da produção em cada
-#' parcela, contou-se o número de plantas por parcela (stand)
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 6 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis categóricos que representa as
-#' variedades de milho.}
-#'
-#' \item{\code{A}}{Fator de níveis categóricos que representa os níveis
-#' de um fator fictício A.}
-#'
-#' \item{\code{B}}{Fator de níveis categóricos que representa os níveis
-#' de um fator fictício B.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que indica os blocos
-#' do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{nppp}}{Número de plantas por parcela.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (g) por parcela.}
-#'
-#' }
-#'
-#' Os fatores A e B são fictícios pois foram criados apenas para
-#' demonstrar como fazer a análise caso o experimento fosse um
-#' fatorial 3 \eqn{\times} 2 ao invés de ter um único fator de 6
-#' níveis.
-#'
-#' @keywords DBC COV
-#' @source Banzatto, D. A., Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#' Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (Quadro 9.2.1,
-#' pág. 206)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd9.2.1)
-#'
-#' str(BanzattoQd9.2.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied, data = BanzattoQd9.2.1,
-#' groups = bloco, type = c("p", "a", "g"), as.table = TRUE,
-#' cex = with(BanzattoQd9.2.1,
-#' 0.5 + (nppp - min(nppp))/diff(range(nppp))),
-#' auto.key = list(space = "right", title = "Bloco",
-#' cex.title = 1, columns = 1),
-#' xlab = "Variedades de milho",
-#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/Barbin.R b/R/Barbin.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1dd3be559e41f2bd228a1456365e7c38af9603a4
--- /dev/null
+++ b/R/Barbin.R
@@ -0,0 +1,929 @@
+#' @name BarbinEx1
+#' @title Altura de \emph{Pinus elliottii} aos 10 anos de idade
+#' @description Os dados referem-se à altura (m) de \emph{Pinus
+#' elliottii}, var. \emph{elliottii}, com 10 anos de idade plantadas
+#' no espaçamento 2\eqn{\times}2,5 metros.
+#' @format Um vetor com 50 elementos de valor numérico.
+#' @keywords AAS
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 1, pág. 199)
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' data(BarbinEx1)
+#'
+#' str(BarbinEx1)
+#'
+#' # Histograma + densidade com graphics.
+#' ht <- hist(BarbinEx1, prob = TRUE, main = NULL, col = "orange",
+#' ylab = "Densidade de probabilidade",
+#' xlab = expression("Altura de árvores de"
+#' ~italic("Pinus elliottii")))
+#' lines(density(BarbinEx1))
+#' rug(BarbinEx1)
+#'
+#' # Histograma + densidade com lattice.
+#' histogram(BarbinEx1, breaks = ht$breaks, col = "orange",
+#' type = "density",
+#' ylab = "Densidade de probabilidade",
+#' xlab = expression("Altura de árvores de"
+#' ~italic("Pinus elliottii")))
+#' latticeExtra::as.layer(densityplot(BarbinEx1,
+#' plot.points = FALSE,
+#' col = 1))
+#' latticeExtra::layer(panel.rug(x = x, col = 1))
+#'
+#' # Histograma + densidade com ggplot2.
+#' ggplot()
+#' geom_histogram(mapping = aes(x = BarbinEx1, y = ..density..),
+#' breaks = ht$breaks, fill = "orange", col = 1)
+#' geom_rug(mapping = aes(x = BarbinEx1), sides = "b")
+#' geom_density(mapping = aes(x = BarbinEx1, y = ..density..))
+#' labs(y = "Densidade de probabilidade",
+#' x = expression("Altura de árvores de"
+#' ~italic("Pinus elliottii")))
+#'
+#' # Acumulada empírica.
+#' plot(ecdf(BarbinEx1))
+#' ecdfplot(BarbinEx1, col = 1)
+#' qplot(BarbinEx1,
+#' ecdf(x = BarbinEx1)(BarbinEx1),
+#' geom = "step")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx13
+#' @title Di\enc{â}{a}metro M\enc{é}{e}dio do Tronco de Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto
+#' @description Diâmetro médio (cm), aos 5 anos de idade, de plantas
+#' úteis da parcela de um ensaio fatorial 2 \eqn{\times} 4, em
+#' blocos casualizados com 3 repetições, conduzido por H. A. Mello e
+#' outros, Mogi-Guaçu (1966-1971).
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{euca}}{Fator categórico, seus níveis são espécies de
+#' eucalipto.}
+#'
+#' \item{\code{dist}}{Fator que representa a distância ou espaçamento de
+#' plantio das plantas, em metros.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator que representa os blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{diam}}{Diâmetro médio (cm) das plantas úteis da parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 13, pág. 206)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx13)
+#'
+#' str(BarbinEx13)
+#'
+#' xyplot(diam ~ dist, groups = euca, data = BarbinEx13,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Distância entre ávores (m)",
+#' ylab = "Diâmetro da árvore (cm)",
+#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1, font = 3,
+#' title = expression("Espécies de"
+#' ~italic(Eucaliptus))))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx14
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em Ensaio Fatorial de NPK
+#' @description Ensaio fatorial de adubação NPK, fatorial \eqn{2^3}, com
+#' resultados referentes à produção de milho (kg ha\eqn{^{-1}}),
+#' conduzido em delineamento de blocos casualizados em Limoeiro, PE.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 5 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
+#' com nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
+#' com fósforo.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
+#' com potássio.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator que identifica os blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT3
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 14, pág. 206)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx14)
+#'
+#' str(BarbinEx14)
+#'
+#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P),
+#' groups = K, data = BarbinEx14, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nitrogênio",
+#' ylab = "Diâmetro da árvore (cm)",
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Fósforo"),
+#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
+#' title = "Potássio"))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx16
+#' @title Efeito de Sistemas de Plantio na Produtividade de
+#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Produtividade de cana-de-açúcar, cultivar CB-43-5,
+#' obtidos de dois sistemas de plantio nos dois primeiros cortes
+#' (cana planta e cana soca) em um ensaio de parcelas subdivididas
+#' em delineamento inteiramente casualizado. Os níveis de sistema de
+#' plantio (\code{sulc}) são aleatorizados às parcelas, segundo um
+#' delineamento inteiramente casualizado, portanto este é o fator da
+#' parcela. O corte é o fator da subparcela porque são medidas
+#' repetidas (no tempo, inclusive) na mesma unidade experimental.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cort}}{Fator categórico em que os níveis indicam o
+#' primeiro (corte da cana planta) e o segundo (corte da planta
+#' soca) corte da cultura.}
+#'
+#' \item{\code{sulc}}{Fator categórico cujos níveis identificam o tipo
+#' de sistema de plantio: com sulco simples ou com sulco duplo. O
+#' espaçamento entre sulcos simples foi de 1,40 m e entre sulcos
+#' duplos foi de 0,60 \eqn{\times} 1,40 m.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cana-de-açúcar, em toneladas por
+#' hectare.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS FAT2
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 16, pág. 208)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx16)
+#'
+#' str(BarbinEx16)
+#'
+#' xyplot(prod ~ sulc, groups = cort,
+#' data = BarbinEx16, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Sulco",
+#' ylab = "Produtividade de cana-de-açúcar (t/ha)",
+#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
+#' title = "Corte da cana"))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cort, groups = interaction(sulc, rept),
+#' data = BarbinEx16, type = "b",
+#' xlab = "Corte",
+#' ylab = "Produtividade de cana-de-açúcar (t/ha)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx17
+#' @title Efeito do Espa\enc{ç}{c}amento na Produtividade de Laranjeira Val\enc{ê}{e}ncia
+#' @description Dados de produtividade de laranja, em kg por planta, de
+#' um ensaio em blocos casualizados estudando o efeito do
+#' espaçamento de plantio de laranjeira Valência (clone novo) sobre
+#' \emph{trifoliata} realizado na Estação Experimental de Limeira
+#' (IAC, SP). As colheitas foram obtidas em 5 anos consecutivos,
+#' portanto, trata-se de um estudo longitudinal.
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano da colheita do pomar.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{espac}}{Fator categórico que representa os espaçamentos
+#' (m) utilizados para plantio das plantas.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de laranja, em kg por planta (média
+#' de duas plantas por parcela).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PS FAT2
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 17, pág. 209)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx17)
+#'
+#' str(BarbinEx17)
+#'
+#' with(BarbinEx17,
+#' addmargins(tapply(prod, list(espac, bloc, ano), FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ espac | as.factor(ano), groups = bloc,
+#' data = BarbinEx17, type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
+#' xlab = "Espaçamento de plantio (m x m)",
+#' ylab = "Produtividade de laranja (kg/planta)",
+#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
+#' title = "Blocos"))
+#'
+#' xyplot(prod ~ ano, groups = espac,
+#' data = BarbinEx17, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Ano da colheita",
+#' ylab = "Produtividade de laranja (kg/planta)",
+#' auto.key = list(corner = c(0.05, 0.95),
+#' columns = 2, cex.title = 1,
+#' title = "Espaçamentos (m x m)"))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx18
+#' @title Altura de Plantas de Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto em V\enc{á}{a}rios Locais
+#' @description Dados referentes à altura de plantas de eucalipto, com 3
+#' anos de idade, em ensaios inteiramente casualizados estudando o
+#' efeito da espécie de eucalipto em vários municípios (grupo de
+#' experimentos). Os ensaios foram conduzidos pelo Instituto
+#' Florestal, em Tupi/SP. Todos os ensaios receberam uma calagem e
+#' uma adubação completa.
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{loc}}{Fator categórico que representa os locais
+#' (municípios) onde foram feitos os ensaios.}
+#'
+#' \item{\code{espec}}{Fator categórico que representa as espécies de
+#' eucalipto.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Números que identificam as repetições de cada
+#' espécie dentro de cada local.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura (m) de plantas de eucalipto com 3 anos de
+#' idade.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE DIC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 18, pág. 210)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx18)
+#'
+#' str(BarbinEx18)
+#'
+#' xyplot(alt ~ espec | loc,
+#' data = BarbinEx18, type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' as.table = TRUE,
+#' xlab = "Espécies de eucalipto",
+#' ylab = "Altura de plantas com 3 anos de idade (m)",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx3
+#' @title Podrid\enc{ã}{a}o Mole de Manga em Fun\enc{çã}{ca}o do Tratamento T\enc{é}{e}rmico
+#' @description Os dados referem-se as notas (médias de 6 frutos)
+#' atribuídas a podridão mole de manga (fruto) sob diferentes
+#' tratamentos térmicos, de um experimento inteiramente ao acaso
+#' realizado pelo Prof. Vladimir R. Sampaio, do Departamento de
+#' Horticultura, ESALQ-USP.
+#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tterm}}{Fator categórico que indica o tratamento térmico.}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Nota atribuída a podridão mole de manga, valor
+#' resultante da média de 6 frutos avaliados.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 3, pág. 119)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx3)
+#'
+#' str(BarbinEx3)
+#'
+#' xyplot(nota ~ tterm, data = BarbinEx3,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos térmicos",
+#' ylab = "Nota")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx8
+#' @title Controle Qu\enc{í}{i}mico do Damping-off em Eucalipto
+#' @description Os dados referem-se à altura (cm) de mudas de
+#' \emph{E. saligna} Sm., de um ensaio inteiramente casualizado, de
+#' controle químico de "Damping-off" conduzido por Krugner (1971).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 45 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fung}}{Fator categórico que indica o fungicida usado:
+#' \code{Test} - Testemunha (sem fungicida), \code{Dithane} -
+#' Dithane M-45 e Thiran.}
+#'
+#' \item{\code{fumig}}{Fator categórico que indica o fumigante de solo
+#' usado: Vapan, \code{Brom} - Brometo de metila,
+#' Basamid, PNCB e \code{Test} - Testemunha (sem fumigante).}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura da muda (cm).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 8, pág. 202)
+#'
+#' Krugner, T. L. Controle químico do "damping-off" em
+#' eucalipto. Piracicaba, 1971. 60p. Dissertação (Mestrado) - Escola
+#' Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"/USP.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinEx8)
+#'
+#' str(BarbinEx8)
+#'
+#' xyplot(alt ~ fumig, groups = fung, data = BarbinEx8,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Fumigantes de solo",
+#' ylab = expression("Altura de mudas de"
+#' ~italic("E. saligna")~(cm)),
+#' auto.key = list(columns = 3,
+#' title = "Fungicidas", cex.title = 1.1))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinEx9
+#' @aliases BarbinEx10
+#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Clones de Laranja Pera-do-Rio
+#' @description Ensaio de competição de 13 clones de laranja Pera-do-Rio
+#' onde foram obtidos os resultados de produção, em kg de frutos
+#' planta, para o ano de 1987, em que as plantas estavam com 16 anos
+#' de idade. O ensaio foi conduzido pelo Dr. Joaquim Teófilo Sobrino
+#' em delineamento de blocos ao acaso na Estação Experimental de
+#' Limeira, do IAC.
+#' @format Um \code{data.frame} com 78 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clon}}{Fator categórico que identifica os clones de
+#' laranja.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
+#' ensaio.}
+#'
+#' \item{\code{plan}}{Fator que identifica de qual planta, de duas por
+#' parcela, corresponde a produção.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de frutos, em kg de frutos por planta.}
+#'
+#' }
+#' @details O dataset \code{BarbinEx10} resulta de uma agregação dos
+#' dados do \code{BarbinEx9} que está disponível na seção Examples.
+#' @keywords DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (Exercício 9, pág. 203)
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(BarbinEx9)
+#'
+#' str(BarbinEx9)
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(clon, prod), data = BarbinEx9,
+#' groups = bloc, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Clones de laranja Pera-do-Rio",
+#' ylab = "Produção (kg de frutos/planta)",
+#' auto.key = list(columns = 3, title = "Bloco", cex.title = 1),
+#' scales = list(x = list(tck = c(1, 0))),
+#' xscale.components = function(...) {
+#' ans <- xscale.components.default(...)
+#' ans$bottom$ticks$tck <-
+#' 1.8 * (ans$bottom$ticks$at %% 2 + 0.25)
+#' ans
+#' })
+#'
+#' BarbinEx10 <- aggregate(prod ~ bloc + clon,
+#' data = BarbinEx9, FUN = mean)
+#'
+#' i <- with(BarbinEx10,
+#' c(which(clon == "Tardia CV4" & bloc == "I"),
+#' which(clon == "Paulo Rosa" & bloc == "II")))
+#' BarbinEx10$prod[i] <- NA
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg104
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento em delineamento quadrado latino que avaliou
+#' a produção de cultivares de cana-ade-açúcar.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator de níveis categóricos que são as linhas do
+#' quadrado.}
+#'
+#' \item{\code{colun}}{Fator de níveis categóricos que são as colunas do
+#' quadrado.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que são as cultivares
+#' de cana-de-açúcar estudadas.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em kg
+#' parcela\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 104)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg104)
+#'
+#' str(BarbinPg104)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = BarbinPg104,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' col = with(BarbinPg104, as.integer(linha)),
+#' pch = with(BarbinPg104, as.integer(colun)),
+#' xlab = "Porta enxertos para laranjeira",
+#' ylab = "Número médio de frutos por planta")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + colun,
+#' data = BarbinPg104, aspect = "iso",
+#' xlab = "Linha", ylab = "Coluna",
+#' lbl = as.character(BarbinPg104$cult),
+#' col.regions = colorRampPalette(colors = c("yellow", "blue")),
+#' panel = function(x, y, z, lbl, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, ...)
+#' panel.text(x = x, y = y, labels = lbl, pos = 3)
+#' panel.text(x = x, y = y,
+#' labels = sprintf("%0.2f", z),
+#' pos = 1, cex = 1)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg114
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia do Aparelho e Operador na Medi\enc{çã}{ca}o de \enc{Á}{A}rvores
+#' @description Dados de um experimento fatorial 5 \eqn{\times} 4, em
+#' delineamento de blocos casualizados, sobre e influência do
+#' aparelho e do operador na determinação de altura de árvores, aos
+#' 7 anos de idade, de \emph{Eucaliptus saligna} (Simões, Mello e
+#' Barbin, 1967).
+#'
+#' Cinco aparelhos ou instrumentos de mensuração (hipsômetro de
+#' Blume-Leiss, hipsômetro de Haga, hipsômetro Weise, prancheta
+#' dendrométrica e trena) foram testados por 4 operadores resultando
+#' em 20 combinações. Diante de uma árvore era sorteado um número no
+#' universo de 1 a 20 que representava um operador \eqn{\times}
+#' aparelho. Cada operador com um aparelho efetuava duas medições
+#' consecutivas da mesma árvore (bloco) e a média era registrada. O
+#' sorteio continuava até as combinações fossem realizadas na
+#' árvore, então passava-se para a próxima árvore. Evidentemente, a
+#' medida feita com o trena ficava sempre para o final (testemunha).
+#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{apar}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' aparelhos utilizados pelos operadores para medição da altura
+#' total das árvores.}
+#'
+#' \item{\code{oper}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' operadores que utilizaram os aparelhos.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos que representa as
+#' árvores que foram medidas. Cada árvore funciona como um bloco
+#' onde todos os operadores x aparelhos foram empregados.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura total da árvore (média de duas medidas
+#' consecutivas, em metros) determinada por cada aparelho ou
+#' instrumento de medida e operador.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 114)
+#'
+#' Simões, J. W., Mello, H. A., Barbin, D. (1967). Eficiência dos
+#' aparelhos e e influência do operador na medição de altura total
+#' de árvores. O Solo, Piracicaba, v.2, p.57-63.
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(BarbinPg114)
+#'
+#' str(BarbinPg114)
+#'
+#' xyplot(alt ~ oper | bloc, data = BarbinPg114,
+#' groups = apar, type = "b",
+#' as.table = TRUE,
+#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
+#' title = "Aparelhos", cex.title = 1.1),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' sep = " ", var.name = "Árvore"),
+#' xlab = "Operadores",
+#' ylab = "Altura total (m)")
+#' layer(panel.abline(h = mean(y), lwd = 2))
+#'
+#' xyplot(alt ~ oper | apar, data = BarbinPg114,
+#' groups = bloc, type = "b",
+#' as.table = TRUE,
+#' auto.key = list(space = "right",
+#' title = "Árvore", cex.title = 1.1),
+#' xlab = "Operadores",
+#' ylab = "Altura total (m)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg125
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK no Cafeeiro
+#' @description Experimento no o delineamento de blocos casualizados que
+#' estudou a combinação de nitrogênio, fósforo e potássio, cada um
+#' com dois níveis (fatorial \eqn{2^3}), na produção de café
+#' coco. Os níveis dos fertilizantes foram codificados para 0 e 1 e
+#' não foi informada as doses reais de cada um deles.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Inteiro que codifica dois níveis de nitrogênio (0 e
+#' 1).}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Inteiro que codifica dois níveis de fósforo (0 e 1).}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Inteiro que codifica dois níveis de potássio (0 e 1).}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos considerado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de café coco, em kg por parcela de 105
+#' metros quadrados (12 covas no espaçamento 3,5 \eqn{\times} 2,5
+#' m).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT3
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 125)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg125)
+#'
+#' str(BarbinPg125)
+#'
+#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P), data = BarbinPg125,
+#' groups = K, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
+#' title = "Potássio (K)", cex.title = 1.1),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' sep = " ", var.name = "Fósforo (P)"),
+#' xlab = "Nitrogênio (N)",
+#' ylab = "Produção de café coco (kg)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg137
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Algod\enc{ã}{a}o Herb\enc{á}{a}ceo
+#' @description Produção de algodão herbáceo de um ensaio de adubação
+#' NPK \eqn{3^3} com confundimento (grupo W) de dois graus de
+#' liberdade da interação tripla. Cada combinação NPK teve duas
+#' repetições por bloco e o ensaio foi conduzido por Cavalcanti
+#' (1977) em Pernambuco.
+#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Dose de nitrogênio (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
+#' adubação.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Dose de fósforo (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
+#' adubação.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Dose de potássio (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
+#' adubação.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos considerado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições das
+#' celas experimentais dentro dos blocos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de algodão herbáceo, em kg
+#' ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT3 confundimento
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 137)
+#'
+#' Cavalcanti, F. B. (1977). A adubação mineral na cultura do algodão
+#' (\emph{Gossypium hirsutum} L.) no Estado de
+#' Pernambuco. Dissertação de Mestrado, Escola Superior de
+#' Agricultura "Luiz de Queiroz"/USP, Piracicaba.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg137)
+#'
+#' str(BarbinPg137)
+#'
+#' x <- c("N", "P", "K")
+#' forms <- unlist(lapply(mapply(FUN = combn,
+#' m = 1:2,
+#' MoreArgs = list(x = x)),
+#' FUN = function(x) {
+#' paste0("~",
+#' apply(x,
+#' MARGIN = 2,
+#' FUN = paste,
+#' collapse = "+"))
+#' }))
+#'
+#' # A frequência das combinações simples e duplas.
+#' sapply(forms, xtabs, data = BarbinPg137)
+#'
+#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P), data = BarbinPg137,
+#' groups = K, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(space = "top", columns = 3,
+#' title = expression(
+#' "Potássio"~(K * ", " * kg~ha^{-1})),
+#' cex.title = 1.1),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, sep = " = ",
+#' var.name = expression(
+#' "Fósforo"~(P * ", " * kg~ha^{-1}))),
+#' xlab = expression("Nitrogênio"~(N * ", " * kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression(
+#' "Produção de algodão herbáceo"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg156
+#' @title Aplica\enc{çã}{ca}o de Aduba\enc{çã}{ca}o Fosfatada na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
+#' @description Dados de um ensaio de adubação fosfatada em milho,
+#' realizado no esquema de parcelas subdivididas em delineamento de
+#' blocos ao acaso, que avaliou o efeito da forma de aplicação da
+#' adubação (cova, sulco ou lanço) e da dose de fósforo na produção
+#' de milho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{aplic}}{Fator categórico cujos níveis são a forma de
+#' aplicação da adubação fosfatada.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator métrico cujos níveis representam a
+#' quantidade de adubação fosfatada, em kg ha\eqn{^{-1}}, feita com
+#' \eqn{\textrm{P}_2 \textrm{O}_5}.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos cujos níveis
+#' representam os blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (kg ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 156)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg156)
+#'
+#' str(BarbinPg156)
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub | aplic, data = BarbinPg156,
+#' groups = bloc, type = "o",
+#' as.table = TRUE,
+#' xlab = expression(
+#' "Dose de adubação fosfatada"~(kg~P[2]*O[5]~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg167
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Porta-enxertos para Laranjeira em V\enc{á}{a}rias Safras
+#' @description Dados de produção de laranja de um ensaio de competição
+#' de porta-enxertos para laranjeira Valência realizado na Estação
+#' Experimental de Limeira, em delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{anos}}{Fator métrico cujos níveis são os anos em que
+#' foram feitas as colheitas do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{penx}}{Fator categórico cujos níveis são os
+#' porta-enxertos utilizados para o cultivo de laranja.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico cujos níveis são os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção (kg/planta) obtida pela média de duas
+#' plantas por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 167)
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(BarbinPg167)
+#'
+#' str(BarbinPg167)
+#'
+#' xyplot(prod ~ anos, data = BarbinPg167,
+#' groups = penx, type = c("p", "a"), lwd = 2,
+#' auto.key = list(columns = 2,
+#' title = "Porta-enxertos", cex.title = 1.1),
+#' as.table = TRUE,
+#' xlab = "Safras",
+#' ylab = expression("Produção de laranja"~(kg~planta^{-1})))
+#' layer(panel.xyplot(groups = with(BarbinPg167,
+#' interaction(bloc, penx)),
+#' type = "a", lty = 2,
+#' lwd = 1, col = "gray50", ...))
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg177
+#' @title Altura de Prog\enc{ê}{e}nies de \emph{E. grandis} em Tr\enc{ê}{e}s Locais
+#' @description Dados de experimento que mediu a altura (m) de árvores
+#' seis progênies de \emph{Eucaliptus grandis} em experimentos
+#' instalados em 3 locais sob o delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prog}}{Fator categóricos cujos níveis são progênies de
+#' \emph{Eucaliptus grandis}.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico cujos níveis identificam os
+#' blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator categóricos cujos níveis são os locais onde
+#' os experimentos foram instalados.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura média de 25 plantas por parcela (m) aos 7
+#' anos de idade.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 177)
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(BarbinPg177)
+#'
+#' str(BarbinPg177)
+#'
+#' xyplot(alt ~ prog | local, data = BarbinPg177,
+#' groups = bloc, type = "o",
+#' as.table = TRUE,
+#' xlab = "Progênies",
+#' ylab = "Altura de plantas (m)")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg25
+#' @title Enraizamento de Estacas de P\enc{ê}{e}ssego
+#' @description Dados adaptados de Zambão, Sampaio e Barbin (1982), onde
+#' foram comparadas quatro cultivares de pêssego quando ao
+#' enraizamento de estacas. Experimento foi instalado em
+#' delineamento inteiramente casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que representa as
+#' cultivares de pêssego estudadas.}
+#'
+#' \item{\code{estac}}{Número de estacas enraizadas. Total de estacas
+#' plantadas foi 20 em cada parcela.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O atributo \code{missings} é um vetor com números que indicam a
+#' posição das observações consideradas perdidas para se ilustrar a
+#' análise do experimento com número não igual de repetições.
+#' @keywords DIC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 25)
+#'
+#' Sambão, J. C., Sampaio, V. R., Barbin, D. (1982). Enraizamento de
+#' estacas herbáceas de pessegueiro (\emph{Prunus persica}
+#' L.). Anais da E.S.A. "Luiz de Queiróz", Piracicaba, v.39,
+#' 1039-1045.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg25)
+#'
+#' str(BarbinPg25)
+#'
+#' xyplot(estac ~ cult, data = BarbinPg25, jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares de pêssego",
+#' ylab = "Número de estacas enraizadas do total de 20")
+#'
+NULL
+
+#' @name BarbinPg72
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Laranjeira sob Diferentes Porta-enxertos
+#' @description Dados de produção de laranjeira aos 12 anos de idade sob
+#' diferentes porta-enxertos. O experimento foi instalado em
+#' delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{portenx}}{Fator de níveis categóricos que distingue os
+#' porta-enxertos usados para laranjeira.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção, em número médio de frutos por planta.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O atributo \code{missings} é um vetor com o número das observações
+#' consideradas como perdidas para ilustrar como fazer a análise do
+#' experimento desbalanceado.
+#' @keywords DBC
+#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
+#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
+#' Mecenas. (pág. 72)
+#'
+#' Teófilo Sobrinho, J. (1972). Comportamento da laranjeira valência
+#' (\emph{Citrus sinensis} L., Osbeck) sob diferentes
+#' porta-enxertos. Tese (Doutorado). Escola Superior de Agricultura
+#' "Luíz de Queiróz"/USP, Piracicaba.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(BarbinPg72)
+#'
+#' str(BarbinPg72)
+#'
+#' xyplot(portenx ~ prod, data = BarbinPg72,
+#' jitter.x = TRUE, groups = bloco, type = "o",
+#' xlab = "Porta enxertos para laranjeira",
+#' ylab = "Número médio de frutos por planta")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/BarbinEx1.R b/R/BarbinEx1.R
deleted file mode 100644
index e362303af04e5d9c692e7026bce8ef8f346fd228..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx1.R
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx1
-#' @title Altura de \emph{Pinus elliottii} aos 10 anos de idade
-#' @description Os dados referem-se à altura (m) de \emph{Pinus
-#' elliottii}, var. \emph{elliottii}, com 10 anos de idade plantadas
-#' no espaçamento 2\eqn{\times}2,5 metros.
-#' @format Um vetor com 50 elementos de valor numérico.
-#' @keywords AAS
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 1, pág. 199)
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' data(BarbinEx1)
-#'
-#' str(BarbinEx1)
-#'
-#' # Histograma + densidade com graphics.
-#' ht <- hist(BarbinEx1, prob = TRUE, main = NULL, col = "orange",
-#' ylab = "Densidade de probabilidade",
-#' xlab = expression("Altura de árvores de"
-#' ~italic("Pinus elliottii")))
-#' lines(density(BarbinEx1))
-#' rug(BarbinEx1)
-#'
-#' # Histograma + densidade com lattice.
-#' histogram(BarbinEx1, breaks = ht$breaks, col = "orange",
-#' type = "density",
-#' ylab = "Densidade de probabilidade",
-#' xlab = expression("Altura de árvores de"
-#' ~italic("Pinus elliottii")))
-#' latticeExtra::as.layer(densityplot(BarbinEx1,
-#' plot.points = FALSE,
-#' col = 1))
-#' latticeExtra::layer(panel.rug(x = x, col = 1))
-#'
-#' # Histograma + densidade com ggplot2.
-#' ggplot()
-#' geom_histogram(mapping = aes(x = BarbinEx1, y = ..density..),
-#' breaks = ht$breaks, fill = "orange", col = 1)
-#' geom_rug(mapping = aes(x = BarbinEx1), sides = "b")
-#' geom_density(mapping = aes(x = BarbinEx1, y = ..density..))
-#' labs(y = "Densidade de probabilidade",
-#' x = expression("Altura de árvores de"
-#' ~italic("Pinus elliottii")))
-#'
-#' # Acumulada empírica.
-#' plot(ecdf(BarbinEx1))
-#' ecdfplot(BarbinEx1, col = 1)
-#' qplot(BarbinEx1,
-#' ecdf(x = BarbinEx1)(BarbinEx1),
-#' geom = "step")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx13.R b/R/BarbinEx13.R
deleted file mode 100644
index 51fc6147f49c2b37d04f2615a08723b98d7bb1a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx13.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx13
-#' @title Di\enc{â}{a}metro M\enc{é}{e}dio do Tronco de Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto
-#' @description Diâmetro médio (cm), aos 5 anos de idade, de plantas
-#' úteis da parcela de um ensaio fatorial 2 \eqn{\times} 4, em
-#' blocos casualizados com 3 repetições, conduzido por H. A. Mello e
-#' outros, Mogi-Guaçu (1966-1971).
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{euca}}{Fator categórico, seus níveis são espécies de
-#' eucalipto.}
-#'
-#' \item{\code{dist}}{Fator que representa a distância ou espaçamento de
-#' plantio das plantas, em metros.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator que representa os blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{diam}}{Diâmetro médio (cm) das plantas úteis da parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 13, pág. 206)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx13)
-#'
-#' str(BarbinEx13)
-#'
-#' xyplot(diam ~ dist, groups = euca, data = BarbinEx13,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Distância entre ávores (m)",
-#' ylab = "Diâmetro da árvore (cm)",
-#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1, font = 3,
-#' title = expression("Espécies de"
-#' ~italic(Eucaliptus))))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx14.R b/R/BarbinEx14.R
deleted file mode 100644
index 0db5685e44dbbc7c53ddde98ab8b8dd1d107e075..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx14.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx14
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em Ensaio Fatorial de NPK
-#' @description Ensaio fatorial de adubação NPK, fatorial \eqn{2^3}, com
-#' resultados referentes à produção de milho (kg ha\eqn{^{-1}}),
-#' conduzido em delineamento de blocos casualizados em Limoeiro, PE.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 5 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
-#' com nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
-#' com fósforo.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator métrico com níveis codificados para adubação
-#' com potássio.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator que identifica os blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT3
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 14, pág. 206)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx14)
-#'
-#' str(BarbinEx14)
-#'
-#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P),
-#' groups = K, data = BarbinEx14, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nitrogênio",
-#' ylab = "Diâmetro da árvore (cm)",
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Fósforo"),
-#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
-#' title = "Potássio"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx16.R b/R/BarbinEx16.R
deleted file mode 100644
index 077fa0f742f6e547718afd627e91ff141b05d75a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx16.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx16
-#' @title Efeito de Sistemas de Plantio na Produtividade de
-#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Produtividade de cana-de-açúcar, cultivar CB-43-5,
-#' obtidos de dois sistemas de plantio nos dois primeiros cortes
-#' (cana planta e cana soca) em um ensaio de parcelas subdivididas
-#' em delineamento inteiramente casualizado. Os níveis de sistema de
-#' plantio (\code{sulc}) são aleatorizados às parcelas, segundo um
-#' delineamento inteiramente casualizado, portanto este é o fator da
-#' parcela. O corte é o fator da subparcela porque são medidas
-#' repetidas (no tempo, inclusive) na mesma unidade experimental.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cort}}{Fator categórico em que os níveis indicam o
-#' primeiro (corte da cana planta) e o segundo (corte da planta
-#' soca) corte da cultura.}
-#'
-#' \item{\code{sulc}}{Fator categórico cujos níveis identificam o tipo
-#' de sistema de plantio: com sulco simples ou com sulco duplo. O
-#' espaçamento entre sulcos simples foi de 1,40 m e entre sulcos
-#' duplos foi de 0,60 \eqn{\times} 1,40 m.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cana-de-açúcar, em toneladas por
-#' hectare.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS FAT2
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 16, pág. 208)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx16)
-#'
-#' str(BarbinEx16)
-#'
-#' xyplot(prod ~ sulc, groups = cort,
-#' data = BarbinEx16, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Sulco",
-#' ylab = "Produtividade de cana-de-açúcar (t/ha)",
-#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
-#' title = "Corte da cana"))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cort, groups = interaction(sulc, rept),
-#' data = BarbinEx16, type = "b",
-#' xlab = "Corte",
-#' ylab = "Produtividade de cana-de-açúcar (t/ha)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx17.R b/R/BarbinEx17.R
deleted file mode 100644
index 1baa8503428b6c8fad2736bca2de20357a45da69..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx17.R
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx17
-#' @title Efeito do Espa\enc{ç}{c}amento na Produtividade de Laranjeira Val\enc{ê}{e}ncia
-#' @description Dados de produtividade de laranja, em kg por planta, de
-#' um ensaio em blocos casualizados estudando o efeito do
-#' espaçamento de plantio de laranjeira Valência (clone novo) sobre
-#' \emph{trifoliata} realizado na Estação Experimental de Limeira
-#' (IAC, SP). As colheitas foram obtidas em 5 anos consecutivos,
-#' portanto, trata-se de um estudo longitudinal.
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano da colheita do pomar.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{espac}}{Fator categórico que representa os espaçamentos
-#' (m) utilizados para plantio das plantas.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de laranja, em kg por planta (média
-#' de duas plantas por parcela).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC PS FAT2
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 17, pág. 209)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx17)
-#'
-#' str(BarbinEx17)
-#'
-#' with(BarbinEx17,
-#' addmargins(tapply(prod, list(espac, bloc, ano), FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ espac | as.factor(ano), groups = bloc,
-#' data = BarbinEx17, type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
-#' xlab = "Espaçamento de plantio (m x m)",
-#' ylab = "Produtividade de laranja (kg/planta)",
-#' auto.key = list(columns = 2, cex.title = 1,
-#' title = "Blocos"))
-#'
-#' xyplot(prod ~ ano, groups = espac,
-#' data = BarbinEx17, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Ano da colheita",
-#' ylab = "Produtividade de laranja (kg/planta)",
-#' auto.key = list(corner = c(0.05, 0.95),
-#' columns = 2, cex.title = 1,
-#' title = "Espaçamentos (m x m)"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx18.R b/R/BarbinEx18.R
deleted file mode 100644
index b2b831f6edd391094d75c15b2f84ef3d488b0a7a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx18.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx18
-#' @title Altura de Plantas de Esp\enc{é}{e}cies de Eucalipto em V\enc{á}{a}rios Locais
-#' @description Dados referentes à altura de plantas de eucalipto, com 3
-#' anos de idade, em ensaios inteiramente casualizados estudando o
-#' efeito da espécie de eucalipto em vários municípios (grupo de
-#' experimentos). Os ensaios foram conduzidos pelo Instituto
-#' Florestal, em Tupi/SP. Todos os ensaios receberam uma calagem e
-#' uma adubação completa.
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{loc}}{Fator categórico que representa os locais
-#' (municípios) onde foram feitos os ensaios.}
-#'
-#' \item{\code{espec}}{Fator categórico que representa as espécies de
-#' eucalipto.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Números que identificam as repetições de cada
-#' espécie dentro de cada local.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura (m) de plantas de eucalipto com 3 anos de
-#' idade.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE DIC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 18, pág. 210)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx18)
-#'
-#' str(BarbinEx18)
-#'
-#' xyplot(alt ~ espec | loc,
-#' data = BarbinEx18, type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' as.table = TRUE,
-#' xlab = "Espécies de eucalipto",
-#' ylab = "Altura de plantas com 3 anos de idade (m)",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx3.R b/R/BarbinEx3.R
deleted file mode 100644
index b37121dd3bab02c139f80705a90ee46b093a93fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx3.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx3
-#' @title Podrid\enc{ã}{a}o Mole de Manga em Fun\enc{çã}{ca}o do Tratamento T\enc{é}{e}rmico
-#' @description Os dados referem-se as notas (médias de 6 frutos)
-#' atribuídas a podridão mole de manga (fruto) sob diferentes
-#' tratamentos térmicos, de um experimento inteiramente ao acaso
-#' realizado pelo Prof. Vladimir R. Sampaio, do Departamento de
-#' Horticultura, ESALQ-USP.
-#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tterm}}{Fator categórico que indica o tratamento térmico.}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Nota atribuída a podridão mole de manga, valor
-#' resultante da média de 6 frutos avaliados.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 3, pág. 119)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx3)
-#'
-#' str(BarbinEx3)
-#'
-#' xyplot(nota ~ tterm, data = BarbinEx3,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos térmicos",
-#' ylab = "Nota")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx8.R b/R/BarbinEx8.R
deleted file mode 100644
index ed0c6cea9035106d980fe578cb87253c652bd288..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx8.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx8
-#' @title Controle Qu\enc{í}{i}mico do Damping-off em Eucalipto
-#' @description Os dados referem-se à altura (cm) de mudas de
-#' \emph{E. saligna} Sm., de um ensaio inteiramente casualizado, de
-#' controle químico de "Damping-off" conduzido por Krugner (1971).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 45 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fung}}{Fator categórico que indica o fungicida usado:
-#' \code{Test} - Testemunha (sem fungicida), \code{Dithane} -
-#' Dithane M-45 e Thiran.}
-#'
-#' \item{\code{fumig}}{Fator categórico que indica o fumigante de solo
-#' usado: Vapan, \code{Brom} - Brometo de metila,
-#' Basamid, PNCB e \code{Test} - Testemunha (sem fumigante).}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura da muda (cm).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 8, pág. 202)
-#'
-#' Krugner, T. L. Controle químico do "damping-off" em
-#' eucalipto. Piracicaba, 1971. 60p. Dissertação (Mestrado) - Escola
-#' Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"/USP.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinEx8)
-#'
-#' str(BarbinEx8)
-#'
-#' xyplot(alt ~ fumig, groups = fung, data = BarbinEx8,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Fumigantes de solo",
-#' ylab = expression("Altura de mudas de"
-#' ~italic("E. saligna")~(cm)),
-#' auto.key = list(columns = 3,
-#' title = "Fungicidas", cex.title = 1.1))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinEx9.R b/R/BarbinEx9.R
deleted file mode 100644
index 1272281a85b8a9132329c54347b88b44efefbe54..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinEx9.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name BarbinEx9
-#' @aliases BarbinEx10
-#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Clones de Laranja Pera-do-Rio
-#' @description Ensaio de competição de 13 clones de laranja Pera-do-Rio
-#' onde foram obtidos os resultados de produção, em kg de frutos
-#' planta, para o ano de 1987, em que as plantas estavam com 16 anos
-#' de idade. O ensaio foi conduzido pelo Dr. Joaquim Teófilo Sobrino
-#' em delineamento de blocos ao acaso na Estação Experimental de
-#' Limeira, do IAC.
-#' @format Um \code{data.frame} com 78 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clon}}{Fator categórico que identifica os clones de
-#' laranja.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
-#' ensaio.}
-#'
-#' \item{\code{plan}}{Fator que identifica de qual planta, de duas por
-#' parcela, corresponde a produção.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de frutos, em kg de frutos por planta.}
-#'
-#' }
-#' @details O dataset \code{BarbinEx10} resulta de uma agregação dos
-#' dados do \code{BarbinEx9} que está disponível na seção Examples.
-#' @keywords DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (Exercício 9, pág. 203)
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(BarbinEx9)
-#'
-#' str(BarbinEx9)
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(clon, prod), data = BarbinEx9,
-#' groups = bloc, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Clones de laranja Pera-do-Rio",
-#' ylab = "Produção (kg de frutos/planta)",
-#' auto.key = list(columns = 3, title = "Bloco", cex.title = 1),
-#' scales = list(x = list(tck = c(1, 0))),
-#' xscale.components = function(...) {
-#' ans <- xscale.components.default(...)
-#' ans$bottom$ticks$tck <-
-#' 1.8 * (ans$bottom$ticks$at %% 2 + 0.25)
-#' ans
-#' })
-#'
-#' BarbinEx10 <- aggregate(prod ~ bloc + clon,
-#' data = BarbinEx9, FUN = mean)
-#'
-#' i <- with(BarbinEx10,
-#' c(which(clon == "Tardia CV4" & bloc == "I"),
-#' which(clon == "Paulo Rosa" & bloc == "II")))
-#' BarbinEx10$prod[i] <- NA
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg104.R b/R/BarbinPg104.R
deleted file mode 100644
index c87b2761f7d6c3f6d158373e5b9d8649228e89ec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg104.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg104
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Experimento em delineamento quadrado latino que avaliou
-#' a produção de cultivares de cana-ade-açúcar.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator de níveis categóricos que são as linhas do
-#' quadrado.}
-#'
-#' \item{\code{colun}}{Fator de níveis categóricos que são as colunas do
-#' quadrado.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que são as cultivares
-#' de cana-de-açúcar estudadas.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em kg
-#' parcela\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 104)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg104)
-#'
-#' str(BarbinPg104)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = BarbinPg104,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' col = with(BarbinPg104, as.integer(linha)),
-#' pch = with(BarbinPg104, as.integer(colun)),
-#' xlab = "Porta enxertos para laranjeira",
-#' ylab = "Número médio de frutos por planta")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + colun,
-#' data = BarbinPg104, aspect = "iso",
-#' xlab = "Linha", ylab = "Coluna",
-#' lbl = as.character(BarbinPg104$cult),
-#' col.regions = colorRampPalette(colors = c("yellow", "blue")),
-#' panel = function(x, y, z, lbl, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, ...)
-#' panel.text(x = x, y = y, labels = lbl, pos = 3)
-#' panel.text(x = x, y = y,
-#' labels = sprintf("%0.2f", z),
-#' pos = 1, cex = 1)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg114.R b/R/BarbinPg114.R
deleted file mode 100644
index 3314eef30528ce35c0bbb242f3b7f268888a4abc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg114.R
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg114
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia do Aparelho e Operador na Medi\enc{çã}{ca}o de \enc{Á}{A}rvores
-#' @description Dados de um experimento fatorial 5 \eqn{\times} 4, em
-#' delineamento de blocos casualizados, sobre e influência do
-#' aparelho e do operador na determinação de altura de árvores, aos
-#' 7 anos de idade, de \emph{Eucaliptus saligna} (Simões, Mello e
-#' Barbin, 1967).
-#'
-#' Cinco aparelhos ou instrumentos de mensuração (hipsômetro de
-#' Blume-Leiss, hipsômetro de Haga, hipsômetro Weise, prancheta
-#' dendrométrica e trena) foram testados por 4 operadores resultando
-#' em 20 combinações. Diante de uma árvore era sorteado um número no
-#' universo de 1 a 20 que representava um operador \eqn{\times}
-#' aparelho. Cada operador com um aparelho efetuava duas medições
-#' consecutivas da mesma árvore (bloco) e a média era registrada. O
-#' sorteio continuava até as combinações fossem realizadas na
-#' árvore, então passava-se para a próxima árvore. Evidentemente, a
-#' medida feita com o trena ficava sempre para o final (testemunha).
-#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{apar}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' aparelhos utilizados pelos operadores para medição da altura
-#' total das árvores.}
-#'
-#' \item{\code{oper}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' operadores que utilizaram os aparelhos.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos que representa as
-#' árvores que foram medidas. Cada árvore funciona como um bloco
-#' onde todos os operadores x aparelhos foram empregados.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura total da árvore (média de duas medidas
-#' consecutivas, em metros) determinada por cada aparelho ou
-#' instrumento de medida e operador.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 114)
-#'
-#' Simões, J. W., Mello, H. A., Barbin, D. (1967). Eficiência dos
-#' aparelhos e e influência do operador na medição de altura total
-#' de árvores. O Solo, Piracicaba, v.2, p.57-63.
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(BarbinPg114)
-#'
-#' str(BarbinPg114)
-#'
-#' xyplot(alt ~ oper | bloc, data = BarbinPg114,
-#' groups = apar, type = "b",
-#' as.table = TRUE,
-#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
-#' title = "Aparelhos", cex.title = 1.1),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' sep = " ", var.name = "Árvore"),
-#' xlab = "Operadores",
-#' ylab = "Altura total (m)")
-#' layer(panel.abline(h = mean(y), lwd = 2))
-#'
-#' xyplot(alt ~ oper | apar, data = BarbinPg114,
-#' groups = bloc, type = "b",
-#' as.table = TRUE,
-#' auto.key = list(space = "right",
-#' title = "Árvore", cex.title = 1.1),
-#' xlab = "Operadores",
-#' ylab = "Altura total (m)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg125.R b/R/BarbinPg125.R
deleted file mode 100644
index 8a1b5e5b09c3b397efd1e90781133117b80bcde9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg125.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg125
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK no Cafeeiro
-#' @description Experimento no o delineamento de blocos casualizados que
-#' estudou a combinação de nitrogênio, fósforo e potássio, cada um
-#' com dois níveis (fatorial \eqn{2^3}), na produção de café
-#' coco. Os níveis dos fertilizantes foram codificados para 0 e 1 e
-#' não foi informada as doses reais de cada um deles.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Inteiro que codifica dois níveis de nitrogênio (0 e
-#' 1).}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Inteiro que codifica dois níveis de fósforo (0 e 1).}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Inteiro que codifica dois níveis de potássio (0 e 1).}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos considerado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de café coco, em kg por parcela de 105
-#' metros quadrados (12 covas no espaçamento 3,5 \eqn{\times} 2,5
-#' m).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT3
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 125)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg125)
-#'
-#' str(BarbinPg125)
-#'
-#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P), data = BarbinPg125,
-#' groups = K, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
-#' title = "Potássio (K)", cex.title = 1.1),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' sep = " ", var.name = "Fósforo (P)"),
-#' xlab = "Nitrogênio (N)",
-#' ylab = "Produção de café coco (kg)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg137.R b/R/BarbinPg137.R
deleted file mode 100644
index c841ff1b09263f347e7318b1eda8efc13d7d29b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg137.R
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg137
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Algod\enc{ã}{a}o Herb\enc{á}{a}ceo
-#' @description Produção de algodão herbáceo de um ensaio de adubação
-#' NPK \eqn{3^3} com confundimento (grupo W) de dois graus de
-#' liberdade da interação tripla. Cada combinação NPK teve duas
-#' repetições por bloco e o ensaio foi conduzido por Cavalcanti
-#' (1977) em Pernambuco.
-#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Dose de nitrogênio (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
-#' adubação.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Dose de fósforo (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
-#' adubação.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Dose de potássio (kg ha\eqn{^{-1}}) usada na
-#' adubação.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos considerado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições das
-#' celas experimentais dentro dos blocos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de algodão herbáceo, em kg
-#' ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT3 confundimento
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 137)
-#'
-#' Cavalcanti, F. B. (1977). A adubação mineral na cultura do algodão
-#' (\emph{Gossypium hirsutum} L.) no Estado de
-#' Pernambuco. Dissertação de Mestrado, Escola Superior de
-#' Agricultura "Luiz de Queiroz"/USP, Piracicaba.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg137)
-#'
-#' str(BarbinPg137)
-#'
-#' x <- c("N", "P", "K")
-#' forms <- unlist(lapply(mapply(FUN = combn,
-#' m = 1:2,
-#' MoreArgs = list(x = x)),
-#' FUN = function(x) {
-#' paste0("~",
-#' apply(x,
-#' MARGIN = 2,
-#' FUN = paste,
-#' collapse = "+"))
-#' }))
-#'
-#' # A frequência das combinações simples e duplas.
-#' sapply(forms, xtabs, data = BarbinPg137)
-#'
-#' xyplot(prod ~ as.factor(N) | as.factor(P), data = BarbinPg137,
-#' groups = K, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(space = "top", columns = 3,
-#' title = expression(
-#' "Potássio"~(K * ", " * kg~ha^{-1})),
-#' cex.title = 1.1),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, sep = " = ",
-#' var.name = expression(
-#' "Fósforo"~(P * ", " * kg~ha^{-1}))),
-#' xlab = expression("Nitrogênio"~(N * ", " * kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression(
-#' "Produção de algodão herbáceo"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg156.R b/R/BarbinPg156.R
deleted file mode 100644
index fb0d02c8b993401d70205cdfdbcc6043f1147dec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg156.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg156
-#' @title Aplica\enc{çã}{ca}o de Aduba\enc{çã}{ca}o Fosfatada na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
-#' @description Dados de um ensaio de adubação fosfatada em milho,
-#' realizado no esquema de parcelas subdivididas em delineamento de
-#' blocos ao acaso, que avaliou o efeito da forma de aplicação da
-#' adubação (cova, sulco ou lanço) e da dose de fósforo na produção
-#' de milho.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{aplic}}{Fator categórico cujos níveis são a forma de
-#' aplicação da adubação fosfatada.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator métrico cujos níveis representam a
-#' quantidade de adubação fosfatada, em kg ha\eqn{^{-1}}, feita com
-#' \eqn{\textrm{P}_2 \textrm{O}_5}.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de níveis categóricos cujos níveis
-#' representam os blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (kg ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 156)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg156)
-#'
-#' str(BarbinPg156)
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub | aplic, data = BarbinPg156,
-#' groups = bloc, type = "o",
-#' as.table = TRUE,
-#' xlab = expression(
-#' "Dose de adubação fosfatada"~(kg~P[2]*O[5]~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Produção de milho"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg167.R b/R/BarbinPg167.R
deleted file mode 100644
index 56e006aab56a5fb86cd87c696a574b3ff37b075c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg167.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg167
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Porta-enxertos para Laranjeira em V\enc{á}{a}rias Safras
-#' @description Dados de produção de laranja de um ensaio de competição
-#' de porta-enxertos para laranjeira Valência realizado na Estação
-#' Experimental de Limeira, em delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{anos}}{Fator métrico cujos níveis são os anos em que
-#' foram feitas as colheitas do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{penx}}{Fator categórico cujos níveis são os
-#' porta-enxertos utilizados para o cultivo de laranja.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico cujos níveis são os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção (kg/planta) obtida pela média de duas
-#' plantas por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 167)
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(BarbinPg167)
-#'
-#' str(BarbinPg167)
-#'
-#' xyplot(prod ~ anos, data = BarbinPg167,
-#' groups = penx, type = c("p", "a"), lwd = 2,
-#' auto.key = list(columns = 2,
-#' title = "Porta-enxertos", cex.title = 1.1),
-#' as.table = TRUE,
-#' xlab = "Safras",
-#' ylab = expression("Produção de laranja"~(kg~planta^{-1})))
-#' layer(panel.xyplot(groups = with(BarbinPg167,
-#' interaction(bloc, penx)),
-#' type = "a", lty = 2,
-#' lwd = 1, col = "gray50", ...))
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg177.R b/R/BarbinPg177.R
deleted file mode 100644
index dde6ea5e7d7799387cb0fd6f44d7621318293048..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg177.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg177
-#' @title Altura de Prog\enc{ê}{e}nies de \emph{E. grandis} em Tr\enc{ê}{e}s Locais
-#' @description Dados de experimento que mediu a altura (m) de árvores
-#' seis progênies de \emph{Eucaliptus grandis} em experimentos
-#' instalados em 3 locais sob o delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prog}}{Fator categóricos cujos níveis são progênies de
-#' \emph{Eucaliptus grandis}.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico cujos níveis identificam os
-#' blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator categóricos cujos níveis são os locais onde
-#' os experimentos foram instalados.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura média de 25 plantas por parcela (m) aos 7
-#' anos de idade.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 177)
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(BarbinPg177)
-#'
-#' str(BarbinPg177)
-#'
-#' xyplot(alt ~ prog | local, data = BarbinPg177,
-#' groups = bloc, type = "o",
-#' as.table = TRUE,
-#' xlab = "Progênies",
-#' ylab = "Altura de plantas (m)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg25.R b/R/BarbinPg25.R
deleted file mode 100644
index 74c75ca6183f37d55616bfee0d4a5fff7420eff4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg25.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg25
-#' @title Enraizamento de Estacas de P\enc{ê}{e}ssego
-#' @description Dados adaptados de Zambão, Sampaio e Barbin (1982), onde
-#' foram comparadas quatro cultivares de pêssego quando ao
-#' enraizamento de estacas. Experimento foi instalado em
-#' delineamento inteiramente casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis categóricos que representa as
-#' cultivares de pêssego estudadas.}
-#'
-#' \item{\code{estac}}{Número de estacas enraizadas. Total de estacas
-#' plantadas foi 20 em cada parcela.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O atributo \code{missings} é um vetor com números que indicam a
-#' posição das observações consideradas perdidas para se ilustrar a
-#' análise do experimento com número não igual de repetições.
-#' @keywords DIC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 25)
-#'
-#' Sambão, J. C., Sampaio, V. R., Barbin, D. (1982). Enraizamento de
-#' estacas herbáceas de pessegueiro (\emph{Prunus persica}
-#' L.). Anais da E.S.A. "Luiz de Queiróz", Piracicaba, v.39,
-#' 1039-1045.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg25)
-#'
-#' str(BarbinPg25)
-#'
-#' xyplot(estac ~ cult, data = BarbinPg25, jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares de pêssego",
-#' ylab = "Número de estacas enraizadas do total de 20")
-#'
-NULL
diff --git a/R/BarbinPg72.R b/R/BarbinPg72.R
deleted file mode 100644
index 647be21d1f04a9e453dc23ad00058ee423ddb0ee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/BarbinPg72.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name BarbinPg72
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Laranjeira sob Diferentes Porta-enxertos
-#' @description Dados de produção de laranjeira aos 12 anos de idade sob
-#' diferentes porta-enxertos. O experimento foi instalado em
-#' delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{portenx}}{Fator de níveis categóricos que distingue os
-#' porta-enxertos usados para laranjeira.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' blocos do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção, em número médio de frutos por planta.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O atributo \code{missings} é um vetor com o número das observações
-#' consideradas como perdidas para ilustrar como fazer a análise do
-#' experimento desbalanceado.
-#' @keywords DBC
-#' @source Barbin, D. (2013). Planejamento e Análise Estatística de
-#' Experimentos Agronômicos (2nd ed.). Londrina, PR:
-#' Mecenas. (pág. 72)
-#'
-#' Teófilo Sobrinho, J. (1972). Comportamento da laranjeira valência
-#' (\emph{Citrus sinensis} L., Osbeck) sob diferentes
-#' porta-enxertos. Tese (Doutorado). Escola Superior de Agricultura
-#' "Luíz de Queiróz"/USP, Piracicaba.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BarbinPg72)
-#'
-#' str(BarbinPg72)
-#'
-#' xyplot(portenx ~ prod, data = BarbinPg72,
-#' jitter.x = TRUE, groups = bloco, type = "o",
-#' xlab = "Porta enxertos para laranjeira",
-#' ylab = "Número médio de frutos por planta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Charnet.R b/R/Charnet.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..37a9e5e808c80de47b6a227a22d46228f4c54281
--- /dev/null
+++ b/R/Charnet.R
@@ -0,0 +1,1861 @@
+#' @name CharnetApD.1
+#'
+#' @title Conjunto de Dados de Meninas Dan\enc{ç}{c}arinas
+#'
+#' @description Medidas antropomórficas e extensões de bailarinas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 163 linhas e 6 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade, em anos, das bailarinas.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso, em quilogramas, das bailarinas.}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Altura, em centímetros, das bailarinas.}
+#'
+#' \item{\code{ped}}{Medida de angulação do pé direito em movimento de
+#' dança clássica}
+#'
+#' \item{\code{pee}}{Medida de angulação do pé esquerdo em movimento de
+#' dança clássica}
+#'
+#' \item{\code{pem}}{Média das duas medidas de angulação dos pés}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Apêndice D, pág. 325)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetApD.1)
+#'
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' qplot(peso, altura,
+#' data = CharnetApD.1,
+#' color = idade,
+#' xlab = "Peso",
+#' ylab = "Altura",
+#' main = "Relação Peso e Altura por Idade de Jovens Bailarinas")
+#'
+#' bailarinas <- qplot(ped, pee,
+#' data = CharnetApD.1,
+#' xlab = "Angulação do pé direito",
+#' ylab = "Angulação do pé esquerdo",
+#' main = "Diferença na Angulação Entre os Pés")
+#'
+#' bailarinas + geom_abline(intercept = 0, slope = 1)
+NULL
+
+#' @name CharnetEg12.2
+#'
+#' @title Estudo da Medida de Tecido Adiposo Obtido por Tomografia
+#' Computadorizada
+#'
+#' @description Relação entre as medidas de tecidos adiposos obtidas por
+#' tomagrafia computadorizada da área abdominal e variáveis
+#' relacionadas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 29 linhas e 5 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tomo}}{Medida de tecido adiposo por obtida por tomografia
+#' computadorizada.}
+#'
+#' \item{\code{cint}}{Medida da circunferência da cintura.}
+#'
+#' \item{\code{us1}}{Medida 1 do tecido adiposo por ultrassonografia.}
+#'
+#' \item{\code{us2}}{Medida 2 do tecido adiposo por ultrassonografia.}
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Medida das pregas cutâneas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 12, exemplo
+#' 12.2, pág. 286)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg12.2)
+#'
+#' panel.density <- function(x, ...) {
+#' usr <- par('usr')
+#' on.exit(par(usr))
+#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
+#' par(new = TRUE)
+#' plot(density(x), xlab = '', ylab = '', main = '')
+#' }
+#'
+#' pairs(CharnetEg12.2, diag.panel = panel.density)
+NULL
+
+#' @name CharnetEg4.2
+#'
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Vendedores pelos Clientes
+#'
+#' @description Análise das vendas através das notas atribuídas pelos
+#' clientes aos vendedores de uma empresa de seguro.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{notas}}{Nota atribuída ao vendedor, em escala de 0 a
+#' 100.}
+#'
+#' \item{\code{vendas}}{Volume anual de vendas, em milhões de reais.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exemplo 4.2,
+#' pág. 79, Capítulo 5, exercício 4, pág. 109, Capítulo 5, exercício
+#' 7, pág. 111, Capítulo 6, exercício 1, pág. 142)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg4.2)
+#'
+#' plot(CharnetEg4.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEg5.2
+#'
+#' @title Efeito de um Desinfetante
+#'
+#' @description Medição da quantidade de bactérias em um estudo sobre o
+#' efeito de um desinfetante diluído em quantidade fixas de água,
+#' em concentrações de 1 a 8%.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conc}}{Concentração do desinfetante, em percentagem.}
+#'
+#' \item{\code{bact}}{Contagem de bactérias, em unidade.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exemplo 2,
+#' pág. 95)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg5.2)
+#'
+#' plot(CharnetEg5.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEg6.4
+#'
+#' @title Efeito de um Produto Qu\enc{í}{i}mico no Peso de Girass\enc{ó}{o}is
+#'
+#' @description Medição do efeito da adição de uma solução de um certo
+#' produto químico na regação de girassóis.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso da planta, em gramas.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose da aplicação, em \eqn{\log(g cm^{-2})}.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exemplo 4,
+#' pág. 136)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg6.4)
+#'
+#' plot(peso ~ dose, data = CharnetEg6.4)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEg7.3
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Sal\enc{á}{a}rio, Tempo de Experi\enc{ê}{e}ncia e Sexo
+#'
+#' @description Dados de salário, tempo de experiência e sexo dos
+#' gerentes de agências bancárias de um grande banco.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{salario}}{Salário, em mil reais.}
+#'
+#' \item{\code{exp}}{Tempo de experiência, em anos completos.}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo do gerente de agência bancária.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exemplo 3,
+#' pág. 152)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg7.3)
+#'
+#' with(CharnetEg7.3, plot(salario, exp, col = sexo))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEg8.2
+#'
+#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
+#'
+#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
+#' de modelos de regressão linear com diferentes preditores.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 2, pág. 191)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg8.2)
+#'
+#' plot(CharnetEg8.2)
+#'
+NULL
+
+
+#' @name CharnetEg9.2
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Poluentes Atmosf\enc{é}{e}ricos
+#'
+#' @description Relação de poluentes atmosféricos emitidos por carros
+#' durante uma coleta realizada em sete períodos diferentes em um
+#' grande centro.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 7 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{CO}}{Monóxido de carbono, sem especificação.}
+#'
+#' \item{\code{HC}}{Hidrocarbonetos, sem especificação.}
+#'
+#' \item{\code{NO}}{Óxido de nitrogênio, sem especificação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 2,
+#' pág. 216)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg9.2)
+#'
+#' plot(CharnetEg9.2)
+#' cor(CharnetEg9.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEg9.4
+#'
+#' @title Um Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
+#'
+#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
+#' de um modelo de regressão linear múltipla onde temos uma variável
+#' dependente relaciona a sete outras variáveis independentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 colunas e 36 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente.}
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x4}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x5}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x6}}{Variável regressora.}
+#'
+#' \item{\code{x7}}{Variável regressora.}
+#'
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 4,
+#' pág. 226)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEg9.4)
+#'
+#' plot(CharnetEg9.4)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx1.17
+#'
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
+#'
+#' @description Dois conjuntos de valores X e Y utilizados para
+#' para exemplificação de regressão linear simples.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 45 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conj}}{Fator que indica a qual conjunto a observação
+#' pertence.}
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
+#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
+#' com base na variável \code{conj}.
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
+#' 17, pág. 25)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx1.17)
+#'
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' ggplot(CharnetEx1.17, aes(x = x, y = y))
+#' geom_point()
+#' facet_grid(~conj, scales = "free_x")
+#' stat_smooth(method = "lm")
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx1.18
+#'
+#' @title Tempo e Temperatura de uma Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
+#'
+#' @description Registro de 35 tempos de reação química em 7
+#' temperaturas diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura em graus Celsius}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de reação, em segundos}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
+#' 18, pág. 25; e Capítulo 3, exercício 2, pág. 65)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx1.18)
+#'
+#' str(CharnetEx1.18)
+#'
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' with(CharnetEx1.18, {
+#' mu <- aggregate(tempo, list(temp), mean)
+#' des <- aggregate(tempo, list(temp), sd)
+#' (da <<- data.frame(x = mu$G, mu = mu$x, sd = des$x))
+#' })
+#'
+#' ggplot(CharnetEx1.18, aes(x = temp, y = tempo))
+#' geom_point()
+#' geom_point(
+#' aes(x = x - 1, y = mu), data = da,
+#' col = 4, shape = 15, size = 2.5)
+#' geom_segment(
+#' aes(x = x - 1, y = mu - sd, xend = x - 1, yend = mu + sd),
+#' arrow = grid::arrow(angle = 90,
+#' length = grid::unit(0.05, "inches"),
+#' ends = "both"),
+#' data = da, col = 4)
+#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx1.20
+#'
+#' @title Testes de Avalia\enc{çã}{ca}o de Personalidade
+#'
+#' @description Dois testes de avaliação de personalidade aplicados a 20
+#' indivíduos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{t1}}{Resultados do teste I, em pontos.}
+#'
+#' \item{\code{t2}}{Resultados do teste II, em pontos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
+#' 20, pág. 26; e Capítulo 3, exercício 8, pág. 67)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx1.20)
+#'
+#' plot(CharnetEx1.20)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx1.5
+#'
+#' @title Tempo de Dura\enc{çã}{ca}o do Intervalo para o Cafezinho
+#'
+#' @description Tempo de duração do intervalo para o cafezinho para uma
+#' amostra de 20 empregados de uma grande empresa.
+#'
+#' @format Um \code{vetor} numérico com 20 observações.
+#'
+#' @keywords amostra
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
+#' 5, pág. 23)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx1.5)
+#'
+#' (m <- mean(CharnetEx1.5))
+#' (s <- sd(CharnetEx1.5))
+#' fivenum(CharnetEx1.5)
+#'
+#' curve(dnorm(x, m, s),
+#' xlim = extendrange(CharnetEx1.5, f = 0.2),
+#' col = 4, lwd = 2)
+#' hist(CharnetEx1.5, prob = TRUE, add = TRUE)
+#' rug(CharnetEx1.5)
+NULL
+
+#' @name CharnetEx1.6
+#'
+#' @title Press\enc{ã}{a}o Sangu\enc{í}{i}nea Sist\enc{ó}{o}lica
+#'
+#' @description Pressão sanguínea sistólica de um grupo de 16 pacientes
+#' de uma clínica.
+#'
+#' @format Um \code{vetor} numérico com 16 observações.
+#'
+#' @keywords amostra
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
+#' 6, pág. 23)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx1.6)
+#'
+#' (m <- mean(CharnetEx1.6))
+#' (s <- sd(CharnetEx1.6))
+#' fivenum(CharnetEx1.6)
+#'
+#' curve(dnorm(x, m, s),
+#' xlim = extendrange(CharnetEx1.6, f = 0.2),
+#' col = 4, lwd = 2)
+#' hist(CharnetEx1.6, prob = TRUE, add = TRUE)
+#' rug(CharnetEx1.6)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx10.7
+#'
+#' @title Planta\enc{çã}{ca}o de Variedades de Trigo
+#'
+#' @description Experimento com 4 variedades de trigo onde foi observado
+#' a precipitação pluviométrica, a concentração de fertilizante e a
+#' produtividade. A unidade amostral foram canteiros de mesmo
+#' tamanho e sob as mesmas condições. O interesse é explicar a
+#' produtividade pelas demais variáveis coletadas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 24 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de trigo, em kg.}
+#'
+#' \item{\code{prec}}{Precipitação pluviométrica, em cm.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Variedade do trigo, fator com quatro níveis.}
+#'
+#' \item{\code{fert}}{Concentração do fertilizante, fator com três
+#' níveis.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords dummy
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 10, exercício
+#' 7, pág. 256, Capítulo 11, exercício 1, pág. 272)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx10.7)
+#'
+#' xtabs(~varied + fert, data = CharnetEx10.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(prod ~ prec | fert,
+#' groups = varied,
+#' data = CharnetEx10.7,
+#' type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(space = "right",
+#' title = "Variedade",
+#' cex.title = 1),
+#' strip = strip.custom(
+#' strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Conc. fertilizante"))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx11.2
+#'
+#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Trabalho em um Departamento de Contabilidade
+#'
+#' @description Estudo para determinar as atividades mais importantes
+#' dos funcionários do departamento de contabilidade em uma empresa,
+#' durante 30 dias.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 colunas e 30 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nhora}}{Número de horas trabalhadas por dia.}
+#'
+#' \item{\code{ncheq}}{Número de cheques descontados.}
+#'
+#' \item{\code{npag}}{Número de pagamentos recebidos pelos
+#' funcionários.}
+#'
+#' \item{\code{ndoc}}{Número de documentos processados e enviados ao
+#' banco para compensação.}
+#'
+#' \item{\code{nord}}{Número de ordens de pagamento, certificados e
+#' recibos de vendas emitidos pelos funcionários.}
+#'
+#' \item{\code{ncor}}{Número de correspondências processadas e enviadas
+#' aos clientes.}
+#'
+#' \item{\code{nout}}{Número de documentos processados e outras
+#' atividades.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
+#' 2, pág. 273)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx11.2)
+#'
+#' plot(CharnetEx11.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx11.3
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Pre\enc{ç}{c}o de Venda de Im\enc{ó}{o}vel e suas Caracter\enc{í}{i}sticas
+#'
+#' @description Estudo observacional onde o interesse é explicar o valor
+#' de venda de imóveis de um mesmo bairro a partir de suas
+#' características presença de piscina, tempo de construção, área
+#' total e número de quartos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 5 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em reais.}
+#'
+#' \item{\code{area}}{Área total de construção, em m\eqn{^2}.}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de construção, em anos.}
+#'
+#' \item{\code{nquar}}{Número de quartos.}
+#'
+#' \item{\code{pisc}}{Fator que indica se há piscina (\code{S}) ou não
+#' (\code{N}) no imóvel.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
+#' 3, pág. 274)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx11.3)
+#'
+#' plot(CharnetEx11.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.10
+#'
+#' @title Estudo do Efeito do Carbono na Resist\enc{ê}{e}ncia El\enc{é}{e}trica
+#'
+#' @description Estudo sobre o efeito do carbono contido, em fios de aço
+#' em resistência elétrica, na temperatura de 20ºC.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{carb}}{Porcentagem de carbono nos fios de aço.}
+#'
+#' \item{\code{res}}{Resistência elétrica, mensurada em \eqn{\mu} ohms
+#' cm a 20ºC.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 10, pág. 47, Capítulo 3, exercício 7, pág. 66, Capítulo 4,
+#' exercício 6, pág. 84, Capítulo 6, exercício 8, pág. 146)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.10)
+#'
+#' plot(CharnetEx2.10)
+#' abline(lm(res ~ carb, data = CharnetEx2.10))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.11
+#'
+#' @title Estudo do Efeito de Droga sobre o Ritmo Card\enc{í}{i}aco
+#'
+#' @description Estudo do efeito de droga sobre o ritmo cardíaco em um
+#' paciente voluntário por um período de 6 dias.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 6 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dia}}{Dia do experimento, em contagem.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Número de doses aplicada no dia.}
+#'
+#' \item{\code{bpm}}{Número de batimentos cardíacos por minuto.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 11, pág. 48)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.11)
+#'
+#' plot(CharnetEx2.11)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.12
+#'
+#' @title Taxa de Homic\enc{í}{i}dios por Ano
+#'
+#' @description Crescimentos da taxa de homicídios em um período de 7
+#' anos em uma cidade.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano do estudo, em contagem.}
+#'
+#' \item{\code{cth}}{Taxa de homicídios no ano.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 12, pág. 48)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.12)
+#'
+#' plot(CharnetEx2.12)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.13
+#'
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Alturas de Pais e Filhos
+#'
+#' @description Comparação entre alturas de 12 pais e respectivos 12
+#' filhos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pai}}{Altura do pai, em centímetros.}
+#'
+#' \item{\code{filhos}}{Altura do filho, em centímetros.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 13, pág. 48)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.13)
+#'
+#' plot(CharnetEx2.13)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.14
+#'
+#' @title Produto Interno Bruto Trimestral do Brasil
+#'
+#' @description Comparação do Produto Interno Bruto (PIB) trimestral do
+#' Brasil em 8 anos, de 1990 a 1997.
+#'
+#' @format Uma série temporal \code{ts}, com 32 observações, sendo 4
+#' observações por ano (trimestralmente) de 1990 a 1997.
+#'
+#' @keywords TS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 14, pág. 49)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.14)
+#'
+#' CharnetEx2.14
+#'
+#' plot(CharnetEx2.14, type = "p")
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.15
+#'
+#' @title Notas M\enc{é}{e}dias de Candidatos ao Vestibular
+#'
+#' @description Notas médias de candidatos ao vestibular da Unicamp em
+#' 1998.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 colunas e 46 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{curso}}{Cursos ofertados no Vestibular.}
+#'
+#' \item{\code{per}}{Período ofertado (Diurno / Noturno)}
+#'
+#' \item{\code{cv}}{Relação Candidato/Vaga do curso.}
+#'
+#' \item{\code{nq}}{Nota média nas provas de Química.}
+#'
+#' \item{\code{qp}}{Disciplina Prioritária no curso (Química).}
+#'
+#' \item{\code{nm}}{Nota média nas provas de Matemática.}
+#'
+#' \item{\code{mp}}{Disciplina Prioritária no curso (Matemática).}
+#'
+#' \item{\code{nh}}{Nota média nas provas de História.}
+#'
+#' \item{\code{hp}}{Disciplina Prioritária no curso (História).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 15, pág. 50, Capítulo 7, exercício 3, pág. 164, Capítulo 8,
+#' exercício 6, pág. 197, Capítulo 9, exercício 8, pág. 231,
+#' Capítulo 10, exercício 3, pág. 254)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.15)
+#'
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' # Considerando a notas médias na prova de química
+#' qplot(cv, nq, data = CharnetEx2.15, color = qp,
+#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
+#' ylab = "Notas na Prova de Química",
+#' main = "Notas na Prova de Química x Candidatos Vaga")
+#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
+#'
+#' # Considerando a notas médias geral (soma das notas de química,
+#' # matemática e história)
+#' soma <- with(CharnetEx2.15, nq + nm + nh)
+#' qplot(cv, soma, data = CharnetEx2.15, color = qp,
+#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
+#' ylab = "Soma das Notas")
+#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
+#'
+#' # Correlação entre as variáveis numéricas (notas e relação
+#' # candidato/vaga)
+#' numcols <- sapply(CharnetEx2.15, is.numeric)
+#' plot(CharnetEx2.15[, numcols])
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.8
+#'
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
+#'
+#' @description Três conjuntos de dados apresentados para
+#' exercício. Objetivo do exercício é visualizar casos em que só
+#' o termo linear não é satisfatório.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 34 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conj}}{Fator que indica a qual conjunto a observação
+#' pertence.}
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
+#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
+#' com base na variável \code{conj}.
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 8, pág. 47)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.8)
+#'
+#' library(ggplot2)
+#'
+#' ggplot(CharnetEx2.8, aes(x = x, y = y))
+#' geom_point()
+#' facet_grid(~conj)
+#' stat_smooth(method = "lm")
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx2.9
+#'
+#' @title Notas de Candidatos ao Vestibular
+#'
+#' @description Notas de 9 candidatos ao vestibular nas provas de
+#' Matemática e Física.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prova}}{Área da prova no vestibular.}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Nota obtida no teste, em escala de 0 a 100.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
+#' 9, pág. 47)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx2.9)
+#'
+#' plot(CharnetEx2.9)
+#'
+#' # Dados no formato largo (wide) para visualização dos pares
+#' data.wide <- unstack(CharnetEx2.9, form = nota ~ prova)
+#'
+#' plot(data.wide)
+#' abline(a = 0, b = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx3.1
+#'
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Notas
+#'
+#' @description Comparação entre as notas de uma prova teórica e de
+#' laboratório de 50 alunos, numa escala de 0 a 100 pontos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{teo}}{Notas da prova teórica.}
+#'
+#' \item{\code{lab}}{Notas da prova de laboratório.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
+#' 1, pág. 65)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx3.1)
+#'
+#' plot(CharnetEx3.1)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx3.3
+#'
+#' @title Res\enc{í}{i}duo Catalisado de um Experimento Qu\enc{í}{i}mico
+#'
+#' @description Quantidade de resíduo catalisado, em gramas,
+#' proveniente de 100 ml de água, de um experimento químico,
+#' repetido 5 vezes, comparado a diversas temperaturas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura do experimento, em ºC.}
+#'
+#' \item{\code{qt}}{Quantidade de resíduo, em gramas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
+#' 3, pág. 66, Capítulo 5, exercício 12, pág. 113)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx3.3)
+#'
+#' plot(CharnetEx3.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx3.4
+#'
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o da Velocidade M\enc{á}{a}xima e Peso de Carros de Corrida
+#'
+#' @description Dados provenientes de um estudo onde se observou a
+#' velocidade máxima que carros de corrida de uma certa categoria
+#' conseguem atingir durante o percurso em comparação com seu peso.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 24 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do veículo, em quilogramas.}
+#'
+#' \item{\code{velo}}{Velocidade máxima, em km/h .}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
+#' 4, pág. 66)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx3.4)
+#'
+#' plot(CharnetEx3.4)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx3.9
+#'
+#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel por Velocidade
+#'
+#' @description Teste feito com um certo tipo de carro, comparando o
+#' consumo de combustível (em milhas por galão) e sua velocidade
+#' (em milhas por hora).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 28 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{velo}}{Velocidade, em milhas por hora}
+#'
+#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível, em milhas por galão}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
+#' 9, pág. 68)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx3.9)
+#'
+#' plot(CharnetEx3.9)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx4.1
+#'
+#' @title Valores de uma Vari\enc{á}{a}vel Aleat\enc{ó}{o}ria Cont\enc{í}{i}nua
+#'
+#' @description Valores de uma variável aleatória X contínua.
+#'
+#' @format Um vetor numérico com 20 elementos.
+#'
+#' @keywords amostra
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício 1,
+#' pág. 82)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx4.1)
+#'
+#' hist(CharnetEx4.1, prob = TRUE)
+#' lines(density(CharnetEx4.1), col = 4)
+#' rug(CharnetEx4.1)
+#'
+#' # Considerando o exercício proposto em Charnet, 2008
+#' plot(CharnetEx4.1^3 ~ CharnetEx4.1,
+#' ylab = expression(Y==X^3),
+#' xlab = "X")
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx4.10
+#'
+#' @title Custo de Produ\enc{çã}{ca}o por Tamanho do Lote
+#'
+#' @description Custo de produção pelo número de peças produzidas em uma
+#' amostra de 10 lotes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{npecas}}{Quantidade de peças produzidas no lote, em
+#' unidades.}
+#'
+#' \item{\code{custo}}{Custo do total de peças do lote.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
+#' 10, pág. 85, Capítulo 6, exercício 10, pág. 146)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx4.10)
+#'
+#' plot(CharnetEx4.10)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx4.2
+#'
+#' @title Sal\enc{á}{a}rio M\enc{é}{e}dio Mensal de Ex-Alunos de Economia
+#'
+#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
+#' do salário médio mensal de 20 de seus ex-alunos no período de
+#' 1987 a 1993.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano da coleta dos dados.}
+#'
+#' \item{\code{ms}}{Valor da média salarial.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
+#' 2, pág. 82)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx4.2)
+#'
+#' plot(CharnetEx4.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx4.8
+#'
+#' @title Taxa de Acidentes de Trabalho
+#'
+#' @description Taxa de acidentes de trabalho por milhão de horas/homem
+#' de exposição ao risco, durante 9 anos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano em que foi registrado a taxa.}
+#'
+#' \item{\code{taxa}}{Taxa de acidentes de trabalho, em milhão de
+#' horas/homem.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
+#' 8, pág. 84, Capítulo 6, exercício 9, pág. 146.)
+#'
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx4.8)
+#'
+#' plot(CharnetEx4.8)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.1
+#'
+#' @title Peso de Embri\enc{õ}{o}es de Galinha no Tempo
+#'
+#' @description Peso de embriões de galinha no tempo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do embrião, em dias.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do embrião, em gramas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 1, pág. 108)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.1)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.1)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.10
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre a Taxa de Desemprego e \enc{Í}{I}ndice de Suic\enc{í}{i}dios
+#'
+#' @description Dados do jornal Los Angeles Times, de 13 de dezembro de
+#' 1980, informando as taxas de desemprego e o índice de suicídios
+#' nos EUA em 14 diferentes anos, no período de 1950 a 1977.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano do registro.}
+#'
+#' \item{\code{des}}{Taxa de desemprego.}
+#'
+#' \item{\code{su}}{Índice de suicídio, para 1000 habitantes.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 10, pág. 112)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.10)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.10)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.11
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Lucro de uma Loja e Gastos com Publicidade
+#'
+#' @description Relação do lucro de uma loja de eletrônicos e seu gasto
+#' com publicidade num período de 19 meses.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 19 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{lucro}}{Lucro, em milhares de reais.}
+#'
+#' \item{\code{gastos}}{Gasto em publicidade, em milhares de reais.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 11, pág. 112, Capítulo 6, exercício 5, pág. 143)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.11)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.11)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.13
+#'
+#' @title Danos aos Pulm\enc{õ}{o}es em Pacientes com Enfisema
+#'
+#' @description Danos aos pulmões em 16 pacientes com enfisema pulmonar
+#' conforme o número de anos que ele fumou.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{anos}}{Tempo, em anos, que o paciente fumou.}
+#'
+#' \item{\code{danos}}{Danos gerados nos pulmões, em escala de 0 a 100.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 1, pág. 113)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.13)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.13)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.3
+#'
+#' @title Precis\enc{ã}{a}o de um Veloc\enc{í}{i}metro
+#'
+#' @description Medição da precisão de um velocímetro de locomotiva.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 8 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{vr}}{Velocidade real, em km/h.}
+#'
+#' \item{\code{va}}{Velocidade anotada no velocímetro, em km/h.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 3, pág. 109)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.3)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.3)
+#' abline(a = 0, b = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.5
+#'
+#' @title Respostas a um An\enc{ú}{u}ncio de Emprego
+#'
+#' @description Relação da resposta a um anúncio de emprego com o número
+#' de linhas do anúncio.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linhas}}{Número de linhas do anúncio de emprego.}
+#'
+#' \item{\code{resp}}{Respostas obtidas com o anúncio.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 5, pág. 110, Capítulo 6, exercício 4, pág. 143)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.5)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.5)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx5.6
+#'
+#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Peso do Autom\enc{ó}{o}vel
+#'
+#' @description Consumo de combustível para percorrer determinado trecho
+#' conforme o peso dos veículos de passeio, de mesmo ano,
+#' selecionados aleatoriamente de uma grande empresa.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do veículo, em kg.}
+#'
+#' \item{\code{cons}}{Consumo do veículo num determinado trecho,
+#' em litros.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
+#' 6, pág. 110)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx5.6)
+#'
+#' plot(CharnetEx5.6)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx6.3
+#'
+#' @title Sal\enc{á}{a}rio Mensal de Formandos em Economia
+#'
+#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
+#' do salário mensal de 5 de seus formandos no período de 87 a 93.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Ano do registro do salário.}
+#'
+#' \item{\code{salario}}{Salário mensal.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
+#' 3, pág. 143)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx6.3)
+#'
+#' plot(CharnetEx6.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx6.6
+#'
+#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
+#'
+#' @description Conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste de
+#' um modelo de regressão linear simples, com transformação na
+#' variável resposta e retirando os pontos considerados
+#' discrepantes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
+#' 6, pág. 144)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx6.6)
+#'
+#' plot(CharnetEx6.6)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx6.7
+#'
+#' @title Peso de Correspond\enc{ê}{e}ncias
+#'
+#' @description Relação do peso das correspondências levantados por uma
+#' agência de correios durante 11 dias.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso total das correspondências no dia, em kg.}
+#'
+#' \item{\code{cor}}{Total de correspondências no dia, em milhares.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
+#' 7, pág. 145)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx6.7)
+#'
+#' plot(CharnetEx6.7)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx7.1
+#'
+#' @title Efeito da Radia\enc{çã}{ca}o ao Oz\enc{ô}{o}nio em Sementes de Soja
+#'
+#' @description Efeito da radiação solar em dois níveis de ozônio e
+#' impacto nos pesos de sementes de soja.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{n}}{Nível de ozônio, fator com níveis \code{a} ou
+#' \code{b}.}
+#'
+#' \item{\code{rad}}{Quantidade de radiação solar aplicada, unidade de
+#' medida não informada.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso das sementes de soja, unidade de medida não
+#' informada.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
+#' 1, pág. 163, Capítulo 10, exercício 1, pág. 253)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx7.1)
+#'
+#' with(CharnetEx7.1, plot(peso, rad, col = n))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx7.2
+#'
+#' @title Impacto de Impurezas em um Reator Qu\enc{í}{i}mico
+#'
+#' @description Relação entre a porcentagem de impurezas dentro de um
+#' reator químico e o tempo de permanência da substância dentro
+#' deste reator.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rea}}{Reator analisado, um fator com dois níveis \code{I}
+#' ou \code{II}.}
+#'
+#' \item{\code{t}}{Tempo, em minutos.}
+#'
+#' \item{\code{imp}}{Porcentagem de impurezas, em escala \eqn{\log}.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
+#' 2, pág. 163, Capítulo 10, exercício 2, pág. 253)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx7.2)
+#'
+#' with(CharnetEx7.2, plot(tempo ~ imp, col = rea))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx7.7
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Pot\enc{ê}{e}ncia do Motor
+#'
+#' @description Relação entre o consumo de combustível (km/l) e a
+#' potência do motor (HP) de duas marcas de carro (A e B).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{marca}}{Marca do carro, fator com dois níveis \code{A} ou
+#' \code{B}.}
+#'
+#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível, em km/l.}
+#'
+#' \item{\code{pot}}{Potência do motor, em HP.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
+#' 7, pág. 167, Capítulo 10, exercício 6, pág. 256.)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx7.7)
+#'
+#' with(CharnetEx7.7, plot(cons, pot, col = marca))
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx8.1
+#'
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Publicidade e Capital Investido no Lucro Anual
+#'
+#' @description Influência das variáveis capital investido (\code{capi})
+#' e gasto em publicidade (\code{publi}) no lucro anual
+#' (\code{lucro}) de 12 empresas observadas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{lucro}}{Lucro anual, em 100 mil reais.}
+#'
+#' \item{\code{capi}}{Capital investido no ano, em 100 mil reais.}
+#'
+#' \item{\code{publi}}{Gasto com publicidade no ano, em 100 mil reais.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 1, pág. 195, Capítulo 9, exercício 6, pág. 230)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx8.1)
+#'
+#' plot(CharnetEx8.1)
+#' lm(lucro ~ ., data = CharnetEx8.1)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx8.2
+#'
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o da Temperatura e Produ\enc{çã}{ca}o de um Produto Qu\enc{í}{i}mico
+#'
+#' @description Uma indústria química está interessada em maximizar a
+#' sua produção de um certo processo químico. Para isso, obteve os
+#' seguintes resultados da temperatura codificada, \code{temp}, e do
+#' peso do produto, \code{peso}, em kg.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura codificada.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do produto, em kg.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RP RegSeg
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 2, pág. 195, Capítulo 9, exercício 11, pág. 233)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx8.2)
+#'
+#' plot(CharnetEx8.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx8.3
+#'
+#' @title Tempo de Corros\enc{ã}{a}o do Metal
+#'
+#' @description Estudo da relação entre o grau de corrosão de um certo
+#' metal e o tempo de exposição deste metal à ação da acidez do solo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de exposição do metal, em semanas.}
+#'
+#' \item{\code{gc}}{Grau de corrosão do metal.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RP
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 3, pág. 196, Capítulo 9, exercício 9, pág. 232)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx8.3)
+#'
+#' plot(CharnetEx8.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx8.4
+#'
+#' @title Pe\enc{ç}{c}as Defeituosas por Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia e Tempo de Reparo
+#'
+#' @description Relação da quantidade de peças defeituosas por produção
+#' média e tempo decorrido desde o último reparo da máquina.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 15 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nitens}}{Itens produzidos com defeito num dia, em peças.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção média por hora, em peças.}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo, em semanas, decorrido do último reparo da
+#' máquina.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 4, pág. 196, Capítulo 9, exercício 7, pág. 230)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx8.4)
+#'
+#' plot(CharnetEx8.4)
+#'
+NULL
+
+#' @name CharnetEx8.5
+#'
+#' @title Efeito da Temperatura e Concentra\enc{çã}{ca}o numa Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
+#'
+#' @description Efeito da temperatura (\code{temp}) e percentual de
+#' concentração (\code{conc}) na produção de um composto numa reação
+#' química (\code{prod}).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 20 linhas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de um certo composto, em litros.}
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura da reação, em ºC.}
+#'
+#' \item{\code{conc}}{Percentual de concentração, em \%.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
+#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
+#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
+#' 5, pág. 197. Capítulo 9, exercício 10, pág. 233)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(CharnetEx8.5)
+#'
+#' plot(CharnetEx8.5)
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/CharnetApD.1.R b/R/CharnetApD.1.R
deleted file mode 100644
index 84d78af90a71d0795be473baf89c60f6f07c9f2b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetApD.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-#' @name CharnetApD.1
-#'
-#' @title Conjunto de Dados de Meninas Dan\enc{ç}{c}arinas
-#'
-#' @description Medidas antropomórficas e extensões de bailarinas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 163 linhas e 6 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade, em anos, das bailarinas.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso, em quilogramas, das bailarinas.}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Altura, em centímetros, das bailarinas.}
-#'
-#' \item{\code{ped}}{Medida de angulação do pé direito em movimento de
-#' dança clássica}
-#'
-#' \item{\code{pee}}{Medida de angulação do pé esquerdo em movimento de
-#' dança clássica}
-#'
-#' \item{\code{pem}}{Média das duas medidas de angulação dos pés}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Apêndice D, pág. 325)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetApD.1)
-#'
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' qplot(peso, altura,
-#' data = CharnetApD.1,
-#' color = idade,
-#' xlab = "Peso",
-#' ylab = "Altura",
-#' main = "Relação Peso e Altura por Idade de Jovens Bailarinas")
-#'
-#' bailarinas <- qplot(ped, pee,
-#' data = CharnetApD.1,
-#' xlab = "Angulação do pé direito",
-#' ylab = "Angulação do pé esquerdo",
-#' main = "Diferença na Angulação Entre os Pés")
-#'
-#' bailarinas + geom_abline(intercept = 0, slope = 1)
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg12.2.R b/R/CharnetEg12.2.R
deleted file mode 100644
index 0376f78e0e5d028bc6b231bd79836c1464d77ada..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg12.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg12.2
-#'
-#' @title Estudo da Medida de Tecido Adiposo Obtido por Tomografia
-#' Computadorizada
-#'
-#' @description Relação entre as medidas de tecidos adiposos obtidas por
-#' tomagrafia computadorizada da área abdominal e variáveis
-#' relacionadas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 29 linhas e 5 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tomo}}{Medida de tecido adiposo por obtida por tomografia
-#' computadorizada.}
-#'
-#' \item{\code{cint}}{Medida da circunferência da cintura.}
-#'
-#' \item{\code{us1}}{Medida 1 do tecido adiposo por ultrassonografia.}
-#'
-#' \item{\code{us2}}{Medida 2 do tecido adiposo por ultrassonografia.}
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Medida das pregas cutâneas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 12, exemplo
-#' 12.2, pág. 286)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg12.2)
-#'
-#' panel.density <- function(x, ...) {
-#' usr <- par('usr')
-#' on.exit(par(usr))
-#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
-#' par(new = TRUE)
-#' plot(density(x), xlab = '', ylab = '', main = '')
-#' }
-#'
-#' pairs(CharnetEg12.2, diag.panel = panel.density)
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg4.2.R b/R/CharnetEg4.2.R
deleted file mode 100644
index 7f2a495bbe684cee575fa43d3f763af56f61a4df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg4.2
-#'
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Vendedores pelos Clientes
-#'
-#' @description Análise das vendas através das notas atribuídas pelos
-#' clientes aos vendedores de uma empresa de seguro.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{notas}}{Nota atribuída ao vendedor, em escala de 0 a
-#' 100.}
-#'
-#' \item{\code{vendas}}{Volume anual de vendas, em milhões de reais.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exemplo 4.2,
-#' pág. 79, Capítulo 5, exercício 4, pág. 109, Capítulo 5, exercício
-#' 7, pág. 111, Capítulo 6, exercício 1, pág. 142)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg4.2)
-#'
-#' plot(CharnetEg4.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg5.2.R b/R/CharnetEg5.2.R
deleted file mode 100644
index ecddf1d30447487b28e73329bbd3757c101b2ca6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg5.2
-#'
-#' @title Efeito de um Desinfetante
-#'
-#' @description Medição da quantidade de bactérias em um estudo sobre o
-#' efeito de um desinfetante diluído em quantidade fixas de água,
-#' em concentrações de 1 a 8%.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conc}}{Concentração do desinfetante, em percentagem.}
-#'
-#' \item{\code{bact}}{Contagem de bactérias, em unidade.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exemplo 2,
-#' pág. 95)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg5.2)
-#'
-#' plot(CharnetEg5.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg6.4.R b/R/CharnetEg6.4.R
deleted file mode 100644
index feb55deabe63b0cd7e073871beda84ea3b29fad4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg6.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg6.4
-#'
-#' @title Efeito de um Produto Qu\enc{í}{i}mico no Peso de Girass\enc{ó}{o}is
-#'
-#' @description Medição do efeito da adição de uma solução de um certo
-#' produto químico na regação de girassóis.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso da planta, em gramas.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose da aplicação, em \eqn{\log(g cm^{-2})}.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exemplo 4,
-#' pág. 136)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg6.4)
-#'
-#' plot(peso ~ dose, data = CharnetEg6.4)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg7.3.R b/R/CharnetEg7.3.R
deleted file mode 100644
index 08b7a4196e3028c9b2f8a933cfdbce55764626a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg7.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg7.3
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Sal\enc{á}{a}rio, Tempo de Experi\enc{ê}{e}ncia e Sexo
-#'
-#' @description Dados de salário, tempo de experiência e sexo dos
-#' gerentes de agências bancárias de um grande banco.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{salario}}{Salário, em mil reais.}
-#'
-#' \item{\code{exp}}{Tempo de experiência, em anos completos.}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo do gerente de agência bancária.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exemplo 3,
-#' pág. 152)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg7.3)
-#'
-#' with(CharnetEg7.3, plot(salario, exp, col = sexo))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg8.2.R b/R/CharnetEg8.2.R
deleted file mode 100644
index bf6d440dbad45af8b6aeb4441177192c0a740de5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg8.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg8.2
-#'
-#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
-#'
-#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
-#' de modelos de regressão linear com diferentes preditores.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 2, pág. 191)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg8.2)
-#'
-#' plot(CharnetEg8.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg9.2.R b/R/CharnetEg9.2.R
deleted file mode 100644
index 8ab1c6bdebe5df1d529fa73e49c16b5727737f00..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg9.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-
-#' @name CharnetEg9.2
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Poluentes Atmosf\enc{é}{e}ricos
-#'
-#' @description Relação de poluentes atmosféricos emitidos por carros
-#' durante uma coleta realizada em sete períodos diferentes em um
-#' grande centro.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 7 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{CO}}{Monóxido de carbono, sem especificação.}
-#'
-#' \item{\code{HC}}{Hidrocarbonetos, sem especificação.}
-#'
-#' \item{\code{NO}}{Óxido de nitrogênio, sem especificação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 2,
-#' pág. 216)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg9.2)
-#'
-#' plot(CharnetEg9.2)
-#' cor(CharnetEg9.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEg9.4.R b/R/CharnetEg9.4.R
deleted file mode 100644
index 5c04db1386745b4c172625307f26990ec9d51561..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEg9.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name CharnetEg9.4
-#'
-#' @title Um Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
-#'
-#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
-#' de um modelo de regressão linear múltipla onde temos uma variável
-#' dependente relaciona a sete outras variáveis independentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 colunas e 36 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente.}
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x4}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x5}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x6}}{Variável regressora.}
-#'
-#' \item{\code{x7}}{Variável regressora.}
-#'
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 4,
-#' pág. 226)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEg9.4)
-#'
-#' plot(CharnetEg9.4)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx1.17.R b/R/CharnetEx1.17.R
deleted file mode 100644
index 09d7a11b43ea6631b0060c58f2a333538c726c0e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx1.17.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx1.17
-#'
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
-#'
-#' @description Dois conjuntos de valores X e Y utilizados para
-#' para exemplificação de regressão linear simples.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 45 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conj}}{Fator que indica a qual conjunto a observação
-#' pertence.}
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
-#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
-#' com base na variável \code{conj}.
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
-#' 17, pág. 25)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx1.17)
-#'
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' ggplot(CharnetEx1.17, aes(x = x, y = y))
-#' geom_point()
-#' facet_grid(~conj, scales = "free_x")
-#' stat_smooth(method = "lm")
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx1.18.R b/R/CharnetEx1.18.R
deleted file mode 100644
index 12d1da7cb351616f612e581d9e663020c8ccdae6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx1.18.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx1.18
-#'
-#' @title Tempo e Temperatura de uma Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
-#'
-#' @description Registro de 35 tempos de reação química em 7
-#' temperaturas diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura em graus Celsius}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de reação, em segundos}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
-#' 18, pág. 25; e Capítulo 3, exercício 2, pág. 65)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx1.18)
-#'
-#' str(CharnetEx1.18)
-#'
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' with(CharnetEx1.18, {
-#' mu <- aggregate(tempo, list(temp), mean)
-#' des <- aggregate(tempo, list(temp), sd)
-#' (da <<- data.frame(x = mu$G, mu = mu$x, sd = des$x))
-#' })
-#'
-#' ggplot(CharnetEx1.18, aes(x = temp, y = tempo))
-#' geom_point()
-#' geom_point(
-#' aes(x = x - 1, y = mu), data = da,
-#' col = 4, shape = 15, size = 2.5)
-#' geom_segment(
-#' aes(x = x - 1, y = mu - sd, xend = x - 1, yend = mu + sd),
-#' arrow = grid::arrow(angle = 90,
-#' length = grid::unit(0.05, "inches"),
-#' ends = "both"),
-#' data = da, col = 4)
-#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx1.20.R b/R/CharnetEx1.20.R
deleted file mode 100644
index 9f564d87bfe649789b782991ac29333ee1f41da4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx1.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx1.20
-#'
-#' @title Testes de Avalia\enc{çã}{ca}o de Personalidade
-#'
-#' @description Dois testes de avaliação de personalidade aplicados a 20
-#' indivíduos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{t1}}{Resultados do teste I, em pontos.}
-#'
-#' \item{\code{t2}}{Resultados do teste II, em pontos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
-#' 20, pág. 26; e Capítulo 3, exercício 8, pág. 67)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx1.20)
-#'
-#' plot(CharnetEx1.20)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx1.5.R b/R/CharnetEx1.5.R
deleted file mode 100644
index 6d3cf3582b9140efa25efe075ad13e9e2c1b7c72..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx1.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx1.5
-#'
-#' @title Tempo de Dura\enc{çã}{ca}o do Intervalo para o Cafezinho
-#'
-#' @description Tempo de duração do intervalo para o cafezinho para uma
-#' amostra de 20 empregados de uma grande empresa.
-#'
-#' @format Um \code{vetor} numérico com 20 observações.
-#'
-#' @keywords amostra
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
-#' 5, pág. 23)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx1.5)
-#'
-#' (m <- mean(CharnetEx1.5))
-#' (s <- sd(CharnetEx1.5))
-#' fivenum(CharnetEx1.5)
-#'
-#' curve(dnorm(x, m, s),
-#' xlim = extendrange(CharnetEx1.5, f = 0.2),
-#' col = 4, lwd = 2)
-#' hist(CharnetEx1.5, prob = TRUE, add = TRUE)
-#' rug(CharnetEx1.5)
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx1.6.R b/R/CharnetEx1.6.R
deleted file mode 100644
index bcaf6d9799fc16b324d229511d94aad0da6df3ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx1.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx1.6
-#'
-#' @title Press\enc{ã}{a}o Sangu\enc{í}{i}nea Sist\enc{ó}{o}lica
-#'
-#' @description Pressão sanguínea sistólica de um grupo de 16 pacientes
-#' de uma clínica.
-#'
-#' @format Um \code{vetor} numérico com 16 observações.
-#'
-#' @keywords amostra
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
-#' 6, pág. 23)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx1.6)
-#'
-#' (m <- mean(CharnetEx1.6))
-#' (s <- sd(CharnetEx1.6))
-#' fivenum(CharnetEx1.6)
-#'
-#' curve(dnorm(x, m, s),
-#' xlim = extendrange(CharnetEx1.6, f = 0.2),
-#' col = 4, lwd = 2)
-#' hist(CharnetEx1.6, prob = TRUE, add = TRUE)
-#' rug(CharnetEx1.6)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx10.7.R b/R/CharnetEx10.7.R
deleted file mode 100644
index a616e60ad3fe78d153262cdff854da3eb0daff09..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx10.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx10.7
-#'
-#' @title Planta\enc{çã}{ca}o de Variedades de Trigo
-#'
-#' @description Experimento com 4 variedades de trigo onde foi observado
-#' a precipitação pluviométrica, a concentração de fertilizante e a
-#' produtividade. A unidade amostral foram canteiros de mesmo
-#' tamanho e sob as mesmas condições. O interesse é explicar a
-#' produtividade pelas demais variáveis coletadas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 24 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de trigo, em kg.}
-#'
-#' \item{\code{prec}}{Precipitação pluviométrica, em cm.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Variedade do trigo, fator com quatro níveis.}
-#'
-#' \item{\code{fert}}{Concentração do fertilizante, fator com três
-#' níveis.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords dummy
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 10, exercício
-#' 7, pág. 256, Capítulo 11, exercício 1, pág. 272)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx10.7)
-#'
-#' xtabs(~varied + fert, data = CharnetEx10.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(prod ~ prec | fert,
-#' groups = varied,
-#' data = CharnetEx10.7,
-#' type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(space = "right",
-#' title = "Variedade",
-#' cex.title = 1),
-#' strip = strip.custom(
-#' strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Conc. fertilizante"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx11.2.R b/R/CharnetEx11.2.R
deleted file mode 100644
index 0e3114941402ba29c9181c222a19fad18047d8fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx11.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx11.2
-#'
-#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Trabalho em um Departamento de Contabilidade
-#'
-#' @description Estudo para determinar as atividades mais importantes
-#' dos funcionários do departamento de contabilidade em uma empresa,
-#' durante 30 dias.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 colunas e 30 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nhora}}{Número de horas trabalhadas por dia.}
-#'
-#' \item{\code{ncheq}}{Número de cheques descontados.}
-#'
-#' \item{\code{npag}}{Número de pagamentos recebidos pelos
-#' funcionários.}
-#'
-#' \item{\code{ndoc}}{Número de documentos processados e enviados ao
-#' banco para compensação.}
-#'
-#' \item{\code{nord}}{Número de ordens de pagamento, certificados e
-#' recibos de vendas emitidos pelos funcionários.}
-#'
-#' \item{\code{ncor}}{Número de correspondências processadas e enviadas
-#' aos clientes.}
-#'
-#' \item{\code{nout}}{Número de documentos processados e outras
-#' atividades.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
-#' 2, pág. 273)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx11.2)
-#'
-#' plot(CharnetEx11.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx11.3.R b/R/CharnetEx11.3.R
deleted file mode 100644
index 5c8ae684a1c3e19102e6cc51e388a0d48b4b5201..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx11.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx11.3
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Pre\enc{ç}{c}o de Venda de Im\enc{ó}{o}vel e suas Caracter\enc{í}{i}sticas
-#'
-#' @description Estudo observacional onde o interesse é explicar o valor
-#' de venda de imóveis de um mesmo bairro a partir de suas
-#' características presença de piscina, tempo de construção, área
-#' total e número de quartos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 5 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em reais.}
-#'
-#' \item{\code{area}}{Área total de construção, em m\eqn{^2}.}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de construção, em anos.}
-#'
-#' \item{\code{nquar}}{Número de quartos.}
-#'
-#' \item{\code{pisc}}{Fator que indica se há piscina (\code{S}) ou não
-#' (\code{N}) no imóvel.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
-#' 3, pág. 274)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx11.3)
-#'
-#' plot(CharnetEx11.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.10.R b/R/CharnetEx2.10.R
deleted file mode 100644
index 503198767893c749eeceadf0b1f5f1131b3a1271..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.10
-#'
-#' @title Estudo do Efeito do Carbono na Resist\enc{ê}{e}ncia El\enc{é}{e}trica
-#'
-#' @description Estudo sobre o efeito do carbono contido, em fios de aço
-#' em resistência elétrica, na temperatura de 20ºC.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{carb}}{Porcentagem de carbono nos fios de aço.}
-#'
-#' \item{\code{res}}{Resistência elétrica, mensurada em \eqn{\mu} ohms
-#' cm a 20ºC.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 10, pág. 47, Capítulo 3, exercício 7, pág. 66, Capítulo 4,
-#' exercício 6, pág. 84, Capítulo 6, exercício 8, pág. 146)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.10)
-#'
-#' plot(CharnetEx2.10)
-#' abline(lm(res ~ carb, data = CharnetEx2.10))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.11.R b/R/CharnetEx2.11.R
deleted file mode 100644
index 2acd34c2cb4aafb88acf529be9942662c4ab830b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.11
-#'
-#' @title Estudo do Efeito de Droga sobre o Ritmo Card\enc{í}{i}aco
-#'
-#' @description Estudo do efeito de droga sobre o ritmo cardíaco em um
-#' paciente voluntário por um período de 6 dias.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 6 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dia}}{Dia do experimento, em contagem.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Número de doses aplicada no dia.}
-#'
-#' \item{\code{bpm}}{Número de batimentos cardíacos por minuto.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 11, pág. 48)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.11)
-#'
-#' plot(CharnetEx2.11)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.12.R b/R/CharnetEx2.12.R
deleted file mode 100644
index 8c075d766023ce8f3ba139a8c903c7cf79157b06..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.12
-#'
-#' @title Taxa de Homic\enc{í}{i}dios por Ano
-#'
-#' @description Crescimentos da taxa de homicídios em um período de 7
-#' anos em uma cidade.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano do estudo, em contagem.}
-#'
-#' \item{\code{cth}}{Taxa de homicídios no ano.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 12, pág. 48)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.12)
-#'
-#' plot(CharnetEx2.12)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.13.R b/R/CharnetEx2.13.R
deleted file mode 100644
index 1f78d87607cb22ce48a137bcd7c413b2458dd51c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.13
-#'
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Alturas de Pais e Filhos
-#'
-#' @description Comparação entre alturas de 12 pais e respectivos 12
-#' filhos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pai}}{Altura do pai, em centímetros.}
-#'
-#' \item{\code{filhos}}{Altura do filho, em centímetros.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 13, pág. 48)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.13)
-#'
-#' plot(CharnetEx2.13)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.14.R b/R/CharnetEx2.14.R
deleted file mode 100644
index c7e624ef5010d0cc9dee0aede1865ab25df94d78..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.14
-#'
-#' @title Produto Interno Bruto Trimestral do Brasil
-#'
-#' @description Comparação do Produto Interno Bruto (PIB) trimestral do
-#' Brasil em 8 anos, de 1990 a 1997.
-#'
-#' @format Uma série temporal \code{ts}, com 32 observações, sendo 4
-#' observações por ano (trimestralmente) de 1990 a 1997.
-#'
-#' @keywords TS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 14, pág. 49)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.14)
-#'
-#' CharnetEx2.14
-#'
-#' plot(CharnetEx2.14, type = "p")
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.15.R b/R/CharnetEx2.15.R
deleted file mode 100644
index 89d8eabed730937298a57ab32a4c2c08e9bc1b96..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.15
-#'
-#' @title Notas M\enc{é}{e}dias de Candidatos ao Vestibular
-#'
-#' @description Notas médias de candidatos ao vestibular da Unicamp em
-#' 1998.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 colunas e 46 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{curso}}{Cursos ofertados no Vestibular.}
-#'
-#' \item{\code{per}}{Período ofertado (Diurno / Noturno)}
-#'
-#' \item{\code{cv}}{Relação Candidato/Vaga do curso.}
-#'
-#' \item{\code{nq}}{Nota média nas provas de Química.}
-#'
-#' \item{\code{qp}}{Disciplina Prioritária no curso (Química).}
-#'
-#' \item{\code{nm}}{Nota média nas provas de Matemática.}
-#'
-#' \item{\code{mp}}{Disciplina Prioritária no curso (Matemática).}
-#'
-#' \item{\code{nh}}{Nota média nas provas de História.}
-#'
-#' \item{\code{hp}}{Disciplina Prioritária no curso (História).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 15, pág. 50, Capítulo 7, exercício 3, pág. 164, Capítulo 8,
-#' exercício 6, pág. 197, Capítulo 9, exercício 8, pág. 231,
-#' Capítulo 10, exercício 3, pág. 254)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.15)
-#'
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' # Considerando a notas médias na prova de química
-#' qplot(cv, nq, data = CharnetEx2.15, color = qp,
-#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
-#' ylab = "Notas na Prova de Química",
-#' main = "Notas na Prova de Química x Candidatos Vaga")
-#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
-#'
-#' # Considerando a notas médias geral (soma das notas de química,
-#' # matemática e história)
-#' soma <- with(CharnetEx2.15, nq + nm + nh)
-#' qplot(cv, soma, data = CharnetEx2.15, color = qp,
-#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
-#' ylab = "Soma das Notas")
-#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
-#'
-#' # Correlação entre as variáveis numéricas (notas e relação
-#' # candidato/vaga)
-#' numcols <- sapply(CharnetEx2.15, is.numeric)
-#' plot(CharnetEx2.15[, numcols])
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.8.R b/R/CharnetEx2.8.R
deleted file mode 100644
index a8be5364339617fa158368f49804fb8c606b537f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.8
-#'
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
-#'
-#' @description Três conjuntos de dados apresentados para
-#' exercício. Objetivo do exercício é visualizar casos em que só
-#' o termo linear não é satisfatório.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 34 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conj}}{Fator que indica a qual conjunto a observação
-#' pertence.}
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
-#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
-#' com base na variável \code{conj}.
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 8, pág. 47)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.8)
-#'
-#' library(ggplot2)
-#'
-#' ggplot(CharnetEx2.8, aes(x = x, y = y))
-#' geom_point()
-#' facet_grid(~conj)
-#' stat_smooth(method = "lm")
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx2.9.R b/R/CharnetEx2.9.R
deleted file mode 100644
index f411e1c6b5e823e484d7a406e088bcb216847fd1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx2.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx2.9
-#'
-#' @title Notas de Candidatos ao Vestibular
-#'
-#' @description Notas de 9 candidatos ao vestibular nas provas de
-#' Matemática e Física.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prova}}{Área da prova no vestibular.}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Nota obtida no teste, em escala de 0 a 100.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
-#' 9, pág. 47)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx2.9)
-#'
-#' plot(CharnetEx2.9)
-#'
-#' # Dados no formato largo (wide) para visualização dos pares
-#' data.wide <- unstack(CharnetEx2.9, form = nota ~ prova)
-#'
-#' plot(data.wide)
-#' abline(a = 0, b = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx3.1.R b/R/CharnetEx3.1.R
deleted file mode 100644
index b3475d7ee4354c4ed3f24942eb8b835f674007fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx3.1
-#'
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Notas
-#'
-#' @description Comparação entre as notas de uma prova teórica e de
-#' laboratório de 50 alunos, numa escala de 0 a 100 pontos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{teo}}{Notas da prova teórica.}
-#'
-#' \item{\code{lab}}{Notas da prova de laboratório.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
-#' 1, pág. 65)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx3.1)
-#'
-#' plot(CharnetEx3.1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx3.3.R b/R/CharnetEx3.3.R
deleted file mode 100644
index 88b1ba3af91092fdf30b007c637ea6a8f78cc52f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx3.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx3.3
-#'
-#' @title Res\enc{í}{i}duo Catalisado de um Experimento Qu\enc{í}{i}mico
-#'
-#' @description Quantidade de resíduo catalisado, em gramas,
-#' proveniente de 100 ml de água, de um experimento químico,
-#' repetido 5 vezes, comparado a diversas temperaturas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura do experimento, em ºC.}
-#'
-#' \item{\code{qt}}{Quantidade de resíduo, em gramas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
-#' 3, pág. 66, Capítulo 5, exercício 12, pág. 113)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx3.3)
-#'
-#' plot(CharnetEx3.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx3.4.R b/R/CharnetEx3.4.R
deleted file mode 100644
index b83b318fb52357d2929c23a4b41aaf184a5b8535..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx3.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx3.4
-#'
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o da Velocidade M\enc{á}{a}xima e Peso de Carros de Corrida
-#'
-#' @description Dados provenientes de um estudo onde se observou a
-#' velocidade máxima que carros de corrida de uma certa categoria
-#' conseguem atingir durante o percurso em comparação com seu peso.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 24 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do veículo, em quilogramas.}
-#'
-#' \item{\code{velo}}{Velocidade máxima, em km/h .}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
-#' 4, pág. 66)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx3.4)
-#'
-#' plot(CharnetEx3.4)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx3.9.R b/R/CharnetEx3.9.R
deleted file mode 100644
index c5e13a21b85eaa035349682bcb952b01f8157303..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx3.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx3.9
-#'
-#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel por Velocidade
-#'
-#' @description Teste feito com um certo tipo de carro, comparando o
-#' consumo de combustível (em milhas por galão) e sua velocidade
-#' (em milhas por hora).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 28 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{velo}}{Velocidade, em milhas por hora}
-#'
-#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível, em milhas por galão}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
-#' 9, pág. 68)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx3.9)
-#'
-#' plot(CharnetEx3.9)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx4.1.R b/R/CharnetEx4.1.R
deleted file mode 100644
index 209d2d21373de686115b92608cca123aee39bbdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx4.1
-#'
-#' @title Valores de uma Vari\enc{á}{a}vel Aleat\enc{ó}{o}ria Cont\enc{í}{i}nua
-#'
-#' @description Valores de uma variável aleatória X contínua.
-#'
-#' @format Um vetor numérico com 20 elementos.
-#'
-#' @keywords amostra
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício 1,
-#' pág. 82)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx4.1)
-#'
-#' hist(CharnetEx4.1, prob = TRUE)
-#' lines(density(CharnetEx4.1), col = 4)
-#' rug(CharnetEx4.1)
-#'
-#' # Considerando o exercício proposto em Charnet, 2008
-#' plot(CharnetEx4.1^3 ~ CharnetEx4.1,
-#' ylab = expression(Y==X^3),
-#' xlab = "X")
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx4.10.R b/R/CharnetEx4.10.R
deleted file mode 100644
index 4715382b9268d89d4bdf20f57b37a3dfa3536579..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx4.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx4.10
-#'
-#' @title Custo de Produ\enc{çã}{ca}o por Tamanho do Lote
-#'
-#' @description Custo de produção pelo número de peças produzidas em uma
-#' amostra de 10 lotes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{npecas}}{Quantidade de peças produzidas no lote, em
-#' unidades.}
-#'
-#' \item{\code{custo}}{Custo do total de peças do lote.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
-#' 10, pág. 85, Capítulo 6, exercício 10, pág. 146)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx4.10)
-#'
-#' plot(CharnetEx4.10)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx4.2.R b/R/CharnetEx4.2.R
deleted file mode 100644
index f3f5d7633ef740647a82f97324fc110c4a4cb2ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx4.2
-#'
-#' @title Sal\enc{á}{a}rio M\enc{é}{e}dio Mensal de Ex-Alunos de Economia
-#'
-#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
-#' do salário médio mensal de 20 de seus ex-alunos no período de
-#' 1987 a 1993.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano da coleta dos dados.}
-#'
-#' \item{\code{ms}}{Valor da média salarial.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
-#' 2, pág. 82)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx4.2)
-#'
-#' plot(CharnetEx4.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx4.8.R b/R/CharnetEx4.8.R
deleted file mode 100644
index a3e594fa0db4dfaae80caba6db130449e9716c34..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx4.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx4.8
-#'
-#' @title Taxa de Acidentes de Trabalho
-#'
-#' @description Taxa de acidentes de trabalho por milhão de horas/homem
-#' de exposição ao risco, durante 9 anos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano em que foi registrado a taxa.}
-#'
-#' \item{\code{taxa}}{Taxa de acidentes de trabalho, em milhão de
-#' horas/homem.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
-#' 8, pág. 84, Capítulo 6, exercício 9, pág. 146.)
-#'
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx4.8)
-#'
-#' plot(CharnetEx4.8)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.1.R b/R/CharnetEx5.1.R
deleted file mode 100644
index 034aff29225dced01a7cec7c5d94faef9cf90015..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.1
-#'
-#' @title Peso de Embri\enc{õ}{o}es de Galinha no Tempo
-#'
-#' @description Peso de embriões de galinha no tempo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do embrião, em dias.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do embrião, em gramas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 1, pág. 108)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.1)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.10.R b/R/CharnetEx5.10.R
deleted file mode 100644
index 4ee67202653529baae97586cc9dabecb00741ccb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.10
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre a Taxa de Desemprego e \enc{Í}{I}ndice de Suic\enc{í}{i}dios
-#'
-#' @description Dados do jornal Los Angeles Times, de 13 de dezembro de
-#' 1980, informando as taxas de desemprego e o índice de suicídios
-#' nos EUA em 14 diferentes anos, no período de 1950 a 1977.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano do registro.}
-#'
-#' \item{\code{des}}{Taxa de desemprego.}
-#'
-#' \item{\code{su}}{Índice de suicídio, para 1000 habitantes.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 10, pág. 112)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.10)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.10)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.11.R b/R/CharnetEx5.11.R
deleted file mode 100644
index b4107d14a1d17bf423f56ed44d6bad82948fc005..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.11
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Lucro de uma Loja e Gastos com Publicidade
-#'
-#' @description Relação do lucro de uma loja de eletrônicos e seu gasto
-#' com publicidade num período de 19 meses.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 19 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{lucro}}{Lucro, em milhares de reais.}
-#'
-#' \item{\code{gastos}}{Gasto em publicidade, em milhares de reais.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 11, pág. 112, Capítulo 6, exercício 5, pág. 143)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.11)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.11)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.13.R b/R/CharnetEx5.13.R
deleted file mode 100644
index 0c85b44e0994307b5f9a93557d8988fdf0153376..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.13
-#'
-#' @title Danos aos Pulm\enc{õ}{o}es em Pacientes com Enfisema
-#'
-#' @description Danos aos pulmões em 16 pacientes com enfisema pulmonar
-#' conforme o número de anos que ele fumou.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{anos}}{Tempo, em anos, que o paciente fumou.}
-#'
-#' \item{\code{danos}}{Danos gerados nos pulmões, em escala de 0 a 100.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 1, pág. 113)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.13)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.13)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.3.R b/R/CharnetEx5.3.R
deleted file mode 100644
index a583ebd391e216b97adcc306fff30317685ef35f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.3
-#'
-#' @title Precis\enc{ã}{a}o de um Veloc\enc{í}{i}metro
-#'
-#' @description Medição da precisão de um velocímetro de locomotiva.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 8 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{vr}}{Velocidade real, em km/h.}
-#'
-#' \item{\code{va}}{Velocidade anotada no velocímetro, em km/h.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 3, pág. 109)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.3)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.3)
-#' abline(a = 0, b = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.5.R b/R/CharnetEx5.5.R
deleted file mode 100644
index c88ee4b6dd3c86f1cae1f4652b1feabe6fb75b8c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.5
-#'
-#' @title Respostas a um An\enc{ú}{u}ncio de Emprego
-#'
-#' @description Relação da resposta a um anúncio de emprego com o número
-#' de linhas do anúncio.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linhas}}{Número de linhas do anúncio de emprego.}
-#'
-#' \item{\code{resp}}{Respostas obtidas com o anúncio.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 5, pág. 110, Capítulo 6, exercício 4, pág. 143)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.5)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.5)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx5.6.R b/R/CharnetEx5.6.R
deleted file mode 100644
index fd429a72198172add75107b7cff7fb2062e6274b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx5.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx5.6
-#'
-#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Peso do Autom\enc{ó}{o}vel
-#'
-#' @description Consumo de combustível para percorrer determinado trecho
-#' conforme o peso dos veículos de passeio, de mesmo ano,
-#' selecionados aleatoriamente de uma grande empresa.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do veículo, em kg.}
-#'
-#' \item{\code{cons}}{Consumo do veículo num determinado trecho,
-#' em litros.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
-#' 6, pág. 110)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx5.6)
-#'
-#' plot(CharnetEx5.6)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx6.3.R b/R/CharnetEx6.3.R
deleted file mode 100644
index 0328ed358f7291834485c8f6c7f14a50b074189c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx6.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx6.3
-#'
-#' @title Sal\enc{á}{a}rio Mensal de Formandos em Economia
-#'
-#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
-#' do salário mensal de 5 de seus formandos no período de 87 a 93.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Ano do registro do salário.}
-#'
-#' \item{\code{salario}}{Salário mensal.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
-#' 3, pág. 143)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx6.3)
-#'
-#' plot(CharnetEx6.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx6.6.R b/R/CharnetEx6.6.R
deleted file mode 100644
index 79d0d4b16e5d9b3cf08e6e4ce2865245eb571ce6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx6.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx6.6
-#'
-#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
-#'
-#' @description Conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste de
-#' um modelo de regressão linear simples, com transformação na
-#' variável resposta e retirando os pontos considerados
-#' discrepantes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
-#' 6, pág. 144)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx6.6)
-#'
-#' plot(CharnetEx6.6)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx6.7.R b/R/CharnetEx6.7.R
deleted file mode 100644
index fb47a4f49214f7b7c2fa3ebadee8203e9b3b5bdc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx6.7
-#'
-#' @title Peso de Correspond\enc{ê}{e}ncias
-#'
-#' @description Relação do peso das correspondências levantados por uma
-#' agência de correios durante 11 dias.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso total das correspondências no dia, em kg.}
-#'
-#' \item{\code{cor}}{Total de correspondências no dia, em milhares.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
-#' 7, pág. 145)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx6.7)
-#'
-#' plot(CharnetEx6.7)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx7.1.R b/R/CharnetEx7.1.R
deleted file mode 100644
index 62b57ab6b4727fef4b9bbf48aaa8167de72e38b8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx7.1
-#'
-#' @title Efeito da Radia\enc{çã}{ca}o ao Oz\enc{ô}{o}nio em Sementes de Soja
-#'
-#' @description Efeito da radiação solar em dois níveis de ozônio e
-#' impacto nos pesos de sementes de soja.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{n}}{Nível de ozônio, fator com níveis \code{a} ou
-#' \code{b}.}
-#'
-#' \item{\code{rad}}{Quantidade de radiação solar aplicada, unidade de
-#' medida não informada.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso das sementes de soja, unidade de medida não
-#' informada.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
-#' 1, pág. 163, Capítulo 10, exercício 1, pág. 253)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx7.1)
-#'
-#' with(CharnetEx7.1, plot(peso, rad, col = n))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx7.2.R b/R/CharnetEx7.2.R
deleted file mode 100644
index cc9e296568855ed51021cb946a2d936a08b320ac..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx7.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx7.2
-#'
-#' @title Impacto de Impurezas em um Reator Qu\enc{í}{i}mico
-#'
-#' @description Relação entre a porcentagem de impurezas dentro de um
-#' reator químico e o tempo de permanência da substância dentro
-#' deste reator.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rea}}{Reator analisado, um fator com dois níveis \code{I}
-#' ou \code{II}.}
-#'
-#' \item{\code{t}}{Tempo, em minutos.}
-#'
-#' \item{\code{imp}}{Porcentagem de impurezas, em escala \eqn{\log}.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
-#' 2, pág. 163, Capítulo 10, exercício 2, pág. 253)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx7.2)
-#'
-#' with(CharnetEx7.2, plot(tempo ~ imp, col = rea))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx7.7.R b/R/CharnetEx7.7.R
deleted file mode 100644
index 4a2138e405d4cfc468d6f8f95519ccfe2ca93711..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx7.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx7.7
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Pot\enc{ê}{e}ncia do Motor
-#'
-#' @description Relação entre o consumo de combustível (km/l) e a
-#' potência do motor (HP) de duas marcas de carro (A e B).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{marca}}{Marca do carro, fator com dois níveis \code{A} ou
-#' \code{B}.}
-#'
-#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível, em km/l.}
-#'
-#' \item{\code{pot}}{Potência do motor, em HP.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
-#' 7, pág. 167, Capítulo 10, exercício 6, pág. 256.)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx7.7)
-#'
-#' with(CharnetEx7.7, plot(cons, pot, col = marca))
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx8.1.R b/R/CharnetEx8.1.R
deleted file mode 100644
index 34bb59802edeea22c2e0c69dc3b8ff877b880087..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx8.1
-#'
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Publicidade e Capital Investido no Lucro Anual
-#'
-#' @description Influência das variáveis capital investido (\code{capi})
-#' e gasto em publicidade (\code{publi}) no lucro anual
-#' (\code{lucro}) de 12 empresas observadas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{lucro}}{Lucro anual, em 100 mil reais.}
-#'
-#' \item{\code{capi}}{Capital investido no ano, em 100 mil reais.}
-#'
-#' \item{\code{publi}}{Gasto com publicidade no ano, em 100 mil reais.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 1, pág. 195, Capítulo 9, exercício 6, pág. 230)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx8.1)
-#'
-#' plot(CharnetEx8.1)
-#' lm(lucro ~ ., data = CharnetEx8.1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx8.2.R b/R/CharnetEx8.2.R
deleted file mode 100644
index c895f0e04d0282fcb16f33058e0a7ea7dfdfde03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx8.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx8.2
-#'
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o da Temperatura e Produ\enc{çã}{ca}o de um Produto Qu\enc{í}{i}mico
-#'
-#' @description Uma indústria química está interessada em maximizar a
-#' sua produção de um certo processo químico. Para isso, obteve os
-#' seguintes resultados da temperatura codificada, \code{temp}, e do
-#' peso do produto, \code{peso}, em kg.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura codificada.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do produto, em kg.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RP RegSeg
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 2, pág. 195, Capítulo 9, exercício 11, pág. 233)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx8.2)
-#'
-#' plot(CharnetEx8.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx8.3.R b/R/CharnetEx8.3.R
deleted file mode 100644
index 5a57c6bbe65e38dd2ba47f4730333592095813bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx8.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx8.3
-#'
-#' @title Tempo de Corros\enc{ã}{a}o do Metal
-#'
-#' @description Estudo da relação entre o grau de corrosão de um certo
-#' metal e o tempo de exposição deste metal à ação da acidez do solo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de exposição do metal, em semanas.}
-#'
-#' \item{\code{gc}}{Grau de corrosão do metal.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RP
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 3, pág. 196, Capítulo 9, exercício 9, pág. 232)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx8.3)
-#'
-#' plot(CharnetEx8.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx8.4.R b/R/CharnetEx8.4.R
deleted file mode 100644
index cd5fe2d7f6e7904d3768b6c5b571f474aed431e8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx8.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx8.4
-#'
-#' @title Pe\enc{ç}{c}as Defeituosas por Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia e Tempo de Reparo
-#'
-#' @description Relação da quantidade de peças defeituosas por produção
-#' média e tempo decorrido desde o último reparo da máquina.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 15 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nitens}}{Itens produzidos com defeito num dia, em peças.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção média por hora, em peças.}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo, em semanas, decorrido do último reparo da
-#' máquina.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 4, pág. 196, Capítulo 9, exercício 7, pág. 230)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx8.4)
-#'
-#' plot(CharnetEx8.4)
-#'
-NULL
diff --git a/R/CharnetEx8.5.R b/R/CharnetEx8.5.R
deleted file mode 100644
index 44dd5f100fedfd919ac61fae4c73ff727e0d6d98..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/CharnetEx8.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name CharnetEx8.5
-#'
-#' @title Efeito da Temperatura e Concentra\enc{çã}{ca}o numa Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
-#'
-#' @description Efeito da temperatura (\code{temp}) e percentual de
-#' concentração (\code{conc}) na produção de um composto numa reação
-#' química (\code{prod}).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 20 linhas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de um certo composto, em litros.}
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura da reação, em ºC.}
-#'
-#' \item{\code{conc}}{Percentual de concentração, em \%.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
-#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
-#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
-#' 5, pág. 197. Capítulo 9, exercício 10, pág. 233)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(CharnetEx8.5)
-#'
-#' plot(CharnetEx8.5)
-#'
-NULL
diff --git a/R/Costa.R b/R/Costa.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..26153fe289952c0bf1e6450ec6dfa421c7f3c724
--- /dev/null
+++ b/R/Costa.R
@@ -0,0 +1,261 @@
+#' @name CostaEx5.7.2
+#' @title Densidade do Solo ao Longo do Perfil em Zonas de Compacta\enc{çã}{ca}o
+#' @description Os dados são resultados de um estudo feito em zonas de
+#' compactação e referem-se a valores de densidade do solo em
+#' amostras retiradas de diferentes profundidades no perfil do solo.
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prof}}{Variável métrica que representa a profundidade
+#' (cm), no perfil do solo, de onde a amostra de solo foi retirada.}
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Densidade do solo (g cm\eqn{^{-3}}) determinada na
+#' amostra retirada do perfil do solo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Exemplo 5.7.2.1, pág. 90)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaEx5.7.2)
+#'
+#' str(CostaEx5.7.2)
+#'
+#' xyplot(dens ~ prof, data = CostaEx5.7.2,
+#' type = c("p", "smooth", "g"),
+#' xlab = expression("Profundidade"~(cm)),
+#' ylab = expression("Densidade do solo"~(g~cm^{-3})))
+#'
+NULL
+
+#' @name CostaEx5.7.3
+#' @title Efeito de Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada na Cultura do Milho
+#' @description Experimento instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado que mediu o efeito da adubação nitrogenada na
+#' produção de milho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Quantidade aplicada de adubação nitrogenada (kg
+#' ha\eqn{^{-1}})}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Identifica as repetições de cada dose.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (ton ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC RegSeg
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Exemplo 5.7.3.1, pág. 95)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaEx5.7.3)
+#'
+#' str(CostaEx5.7.3)
+#'
+#' xyplot(prod ~ dose, data = CostaEx5.7.3,
+#' type = c("p", "smooth", "g"),
+#' xlab = expression("Dose de nitrogênio"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(ton~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name CostaTb4
+#' @title Massa Seca de Parte A\enc{é}{e}rea em Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Resultados de um experimento conduzido em casa de
+#' vegetação em delineamento inteiramente casualizado para avaliar a
+#' massa seca de parte aérea de variedades de cana-de-açúcar. A
+#' unidade experimental (parcela) era um vaso com 3 plantas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator nominal. Variedades de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa a unidade experimental em
+#' cada variedade.}
+#'
+#' \item{\code{mspa}}{Variável resposta observada (contínua) que é a
+#' massa seca de parte aérea de cada unidade experimental (g
+#' parcela\eqn{^{-1}})}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Tabela 4, pág. 58)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaTb4)
+#'
+#' aggregate(mspa ~ varied, data = CostaTb4,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(mspa ~ varied, data = CostaTb4,
+#' xlab = "Variedade de cana-de-açúcar",
+#' ylab = expression(Massa~seca~de~parte~aérea~(g~parcela^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name CostaTb6
+#' @title Efeito da Cobertura Morta no Peso Seco de Br\enc{ó}{o}colis
+#' @description Experimento instalado em delineamento de blocos
+#' casualizados para estudar o efeito de tipos de cobertura morta no
+#' peso seco de brócolis.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cobert}}{Fator nominal com níveis de cobertura morta
+#' aplicada sobre o solo onde foi cultivado o brócolis: cobertura
+#' com sorgo, com crotalária, com milheto e com a vegetação
+#' espontânea.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais considerado para
+#' controle local, possivelmente os canteiros da horta, com 5
+#' níveis.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Variável resposta contínua, peso seco (g
+#' parcela\eqn{^{-1}}) de brócolis.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Tabela 6 pág. 63)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaTb6)
+#'
+#' with(CostaTb6, addmargins(tapply(X = peso,
+#' INDEX = list(bloco, cobert),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(peso ~ cobert, data = CostaTb6,
+#' groups = bloco, type = "b",
+#' xlab = "Tipos de cobertura do solo",
+#' ylab = expression("Peso seco de brócolis"~(g~parcela^{-1})),
+#' auto.key = list(corner = c(0.1, 0.1), columns = 2,
+#' title = "Blocos", cex.title = 1))
+#'
+NULL
+
+#' @name CostaTb7
+#' @title Tipos de Inoculantes em Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento fatorial que avaliou o peso do colmo de duas
+#' variedades de cana-de-açúcar em resposta a três inoculantes
+#' aplicados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que representa as
+#' cultivares de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{inocu}}{Fator de níveis nominais que representa os
+#' inoculantes aplicados. Possivelmente são inóculos de bactérias
+#' para fixação de nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que são os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Variável resposta contínua que é o peso de colmos,
+#' em ton ha^{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Tabela 7, pág. 68)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaTb7)
+#'
+#' str(CostaTb7)
+#'
+#' ftable(with(CostaTb7,
+#' tapply(peso,
+#' list(varied = varied,
+#' inocu = inocu,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(peso ~ inocu, groups = varied, data = CostaTb7,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Variedade de cana-de-açúcar",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = "Tipo de inoculante",
+#' ylab = expression("Peso de colmo"~(ton~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name CostaTb8
+#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o no Tamanho de Frutos de Variedades de Banana
+#' @description Experimento em parcelas subdivididas que estudou o
+#' comprimento de frutos de variedades de banana em função do nível
+#' de irrigação fornecido.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que representa as
+#' variedades de banana. As variedade de banana é o fator com níveis
+#' casualizados nas parcelas dentro dos blocos.}
+#'
+#' \item{\code{irrig}}{Fator de níveis número que indica o número de
+#' linhas de irrigação recebidas pelas plantas, 1 ou 2 linhas. A
+#' irrigação é o fator casualizado depois das variedades e dentro
+#' das parcelas que são de alguma das variedades. Portato, é o fator
+#' com níveis nas subparcelas.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que representam os
+#' blocos do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{comp}}{Comprimento (cm) do fruto central da terceira
+#' penca do cacho de bananas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PS
+#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
+#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
+#' Agrobiologia. (Tabela 8, pág. 76)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(CostaTb8)
+#'
+#' str(CostaTb8)
+#'
+#' ftable(with(CostaTb8,
+#' tapply(comp,
+#' list(varied = varied,
+#' irrig = irrig,
+#' bloco = bloco),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' xyplot(comp ~ varied, groups = irrig, data = CostaTb8,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Linhas de irrigação",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' xlab = "Variedade de banana",
+#' ylab = expression("Comprimento do fruto"~(cm)))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/Demetrio.R b/R/Demetrio.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..92eecd3fcbc77b3220a0d3c46f184d1c7c8b593f
--- /dev/null
+++ b/R/Demetrio.R
@@ -0,0 +1,1273 @@
+#' @name DemetrioEg7.7
+#' @title Produtividade de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car sob N\enc{í}{i}veis de Pent\enc{ó}{o}xido de F\enc{ó}{o}sforo
+#'
+#' @description Dados referentes a produtividade de cana-de-açúcar, em
+#' ton/ha, obtidos de um experimento delineado em blocos
+#' casualizados, com 6 repetições e 5 níveis de \eqn{P_2O_5}
+#' (pentóxido de fósforo). O conjunto de dados apresenta somente a
+#' soma das produtividades nos blocos para cada nível de
+#' \eqn{P_2O_5}.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nivel}}{Nível de \eqn{P_2O_5}, medido em kg/ha.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de cana-de-açúcar, medida em
+#' ton/ha.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RP
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exemplo 7.7 pág. 197)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEg7.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ nivel, data = DemetrioEg7.7,
+#' main = "Produtividade por Nível", xlab = "Nível",
+#' ylab = "Produtividade")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.1.1
+#' @title Alturas de Feij\enc{ã}{a}o
+#'
+#' @description Dados de altura de feijão durante 7 semanas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 7 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do feijão medida em semanas.}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Altura do feijão medida em centímetros (cm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.1 pág. 14)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.1.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(altura ~ idade, data = DemetrioEx1.4.1.1,
+#' main = "Idade VS Altura",
+#' xlab = "Idade",
+#' ylab = "Altura",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.1.2
+#' @title Peso M\enc{é}{e}dio de Galinhas
+#'
+#' @description Foi mensurado o peso médio e consumo de alimentos de 50
+#' galinhas para 10 linhagens \emph{White Leghorn}.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso médio.}
+#'
+#' \item{\code{consumo}}{Consumo de alimentos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.2 pág. 14)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.1.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(consumo ~ peso, data = DemetrioEx1.4.1.2,
+#' main = "Peso VS Consumo",
+#' xlab = "Peso",
+#' ylab = "Consumo",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.1.3
+#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
+#'
+#' @description Foi aplicado \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
+#' temperatura de 35°C. Mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
+#' pelas folhas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 11 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
+#' folhas de trigo.}
+#'
+#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO2} absorvida pelas folhas
+#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.3 pág. 14)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.1.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioEx1.4.1.3,
+#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
+#' xlab = "Aplicado",
+#' ylab = "Absorvido",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.1.4
+#' @title Volume das Cerejeiras
+#'
+#' @description Foram mensurados o diâmetro, a altura e o volume de 31
+#' cerejeiras com o objetivo de verificar a relação entre estas
+#' variáveis, tendo em vista a predição do volume de madeira em uma
+#' área de floresta.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 31 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dia}}{Diâmetro da cerejeira a 4.5 pés do solo,
+#' medido em polegadas.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura das cerejeiras, medida em pés.}
+#'
+#' \item{\code{vol}}{Volume das cerejeiras, medido em pés cúbicos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.4 pág. 14)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.1.4)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' pairs(~ dia + alt + vol, data = DemetrioEx1.4.1.4,
+#' main = "Gráfico de Pares")
+#'
+#' xyplot(vol ~ dia, data = DemetrioEx1.4.1.4,
+#' main = "Diâmetro VS Volume",
+#' xlab = "Diâmetro",
+#' ylab = "Volume",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.1.5
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos por Fol\enc{í}{i}culos Ovulados
+#'
+#' @description Foi contado o número me ovos postos e o número de
+#' folículos ovulados.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ovo}}{Número de ovos.}
+#'
+#' \item{\code{foli}}{Número de folículos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.5 pág. 15)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.1.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(foli ~ ovo, data = DemetrioEx1.4.1.5,
+#' main = "Ovos VS Folículos",
+#' xlab = "N° Ovos",
+#' ylab = "N° Folículos",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx1.4.2
+#' @title Tempo de Irriga\enc{çã}{ca}o de Solo
+#'
+#' @description Neste estudo foram medidos os tempos acumulados de
+#' irrigação e as correspondentes medidas de infiltração acumulada
+#' de água no solo. O objetivo do experimento era estimar as
+#' equações de infiltração acumulada em relação ao tempo acumulado e
+#' de velocidade de infiltração em relação ao tempo acumulado e à
+#' velocidade básica de infiltração. Essas equações são importantes
+#' para determinar o tempo de irrigação para atingir uma determinada
+#' lâmina de água, pois é anti-econômico irrigar a uma velocidade
+#' maior à de infiltração.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 15 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo acumulado de irrigação, medido em
+#' minutos.}
+#'
+#' \item{\code{infil}}{Infiltração acumulada de água no solo, medida
+#' em centímetros (cm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.2 pág. 16)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx1.4.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(infil ~ tempo, data = DemetrioEx1.4.2,
+#' main = "Tempo VS Infiltração",
+#' xlab = "Tempo",
+#' ylab = "Infiltração",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx2.12.15
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Simples
+#'
+#' @description Dados simulados para exercício analítico de estimação
+#' via método dos quadrados mínimos em diferentes modelos de
+#' regressão linear.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.15 pág. 63)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx2.12.15)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioEx2.12.15,
+#' main = "x vs y",
+#' xlab = "x",
+#' ylab = "y",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx2.12.16
+#' @title Calagem para a Sucess\enc{ã}{a}o batata-triticale-milho
+#'
+#' @description Neste experimento foram obtidos os valores para o teor
+#' de cálcio no solo e a porcentagem de tubérculos maduros com o
+#' objetivo de verificar a relação existente entre estas variáveis.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{calcio}}{Teor de cálcio no solo, medido em
+#' \eqn{meq/100cm^{3}} (miliequivalente por 100 centímetros
+#' cúbicos).}
+#'
+#' \item{\code{tm}}{Porcentagem de tubérculos maduros.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.16 pág. 63)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx2.12.16)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(tm ~ calcio, data = DemetrioEx2.12.16,
+#' main = "Cálcio VS TM",
+#' xlab = "Cálcio",
+#' ylab = "Tubérculos Maduros")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx2.12.5
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Segmentada
+#'
+#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de obter
+#' as estimativas de mínimos quadrados dos parâmetros de um modelo
+#' de regressão linear segmentada.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RegSeg
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.5 pág. 60)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx2.12.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioEx2.12.5,
+#' cex = 1.1, pch = 19,
+#' main = 'Regressão Segmentada',
+#' grid = TRUE,
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' # Regressão Segmentada com ponto de corte conhecido
+#' b <- DemetrioEx2.12.5$x[3]
+#' m0 <- lm(y ~ x + I(pmax(x - b, 0)),
+#' data = DemetrioEx2.12.5)
+#' # Pontos que definem os dois segmentos
+#' cx <- c(0, b, 8)
+#' cy <- predict(m0, newdata = data.frame(x = cx))
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' panel.segments(cx[1], cy[1], cx[2], cy[2])
+#' panel.segments(cx[2], cy[2], cx[3], cy[3])
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx5.4.2
+#' @title Estudo F\enc{í}{i}sico Qu\enc{í}{i}mico de M\enc{é}{e}is Silvestres
+#'
+#' @description Análise físico química de méis silvestres, produzidos
+#' por \emph{Apis mellifera} em 1999, provenientes de 94 localidades
+#' de São Paulo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 94 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{condut}}{Condutividade elétrica, em \eqn{\mu}S.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Proporção de Nitrogênio proteico.}
+#'
+#' \item{\code{cinzas}}{Proporção de cinzas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.2 pág. 169)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx5.4.2)
+#'
+#' pairs(~ condut + N + cinzas, data = DemetrioEx5.4.2,
+#' main = "Gráfico de Pares")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx5.4.5
+#' @title Estudo sobre a Avalia\enc{çã}{ca}o Visual do Grau da Infesta\enc{çã}{ca}o de
+#' Plantas por Doen\enc{ç}{c}as
+#'
+#' @description Dados referentes a avaliação visual (realizada por um
+#' pesquisador) e real do grau de infestação de folhas de amendoim.
+#'
+#' A avaliação exige um treinamento específico para a cultura e
+#' a doença em questão. Por esse motivo, foram desenvolvidos
+#' programas computacionais que geram imagens de folhas com
+#' diferentes porcentagens de infestação para o pesquisador estimar
+#' visualmente e em seguida compara-se com as porcentagens reais.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{visual}}{Estimativas visuais do pesquisador.}
+#'
+#' \item{\code{real}}{Valores reais do grau de infestação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.5 pág. 165)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx5.4.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(visual ~ real, data = DemetrioEx5.4.5,
+#' main = "Real vs Visual",
+#' xlab = "Real",
+#' ylab = "Visual",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx6.5.2
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
+#'
+#' @description Dados simulados para exercício de análise de um modelo
+#' de regressão linear múltipla com 3 covariáveis.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 4 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 6.5.2 pág. 180)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx6.5.2)
+#'
+#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y, data = DemetrioEx6.5.2,
+#' main = "Gráfico de Pares")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioEx7.8.3
+#' @title Alturas de Eucaliptos sob Aduba\enc{çã}{ca}o Pot\enc{á}{a}ssica
+#'
+#' @description Dados referentes a um experimento de adubação,
+#' conduzido em casa de vegetação. Foram usadas 4 doses de
+#' Potássio (0, 30, 60, 90 ppm), obtendo-se as alturas das árvores
+#' da espécie \emph{Eucalyptus grandis}, medidas em cm.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 12 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose de potássio, medida em ppm.}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Altura da árvore, medida em centímetro
+#' (cm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RP
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 7.8.3 pág. 198)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioEx7.8.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(altura ~ dose, data = DemetrioEx7.8.3,
+#' main = "Altura vs Dose", xlab = "Dose", ylab = "Altura")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.1
+#' @title N\enc{í}{i}veis de F\enc{ó}{o}sforo no Solo ap\enc{ó}{o}s Plantio de Milho
+#'
+#' @description Resultados de um experimento onde diferentes níveis de
+#' fósforo orgânico foram utilizados na preparação do solo para o
+#' plantio de milho. Após 38 dias, as plantas foram colhidas,
+#' mediu-se o novamente os níveis de fósforo e calculou-se o fósforo
+#' disponível para a planta em cada amostra de solo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fo}}{Níveis de fósforo orgânico adicionado ao solo,
+#' mensurados em partes por milhão (ppm).}
+#'
+#' \item{\code{fd}}{Fósforo disponível no solo após a colheita do
+#' milho, mensurado em partes por milhão (ppm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.1 pág. 8)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DemetrioTb1.1)
+#'
+#' xyplot(fd ~ fo, data = DemetrioTb1.1,
+#' main = "Níveis de fósforo no solo",
+#' xlab = "Fósforo orgânico",
+#' ylab = "Fósforo disponível",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.2
+#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o em Batata
+#'
+#' @description Este experimento refere-se a irrigação em batata
+#' plantada em terra roxa estruturada. Foram medidas as lâminas de
+#' água a diferentes distâncias do aspersor. O objetivo foi mensurar
+#' a produtividade, já que, no tipo de solo utilizado no experimento
+#' (solo argiloso), espera-se que o excesso de água diminua a
+#' produtividade.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{lamina}}{Espessura da lâmina de água medida em
+#' milímetros (mm).}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade medida em toneladas de batatas
+#' por hectare (t/ha).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.2 pág. 9)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DemetrioTb1.2)
+#'
+#' xyplot(prod ~ lamina, data = DemetrioTb1.2,
+#' main = "Produção VS Lâmina de Água",
+#' xlab = "Lâmina de água (mm)",
+#' ylab = "Produção (t/ha)",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.3
+#' @title Estudo da Constru\enc{çã}{ca}o de um Tensi\enc{ô}{o}metro
+#'
+#' @description Estudo da construção de um tensiômetro de leitura
+#' direta. Neste estudo obteve-se os resultados de alturas da câmara
+#' no tensiômetro e tensão da água no solo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{altura}}{ Altura da câmara no tensiômetro medida
+#' em milímetros (mm). }
+#'
+#' \item{\code{tensao}}{ Tensão da água no solo medida em coloumb
+#' (mb) }
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.3 pág. 10;
+#' Ex 2.12.14 pág. 62)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DemetrioTb1.3)
+#'
+#' xyplot(tensao ~ altura, data = DemetrioTb1.3,
+#' main = "Altura VS Tensão",
+#' xlab = "Altura do Tensiômetro",
+#' ylab = "Tensão da Água")
+#'
+#' xyplot(tensao ~ log(altura), data = DemetrioTb1.3,
+#' main = "Altura VS Tensão",
+#' xlab = expression(log~"(Altura do Tensiômetro)"),
+#' ylab = "Tensão da Água")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.4
+#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de F\enc{ó}{o}sforo
+#'
+#' @description Dados referentes a medidas de concentrações de fósforo
+#' inorgânico e orgânico no solo, onde posteriormente mediu-se o
+#' conteúdo de fósforo nas plantas crescidas no local. O objetivo do
+#' experimento é estudar a relação existente entre o conteúdo de
+#' fósforo na planta e as duas fontes do elemento no solo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cfi}}{ Conteúdo de fósforo inorgânico no solo. }
+#'
+#' \item{\code{cfo}}{ Conteúdo de fósforo orgânico no solo. }
+#'
+#' \item{\code{conteudo}}{ Conteúdo de fósforo nas plantas
+#' crescidas no solo. }
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.4 pág. 11)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb1.4)
+#'
+#' pairs(DemetrioTb1.4, main = "Dispersão em Pares")
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(conteudo ~ cfi, data = DemetrioTb1.4,
+#' main = "Fósforo Inorgânico VS Conteúdo",
+#' xlab = "Fósforo Inorgânico",
+#' ylab = "Conteúdo na Planta",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+#' xyplot(conteudo ~ cfo, data = DemetrioTb1.4,
+#' main = "Fósforo Orgânico VS Conteúdo",
+#' xlab = "Fósforo Orgânico",
+#' ylab = "Conteúdo na Planta",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.5
+#' @title Valores de CTC Direta e Indireta
+#'
+#' @description O experimento foi realizado em quatro blocos, sendo
+#' planejado para estudar o efeito da calagem sobre a CTC
+#' (Capacidade de Troca Catiônica) do solo medida por dois métodos
+#' diferentes. Os valores de CTC foram medidos 18 meses após a
+#' calagem incorporada ao solo, na profundidade de 5 a 10 cm, segundo
+#' a dose de calcário.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 32 linhas e 4 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica a qual bloco a amostra
+#' pertence, usado para controle de variação.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Indica a dose de calcário usada na referida
+#' observação, medida em toneladas por hectare (t/ha).}
+#'
+#' \item{\code{metodo}}{Fator que indica o método para determinação
+#' da CTC, direto (1) ou indireto (0).}
+#'
+#' \item{\code{ctc}}{É o valor observado de CTC, medido em
+#' \eqn{mmol_{c}/kg}.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @details Na análise inicial do estudo do estudo foi detectada a
+#' presença de um dado discrepante (177,00) correspondente ao
+#' \code{bloco} I, \code{dose} 7,80 e \code{metodo} indireto. Em
+#' conversa com o pesquisador verificou-se que se tratava de um erro
+#' na transcrição dos dados e que o valor correto seria
+#' 124,00. Neste conjunto de dados manteve-se o valor discrepante
+#' para efeitos didáticos.
+#'
+#' @keywords RM dummy
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.5 pág. 12)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb1.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
+#' data = DemetrioTb1.5,
+#' main = "Dose VS CTC",
+#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
+#' type = c("p", "r"),
+#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
+#'
+#' # Corrigindo dado, conforme erro verificado pelo pesquisador
+#' select <- with(DemetrioTb1.5, bloco == 1 & dose == 7.8 & metodo == 0)
+#' DemetrioTb1.5$ctc[select] <- 124
+#'
+#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
+#' data = DemetrioTb1.5,
+#' main = "Dose VS CTC",
+#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
+#' type = c("p","r"),
+#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb1.6
+#' @title Resposta de Milho ao Fosfato
+#'
+#' @description Neste estudo foram obtidos dados sobre a resposta da
+#' cultura do milho ao fosfato, produtividade na testemunha,
+#' porcentagem de saturação de bases e pH do solo. Como todas as
+#' variáveis computadas são aleatórias, o interesse principal é em
+#' estudar as correlações entre as variáveis observadas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{milho}}{Dados de resposta da cultura do milho ao
+#' fosfato em porcentagem.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cultura na parcela
+#' testemunha, em lb/acre.}
+#'
+#' \item{\code{satu}}{Saturação de bases em porcentagem.}
+#'
+#' \item{\code{ph}}{pH do solo.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.6 pág. 13)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb1.6)
+#'
+#' pairs(~ milho + prod + satu + ph, data = DemetrioTb1.6,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+#' cor(DemetrioTb1.6)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb10.2
+#' @title Estudo em Plantas Nicotianas
+#'
+#' @description Dados referentes ao comprimento do caule,
+#' do ramo e do caule basal de plantas do gênero Nicotiana.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 18 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{caule}}{Comprimento do caule.}
+#'
+#' \item{\code{ramo}}{Comprimento do ramo.}
+#'
+#' \item{\code{basal}}{Comprimento do caule basal.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 10.2 pág. 161; Exercício
+#' 5.4.7 pág. 164)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb10.2)
+#'
+#' pairs(~ caule + basal + ramo , data = DemetrioTb10.2,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb2.10
+#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
+#'
+#' @description Dados provenientes de um ensaio inteiramente casualizado
+#' onde aplicou-se \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
+#' temperatura de 35°C e mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
+#' pelas folhas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 17 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
+#' folhas de trigo.}
+#'
+#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO_2} absorvida pelas folhas
+#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.10 pág. 65, Exercício
+#' 1.4.1.3 pág. 14)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb2.10)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioTb2.10,
+#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
+#' xlab = "Aplicado",
+#' ylab = "Absorvido",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+#' # Subconjunto do exercício 1.4.1.3
+#' obs <- c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 16, 17)
+#' DemetrioEx1.4.1.3 <- DemetrioTb2.10[obs, ]
+#'
+#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioEx1.4.1.3,
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb2.11
+#' @title Radia\enc{çã}{ca}o Gama em Explantes de Abacaxis
+#'
+#' @description Dados provenientes de um experimento inteiramente
+#' casualizado onde expuseram explantes de abacaxis a diferentes
+#' doses de radiação gama e, 45 dias após a irradiação, mensurou-se
+#' o peso destes explantes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 70 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose de radiação gama a qual os
+#' explantes de abacaxi foram expostos durante 45 dias.}
+#'
+#' \item{\code{absorv}}{Peso dos explantes de abacaxi após a
+#' irradiação, medido em gramas (g).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.11 pág. 66)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb2.11)
+#'
+#' library(lattice)
+#' # Estatísticas descritivas
+#' with(DemetrioTb2.11, tapply(peso, dose, summary))
+#'
+#' with(DemetrioTb2.11, {
+#' mu <<- aggregate(peso, list(dose), mean)
+#' des <<- aggregate(peso, list(dose), sd)
+#' })
+#'
+#' xyplot(peso ~ dose, data = DemetrioTb2.11,
+#' type = c("p", "r"), grid = TRUE,
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' panel.points(x = mu$G - 1, y = mu$x, pch = 15, col = 1)
+#' panel.arrows(x0 = mu$G - 1, y0 = mu$x - des$x,
+#' x1 = mu$G - 1, y1 = mu$x + des$x,
+#' code = 3, length = 0.05, angle = 90)
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb2.12
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ruibarbo
+#'
+#' @description Dados de um experimento conduzido em delineamento de
+#' blocos ao acaso onde foi mensurada a produção de ruibarbos para
+#' enlatamento, considerando diferentes datas de colheita.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 28 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{data}}{Data de colheita dos ruibarbos. Obs.: Para
+#' utilizar o formato \code{\link{Date}} foi considerado o ano 1983
+#' (Date de publicação do livro que referencia os dados).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica o bloco, para controle de
+#' variação, ao qual a observação pertence.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Valor da produção de ruibarbo.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.12 pág. 66-67)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb2.12)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' # Estatísticas descritivas
+#' with(DemetrioTb2.12, tapply(prod, data, summary))
+#'
+#' with(DemetrioTb2.12, {
+#' mu <<- aggregate(prod, list(data), mean)
+#' des <<- aggregate(prod, list(data), sd)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ data, data = DemetrioTb2.12,
+#' type = c("p", "r"), grid = TRUE,
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' panel.points(x = mu$G - 0.5, y = mu$x, pch = 15, col = 1)
+#' panel.arrows(x0 = mu$G - 0.5, y0 = mu$x - des$x,
+#' x1 = mu$G - 0.5, y1 = mu$x + des$x,
+#' code = 3, length = 0.05, angle = 90)
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb2.9
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Simples
+#'
+#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de
+#' estimar os parâmetros de forma pontual e intervalar, realizar a
+#' ANOVA, entre outros.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.9 pág. 64)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb2.9)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioTb2.9,
+#' main = "x vs y",
+#' xlab = "x",
+#' ylab = "y",
+#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
+#'
+#' model <- lm(y ~ x, data = DemetrioTb2.9)
+#' summary(model)
+#' anova(model)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb3.5
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
+#'
+#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
+#' linear múltipla.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.5 pág. 99)
+#'
+#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
+#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb3.5)
+#'
+#' pairs(~ x1 + x2 + y , data = DemetrioTb3.5,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+#' cor(DemetrioTb3.5)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb3.6
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
+#'
+#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
+#' linear múltipla com três variáveis explicativas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.6 pág. 99)
+#'
+#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
+#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb3.6)
+#'
+#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y , data = DemetrioTb3.6,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+#' cor(DemetrioTb3.6)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb4.2
+#' @title Sobreviv\enc{ê}{e}ncia de Ratos ap\enc{ó}{o}s Envenenamento
+#'
+#' @description Os dados referem-se a tempos de sobrevivência de ratos
+#' após envenenamento com 4 tipos de venenos e 3 diferentes
+#' tratamentos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 48 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência.}
+#'
+#' \item{\code{tipo}}{Tipo de veneno.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento aplicado (não descrito o
+#' que é o tratamento).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords dummy
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.2 pág. 132)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb4.2)
+#'
+#' xtabs(~tipo + trat, data = DemetrioTb4.2)
+#'
+#' group <- with(DemetrioTb4.2, paste0(tipo, "-", trat))
+#' boxplot(tempo ~ group, data = DemetrioTb4.2)
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb4.5
+#' @title Dados Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples e Polinomial
+#'
+#' @description Dados simulados para exercício de ajuste de modelos de
+#' regressão linear simples e polinomial. São simulados, para uma
+#' mesma covariável (x), quatro diferentes variáveis de interesse
+#' (y).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 5 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y1}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y2}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y3}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' \item{\code{y4}}{Variável dependente, sem interpretação.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RS RP
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.5 pág. 137)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb4.5)
+#'
+#' # Relação da covariável com cada uma das variáveis resposta
+#' par(mfrow = c(1, ncol(DemetrioTb4.5) - 1))
+#' for (i in 2:ncol(DemetrioTb4.5)) {
+#' plot(DemetrioTb4.5[, c(1, i)])
+#' lines(lowess(DemetrioTb4.5[, c(1, i)]), col = 2)
+#' }
+#'
+#' # Gráfico de dispersão por pares, apresenta também a relação entre as
+#' # variáveis resposta
+#' pairs(~ x + y1 + y2 + y3 + y4 , data = DemetrioTb4.5,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb5.1
+#' @title Resposta da Cultura de Milho ao Fosfato
+#'
+#' @description Dados referentes a um estudo sobre a resposta da
+#' cultura do milho em função da quantidade de fosfato, porcentagem
+#' de saturação de bases e sílica em solos ácidos.
+#'
+#' Neste estudo a variável resposta, que está em porcentagem,
+#' foi medida como a diferença entre as produções que receberam
+#' fosfato e as que não receberam, dividida pelas produções
+#' das parcelas que receberam fosfato, e multiplicado por 100.
+#' Considerando-se esses dados, foi obtida a variável produtividade
+#' das parcelas que receberam fosfato, dada por
+#' \eqn{Y_1 = X_1(1 + \frac{Y}{100})}.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{resp}}{Resposta da cultura do milho ao fosfato,
+#' medida em porcentagem.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade na testemunha,
+#' medida em libra por acre (lb/acre).}
+#'
+#' \item{\code{sat}}{Porcentagem de saturação de bases.}
+#'
+#' \item{\code{silica}}{Sílica (pH do solo).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RM
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 5.1 pág. 157; Exercício
+#' 5.4.7 pág. 161; Exercício 5.4.7 pág. 167)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb5.1)
+#'
+#' pairs(~ resp + prod + sat + silica , data = DemetrioTb5.1,
+#' main = "Dispersão duas a duas")
+#'
+NULL
+
+#' @name DemetrioTb7.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho por Adubo
+#'
+#' @description Os dados referem-se a produções de milho, em kg/parcela,
+#' de um experimento casualizado em blocos de adubação com
+#' diferentes doses de \eqn{P_2O_5}.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} de 20 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose de \eqn{P_2O_5}.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Bloco ao qual a observação pertence, para
+#' controle local de variação.}
+#'
+#' \item{\code{sat}}{Valor da produção de milho, medido em
+#' kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords DBC RegSeg
+#'
+#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
+#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 7.1 pág. 195)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(DemetrioTb7.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(producao ~ dose, groups = bloco, data = DemetrioTb7.1,
+#' xlab = "Dose", ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/DemetrioEg7.7.R b/R/DemetrioEg7.7.R
deleted file mode 100644
index 691d1381c16f7fafd6cbb85817eb63c9e4cda94f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEg7.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEg7.7
-#' @title Produtividade de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car sob N\enc{í}{i}veis de Pent\enc{ó}{o}xido de F\enc{ó}{o}sforo
-#'
-#' @description Dados referentes a produtividade de cana-de-açúcar, em
-#' ton/ha, obtidos de um experimento delineado em blocos
-#' casualizados, com 6 repetições e 5 níveis de \eqn{P_2O_5}
-#' (pentóxido de fósforo). O conjunto de dados apresenta somente a
-#' soma das produtividades nos blocos para cada nível de
-#' \eqn{P_2O_5}.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nivel}}{Nível de \eqn{P_2O_5}, medido em kg/ha.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de cana-de-açúcar, medida em
-#' ton/ha.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RP
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exemplo 7.7 pág. 197)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEg7.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ nivel, data = DemetrioEg7.7,
-#' main = "Produtividade por Nível", xlab = "Nível",
-#' ylab = "Produtividade")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.1.1.R b/R/DemetrioEx1.4.1.1.R
deleted file mode 100644
index 1db0e30a24c2ced6a88d3a10e98583fd8be1d95f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.1.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.1.1
-#' @title Alturas de Feij\enc{ã}{a}o
-#'
-#' @description Dados de altura de feijão durante 7 semanas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 7 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do feijão medida em semanas.}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Altura do feijão medida em centímetros (cm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.1 pág. 14)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.1.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(altura ~ idade, data = DemetrioEx1.4.1.1,
-#' main = "Idade VS Altura",
-#' xlab = "Idade",
-#' ylab = "Altura",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.1.2.R b/R/DemetrioEx1.4.1.2.R
deleted file mode 100644
index 4eb36865a0e6eee9c2be9cea9b4f48934216bf0c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.1.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.1.2
-#' @title Peso M\enc{é}{e}dio de Galinhas
-#'
-#' @description Foi mensurado o peso médio e consumo de alimentos de 50
-#' galinhas para 10 linhagens \emph{White Leghorn}.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso médio.}
-#'
-#' \item{\code{consumo}}{Consumo de alimentos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.2 pág. 14)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.1.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(consumo ~ peso, data = DemetrioEx1.4.1.2,
-#' main = "Peso VS Consumo",
-#' xlab = "Peso",
-#' ylab = "Consumo",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.1.3.R b/R/DemetrioEx1.4.1.3.R
deleted file mode 100644
index 9461a0a07b5452f5d916f568bf2d3cae9bd5f87a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.1.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.1.3
-#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
-#'
-#' @description Foi aplicado \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
-#' temperatura de 35°C. Mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
-#' pelas folhas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 11 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
-#' folhas de trigo.}
-#'
-#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO2} absorvida pelas folhas
-#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.3 pág. 14)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.1.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioEx1.4.1.3,
-#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
-#' xlab = "Aplicado",
-#' ylab = "Absorvido",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.1.4.R b/R/DemetrioEx1.4.1.4.R
deleted file mode 100644
index b7e18b5b416e9e8922fd1668cf287557c7fdff25..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.1.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.1.4
-#' @title Volume das Cerejeiras
-#'
-#' @description Foram mensurados o diâmetro, a altura e o volume de 31
-#' cerejeiras com o objetivo de verificar a relação entre estas
-#' variáveis, tendo em vista a predição do volume de madeira em uma
-#' área de floresta.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 31 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dia}}{Diâmetro da cerejeira a 4.5 pés do solo,
-#' medido em polegadas.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura das cerejeiras, medida em pés.}
-#'
-#' \item{\code{vol}}{Volume das cerejeiras, medido em pés cúbicos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.4 pág. 14)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.1.4)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' pairs(~ dia + alt + vol, data = DemetrioEx1.4.1.4,
-#' main = "Gráfico de Pares")
-#'
-#' xyplot(vol ~ dia, data = DemetrioEx1.4.1.4,
-#' main = "Diâmetro VS Volume",
-#' xlab = "Diâmetro",
-#' ylab = "Volume",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.1.5.R b/R/DemetrioEx1.4.1.5.R
deleted file mode 100644
index 83ef67f4769b7a77442d9bb432fe2c68dc13bf73..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.1.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.1.5
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos por Fol\enc{í}{i}culos Ovulados
-#'
-#' @description Foi contado o número me ovos postos e o número de
-#' folículos ovulados.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ovo}}{Número de ovos.}
-#'
-#' \item{\code{foli}}{Número de folículos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.5 pág. 15)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.1.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(foli ~ ovo, data = DemetrioEx1.4.1.5,
-#' main = "Ovos VS Folículos",
-#' xlab = "N° Ovos",
-#' ylab = "N° Folículos",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx1.4.2.R b/R/DemetrioEx1.4.2.R
deleted file mode 100644
index 7aeac7a8620369789c4cef084d23985d72a24575..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx1.4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx1.4.2
-#' @title Tempo de Irriga\enc{çã}{ca}o de Solo
-#'
-#' @description Neste estudo foram medidos os tempos acumulados de
-#' irrigação e as correspondentes medidas de infiltração acumulada
-#' de água no solo. O objetivo do experimento era estimar as
-#' equações de infiltração acumulada em relação ao tempo acumulado e
-#' de velocidade de infiltração em relação ao tempo acumulado e à
-#' velocidade básica de infiltração. Essas equações são importantes
-#' para determinar o tempo de irrigação para atingir uma determinada
-#' lâmina de água, pois é anti-econômico irrigar a uma velocidade
-#' maior à de infiltração.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 15 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo acumulado de irrigação, medido em
-#' minutos.}
-#'
-#' \item{\code{infil}}{Infiltração acumulada de água no solo, medida
-#' em centímetros (cm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.2 pág. 16)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx1.4.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(infil ~ tempo, data = DemetrioEx1.4.2,
-#' main = "Tempo VS Infiltração",
-#' xlab = "Tempo",
-#' ylab = "Infiltração",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx2.12.15.R b/R/DemetrioEx2.12.15.R
deleted file mode 100644
index 50aeb1e64162122f36bc512d8549326b479688f3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx2.12.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx2.12.15
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Simples
-#'
-#' @description Dados simulados para exercício analítico de estimação
-#' via método dos quadrados mínimos em diferentes modelos de
-#' regressão linear.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.15 pág. 63)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx2.12.15)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioEx2.12.15,
-#' main = "x vs y",
-#' xlab = "x",
-#' ylab = "y",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx2.12.16.R b/R/DemetrioEx2.12.16.R
deleted file mode 100644
index b642677ef62418b9a2662cf2e50445f9959dbaf7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx2.12.16.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx2.12.16
-#' @title Calagem para a Sucess\enc{ã}{a}o batata-triticale-milho
-#'
-#' @description Neste experimento foram obtidos os valores para o teor
-#' de cálcio no solo e a porcentagem de tubérculos maduros com o
-#' objetivo de verificar a relação existente entre estas variáveis.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{calcio}}{Teor de cálcio no solo, medido em
-#' \eqn{meq/100cm^{3}} (miliequivalente por 100 centímetros
-#' cúbicos).}
-#'
-#' \item{\code{tm}}{Porcentagem de tubérculos maduros.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.16 pág. 63)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx2.12.16)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(tm ~ calcio, data = DemetrioEx2.12.16,
-#' main = "Cálcio VS TM",
-#' xlab = "Cálcio",
-#' ylab = "Tubérculos Maduros")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx2.12.5.R b/R/DemetrioEx2.12.5.R
deleted file mode 100644
index 4688838fb6591093ecbe8ff78e53572b37b494c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx2.12.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx2.12.5
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Segmentada
-#'
-#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de obter
-#' as estimativas de mínimos quadrados dos parâmetros de um modelo
-#' de regressão linear segmentada.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RegSeg
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.5 pág. 60)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx2.12.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioEx2.12.5,
-#' cex = 1.1, pch = 19,
-#' main = 'Regressão Segmentada',
-#' grid = TRUE,
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' # Regressão Segmentada com ponto de corte conhecido
-#' b <- DemetrioEx2.12.5$x[3]
-#' m0 <- lm(y ~ x + I(pmax(x - b, 0)),
-#' data = DemetrioEx2.12.5)
-#' # Pontos que definem os dois segmentos
-#' cx <- c(0, b, 8)
-#' cy <- predict(m0, newdata = data.frame(x = cx))
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' panel.segments(cx[1], cy[1], cx[2], cy[2])
-#' panel.segments(cx[2], cy[2], cx[3], cy[3])
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx5.4.2.R b/R/DemetrioEx5.4.2.R
deleted file mode 100644
index abc2b37bb1998db9c3ad26b88681fd6fe9678749..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx5.4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx5.4.2
-#' @title Estudo F\enc{í}{i}sico Qu\enc{í}{i}mico de M\enc{é}{e}is Silvestres
-#'
-#' @description Análise físico química de méis silvestres, produzidos
-#' por \emph{Apis mellifera} em 1999, provenientes de 94 localidades
-#' de São Paulo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 94 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{condut}}{Condutividade elétrica, em \eqn{\mu}S.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Proporção de Nitrogênio proteico.}
-#'
-#' \item{\code{cinzas}}{Proporção de cinzas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.2 pág. 169)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx5.4.2)
-#'
-#' pairs(~ condut + N + cinzas, data = DemetrioEx5.4.2,
-#' main = "Gráfico de Pares")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx5.4.5.R b/R/DemetrioEx5.4.5.R
deleted file mode 100644
index 3aee742f949352f307eb81745a177e702eca3c71..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx5.4.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx5.4.5
-#' @title Estudo sobre a Avalia\enc{çã}{ca}o Visual do Grau da Infesta\enc{çã}{ca}o de
-#' Plantas por Doen\enc{ç}{c}as
-#'
-#' @description Dados referentes a avaliação visual (realizada por um
-#' pesquisador) e real do grau de infestação de folhas de amendoim.
-#'
-#' A avaliação exige um treinamento específico para a cultura e
-#' a doença em questão. Por esse motivo, foram desenvolvidos
-#' programas computacionais que geram imagens de folhas com
-#' diferentes porcentagens de infestação para o pesquisador estimar
-#' visualmente e em seguida compara-se com as porcentagens reais.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{visual}}{Estimativas visuais do pesquisador.}
-#'
-#' \item{\code{real}}{Valores reais do grau de infestação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.5 pág. 165)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx5.4.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(visual ~ real, data = DemetrioEx5.4.5,
-#' main = "Real vs Visual",
-#' xlab = "Real",
-#' ylab = "Visual",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx6.5.2.R b/R/DemetrioEx6.5.2.R
deleted file mode 100644
index bb4b1f244524e108ab07cea335f434a020766029..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx6.5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx6.5.2
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
-#'
-#' @description Dados simulados para exercício de análise de um modelo
-#' de regressão linear múltipla com 3 covariáveis.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 4 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 6.5.2 pág. 180)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx6.5.2)
-#'
-#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y, data = DemetrioEx6.5.2,
-#' main = "Gráfico de Pares")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioEx7.8.3.R b/R/DemetrioEx7.8.3.R
deleted file mode 100644
index 0ff0424e674aebeaa63375be928b51dd5dc1b630..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioEx7.8.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name DemetrioEx7.8.3
-#' @title Alturas de Eucaliptos sob Aduba\enc{çã}{ca}o Pot\enc{á}{a}ssica
-#'
-#' @description Dados referentes a um experimento de adubação,
-#' conduzido em casa de vegetação. Foram usadas 4 doses de
-#' Potássio (0, 30, 60, 90 ppm), obtendo-se as alturas das árvores
-#' da espécie \emph{Eucalyptus grandis}, medidas em cm.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 12 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose de potássio, medida em ppm.}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Altura da árvore, medida em centímetro
-#' (cm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RP
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 7.8.3 pág. 198)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioEx7.8.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(altura ~ dose, data = DemetrioEx7.8.3,
-#' main = "Altura vs Dose", xlab = "Dose", ylab = "Altura")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.1.R b/R/DemetrioTb1.1.R
deleted file mode 100644
index 642e101bd288bcc11f137b336befe2e3fee6cbb6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.1
-#' @title N\enc{í}{i}veis de F\enc{ó}{o}sforo no Solo ap\enc{ó}{o}s Plantio de Milho
-#'
-#' @description Resultados de um experimento onde diferentes níveis de
-#' fósforo orgânico foram utilizados na preparação do solo para o
-#' plantio de milho. Após 38 dias, as plantas foram colhidas,
-#' mediu-se o novamente os níveis de fósforo e calculou-se o fósforo
-#' disponível para a planta em cada amostra de solo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fo}}{Níveis de fósforo orgânico adicionado ao solo,
-#' mensurados em partes por milhão (ppm).}
-#'
-#' \item{\code{fd}}{Fósforo disponível no solo após a colheita do
-#' milho, mensurado em partes por milhão (ppm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.1 pág. 8)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DemetrioTb1.1)
-#'
-#' xyplot(fd ~ fo, data = DemetrioTb1.1,
-#' main = "Níveis de fósforo no solo",
-#' xlab = "Fósforo orgânico",
-#' ylab = "Fósforo disponível",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.2.R b/R/DemetrioTb1.2.R
deleted file mode 100644
index 743471de6fc35719198c49586fff1a0788b3ad64..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.2
-#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o em Batata
-#'
-#' @description Este experimento refere-se a irrigação em batata
-#' plantada em terra roxa estruturada. Foram medidas as lâminas de
-#' água a diferentes distâncias do aspersor. O objetivo foi mensurar
-#' a produtividade, já que, no tipo de solo utilizado no experimento
-#' (solo argiloso), espera-se que o excesso de água diminua a
-#' produtividade.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{lamina}}{Espessura da lâmina de água medida em
-#' milímetros (mm).}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade medida em toneladas de batatas
-#' por hectare (t/ha).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.2 pág. 9)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DemetrioTb1.2)
-#'
-#' xyplot(prod ~ lamina, data = DemetrioTb1.2,
-#' main = "Produção VS Lâmina de Água",
-#' xlab = "Lâmina de água (mm)",
-#' ylab = "Produção (t/ha)",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.3.R b/R/DemetrioTb1.3.R
deleted file mode 100644
index 1a47e3a8fdfefe8a2611db194c36b564c60b75a9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.3
-#' @title Estudo da Constru\enc{çã}{ca}o de um Tensi\enc{ô}{o}metro
-#'
-#' @description Estudo da construção de um tensiômetro de leitura
-#' direta. Neste estudo obteve-se os resultados de alturas da câmara
-#' no tensiômetro e tensão da água no solo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{altura}}{ Altura da câmara no tensiômetro medida
-#' em milímetros (mm). }
-#'
-#' \item{\code{tensao}}{ Tensão da água no solo medida em coloumb
-#' (mb) }
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.3 pág. 10;
-#' Ex 2.12.14 pág. 62)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DemetrioTb1.3)
-#'
-#' xyplot(tensao ~ altura, data = DemetrioTb1.3,
-#' main = "Altura VS Tensão",
-#' xlab = "Altura do Tensiômetro",
-#' ylab = "Tensão da Água")
-#'
-#' xyplot(tensao ~ log(altura), data = DemetrioTb1.3,
-#' main = "Altura VS Tensão",
-#' xlab = expression(log~"(Altura do Tensiômetro)"),
-#' ylab = "Tensão da Água")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.4.R b/R/DemetrioTb1.4.R
deleted file mode 100644
index 914bc2d79d11aae37c6ceba03cf0341bcb1896bd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.4
-#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de F\enc{ó}{o}sforo
-#'
-#' @description Dados referentes a medidas de concentrações de fósforo
-#' inorgânico e orgânico no solo, onde posteriormente mediu-se o
-#' conteúdo de fósforo nas plantas crescidas no local. O objetivo do
-#' experimento é estudar a relação existente entre o conteúdo de
-#' fósforo na planta e as duas fontes do elemento no solo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cfi}}{ Conteúdo de fósforo inorgânico no solo. }
-#'
-#' \item{\code{cfo}}{ Conteúdo de fósforo orgânico no solo. }
-#'
-#' \item{\code{conteudo}}{ Conteúdo de fósforo nas plantas
-#' crescidas no solo. }
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.4 pág. 11)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb1.4)
-#'
-#' pairs(DemetrioTb1.4, main = "Dispersão em Pares")
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(conteudo ~ cfi, data = DemetrioTb1.4,
-#' main = "Fósforo Inorgânico VS Conteúdo",
-#' xlab = "Fósforo Inorgânico",
-#' ylab = "Conteúdo na Planta",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-#' xyplot(conteudo ~ cfo, data = DemetrioTb1.4,
-#' main = "Fósforo Orgânico VS Conteúdo",
-#' xlab = "Fósforo Orgânico",
-#' ylab = "Conteúdo na Planta",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.5.R b/R/DemetrioTb1.5.R
deleted file mode 100644
index 9708af249f4f34ad9aba9228262aaa733214eff8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.5
-#' @title Valores de CTC Direta e Indireta
-#'
-#' @description O experimento foi realizado em quatro blocos, sendo
-#' planejado para estudar o efeito da calagem sobre a CTC
-#' (Capacidade de Troca Catiônica) do solo medida por dois métodos
-#' diferentes. Os valores de CTC foram medidos 18 meses após a
-#' calagem incorporada ao solo, na profundidade de 5 a 10 cm, segundo
-#' a dose de calcário.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 32 linhas e 4 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica a qual bloco a amostra
-#' pertence, usado para controle de variação.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Indica a dose de calcário usada na referida
-#' observação, medida em toneladas por hectare (t/ha).}
-#'
-#' \item{\code{metodo}}{Fator que indica o método para determinação
-#' da CTC, direto (1) ou indireto (0).}
-#'
-#' \item{\code{ctc}}{É o valor observado de CTC, medido em
-#' \eqn{mmol_{c}/kg}.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @details Na análise inicial do estudo do estudo foi detectada a
-#' presença de um dado discrepante (177,00) correspondente ao
-#' \code{bloco} I, \code{dose} 7,80 e \code{metodo} indireto. Em
-#' conversa com o pesquisador verificou-se que se tratava de um erro
-#' na transcrição dos dados e que o valor correto seria
-#' 124,00. Neste conjunto de dados manteve-se o valor discrepante
-#' para efeitos didáticos.
-#'
-#' @keywords RM dummy
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.5 pág. 12)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb1.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
-#' data = DemetrioTb1.5,
-#' main = "Dose VS CTC",
-#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
-#' type = c("p", "r"),
-#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
-#'
-#' # Corrigindo dado, conforme erro verificado pelo pesquisador
-#' select <- with(DemetrioTb1.5, bloco == 1 & dose == 7.8 & metodo == 0)
-#' DemetrioTb1.5$ctc[select] <- 124
-#'
-#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
-#' data = DemetrioTb1.5,
-#' main = "Dose VS CTC",
-#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
-#' type = c("p","r"),
-#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb1.6.R b/R/DemetrioTb1.6.R
deleted file mode 100644
index 7f48a952c6a3ad74b104ba268aeaf8870eabf889..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb1.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb1.6
-#' @title Resposta de Milho ao Fosfato
-#'
-#' @description Neste estudo foram obtidos dados sobre a resposta da
-#' cultura do milho ao fosfato, produtividade na testemunha,
-#' porcentagem de saturação de bases e pH do solo. Como todas as
-#' variáveis computadas são aleatórias, o interesse principal é em
-#' estudar as correlações entre as variáveis observadas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{milho}}{Dados de resposta da cultura do milho ao
-#' fosfato em porcentagem.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cultura na parcela
-#' testemunha, em lb/acre.}
-#'
-#' \item{\code{satu}}{Saturação de bases em porcentagem.}
-#'
-#' \item{\code{ph}}{pH do solo.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.6 pág. 13)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb1.6)
-#'
-#' pairs(~ milho + prod + satu + ph, data = DemetrioTb1.6,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-#' cor(DemetrioTb1.6)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb10.2.R b/R/DemetrioTb10.2.R
deleted file mode 100644
index 29370ba4b370121bea87cee0f3f86766cc339fab..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb10.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb10.2
-#' @title Estudo em Plantas Nicotianas
-#'
-#' @description Dados referentes ao comprimento do caule,
-#' do ramo e do caule basal de plantas do gênero Nicotiana.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 18 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{caule}}{Comprimento do caule.}
-#'
-#' \item{\code{ramo}}{Comprimento do ramo.}
-#'
-#' \item{\code{basal}}{Comprimento do caule basal.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 10.2 pág. 161; Exercício
-#' 5.4.7 pág. 164)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb10.2)
-#'
-#' pairs(~ caule + basal + ramo , data = DemetrioTb10.2,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb2.10.R b/R/DemetrioTb2.10.R
deleted file mode 100644
index 8bc864abab957f5653f1f581e58f1c12068dae05..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb2.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb2.10
-#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
-#'
-#' @description Dados provenientes de um ensaio inteiramente casualizado
-#' onde aplicou-se \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
-#' temperatura de 35°C e mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
-#' pelas folhas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 17 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
-#' folhas de trigo.}
-#'
-#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO_2} absorvida pelas folhas
-#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.10 pág. 65, Exercício
-#' 1.4.1.3 pág. 14)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb2.10)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioTb2.10,
-#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
-#' xlab = "Aplicado",
-#' ylab = "Absorvido",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-#' # Subconjunto do exercício 1.4.1.3
-#' obs <- c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 16, 17)
-#' DemetrioEx1.4.1.3 <- DemetrioTb2.10[obs, ]
-#'
-#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioEx1.4.1.3,
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb2.11.R b/R/DemetrioTb2.11.R
deleted file mode 100644
index 26830385d31a41eed1336d4d52e79c39341775b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb2.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb2.11
-#' @title Radia\enc{çã}{ca}o Gama em Explantes de Abacaxis
-#'
-#' @description Dados provenientes de um experimento inteiramente
-#' casualizado onde expuseram explantes de abacaxis a diferentes
-#' doses de radiação gama e, 45 dias após a irradiação, mensurou-se
-#' o peso destes explantes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 70 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose de radiação gama a qual os
-#' explantes de abacaxi foram expostos durante 45 dias.}
-#'
-#' \item{\code{absorv}}{Peso dos explantes de abacaxi após a
-#' irradiação, medido em gramas (g).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.11 pág. 66)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb2.11)
-#'
-#' library(lattice)
-#' # Estatísticas descritivas
-#' with(DemetrioTb2.11, tapply(peso, dose, summary))
-#'
-#' with(DemetrioTb2.11, {
-#' mu <<- aggregate(peso, list(dose), mean)
-#' des <<- aggregate(peso, list(dose), sd)
-#' })
-#'
-#' xyplot(peso ~ dose, data = DemetrioTb2.11,
-#' type = c("p", "r"), grid = TRUE,
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' panel.points(x = mu$G - 1, y = mu$x, pch = 15, col = 1)
-#' panel.arrows(x0 = mu$G - 1, y0 = mu$x - des$x,
-#' x1 = mu$G - 1, y1 = mu$x + des$x,
-#' code = 3, length = 0.05, angle = 90)
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb2.12.R b/R/DemetrioTb2.12.R
deleted file mode 100644
index 263c49419d714b67888b087768be52916a234b15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb2.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb2.12
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ruibarbo
-#'
-#' @description Dados de um experimento conduzido em delineamento de
-#' blocos ao acaso onde foi mensurada a produção de ruibarbos para
-#' enlatamento, considerando diferentes datas de colheita.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 28 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{data}}{Data de colheita dos ruibarbos. Obs.: Para
-#' utilizar o formato \code{\link{Date}} foi considerado o ano 1983
-#' (Date de publicação do livro que referencia os dados).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica o bloco, para controle de
-#' variação, ao qual a observação pertence.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Valor da produção de ruibarbo.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.12 pág. 66-67)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb2.12)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' # Estatísticas descritivas
-#' with(DemetrioTb2.12, tapply(prod, data, summary))
-#'
-#' with(DemetrioTb2.12, {
-#' mu <<- aggregate(prod, list(data), mean)
-#' des <<- aggregate(prod, list(data), sd)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ data, data = DemetrioTb2.12,
-#' type = c("p", "r"), grid = TRUE,
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' panel.points(x = mu$G - 0.5, y = mu$x, pch = 15, col = 1)
-#' panel.arrows(x0 = mu$G - 0.5, y0 = mu$x - des$x,
-#' x1 = mu$G - 0.5, y1 = mu$x + des$x,
-#' code = 3, length = 0.05, angle = 90)
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb2.9.R b/R/DemetrioTb2.9.R
deleted file mode 100644
index 53adc8483c06511b1570fbbafd32ca2156503c0c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb2.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb2.9
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Simples
-#'
-#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de
-#' estimar os parâmetros de forma pontual e intervalar, realizar a
-#' ANOVA, entre outros.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável independente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.9 pág. 64)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb2.9)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(y ~ x, data = DemetrioTb2.9,
-#' main = "x vs y",
-#' xlab = "x",
-#' ylab = "y",
-#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
-#'
-#' model <- lm(y ~ x, data = DemetrioTb2.9)
-#' summary(model)
-#' anova(model)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb3.5.R b/R/DemetrioTb3.5.R
deleted file mode 100644
index c73202a679c68d55c592b95ee721444f557ea4c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb3.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb3.5
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
-#'
-#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
-#' linear múltipla.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.5 pág. 99)
-#'
-#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
-#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb3.5)
-#'
-#' pairs(~ x1 + x2 + y , data = DemetrioTb3.5,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-#' cor(DemetrioTb3.5)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb3.6.R b/R/DemetrioTb3.6.R
deleted file mode 100644
index 90513238290811e8b6316a2ba464fe91b7db5b69..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb3.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb3.6
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
-#'
-#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
-#' linear múltipla com três variáveis explicativas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.6 pág. 99)
-#'
-#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
-#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb3.6)
-#'
-#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y , data = DemetrioTb3.6,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-#' cor(DemetrioTb3.6)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb4.2.R b/R/DemetrioTb4.2.R
deleted file mode 100644
index d4982f2c069870f8e2f05ef374a0f5734af582cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb4.2
-#' @title Sobreviv\enc{ê}{e}ncia de Ratos ap\enc{ó}{o}s Envenenamento
-#'
-#' @description Os dados referem-se a tempos de sobrevivência de ratos
-#' após envenenamento com 4 tipos de venenos e 3 diferentes
-#' tratamentos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 48 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência.}
-#'
-#' \item{\code{tipo}}{Tipo de veneno.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento aplicado (não descrito o
-#' que é o tratamento).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords dummy
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.2 pág. 132)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb4.2)
-#'
-#' xtabs(~tipo + trat, data = DemetrioTb4.2)
-#'
-#' group <- with(DemetrioTb4.2, paste0(tipo, "-", trat))
-#' boxplot(tempo ~ group, data = DemetrioTb4.2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb4.5.R b/R/DemetrioTb4.5.R
deleted file mode 100644
index f8f11c05b8304f0ba79ca826b2f3732bc908209a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb4.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb4.5
-#' @title Dados Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples e Polinomial
-#'
-#' @description Dados simulados para exercício de ajuste de modelos de
-#' regressão linear simples e polinomial. São simulados, para uma
-#' mesma covariável (x), quatro diferentes variáveis de interesse
-#' (y).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 5 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Variável explicativa, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y1}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y2}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y3}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' \item{\code{y4}}{Variável dependente, sem interpretação.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RS RP
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.5 pág. 137)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb4.5)
-#'
-#' # Relação da covariável com cada uma das variáveis resposta
-#' par(mfrow = c(1, ncol(DemetrioTb4.5) - 1))
-#' for (i in 2:ncol(DemetrioTb4.5)) {
-#' plot(DemetrioTb4.5[, c(1, i)])
-#' lines(lowess(DemetrioTb4.5[, c(1, i)]), col = 2)
-#' }
-#'
-#' # Gráfico de dispersão por pares, apresenta também a relação entre as
-#' # variáveis resposta
-#' pairs(~ x + y1 + y2 + y3 + y4 , data = DemetrioTb4.5,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb5.1.R b/R/DemetrioTb5.1.R
deleted file mode 100644
index 3aa5801624ef9e438ab35abb15b8946c75bee124..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb5.1
-#' @title Resposta da Cultura de Milho ao Fosfato
-#'
-#' @description Dados referentes a um estudo sobre a resposta da
-#' cultura do milho em função da quantidade de fosfato, porcentagem
-#' de saturação de bases e sílica em solos ácidos.
-#'
-#' Neste estudo a variável resposta, que está em porcentagem,
-#' foi medida como a diferença entre as produções que receberam
-#' fosfato e as que não receberam, dividida pelas produções
-#' das parcelas que receberam fosfato, e multiplicado por 100.
-#' Considerando-se esses dados, foi obtida a variável produtividade
-#' das parcelas que receberam fosfato, dada por
-#' \eqn{Y_1 = X_1(1 + \frac{Y}{100})}.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{resp}}{Resposta da cultura do milho ao fosfato,
-#' medida em porcentagem.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade na testemunha,
-#' medida em libra por acre (lb/acre).}
-#'
-#' \item{\code{sat}}{Porcentagem de saturação de bases.}
-#'
-#' \item{\code{silica}}{Sílica (pH do solo).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RM
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 5.1 pág. 157; Exercício
-#' 5.4.7 pág. 161; Exercício 5.4.7 pág. 167)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb5.1)
-#'
-#' pairs(~ resp + prod + sat + silica , data = DemetrioTb5.1,
-#' main = "Dispersão duas a duas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DemetrioTb7.1.R b/R/DemetrioTb7.1.R
deleted file mode 100644
index 7e4f79d8deaf5e0c1ff5713f5163347f77965769..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DemetrioTb7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name DemetrioTb7.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho por Adubo
-#'
-#' @description Os dados referem-se a produções de milho, em kg/parcela,
-#' de um experimento casualizado em blocos de adubação com
-#' diferentes doses de \eqn{P_2O_5}.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} de 20 linhas e 3 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose de \eqn{P_2O_5}.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Bloco ao qual a observação pertence, para
-#' controle local de variação.}
-#'
-#' \item{\code{sat}}{Valor da produção de milho, medido em
-#' kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords DBC RegSeg
-#'
-#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
-#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 7.1 pág. 195)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(DemetrioTb7.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(producao ~ dose, groups = bloco, data = DemetrioTb7.1,
-#' xlab = "Dose", ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Dias.R b/R/Dias.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a85fdb7ac159f064e80f481bb4875840b2ac48e2
--- /dev/null
+++ b/R/Dias.R
@@ -0,0 +1,1051 @@
+#' @name DiasEg10.1
+#' @title Subst\enc{â}{a}ncias Alelo\enc{á}{a}ticas no Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de
+#' Sementes
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
+#' onde foram avaliados os percentuais de germinação de sementes de
+#' 2 cultivares, submetidas a 5 tratamentos com substâncias
+#' alelopáticas, sob esquema fatorial 2 \eqn{\times} 5 com 4
+#' repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cut}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que representa a
+#' cultivar.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 5 níveis qualitativos, que representa
+#' tratamento com substância alelopática.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT2
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.1, pág. 269)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg10.1)
+#' str(DiasEg10.1)
+#'
+#' xtabs(~cult + trat, data = DiasEg10.1)
+#'
+#' xyplot(pg ~ trat, groups = cult, data = DiasEg10.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Cultivares", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' xlab = "Tratamentos com substâncias alelopáticas",
+#' ylab = "Percentual de germinação")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg10.2
+#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
+#' onde são avaliados os percentuais de germinação de sementes de 2
+#' cultivares, submetidas a 6 tempos de condicionamento osmótico, em
+#' um ensaio de parcela subdividida com 4 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares.}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Fator categórico que representa os tempos de
+#' condicionamento. Como não é conhecida a escala real do tempo
+#' (horas, dias, etc), optou-se por manter como fator categórico. O
+#' tempo é o fator da subparcela.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC PS
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.2, pág. 286)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg10.2)
+#' str(DiasEg10.2)
+#'
+#' xtabs(~cult + tempo, data = DiasEg10.2)
+#'
+#' xyplot(pg ~ tempo, groups = cult, data = DiasEg10.2,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Cultivares", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' xlab = "Tempo de condicionamento osmótico",
+#' ylab = "Percentagem de germinação")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg11.1
+#' @title Grupo de Experimentos com Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Resultados de experimentos em 3 sítios, em delineamento
+#' de blocos casualizados, que avaliaram a produção de 6 cultivares
+#' de feijão.
+#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' feijão.}
+#'
+#' \item{\code{sitio}}{Fator categórico que representa os sítios onde os
+#' experimento foram instalados.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos dentro
+#' dos experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos (ton/ha).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 11.1, pág. 305)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg11.1)
+#' str(DiasEg11.1)
+#'
+#'
+#' ftable(xtabs(~sitio + bloc + cult, data = DiasEg11.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | sitio, groups = bloc, data = DiasEg11.1,
+#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = "Produção (ton/ha)",
+#' auto.key = list(title = "Blocos", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(var.name = "Sítio",
+#' strip.names = TRUE))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg3.2
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de frutos em cacaueiro
+#' @description Amostra aleatória do número de frutos produzidos por
+#' plantas cacaueiro.
+#' @format Vetor com 43 observações que são o número de frutos
+#' produzidos por plantas de cacaueiro.
+#' @keywords AAS
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
+#' @examples
+#'
+#' stem(DiasEg3.2)
+#'
+#' hist(DiasEg3.2)
+#' rug(DiasEg3.2)
+#'
+#' plot(density(DiasEg3.2))
+#' rug(DiasEg3.2)
+#'
+#' boxplot(DiasEg3.2)
+#' rug(DiasEg3.2, side = 2)
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg3.6
+#' @title Alturas de plantas de milho
+#' @description Amostras aleatória da alturas de plantas de milho.
+#' @format Vetor com 100 observações da altura (cm).
+#' @keywords AAS
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
+#' @examples
+#'
+#' stem(DiasEg3.6)
+#'
+#' boxplot(DiasEg3.6)
+#' rug(DiasEg3.6, side = 2)
+#'
+#' hist(DiasEg3.6)
+#' rug(DiasEg3.6)
+#'
+#' plot(density(DiasEg3.6))
+#' rug(DiasEg3.6)
+#'
+#' plot(ecdf(DiasEg3.6))
+#' rug(DiasEg3.6)
+NULL
+
+#' @name DiasEg5.1
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos Eclodidos de Nemat\enc{ó}{o}ides Ap\enc{ó}{o}s Aplica\enc{çã}{ca}o de
+#' Nematicidas Naturais
+#' @description Resultados de um experimento em delineamento
+#' inteiramente casualizado que avaliou o efeito de 5 nematicidas
+#' naturais na eclosão de ovos de nematoides.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nemat}}{Fator categórico que identifica os nematicidas.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{ovos}}{Número de ovos eclodidos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contagem
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 5.1, pág. 130)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg5.1)
+#' str(DiasEg5.1)
+#'
+#' unstack(DiasEg5.1, ovos ~ nemat)
+#'
+#' xyplot(ovos ~ reorder(nemat, ovos), data = DiasEg5.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nematicidas",
+#' ylab = "Número de ovos eclodidos")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg5.3
+#' @title Produtividade de Cultivares de Milho
+#' @description Resultados de um experimento em delineamento
+#' inteiramente casualizado que mediu a produtividade de cultivares
+#' de milho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das cultivares.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos (toneladas por hectare).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg5.3)
+#' str(DiasEg5.3)
+#'
+#' unstack(DiasEg5.3, prod ~ cult)
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), data = DiasEg5.3,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares de milho",
+#' yalb = "Produtividade de grãos (ton/ha)")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg6.1
+#' @title Ganhos de Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz nos Ciclos de Sele\enc{çã}{ca}o
+#' @description Amostra com 6 pares de observações representanto os
+#' ciclos de seleção e ganhos percentuais de produção
+#' correspondentes em arroz.
+#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ciclos}}{Fator de 6 níveis quantitativos que são os
+#' ciclos de produção.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{percentuais de ganhos de produção.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.1, pág. 157)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg6.1)
+#' str(DiasEg6.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ ciclos, data = DiasEg6.1, type = c("p", "r"),
+#' xlab = "Ciclos de produção",
+#' ylab = "Percentuais de ganhos de produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg6.2
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Experimento instalado em delineamento de blocos
+#' casualizados para estudar o efeito da adubação NPK na
+#' produtividade do feijoeiro.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{npk}}{Fator métrico que são as doses de NPK (kg
+#' ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator cetegórico que são os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos de feijão (kg
+#' parcela\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC RP
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.2, pág. 164)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg6.2)
+#' str(DiasEg6.2)
+#'
+#' names(DiasEg6.2)[2] <- "bloc"
+#'
+#' xyplot(prod ~ npk, data = DiasEg6.2,
+#' groups = bloc, type = "b",
+#' xlab = expression("Dose de NPK"~(kg~ha^{-1})),
+#' ylab = expression("Produtividade de grãos"~(kg~parcela^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1.1,
+#' columns = 4))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg6.3
+#' @title N\enc{ú}{u}mero Total de Frutos Colhidos e Sadios em Clones de
+#' Cacaueiro
+#' @description Foram avaliados 7 clones de cacaueiros a fim determinar
+#' a correlação entre o número de frutos sadios e número de frutos
+#' colhidos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clones}}{Fator de 7 níveis qualitativos ordinais.}
+#'
+#' \item{\code{ntfc}}{Número total de frutos colhidos.}
+#'
+#' \item{\code{ntfs}}{Número total de frutos sadios.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AAS
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.3, pág. 173)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg6.3)
+#' str(DiasEg6.3)
+#'
+#' xyplot(ntfs ~ ntfc, data = DiasEg6.3, type = c("p", "r"),
+#' ylab = "Número de frutos sadios ",
+#' xlab = "Número de frutos colhidos")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg7.1
+#' @title Luz e \enc{Á}{A}gua na Produ\enc{çã}{ca}o de Tomateiros
+#' @description Resultados de um experimento que avaliou o efeito da
+#' quantidade de luz e de água na produção de tomateiros.
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{luz}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
+#' a quantidade de luz aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{agua}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
+#' a quantidade de água aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de tomateiros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC RM
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 7.1, pág. 187)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg7.1)
+#' str(DiasEg7.1)
+#'
+#' xtabs(~luz + agua, data = DiasEg7.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ luz, groups = agua, data = DiasEg7.1,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Níveis de luz (codificados)",
+#' ylab = "Produção de tomateiros",
+#' auto.key = list(title = "Água (codificado)",
+#' cex.title = 1.1, columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg9.1
+#' @title Teor Proteico de Cultivares de Feijoeiro e Soja
+#' @description Em um ensaio em delineamento inteiramente casualizado
+#' foi avaliado o teor proteico de 10 cultivares de feijoeiro e 1 de
+#' soja com 3 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 33 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 9 níveis qualitativos que representa cada
+#' um dos cultivares.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{teor}}{Teor proteico (\%).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.1, pág. 222)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg9.1)
+#' str(DiasEg9.1)
+#'
+#' xyplot(teor ~ reorder(cult, teor), data = DiasEg9.1,
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "Teor proteico (%)",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg9.2
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cacau
+#' @description Dados de produção de cacau úmido (kg/planta) obtidos de
+#' seis progênies formadas por 3 plantas cada e amostradas em 3
+#' bacias hidrográficas da Amazonia. Este é um exemplo de
+#' classificação hirerárquica de fatores decorrente do processo de
+#' amostragem em multinível.
+#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bacia}}{Fator categórico que representa as bacias onde
+#' foram feitas as amostras.}
+#'
+#' \item{\code{prog}}{Fator categórico que identifica as progênies
+#' obtidas em cada uma das bacias.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Inteiro que identifica as plantas de cada
+#' progênie.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de cacau úmido (kg planta\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords ClaHier
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.2, pág. 231)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg9.2)
+#' str(DiasEg9.2)
+#'
+#' xtabs(~bacia + prog, data = DiasEg9.2)
+#'
+#' xyplot(prod ~ prog | bacia,
+#' data = DiasEg9.2, as.table = TRUE,
+#' xlab = "Progênies",
+#' ylab = "Produção de cacau úmido (kg/planta)",
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Bacia"))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEg9.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Cacau
+#' @description Dados de produção de cacau de 5 cultivares em um
+#' experimento em delineamento quadrado latino 5 \eqn{\times} 5.
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que representa o controle local
+#' nas linhas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{colun}}{Fator categórico que representa o controle local
+#' nas colunas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que são as cultivares de cacau
+#' avaliadas.}
+#'
+#' \item{\code{nfs}}{Produção de frutos sadios de cacau.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.4, pág.247)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEg9.4)
+#' str(DiasEg9.4)
+#'
+#' xtabs(~linha + colun, data = DiasEg9.4)
+#' xtabs(~cult, data = DiasEg9.4)
+#'
+#' reshape::cast(data = DiasEg9.4,
+#' formula = linha ~ colun, value = "cult")
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod),
+#' type = c("p", "a"),
+#' data = DiasEg9.4,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = "Produção de frutos de cacau")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx10.4.10
+#' @title Massa fresca de Capim Elefante
+#' @description Dados refentes à produção de 3 clones
+#' de capim elefante em função da época de corte do capim. O
+#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clon}}{Fator categórico que representa os clones de capim
+#' elefante.}
+#'
+#' \item{\code{cort}}{Fator categórico que representa as épocas de corte
+#' do capim, sendo que A - sem corte, B - corte em 10 se setembro, C
+#' - corte em 30 de novembro e D - corte em 1 de novembro.}
+#'
+#' \item{\code{blocos}}{Fator categórico que identifica os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{tms}}{Produção de massa fresca de capim elefante
+#' (t/ha).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 10, pág. 296)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx10.4.10)
+#' str(DiasEx10.4.10)
+#'
+#' xtabs(~cort + clon, data = DiasEx10.4.10)
+#'
+#' xyplot(mfce ~ cort, groups = clon, data = DiasEx10.4.10,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Corte",
+#' ylab = "Massa fresca de capim elefante (ton/ha)",
+#' auto.key = list(title = "Clones", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx10.4.6
+#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Batata Doce
+#' @description Ensaio de competição de batata doce, instalado em
+#' delineamento de blocos casualizados com 3 repetições e sob
+#' esquema fatorial 3 \eqn{\times} 4, onde foram avaliados 3 tipos
+#' de solos e 4 níveis de adubação.
+#' @details Não foram exibidos todos os dados, pois dos \eqn{4 \times 3
+#' \times 3 = 36} dados previstos, apenas 12 estão
+#' disponíveis. Julga-se que seja a média.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{solo}}{Fator categórico que representa os tipos de solo.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator categórico que representa os níveis de
+#' adubação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade.}
+#' }
+#'
+#' @keywords DBC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10.4, Cap. 10,
+#' pág. 294)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx10.4.6)
+#' str(DiasEx10.4.6)
+#'
+#' a <- reshape::cast(data = DiasEx10.4.6, solo ~ adub, value = "prod")
+#' addmargins(as.matrix(a[, -1]))
+#'
+#' xtabs(~solo + adub, data = DiasEx10.4.6)
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub, groups = solo,
+#' data = DiasEx10.4.6,
+#' type = "o",
+#' xlab = "Adubação", ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx10.4.7
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Cultura do Cafeeiro
+#' @description Em um experimento em delineamento inteiramente
+#' casualizado foi estudado efeito da adubação NPK na produção da do
+#' cafeeiro por meio de um experimento fatorial \eqn{2^3} com 6
+#' repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Inteiro que indica o nível do fator nitrogênio: 0 -
+#' nível baixo, 1 - nível alto.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Inteiro que indica o nível do fator fósforo: 0 -
+#' nível baixo, 1 - nível alto.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Inteiro que indica o nível do fator potássio: 0 -
+#' nível baixo, 1 - nível alto.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das celas
+#' experimentais.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de café, em kg por parcela de 90
+#' m\eqn{^2} (30 covas de espaçamento 3 \eqn{\times} 1).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT3
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 10, pág. 295)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx10.4.7)
+#' str(DiasEx10.4.7)
+#'
+#' ftable(xtabs(~N + P + K, data = DiasEx10.4.7))
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(N) | factor(P), groups = K, data = DiasEx10.4.7,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nitrogênio", ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' strip = strip.custom(strip.name = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx10.4.8
+#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Gramineas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem
+#' @description Em um ensaio em delineamento de blocos casualizados foi
+#' analisado o efeito de doses de calcário no teor de matéria seca
+#' de gramíneas forrageiras. Foi utilizado esquema fatorial 3
+#' \eqn{\times} 4, sendo 3 gramínias (A, B e C) e 4 doses de calagem
+#' (0, 1, 2 e 4 t/ha), os teores de matéria seca (t/ha).
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator métrico que representa das doses de calcário
+#' aplicadas (t/ha).}
+#'
+#' \item{\code{gram}}{Fator categórico que representa as gramineas
+#' forrageiras cultivadas.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{tms}}{Teor de matéria seca (t/ha).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 10, pág. 295)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx10.4.8)
+#' str(DiasEx10.4.8)
+#'
+#' xtabs(~gram + calc, data = DiasEx10.4.8)
+#'
+#' xyplot(tms ~ calc, groups = gram, data = DiasEx10.4.8,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Calagem (ton/ha)",
+#' ylab = "Teor de matéria seca (ton/ha)",
+#' auto.key = list(title = "Graminea", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx11.7.8
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Alho
+#' @description Resultados de um grupo de experimento de competiação de
+#' genótipos de alho. Os valores disponíveis são as médias dos
+#' genótipos em cada experimento.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator categórico que representa os genótipos de
+#' alho.}
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator categórico que representa os experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de bulbos de alho.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 11, pág. 321
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx11.7.8)
+#' str(DiasEx11.7.8)
+#'
+#'
+#' xtabs(~geno + exper, data = DiasEx11.7.8)
+#'
+#' # Totais.
+#' with(DiasEx11.7.8,
+#' addmargins(tapply(prod,
+#' list(geno = geno, exper = exper),
+#' FUN = sum)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ geno, groups = exper, data = DiasEx11.7.8,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Genótipos",
+#' ylab = "Produção",
+#' auto.key = list(title = "Experimentos", cex.title = 1.1,
+#' columns = 4))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx11.7.9
+#' @title Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
+#' @description Resultados de ensaio de competição de cultivares de
+#' milho em diferentes locais onde foi avaliada a produção em grãos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator categórico que representa os locais de
+#' instalação do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições das
+#' cultivares em cada experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE DIC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx11.7.9)
+#' str(DiasEx11.7.9)
+#'
+#' with(DiasEx11.7.9,
+#' tapply(prod,
+#' list(cult = cult, rept = rept, local = local),
+#' FUN = sum))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | local, data = DiasEx11.7.9,
+#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "Produção de grãos",
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Local"))
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx3.6.7
+#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de Lotes de Sementes de Tomate
+#' @description Percentuais de germinação de 2 lotes de sementes de
+#' tomate com 5 repetições com 100 sementes em cada repetição.
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 1 variável, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{lote}}{Fator categórico de dois níveis que indica os
+#' lotes de semente.}
+#'
+#' \item{\code{pgerm}}{Percentual de germinação das sementes.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AAS
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 7.6, pág.102)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx3.6.7)
+#' str(DiasEx3.6.7)
+#'
+#' xyplot(pgerm ~ lote,
+#' data = DiasEx3.6.7 ,
+#' xlab = "Lote",
+#' ylab = "Percentual germinação")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx6.5.1
+#' @title Peso em Fun\enc{çã}{ca}o das Idades em Codornas
+#' @description Dados referentes ao peso em função da idade de codornas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do animal, em semanas.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do animal (g).}
+#'
+#' }
+#' @keywords RL
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 1, Cap. 6, pág. 179)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx6.5.1)
+#' str(DiasEx6.5.1)
+#'
+#' xyplot(peso ~ idade, data = DiasEx6.5.1, type = c("p", "r"),
+#' ylab = "Peso (g)", xlab = "Idade (semanas)")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx6.5.10
+#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Produ\enc{çã}{ca}o e Di\enc{â}{a}metro
+#' @description Dados referentes a 8 pares de valores de produção
+#' (gramas) e diâmetro (cm).
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção em gramas.}
+#'
+#' \item{\code{diam}}{Diãmetro em centimetros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords ASS RL
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 7, pág. 181)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx6.5.10)
+#' str(DiasEx6.5.10)
+#'
+#' xyplot(prod ~ diam, data = DiasEx6.5.10, type = c("p", "r"),
+#' xlab = "Produção (gramas)", ylab = "Diâmetro (cm)")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx6.5.9
+#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Temperatura e Massa
+#' @description Dados de 11 pares de valores de temperatura e massa.
+#' @format Um \code{data.frame} com 11 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura.}
+#'
+#' \item{\code{massa}}{Massa em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AAS RL
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 6, pág. 181)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx6.5.9)
+#' str(DiasEx6.5.9)
+#'
+#' xyplot(massa ~ temp, data = DiasEx6.5.9, type = c("p", "r"),
+#' ylab = "Massa (g)", xlab = "Temperatura")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx9.6.10
+#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Caf\enc{é}{e}
+#' @description Experimento de competição de cultivares de café
+#' instalado em delineamento quadrado latino.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que faz o controle local nas
+#' linhas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{colun}}{Fator categórico que faz o controle local nas
+#' colunas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que são as cultivares de café.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade em sacas beneficiadas.}
+#' }
+#'
+#' @keywords DQL
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 9, pág. 261)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx9.6.10)
+#' str(DiasEx9.6.10)
+#'
+#' xtabs(~linha + colun, data = DiasEx9.6.10)
+#' xtabs(~cult, data = DiasEx9.6.10)
+#'
+#' reshape::cast(data = DiasEx9.6.10,
+#' formula = linha ~ colun, value = "cult")
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), data = DiasEx9.6.10,
+#' xlab = "Cultivares de café",
+#' ylab = "Produtividade (sacas beneficiadas)")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx9.6.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Frutos de Variedades de Manga
+#' @description Experimento instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado, onde foram estudadas 5 variedades de manga com cada
+#' parcela constituída de 3 arvores. Cada variedade teve 6
+#' repetições. Foi avaliada a produção de frutos por parcela.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator categórico que representa as variedades de
+#' manga.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{frut}}{Total de frutos por parcela, sendo que uma parcela
+#' tem 3 plantas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contagem
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 4, Cap. 9, pág. 260)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx9.6.4)
+#' str(DiasEx9.6.4)
+#'
+#' xtabs(~varied, data = DiasEx9.6.4)
+#' unstack(DiasEx9.6.4, frut ~ varied)
+#'
+#' xyplot(frut ~ reorder(varied, frut), data = DiasEx9.6.4,
+#' xlab = "Variedades de manga",
+#' ylab = "Número de frutos por parcela")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx9.6.6
+#' @title Teores de S\enc{ó}{o}lidos Sol\enc{ú}{u}veis Totais da Poupa de Frutos
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado,
+#' com 5 repetições e 4 cultivares de tomateiro onde os totais de
+#' sólidos solúveis na poupa dos frutos foram avaliados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' tomateiro.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições.}
+#'
+#' \item{\code{tssp}}{Teor de sólidos solúveis da polpa do fruto.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 6, Cap. 9, pág. 260)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx9.6.6)
+#' str(DiasEx9.6.6)
+#'
+#' xtabs(~cult, data = DiasEx9.6.6)
+#' unstack(DiasEx9.6.6, tssp ~ cult)
+#'
+#' xyplot(tssp ~ reorder(cult, tssp),
+#' type = c("p", "a"),
+#' data = DiasEx9.6.6,
+#' ylab = "Total de sólidos solúveis na polpa do fruto",
+#' xlab = "Cultivares de tomateiro")
+#'
+NULL
+
+#' @name DiasEx9.6.7
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Porta-Enxertos em Mangueira
+#' @description Resultados de um experimento em delineamento de blocos
+#' casualizados que considerou a produção de frutos na primeira
+#' colheita para difentes porta-enxertos de magueira sendo a copa a
+#' variedade Imperial.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{penx}}{Variável categórica que são os porta-enxertos de
+#' mangueira usados para a copa Imperial.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{frutos}}{Número de frutos na primeira colheita.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
+#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 9, pág. 261)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(DiasEx9.6.7)
+#' str(DiasEx9.6.7)
+#'
+#' xtabs(~penx + bloc, data = DiasEx9.6.7)
+#'
+#' xyplot(nfpc ~ reorder(penx, nfpc),
+#' groups = bloc, data = DiasEx9.6.7,
+#' xlab = "Porta-enxertos de mangueira",
+#' ylab = "Número de frutos na primeira colheita")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/DiasEg10.1.R b/R/DiasEg10.1.R
deleted file mode 100644
index 0b6cf6f3c90ad360c019eaaabc40b90f4bfcc00a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg10.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name DiasEg10.1
-#' @title Subst\enc{â}{a}ncias Alelo\enc{á}{a}ticas no Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de
-#' Sementes
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
-#' onde foram avaliados os percentuais de germinação de sementes de
-#' 2 cultivares, submetidas a 5 tratamentos com substâncias
-#' alelopáticas, sob esquema fatorial 2 \eqn{\times} 5 com 4
-#' repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cut}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que representa a
-#' cultivar.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 5 níveis qualitativos, que representa
-#' tratamento com substância alelopática.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT2
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.1, pág. 269)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg10.1)
-#' str(DiasEg10.1)
-#'
-#' xtabs(~cult + trat, data = DiasEg10.1)
-#'
-#' xyplot(pg ~ trat, groups = cult, data = DiasEg10.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Cultivares", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' xlab = "Tratamentos com substâncias alelopáticas",
-#' ylab = "Percentual de germinação")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg10.2.R b/R/DiasEg10.2.R
deleted file mode 100644
index 3e6ad599f1503620ae5ec9bff311eeda46d3d6a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg10.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name DiasEg10.2
-#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
-#' onde são avaliados os percentuais de germinação de sementes de 2
-#' cultivares, submetidas a 6 tempos de condicionamento osmótico, em
-#' um ensaio de parcela subdividida com 4 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares.}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Fator categórico que representa os tempos de
-#' condicionamento. Como não é conhecida a escala real do tempo
-#' (horas, dias, etc), optou-se por manter como fator categórico. O
-#' tempo é o fator da subparcela.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC PS
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.2, pág. 286)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg10.2)
-#' str(DiasEg10.2)
-#'
-#' xtabs(~cult + tempo, data = DiasEg10.2)
-#'
-#' xyplot(pg ~ tempo, groups = cult, data = DiasEg10.2,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Cultivares", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' xlab = "Tempo de condicionamento osmótico",
-#' ylab = "Percentagem de germinação")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg11.1.R b/R/DiasEg11.1.R
deleted file mode 100644
index 1bd78b2176165607f90b6e357f9b5b9d3ba3c098..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg11.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name DiasEg11.1
-#' @title Grupo de Experimentos com Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Resultados de experimentos em 3 sítios, em delineamento
-#' de blocos casualizados, que avaliaram a produção de 6 cultivares
-#' de feijão.
-#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' feijão.}
-#'
-#' \item{\code{sitio}}{Fator categórico que representa os sítios onde os
-#' experimento foram instalados.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos dentro
-#' dos experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos (ton/ha).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 11.1, pág. 305)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg11.1)
-#' str(DiasEg11.1)
-#'
-#'
-#' ftable(xtabs(~sitio + bloc + cult, data = DiasEg11.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | sitio, groups = bloc, data = DiasEg11.1,
-#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = "Produção (ton/ha)",
-#' auto.key = list(title = "Blocos", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(var.name = "Sítio",
-#' strip.names = TRUE))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg3.2.R b/R/DiasEg3.2.R
deleted file mode 100644
index c07d38fb9d595984b817afe21caf234d79f38943..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg3.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-#' @name DiasEg3.2
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de frutos em cacaueiro
-#' @description Amostra aleatória do número de frutos produzidos por
-#' plantas cacaueiro.
-#' @format Vetor com 43 observações que são o número de frutos
-#' produzidos por plantas de cacaueiro.
-#' @keywords AAS
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
-#' @examples
-#'
-#' stem(DiasEg3.2)
-#'
-#' hist(DiasEg3.2)
-#' rug(DiasEg3.2)
-#'
-#' plot(density(DiasEg3.2))
-#' rug(DiasEg3.2)
-#'
-#' boxplot(DiasEg3.2)
-#' rug(DiasEg3.2, side = 2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg3.6.R b/R/DiasEg3.6.R
deleted file mode 100644
index 595573bbf694457b5418e2173d060700bcf034db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg3.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-#' @name DiasEg3.6
-#' @title Alturas de plantas de milho
-#' @description Amostras aleatória da alturas de plantas de milho.
-#' @format Vetor com 100 observações da altura (cm).
-#' @keywords AAS
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
-#' @examples
-#'
-#' stem(DiasEg3.6)
-#'
-#' boxplot(DiasEg3.6)
-#' rug(DiasEg3.6, side = 2)
-#'
-#' hist(DiasEg3.6)
-#' rug(DiasEg3.6)
-#'
-#' plot(density(DiasEg3.6))
-#' rug(DiasEg3.6)
-#'
-#' plot(ecdf(DiasEg3.6))
-#' rug(DiasEg3.6)
-NULL
diff --git a/R/DiasEg5.1.R b/R/DiasEg5.1.R
deleted file mode 100644
index 995445a4635c759819e5d0c2631cd41fa8d8fe7b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name DiasEg5.1
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos Eclodidos de Nemat\enc{ó}{o}ides Ap\enc{ó}{o}s Aplica\enc{çã}{ca}o de
-#' Nematicidas Naturais
-#' @description Resultados de um experimento em delineamento
-#' inteiramente casualizado que avaliou o efeito de 5 nematicidas
-#' naturais na eclosão de ovos de nematoides.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nemat}}{Fator categórico que identifica os nematicidas.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{ovos}}{Número de ovos eclodidos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 5.1, pág. 130)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg5.1)
-#' str(DiasEg5.1)
-#'
-#' unstack(DiasEg5.1, ovos ~ nemat)
-#'
-#' xyplot(ovos ~ reorder(nemat, ovos), data = DiasEg5.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nematicidas",
-#' ylab = "Número de ovos eclodidos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg5.3.R b/R/DiasEg5.3.R
deleted file mode 100644
index bb048a072de34074a5320d3687afbc8a42d68178..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg5.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name DiasEg5.3
-#' @title Produtividade de Cultivares de Milho
-#' @description Resultados de um experimento em delineamento
-#' inteiramente casualizado que mediu a produtividade de cultivares
-#' de milho.
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das cultivares.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos (toneladas por hectare).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg5.3)
-#' str(DiasEg5.3)
-#'
-#' unstack(DiasEg5.3, prod ~ cult)
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), data = DiasEg5.3,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares de milho",
-#' yalb = "Produtividade de grãos (ton/ha)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg6.1.R b/R/DiasEg6.1.R
deleted file mode 100644
index 0ffb020248e021a901e319a2f30bb9af4fa1ad39..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name DiasEg6.1
-#' @title Ganhos de Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz nos Ciclos de Sele\enc{çã}{ca}o
-#' @description Amostra com 6 pares de observações representanto os
-#' ciclos de seleção e ganhos percentuais de produção
-#' correspondentes em arroz.
-#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ciclos}}{Fator de 6 níveis quantitativos que são os
-#' ciclos de produção.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{percentuais de ganhos de produção.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.1, pág. 157)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg6.1)
-#' str(DiasEg6.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ ciclos, data = DiasEg6.1, type = c("p", "r"),
-#' xlab = "Ciclos de produção",
-#' ylab = "Percentuais de ganhos de produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg6.2.R b/R/DiasEg6.2.R
deleted file mode 100644
index 85262ae9514fec622548a1559c52093f6c11997a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg6.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name DiasEg6.2
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Experimento instalado em delineamento de blocos
-#' casualizados para estudar o efeito da adubação NPK na
-#' produtividade do feijoeiro.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{npk}}{Fator métrico que são as doses de NPK (kg
-#' ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator cetegórico que são os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos de feijão (kg
-#' parcela\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC RP
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.2, pág. 164)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg6.2)
-#' str(DiasEg6.2)
-#'
-#' names(DiasEg6.2)[2] <- "bloc"
-#'
-#' xyplot(prod ~ npk, data = DiasEg6.2,
-#' groups = bloc, type = "b",
-#' xlab = expression("Dose de NPK"~(kg~ha^{-1})),
-#' ylab = expression("Produtividade de grãos"~(kg~parcela^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1.1,
-#' columns = 4))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg6.3.R b/R/DiasEg6.3.R
deleted file mode 100644
index 1d861e3d6833eec11d0ecddc9a66b6bbfaf5dbf5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg6.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name DiasEg6.3
-#' @title N\enc{ú}{u}mero Total de Frutos Colhidos e Sadios em Clones de
-#' Cacaueiro
-#' @description Foram avaliados 7 clones de cacaueiros a fim determinar
-#' a correlação entre o número de frutos sadios e número de frutos
-#' colhidos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clones}}{Fator de 7 níveis qualitativos ordinais.}
-#'
-#' \item{\code{ntfc}}{Número total de frutos colhidos.}
-#'
-#' \item{\code{ntfs}}{Número total de frutos sadios.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AAS
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.3, pág. 173)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg6.3)
-#' str(DiasEg6.3)
-#'
-#' xyplot(ntfs ~ ntfc, data = DiasEg6.3, type = c("p", "r"),
-#' ylab = "Número de frutos sadios ",
-#' xlab = "Número de frutos colhidos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg7.1.R b/R/DiasEg7.1.R
deleted file mode 100644
index 8b62ee50fad371f3d90b939f0d7ca34ddff53e97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name DiasEg7.1
-#' @title Luz e \enc{Á}{A}gua na Produ\enc{çã}{ca}o de Tomateiros
-#' @description Resultados de um experimento que avaliou o efeito da
-#' quantidade de luz e de água na produção de tomateiros.
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{luz}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
-#' a quantidade de luz aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{agua}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
-#' a quantidade de água aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de tomateiros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC RM
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 7.1, pág. 187)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg7.1)
-#' str(DiasEg7.1)
-#'
-#' xtabs(~luz + agua, data = DiasEg7.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ luz, groups = agua, data = DiasEg7.1,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Níveis de luz (codificados)",
-#' ylab = "Produção de tomateiros",
-#' auto.key = list(title = "Água (codificado)",
-#' cex.title = 1.1, columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg9.1.R b/R/DiasEg9.1.R
deleted file mode 100644
index abd827fc149ae140379293c06966e92da26e8a8a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg9.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name DiasEg9.1
-#' @title Teor Proteico de Cultivares de Feijoeiro e Soja
-#' @description Em um ensaio em delineamento inteiramente casualizado
-#' foi avaliado o teor proteico de 10 cultivares de feijoeiro e 1 de
-#' soja com 3 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 33 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 9 níveis qualitativos que representa cada
-#' um dos cultivares.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{teor}}{Teor proteico (\%).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.1, pág. 222)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg9.1)
-#' str(DiasEg9.1)
-#'
-#' xyplot(teor ~ reorder(cult, teor), data = DiasEg9.1,
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "Teor proteico (%)",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg9.2.R b/R/DiasEg9.2.R
deleted file mode 100644
index 1576cbe2935657cf1c382e1cf278dece8e3b8b59..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg9.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name DiasEg9.2
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cacau
-#' @description Dados de produção de cacau úmido (kg/planta) obtidos de
-#' seis progênies formadas por 3 plantas cada e amostradas em 3
-#' bacias hidrográficas da Amazonia. Este é um exemplo de
-#' classificação hirerárquica de fatores decorrente do processo de
-#' amostragem em multinível.
-#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bacia}}{Fator categórico que representa as bacias onde
-#' foram feitas as amostras.}
-#'
-#' \item{\code{prog}}{Fator categórico que identifica as progênies
-#' obtidas em cada uma das bacias.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Inteiro que identifica as plantas de cada
-#' progênie.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de cacau úmido (kg planta\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords ClaHier
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.2, pág. 231)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg9.2)
-#' str(DiasEg9.2)
-#'
-#' xtabs(~bacia + prog, data = DiasEg9.2)
-#'
-#' xyplot(prod ~ prog | bacia,
-#' data = DiasEg9.2, as.table = TRUE,
-#' xlab = "Progênies",
-#' ylab = "Produção de cacau úmido (kg/planta)",
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Bacia"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEg9.4.R b/R/DiasEg9.4.R
deleted file mode 100644
index 5c829c1efac2bb1954289ac2a65a39f33adeb2b2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEg9.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name DiasEg9.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Cacau
-#' @description Dados de produção de cacau de 5 cultivares em um
-#' experimento em delineamento quadrado latino 5 \eqn{\times} 5.
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que representa o controle local
-#' nas linhas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{colun}}{Fator categórico que representa o controle local
-#' nas colunas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que são as cultivares de cacau
-#' avaliadas.}
-#'
-#' \item{\code{nfs}}{Produção de frutos sadios de cacau.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.4, pág.247)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEg9.4)
-#' str(DiasEg9.4)
-#'
-#' xtabs(~linha + colun, data = DiasEg9.4)
-#' xtabs(~cult, data = DiasEg9.4)
-#'
-#' reshape::cast(data = DiasEg9.4,
-#' formula = linha ~ colun, value = "cult")
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod),
-#' type = c("p", "a"),
-#' data = DiasEg9.4,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = "Produção de frutos de cacau")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx10.4.10.R b/R/DiasEx10.4.10.R
deleted file mode 100644
index d018dc948394e8fd79ce054fabffd23921caa324..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx10.4.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name DiasEx10.4.10
-#' @title Massa fresca de Capim Elefante
-#' @description Dados refentes à produção de 3 clones
-#' de capim elefante em função da época de corte do capim. O
-#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
-#' casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clon}}{Fator categórico que representa os clones de capim
-#' elefante.}
-#'
-#' \item{\code{cort}}{Fator categórico que representa as épocas de corte
-#' do capim, sendo que A - sem corte, B - corte em 10 se setembro, C
-#' - corte em 30 de novembro e D - corte em 1 de novembro.}
-#'
-#' \item{\code{blocos}}{Fator categórico que identifica os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{tms}}{Produção de massa fresca de capim elefante
-#' (t/ha).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 10, pág. 296)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx10.4.10)
-#' str(DiasEx10.4.10)
-#'
-#' xtabs(~cort + clon, data = DiasEx10.4.10)
-#'
-#' xyplot(mfce ~ cort, groups = clon, data = DiasEx10.4.10,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Corte",
-#' ylab = "Massa fresca de capim elefante (ton/ha)",
-#' auto.key = list(title = "Clones", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx10.4.6.R b/R/DiasEx10.4.6.R
deleted file mode 100644
index a051cb6b0e60765ad430dad36399be2bbd531aa8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx10.4.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name DiasEx10.4.6
-#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Batata Doce
-#' @description Ensaio de competição de batata doce, instalado em
-#' delineamento de blocos casualizados com 3 repetições e sob
-#' esquema fatorial 3 \eqn{\times} 4, onde foram avaliados 3 tipos
-#' de solos e 4 níveis de adubação.
-#' @details Não foram exibidos todos os dados, pois dos \eqn{4 \times 3
-#' \times 3 = 36} dados previstos, apenas 12 estão
-#' disponíveis. Julga-se que seja a média.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{solo}}{Fator categórico que representa os tipos de solo.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator categórico que representa os níveis de
-#' adubação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade.}
-#' }
-#'
-#' @keywords DBC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10.4, Cap. 10,
-#' pág. 294)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx10.4.6)
-#' str(DiasEx10.4.6)
-#'
-#' a <- reshape::cast(data = DiasEx10.4.6, solo ~ adub, value = "prod")
-#' addmargins(as.matrix(a[, -1]))
-#'
-#' xtabs(~solo + adub, data = DiasEx10.4.6)
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub, groups = solo,
-#' data = DiasEx10.4.6,
-#' type = "o",
-#' xlab = "Adubação", ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx10.4.7.R b/R/DiasEx10.4.7.R
deleted file mode 100644
index 65064e376f5f4bcc6b995c59157b079739b5872b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx10.4.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name DiasEx10.4.7
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Cultura do Cafeeiro
-#' @description Em um experimento em delineamento inteiramente
-#' casualizado foi estudado efeito da adubação NPK na produção da do
-#' cafeeiro por meio de um experimento fatorial \eqn{2^3} com 6
-#' repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Inteiro que indica o nível do fator nitrogênio: 0 -
-#' nível baixo, 1 - nível alto.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Inteiro que indica o nível do fator fósforo: 0 -
-#' nível baixo, 1 - nível alto.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Inteiro que indica o nível do fator potássio: 0 -
-#' nível baixo, 1 - nível alto.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das celas
-#' experimentais.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de café, em kg por parcela de 90
-#' m\eqn{^2} (30 covas de espaçamento 3 \eqn{\times} 1).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT3
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 10, pág. 295)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx10.4.7)
-#' str(DiasEx10.4.7)
-#'
-#' ftable(xtabs(~N + P + K, data = DiasEx10.4.7))
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(N) | factor(P), groups = K, data = DiasEx10.4.7,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nitrogênio", ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' strip = strip.custom(strip.name = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx10.4.8.R b/R/DiasEx10.4.8.R
deleted file mode 100644
index bef2da2e159e3cd677f5f8fcc0647a83f06b6a67..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx10.4.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name DiasEx10.4.8
-#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Gramineas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem
-#' @description Em um ensaio em delineamento de blocos casualizados foi
-#' analisado o efeito de doses de calcário no teor de matéria seca
-#' de gramíneas forrageiras. Foi utilizado esquema fatorial 3
-#' \eqn{\times} 4, sendo 3 gramínias (A, B e C) e 4 doses de calagem
-#' (0, 1, 2 e 4 t/ha), os teores de matéria seca (t/ha).
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator métrico que representa das doses de calcário
-#' aplicadas (t/ha).}
-#'
-#' \item{\code{gram}}{Fator categórico que representa as gramineas
-#' forrageiras cultivadas.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{tms}}{Teor de matéria seca (t/ha).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 10, pág. 295)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx10.4.8)
-#' str(DiasEx10.4.8)
-#'
-#' xtabs(~gram + calc, data = DiasEx10.4.8)
-#'
-#' xyplot(tms ~ calc, groups = gram, data = DiasEx10.4.8,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Calagem (ton/ha)",
-#' ylab = "Teor de matéria seca (ton/ha)",
-#' auto.key = list(title = "Graminea", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx11.7.8.R b/R/DiasEx11.7.8.R
deleted file mode 100644
index aa1efc97b7a079823702dd53c27f94bdae0feab6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx11.7.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name DiasEx11.7.8
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Gen\enc{ó}{o}tipos de Alho
-#' @description Resultados de um grupo de experimento de competiação de
-#' genótipos de alho. Os valores disponíveis são as médias dos
-#' genótipos em cada experimento.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator categórico que representa os genótipos de
-#' alho.}
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator categórico que representa os experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de bulbos de alho.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 11, pág. 321
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx11.7.8)
-#' str(DiasEx11.7.8)
-#'
-#'
-#' xtabs(~geno + exper, data = DiasEx11.7.8)
-#'
-#' # Totais.
-#' with(DiasEx11.7.8,
-#' addmargins(tapply(prod,
-#' list(geno = geno, exper = exper),
-#' FUN = sum)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ geno, groups = exper, data = DiasEx11.7.8,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Genótipos",
-#' ylab = "Produção",
-#' auto.key = list(title = "Experimentos", cex.title = 1.1,
-#' columns = 4))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx11.7.9.R b/R/DiasEx11.7.9.R
deleted file mode 100644
index 714ed4f4a1f2449f56efb36b54386019bacae09d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx11.7.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name DiasEx11.7.9
-#' @title Ensaios de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
-#' @description Resultados de ensaio de competição de cultivares de
-#' milho em diferentes locais onde foi avaliada a produção em grãos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator categórico que representa os locais de
-#' instalação do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições das
-#' cultivares em cada experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE DIC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx11.7.9)
-#' str(DiasEx11.7.9)
-#'
-#' with(DiasEx11.7.9,
-#' tapply(prod,
-#' list(cult = cult, rept = rept, local = local),
-#' FUN = sum))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | local, data = DiasEx11.7.9,
-#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "Produção de grãos",
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Local"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx3.6.7.R b/R/DiasEx3.6.7.R
deleted file mode 100644
index a7289e510f673426c17088cd163f5869004a567b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx3.6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name DiasEx3.6.7
-#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de Lotes de Sementes de Tomate
-#' @description Percentuais de germinação de 2 lotes de sementes de
-#' tomate com 5 repetições com 100 sementes em cada repetição.
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 1 variável, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{lote}}{Fator categórico de dois níveis que indica os
-#' lotes de semente.}
-#'
-#' \item{\code{pgerm}}{Percentual de germinação das sementes.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AAS
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 7.6, pág.102)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx3.6.7)
-#' str(DiasEx3.6.7)
-#'
-#' xyplot(pgerm ~ lote,
-#' data = DiasEx3.6.7 ,
-#' xlab = "Lote",
-#' ylab = "Percentual germinação")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx6.5.1.R b/R/DiasEx6.5.1.R
deleted file mode 100644
index 4ca59ab7c7bd0a78b15b92d77c90885065a0f4d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx6.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
-#' @name DiasEx6.5.1
-#' @title Peso em Fun\enc{çã}{ca}o das Idades em Codornas
-#' @description Dados referentes ao peso em função da idade de codornas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do animal, em semanas.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do animal (g).}
-#'
-#' }
-#' @keywords RL
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 1, Cap. 6, pág. 179)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx6.5.1)
-#' str(DiasEx6.5.1)
-#'
-#' xyplot(peso ~ idade, data = DiasEx6.5.1, type = c("p", "r"),
-#' ylab = "Peso (g)", xlab = "Idade (semanas)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx6.5.10.R b/R/DiasEx6.5.10.R
deleted file mode 100644
index 05d710372f751fa5b7472f11b7880f7d086db88a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx6.5.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,27 +0,0 @@
-#' @name DiasEx6.5.10
-#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Produ\enc{çã}{ca}o e Di\enc{â}{a}metro
-#' @description Dados referentes a 8 pares de valores de produção
-#' (gramas) e diâmetro (cm).
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção em gramas.}
-#'
-#' \item{\code{diam}}{Diãmetro em centimetros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords ASS RL
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 7, pág. 181)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx6.5.10)
-#' str(DiasEx6.5.10)
-#'
-#' xyplot(prod ~ diam, data = DiasEx6.5.10, type = c("p", "r"),
-#' xlab = "Produção (gramas)", ylab = "Diâmetro (cm)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx6.5.9.R b/R/DiasEx6.5.9.R
deleted file mode 100644
index 9578ce995ecd54d822e9b63901852564c9d537c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx6.5.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,25 +0,0 @@
-#' @name DiasEx6.5.9
-#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Temperatura e Massa
-#' @description Dados de 11 pares de valores de temperatura e massa.
-#' @format Um \code{data.frame} com 11 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura.}
-#'
-#' \item{\code{massa}}{Massa em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AAS RL
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 6, pág. 181)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx6.5.9)
-#' str(DiasEx6.5.9)
-#'
-#' xyplot(massa ~ temp, data = DiasEx6.5.9, type = c("p", "r"),
-#' ylab = "Massa (g)", xlab = "Temperatura")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx9.6.10.R b/R/DiasEx9.6.10.R
deleted file mode 100644
index 6062723e9e3848c869fe77597156f16782cbf6e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx9.6.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name DiasEx9.6.10
-#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Caf\enc{é}{e}
-#' @description Experimento de competição de cultivares de café
-#' instalado em delineamento quadrado latino.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que faz o controle local nas
-#' linhas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{colun}}{Fator categórico que faz o controle local nas
-#' colunas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que são as cultivares de café.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade em sacas beneficiadas.}
-#' }
-#'
-#' @keywords DQL
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 9, pág. 261)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx9.6.10)
-#' str(DiasEx9.6.10)
-#'
-#' xtabs(~linha + colun, data = DiasEx9.6.10)
-#' xtabs(~cult, data = DiasEx9.6.10)
-#'
-#' reshape::cast(data = DiasEx9.6.10,
-#' formula = linha ~ colun, value = "cult")
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), data = DiasEx9.6.10,
-#' xlab = "Cultivares de café",
-#' ylab = "Produtividade (sacas beneficiadas)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx9.6.4.R b/R/DiasEx9.6.4.R
deleted file mode 100644
index d8e239cee9f3e9016bc4b364767d589d414bae39..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx9.6.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name DiasEx9.6.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Frutos de Variedades de Manga
-#' @description Experimento instalado em delineamento inteiramente
-#' casualizado, onde foram estudadas 5 variedades de manga com cada
-#' parcela constituída de 3 arvores. Cada variedade teve 6
-#' repetições. Foi avaliada a produção de frutos por parcela.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator categórico que representa as variedades de
-#' manga.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{frut}}{Total de frutos por parcela, sendo que uma parcela
-#' tem 3 plantas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 4, Cap. 9, pág. 260)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx9.6.4)
-#' str(DiasEx9.6.4)
-#'
-#' xtabs(~varied, data = DiasEx9.6.4)
-#' unstack(DiasEx9.6.4, frut ~ varied)
-#'
-#' xyplot(frut ~ reorder(varied, frut), data = DiasEx9.6.4,
-#' xlab = "Variedades de manga",
-#' ylab = "Número de frutos por parcela")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx9.6.6.R b/R/DiasEx9.6.6.R
deleted file mode 100644
index 67a33f3d7ecaca503405c8d21714a4190c3ac32b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx9.6.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name DiasEx9.6.6
-#' @title Teores de S\enc{ó}{o}lidos Sol\enc{ú}{u}veis Totais da Poupa de Frutos
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado,
-#' com 5 repetições e 4 cultivares de tomateiro onde os totais de
-#' sólidos solúveis na poupa dos frutos foram avaliados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' tomateiro.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições.}
-#'
-#' \item{\code{tssp}}{Teor de sólidos solúveis da polpa do fruto.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 6, Cap. 9, pág. 260)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx9.6.6)
-#' str(DiasEx9.6.6)
-#'
-#' xtabs(~cult, data = DiasEx9.6.6)
-#' unstack(DiasEx9.6.6, tssp ~ cult)
-#'
-#' xyplot(tssp ~ reorder(cult, tssp),
-#' type = c("p", "a"),
-#' data = DiasEx9.6.6,
-#' ylab = "Total de sólidos solúveis na polpa do fruto",
-#' xlab = "Cultivares de tomateiro")
-#'
-NULL
diff --git a/R/DiasEx9.6.7.R b/R/DiasEx9.6.7.R
deleted file mode 100644
index 0afdba1b40378403f5196f53b683aad2e5bcfc1f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/DiasEx9.6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name DiasEx9.6.7
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Porta-Enxertos em Mangueira
-#' @description Resultados de um experimento em delineamento de blocos
-#' casualizados que considerou a produção de frutos na primeira
-#' colheita para difentes porta-enxertos de magueira sendo a copa a
-#' variedade Imperial.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{penx}}{Variável categórica que são os porta-enxertos de
-#' mangueira usados para a copa Imperial.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{frutos}}{Número de frutos na primeira colheita.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
-#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 9, pág. 261)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(DiasEx9.6.7)
-#' str(DiasEx9.6.7)
-#'
-#' xtabs(~penx + bloc, data = DiasEx9.6.7)
-#'
-#' xyplot(nfpc ~ reorder(penx, nfpc),
-#' groups = bloc, data = DiasEx9.6.7,
-#' xlab = "Porta-enxertos de mangueira",
-#' ylab = "Número de frutos na primeira colheita")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Epprecht.R b/R/Epprecht.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4e9e86887d881760a8c81fe23a2cafdd5127db38
--- /dev/null
+++ b/R/Epprecht.R
@@ -0,0 +1,691 @@
+#' @name EpprechtTb2.1
+#' @title Volumes em embalagens de leite
+#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
+#' leite em 100 embalagens de 1000 ml.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
+#'
+#' \item{\code{X}}{Volume de leite presente na embalagem (ml).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 23).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb2.1)
+#'
+#' hist(EpprechtTb2.1$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb2.2
+#' @title Volumes em embalagens de leite
+#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
+#' leite em 100 embalagens de 1000 ml. Os dados foram extraídos
+#' após uma alteração da pressão de operação, configurando uma causa
+#' especial de variação.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
+#'
+#' \item{\code{X}}{Volume de leite na embalagem (ml).}
+#'
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords variabilidade
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 26).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb2.2)
+#'
+#' hist(EpprechtTb2.2$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb2.3
+#' @title Volumes em embalagens de leite
+#' @description Dados referentes aos volumes de leite em 100 embalagens
+#' de 1000 ml. Os dados são extraídos de um processo isento de
+#' causas especiais de variação.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
+#'
+#' \item{\code{X}}{Volume de leite presente na embalagem (ml).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 35).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb2.3)
+#'
+#' hist(EpprechtTb2.3$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb5.2
+#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as em uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
+#' @description Dados referentes às medidas de peças de uma linha de
+#' produção. O objetivo é analisar a repetitividade e a
+#' reprodutividade de um micrômetro com leitura milesimal, usado na
+#' medição de um componente de um processo de usinagem. Três
+#' operadores treinados mediram duas vezes cada uma de 10 peças.
+#' A sequência em que cada um dos operadores mede cada uma das
+#' peças foi aleatorizada.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
+#'
+#' \item{\code{op}}{Fator que indica o operador que realizou a medição
+#' da peça (de 1 a 3).}
+#'
+#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (µm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ ASM
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 152).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb5.2)
+#'
+#' boxplot(tam ~ op, data = EpprechtTb5.2,
+#' xlab = "Operário",
+#' ylab = "Tamanho",
+#' main = "Boxplots para os tamanhos das peças aferidos pelos três
+#' operários",
+#' col = c("#F0FFFF","#FFDAB9", "#C1FFC1"))
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb5.4
+#' @title Capacidade de medi\enc{çã}{ca}o de um rel\enc{ó}{o}gio apalpador
+#' @description Dados utilizados para avaliar a capacidade
+#' de um relógio apalpador na medição do erro de batida radial de
+#' um eixo retificado. São 20 peças medidas por um mesmo
+#' operador, duas vezes cada.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (décimos de mícrons).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ ASM
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 155).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb5.4)
+#'
+#' plot(tam ~ pc,data=EpprechtTb5.4,
+#' ylab = "Tamanho",
+#' xlab = "Peça", xaxt = "n")
+#' axis(1, 1:20)
+#' abline(mean(EpprechtTb5.4$tam), 0, lty=2)
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb5.5
+#' @title Medidas de dureza de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
+#' @description Dados referentes a medidas de dureza de peças, para avaliar a
+#' capacidade de medição de um durômetro. São 10 peças medidas três vezes
+#' cada por um mesmo operador.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
+#'
+#' \item{\code{dur}}{Dureza da peça.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ ASM
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 155).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb5.5)
+#'
+#' plot(tam~pc, data=EpprechtTb5.5,
+#' ylab="Tamanho",
+#' xlab="Peça", xaxt="n")
+#' axis(1, 1:10)
+#' abline(mean(EpprechtTb5.5$tam), 0, lty=2)
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb5.6
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o das leituras de um micr\enc{ô}{o}metro
+#' @description Dados referentes às leituras de um micrômetro usado para
+#' medir peças com dimensão nominal de 20 mm, utilizando um bloco padrão de
+#' dimensão 20 mm como referência. O bloco foi
+#' medido dez vezes por um mesmo operador.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{med}}{Identificador de medição da peça.}
+#'
+#' \item{\code{leit}}{Leitura do micrômetro (mm).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ ASM
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 156).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb5.6)
+#'
+#' boxplot(EpprechtTb5.6$leit,
+#' col="#F0FFFF",
+#' ylab="Leitura",
+#' main="Leituras do micrômetro")
+#' grid(nx=NA, ny=NULL, col='grey')
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb5.9
+#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
+#' @description Após a aquisição de um equipamento de medição mais
+#' sofisticado que o anterior, foi realizado um estudo de
+#' repetitividade e reprodutividade do processo de medida com o
+#' novo equipamento. Cada peça foi medida três vezes por cada um de
+#' dois operadores.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
+#'
+#' \item{\code{op}}{Fator que indica o operador que realizou a medição
+#' da peça (1 = primeiro operador, 2 = segundo operador).}
+#'
+#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ ASM
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 157).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb5.9)
+#'
+#' EpprechtTb5.9$op <- as.factor(EpprechtTb5.9$op)
+#'
+#' boxplot(tam~op, data=EpprechtTb5.9,
+#' xlab="Operador",
+#' ylab="Tamanho",
+#' main="Boxplot dos tamanhos das peças medidas pelos dois operadores",
+#' col=c("#F0FFFF","#FFDAB9"))
+#' grid(nx=NA, ny=NULL, col="grey")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb6.10
+#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de um Processo Qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Dados referentes à concentração de um processo químico
+#' registrada a cada 3 minutos.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conc}}{Concentração registrada na amostra.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 182).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb6.10)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb6.10$conc, type="xbar.one", nsigmas=3,
+#' xlab=" ", ylab="Concentração", title=" ")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb6.12
+#' @title Peso de um Produto
+#' @description Trinta observações registradas referentes aos pesos de um
+#' produto.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do produto.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 184).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb6.12)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb6.12$peso, type="xbar.one", nsigmas=3,
+#' xlab=" ", ylab="Peso", title=" ")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb6.4
+#' @title Temperatura do Banho Qu\enc{í}{i}mico
+#' @description A cada 30 minutos registram-se três temperaturas do
+#' banho, espaçadas de 3 minutos. Exemplo: na primeira amostra
+#' efetua-se uma medida às 8h00, outra às 8h03 e outra às 8h06. Na
+#' segunda amostra são registradas as temperaturas nos horários
+#' 8h30, 8h33 e 8h36, e assim por diante.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Identificação da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperaturas registradas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 167).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb6.4)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(EpprechtTb6.4$temp, EpprechtTb6.4$amostra)
+#' qcc(obj, type="xbar", nsigmas=3,
+#' xlab="Amostra", ylab="Temperatura", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb6.9
+#' @title Volume de Refrigerante em Garrafas Pl\enc{á}{a}sticas
+#' @description Os dados referem-se aos volumes de refrigerante em
+#' 20 amostras, cada uma delas composta por 3 garrafas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Identificação da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{vol}}{Volumes registrados.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 180).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb6.9)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(EpprechtTb6.9$vol, EpprechtTb6.9$amostra)
+#' qcc(obj, type="xbar", nsigmas=3,
+#' xlab="Amostra", ylab="Volume", title=" ")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb7.5
+#' @title Qualidade de um Processo
+#' @description Uma característica de qualidade de um processo
+#' monitorada por meio de quinze observações.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Observações registradas do processo.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ EWMA
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 198).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb7.5)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#'
+#' qcc(EpprechtTb7.5, type="xbar.one", nsigmas=3,
+#' xblab=" ", ylab="Observações", title=" ")
+#' ewma(EpprechtTb7.5, nsigmas = 3,plot = TRUE,
+#' xblab=" ", ylab="Observações", title=" ")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.12
+#' @title Controle de qualidade para a fra\enc{çã}{ca}o de n\enc{ã}{a}o conformes.
+#' @description Dados de 20 amostras, representando o número
+#' de peças não-conformes em amostras de tamanho 100.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nconf}}{Número de peças não conformes nas amostras.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 227).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.12)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.12, type="p", size=100,
+#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de itens não conformes", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.13
+#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de pedidos de compra com erro
+#' @description Uma grande companhia faz o controle estatístico de
+#' seus processos administrativos. Para isso, são coletados
+#' semanalmente o número de pedidos de compra e o número de pedidos
+#' de compra com erros.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pc}}{Número de pedidos de compra.}
+#'
+#' \item{\code{pce}}{Número de pedidos de compra com erros.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 229).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.13)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.13$pce, type="p", sizes=EpprechtTb8.13$pc,
+#' xlab="Semana", ylab="Proporção de pedidos com erros", title=" ")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.14
+#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos na Montagem
+#' de Placas de Circuito
+#'
+#' @description Para monitorar um processo de montagem de placas de
+#' circuitos foram registrados os números de componentes montados
+#' erradamente a cada 5 placas (cada amostra consiste de 5 placas).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades encontradas na amostra.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 230).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.14)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.14, type="c", size=5,
+#' xblab="Amostras", ylab="Número de itens não conformes", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.15
+#'
+#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos em um Processo
+#' de Produ\enc{çã}{ca}o de Tecidos
+#'
+#' @description Para monitorar um processo de produção de tecidos
+#' estampados foram examinados os 10 primeiros rolos, com 200m de
+#' tecido cada. Foi registrado o número de defeitos encontrados em
+#' cada rolo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{def}}{Defeitos encontrados no rolo.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 231).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.15)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.15, type="c",
+#' xlab="Amostra", ylab="Número de defeitos", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.16
+#' @title Controle de qualidade na produ\enc{çã}{ca}o de cabos el\enc{é}{e}tricos
+#' @description Dados referentes ao monitoramento do processo de produção
+#' de cabos elétricos. Foi registrada a quantidade de defeitos
+#' encontrados em amostras de determinada quantidade de metros de cabo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{met}}{Quantidade de cabo avaliado em cada amostra (em metros).}
+#'
+#' \item{\code{def}}{Número de defeitos encontrados.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 233).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.16)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.16$def, type="u", sizes=EpprechtTb8.16$met,
+#' xlab="Amostra", ylab="Quantidade de defeitos", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.2
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Clientes Insatisfeitos com a Comida
+#' @description Dados referentes ao número de clientes insatisfeitos
+#' com a comida de um restaurante. Esses dados foram obtidos após o
+#' diagnóstico e a eliminação de causas especiais. A cada dia 200
+#' clientes foram consultados, durante 30 dias.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cinsat}}{Número de clientes insatisfeitos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 204).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.2)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.2, type="p", size=200,
+#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de insatisfeitos", title=" ")
+#'
+NULL
+
+#' @name EpprechtTb8.8
+#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de n\enc{ã}{a}o-conformidades em geladeiras
+#' @description Dados referentes aos números de não-conformidades
+#' em 40 amostras de cinco geladeiras. Foi suposto que o processo
+#' operava sob controle nesse período.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 1 variável,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords CEQ
+#'
+#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
+#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
+#' Editora Atlas. (pg 222).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(EpprechtTb8.8)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(EpprechtTb8.8, type="c", size=5,
+#' xlab="Amostra", ylab="Número de não-conformidades", title=" ")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/EpprechtTb2.1.R b/R/EpprechtTb2.1.R
deleted file mode 100644
index c1cd274fe7e911caac081feb924a6d9279f66ea6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb2.1
-#' @title Volumes em embalagens de leite
-#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
-#' leite em 100 embalagens de 1000 ml.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
-#'
-#' \item{\code{X}}{Volume de leite presente na embalagem (ml).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 23).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb2.1)
-#'
-#' hist(EpprechtTb2.1$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb2.2.R b/R/EpprechtTb2.2.R
deleted file mode 100644
index cf56c90b5c996ead3414e4dd554437d274f2231e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb2.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb2.2
-#' @title Volumes em embalagens de leite
-#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
-#' leite em 100 embalagens de 1000 ml. Os dados foram extraídos
-#' após uma alteração da pressão de operação, configurando uma causa
-#' especial de variação.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
-#'
-#' \item{\code{X}}{Volume de leite na embalagem (ml).}
-#'
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords variabilidade
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 26).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb2.2)
-#'
-#' hist(EpprechtTb2.2$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb2.3.R b/R/EpprechtTb2.3.R
deleted file mode 100644
index 9d1b2960c0636ef754a7792c51d62d9034803c1e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb2.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb2.3
-#' @title Volumes em embalagens de leite
-#' @description Dados referentes aos volumes de leite em 100 embalagens
-#' de 1000 ml. Os dados são extraídos de um processo isento de
-#' causas especiais de variação.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
-#'
-#' \item{\code{X}}{Volume de leite presente na embalagem (ml).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 35).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb2.3)
-#'
-#' hist(EpprechtTb2.3$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb5.2.R b/R/EpprechtTb5.2.R
deleted file mode 100644
index ffe7136cc35c8a99965d8264a61350dc91efeb42..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb5.2
-#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as em uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
-#' @description Dados referentes às medidas de peças de uma linha de
-#' produção. O objetivo é analisar a repetitividade e a
-#' reprodutividade de um micrômetro com leitura milesimal, usado na
-#' medição de um componente de um processo de usinagem. Três
-#' operadores treinados mediram duas vezes cada uma de 10 peças.
-#' A sequência em que cada um dos operadores mede cada uma das
-#' peças foi aleatorizada.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
-#'
-#' \item{\code{op}}{Fator que indica o operador que realizou a medição
-#' da peça (de 1 a 3).}
-#'
-#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (µm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ ASM
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 152).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb5.2)
-#'
-#' boxplot(tam ~ op, data = EpprechtTb5.2,
-#' xlab = "Operário",
-#' ylab = "Tamanho",
-#' main = "Boxplots para os tamanhos das peças aferidos pelos três
-#' operários",
-#' col = c("#F0FFFF","#FFDAB9", "#C1FFC1"))
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb5.4.R b/R/EpprechtTb5.4.R
deleted file mode 100644
index 21168abe151b8b3a37d2cdaed9eb6f94a1048672..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb5.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb5.4
-#' @title Capacidade de medi\enc{çã}{ca}o de um rel\enc{ó}{o}gio apalpador
-#' @description Dados utilizados para avaliar a capacidade
-#' de um relógio apalpador na medição do erro de batida radial de
-#' um eixo retificado. São 20 peças medidas por um mesmo
-#' operador, duas vezes cada.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (décimos de mícrons).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ ASM
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 155).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb5.4)
-#'
-#' plot(tam ~ pc,data=EpprechtTb5.4,
-#' ylab = "Tamanho",
-#' xlab = "Peça", xaxt = "n")
-#' axis(1, 1:20)
-#' abline(mean(EpprechtTb5.4$tam), 0, lty=2)
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb5.5.R b/R/EpprechtTb5.5.R
deleted file mode 100644
index 5784527726fe8d2251b541c105e265f12d87b88c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb5.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb5.5
-#' @title Medidas de dureza de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
-#' @description Dados referentes a medidas de dureza de peças, para avaliar a
-#' capacidade de medição de um durômetro. São 10 peças medidas três vezes
-#' cada por um mesmo operador.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
-#'
-#' \item{\code{dur}}{Dureza da peça.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ ASM
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 155).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb5.5)
-#'
-#' plot(tam~pc, data=EpprechtTb5.5,
-#' ylab="Tamanho",
-#' xlab="Peça", xaxt="n")
-#' axis(1, 1:10)
-#' abline(mean(EpprechtTb5.5$tam), 0, lty=2)
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb5.6.R b/R/EpprechtTb5.6.R
deleted file mode 100644
index 8c029ebc2f104dfc39ba40d467e0e015d909378e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb5.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb5.6
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o das leituras de um micr\enc{ô}{o}metro
-#' @description Dados referentes às leituras de um micrômetro usado para
-#' medir peças com dimensão nominal de 20 mm, utilizando um bloco padrão de
-#' dimensão 20 mm como referência. O bloco foi
-#' medido dez vezes por um mesmo operador.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{med}}{Identificador de medição da peça.}
-#'
-#' \item{\code{leit}}{Leitura do micrômetro (mm).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ ASM
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 156).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb5.6)
-#'
-#' boxplot(EpprechtTb5.6$leit,
-#' col="#F0FFFF",
-#' ylab="Leitura",
-#' main="Leituras do micrômetro")
-#' grid(nx=NA, ny=NULL, col='grey')
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb5.9.R b/R/EpprechtTb5.9.R
deleted file mode 100644
index 16a90ff4cc7edd22793c9c56cb1642eac17e0bf9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb5.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb5.9
-#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
-#' @description Após a aquisição de um equipamento de medição mais
-#' sofisticado que o anterior, foi realizado um estudo de
-#' repetitividade e reprodutividade do processo de medida com o
-#' novo equipamento. Cada peça foi medida três vezes por cada um de
-#' dois operadores.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
-#'
-#' \item{\code{op}}{Fator que indica o operador que realizou a medição
-#' da peça (1 = primeiro operador, 2 = segundo operador).}
-#'
-#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ ASM
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 157).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb5.9)
-#'
-#' EpprechtTb5.9$op <- as.factor(EpprechtTb5.9$op)
-#'
-#' boxplot(tam~op, data=EpprechtTb5.9,
-#' xlab="Operador",
-#' ylab="Tamanho",
-#' main="Boxplot dos tamanhos das peças medidas pelos dois operadores",
-#' col=c("#F0FFFF","#FFDAB9"))
-#' grid(nx=NA, ny=NULL, col="grey")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb6.10.R b/R/EpprechtTb6.10.R
deleted file mode 100644
index 14a0bd35dae0578d96310db10043833fedf720ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb6.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb6.10
-#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de um Processo Qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Dados referentes à concentração de um processo químico
-#' registrada a cada 3 minutos.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conc}}{Concentração registrada na amostra.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 182).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb6.10)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb6.10$conc, type="xbar.one", nsigmas=3,
-#' xlab=" ", ylab="Concentração", title=" ")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb6.12.R b/R/EpprechtTb6.12.R
deleted file mode 100644
index fdb00edf482a2b510f4e001659887d648545460d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb6.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb6.12
-#' @title Peso de um Produto
-#' @description Trinta observações registradas referentes aos pesos de um
-#' produto.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do produto.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 184).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb6.12)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb6.12$peso, type="xbar.one", nsigmas=3,
-#' xlab=" ", ylab="Peso", title=" ")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb6.4.R b/R/EpprechtTb6.4.R
deleted file mode 100644
index e147d645a719ed6a0ebc5d0c370a2dc4ac5f6871..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb6.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb6.4
-#' @title Temperatura do Banho Qu\enc{í}{i}mico
-#' @description A cada 30 minutos registram-se três temperaturas do
-#' banho, espaçadas de 3 minutos. Exemplo: na primeira amostra
-#' efetua-se uma medida às 8h00, outra às 8h03 e outra às 8h06. Na
-#' segunda amostra são registradas as temperaturas nos horários
-#' 8h30, 8h33 e 8h36, e assim por diante.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Identificação da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperaturas registradas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 167).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb6.4)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(EpprechtTb6.4$temp, EpprechtTb6.4$amostra)
-#' qcc(obj, type="xbar", nsigmas=3,
-#' xlab="Amostra", ylab="Temperatura", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb6.9.R b/R/EpprechtTb6.9.R
deleted file mode 100644
index 6b949f6fac2438abd5627513010e505df761a51b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb6.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb6.9
-#' @title Volume de Refrigerante em Garrafas Pl\enc{á}{a}sticas
-#' @description Os dados referem-se aos volumes de refrigerante em
-#' 20 amostras, cada uma delas composta por 3 garrafas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Identificação da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{vol}}{Volumes registrados.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 180).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb6.9)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(EpprechtTb6.9$vol, EpprechtTb6.9$amostra)
-#' qcc(obj, type="xbar", nsigmas=3,
-#' xlab="Amostra", ylab="Volume", title=" ")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb7.5.R b/R/EpprechtTb7.5.R
deleted file mode 100644
index 515e1a09c04096483a7fe24ef34591b0e228618c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb7.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb7.5
-#' @title Qualidade de um Processo
-#' @description Uma característica de qualidade de um processo
-#' monitorada por meio de quinze observações.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Observações registradas do processo.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ EWMA
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 198).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb7.5)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#'
-#' qcc(EpprechtTb7.5, type="xbar.one", nsigmas=3,
-#' xblab=" ", ylab="Observações", title=" ")
-#' ewma(EpprechtTb7.5, nsigmas = 3,plot = TRUE,
-#' xblab=" ", ylab="Observações", title=" ")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.12.R b/R/EpprechtTb8.12.R
deleted file mode 100644
index defe2e4e4140497e7ec8c2b4da5ba39f709f3b7a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.12
-#' @title Controle de qualidade para a fra\enc{çã}{ca}o de n\enc{ã}{a}o conformes.
-#' @description Dados de 20 amostras, representando o número
-#' de peças não-conformes em amostras de tamanho 100.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nconf}}{Número de peças não conformes nas amostras.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 227).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.12)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.12, type="p", size=100,
-#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de itens não conformes", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.13.R b/R/EpprechtTb8.13.R
deleted file mode 100644
index 567760e40c79882ef37e3ed930930e0459317aff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.13
-#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de pedidos de compra com erro
-#' @description Uma grande companhia faz o controle estatístico de
-#' seus processos administrativos. Para isso, são coletados
-#' semanalmente o número de pedidos de compra e o número de pedidos
-#' de compra com erros.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pc}}{Número de pedidos de compra.}
-#'
-#' \item{\code{pce}}{Número de pedidos de compra com erros.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 229).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.13)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.13$pce, type="p", sizes=EpprechtTb8.13$pc,
-#' xlab="Semana", ylab="Proporção de pedidos com erros", title=" ")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.14.R b/R/EpprechtTb8.14.R
deleted file mode 100644
index 8004ab6058a3037c6b97d1030a90c144bb426f38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.14
-#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos na Montagem
-#' de Placas de Circuito
-#'
-#' @description Para monitorar um processo de montagem de placas de
-#' circuitos foram registrados os números de componentes montados
-#' erradamente a cada 5 placas (cada amostra consiste de 5 placas).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades encontradas na amostra.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 230).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.14)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.14, type="c", size=5,
-#' xblab="Amostras", ylab="Número de itens não conformes", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.15.R b/R/EpprechtTb8.15.R
deleted file mode 100644
index 5085501b4fd6bf4ee7ed28c0660e079cd0d285d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.15
-#'
-#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos em um Processo
-#' de Produ\enc{çã}{ca}o de Tecidos
-#'
-#' @description Para monitorar um processo de produção de tecidos
-#' estampados foram examinados os 10 primeiros rolos, com 200m de
-#' tecido cada. Foi registrado o número de defeitos encontrados em
-#' cada rolo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{def}}{Defeitos encontrados no rolo.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 231).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.15)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.15, type="c",
-#' xlab="Amostra", ylab="Número de defeitos", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.16.R b/R/EpprechtTb8.16.R
deleted file mode 100644
index 84099f3ed0db05481455a901aadd770a7f36963f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.16.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.16
-#' @title Controle de qualidade na produ\enc{çã}{ca}o de cabos el\enc{é}{e}tricos
-#' @description Dados referentes ao monitoramento do processo de produção
-#' de cabos elétricos. Foi registrada a quantidade de defeitos
-#' encontrados em amostras de determinada quantidade de metros de cabo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{met}}{Quantidade de cabo avaliado em cada amostra (em metros).}
-#'
-#' \item{\code{def}}{Número de defeitos encontrados.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 233).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.16)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.16$def, type="u", sizes=EpprechtTb8.16$met,
-#' xlab="Amostra", ylab="Quantidade de defeitos", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.2.R b/R/EpprechtTb8.2.R
deleted file mode 100644
index a88b5251199fd19e87f2f75660c50fc13fd40725..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.2
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Clientes Insatisfeitos com a Comida
-#' @description Dados referentes ao número de clientes insatisfeitos
-#' com a comida de um restaurante. Esses dados foram obtidos após o
-#' diagnóstico e a eliminação de causas especiais. A cada dia 200
-#' clientes foram consultados, durante 30 dias.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cinsat}}{Número de clientes insatisfeitos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 204).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.2)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.2, type="p", size=200,
-#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de insatisfeitos", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/EpprechtTb8.8.R b/R/EpprechtTb8.8.R
deleted file mode 100644
index 543acddcd52f708664a5dccdc6853fe6c64362c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/EpprechtTb8.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name EpprechtTb8.8
-#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de n\enc{ã}{a}o-conformidades em geladeiras
-#' @description Dados referentes aos números de não-conformidades
-#' em 40 amostras de cinco geladeiras. Foi suposto que o processo
-#' operava sob controle nesse período.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 1 variável,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords CEQ
-#'
-#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
-#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
-#' Editora Atlas. (pg 222).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(EpprechtTb8.8)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(EpprechtTb8.8, type="c", size=5,
-#' xlab="Amostra", ylab="Número de não-conformidades", title=" ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Faria.R b/R/Faria.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..33dec29ef42cc350108d5b91072464e82f4f2819
--- /dev/null
+++ b/R/Faria.R
@@ -0,0 +1,310 @@
+#' @name FariaEg2.9.5
+#' @title Varia\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos para a Determina\enc{çã}{ca}o da CTC do Solo
+#' @description Dois métodos de CTC do solo são usados em uma amostra de
+#' controle e fornecem os resultados em cmol kg\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{metod}}{Fator que identifica os métodos para a
+#' determinação aplicados nas amostras de solo.}
+#'
+#' \item{\code{ctc}}{CTC da amostra de solo, em cmol kg\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords ASS
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. (Exemplo 2.9.5, pág 39)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaEg2.9.5)
+#' str(FariaEg2.9.5)
+#'
+#' aggregate(ctc ~ metod, data = FariaEg2.9.5,
+#' FUN = function(x) {
+#' c(media = mean(x), variancia = var(x))
+#' })
+#'
+#' xyplot(ctc ~ metod, data = FariaEg2.9.5)
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaEg3.2.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Am\enc{ê}{e}ndoas de Clones de Cacau
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
+#' estudou a produção de amendoas de clones de cacau.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clone}}{Fator categórico que representam os clones de
+#' cacau.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica a repetição de cada clone.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de amendoas, em kg 10 plantas\eqn{{-1}}
+#' ano\eqn{{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 3.2.4, pág 46)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaEg3.2.4)
+#' str(FariaEg3.2.4)
+#'
+#' unstack(x = FariaEg3.2.4, form = prod ~ clone)
+#'
+#' xyplot(prod ~ clone, data = FariaEg3.2.4,
+#' ylab = expression("Produção"~
+#' (kg~10~plantas^{-1}~ano^{-1})),
+#' xlab = "Clones de cacau")
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd11.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Batatas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem e Aduba\enc{çã}{ca}o
+#' @description Experimento montado em delineamento inteiramente
+#' casualizado para estudar o efeito da combibação dos fatores
+#' irrigação e calagem da produção de batata.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{irri}}{Fator categórico que indica o uso ou não de
+#' irrigação para o cultivo da batata.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator categórico que indica o uso ou não de
+#' calagem para o cultivo da batata.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições das
+#' combinações dos fatores acima mencionados.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Produção de batata, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT2
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.4, pág. 134)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd11.4)
+#' str(FariaQd11.4)
+#'
+#' xtabs(~irri + calc, data = FariaQd11.4)
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(irri), groups = calc, data = FariaQd11.4,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Uso de irrigação",
+#' ylab = expression("Produção de batata"~(kg~parcela^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Use de calagem", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd11.9
+#' @title Qualidade de Mudas em Fun\enc{çã}{ca}o do Recipiente da Esp\enc{é}{e}cie
+#' @description Experimento montado no delineamento inteiramente
+#' casualizado cujo resultado é a qualidade de mudas em função do
+#' recipiente utilizado e para cada espécie cultiavda.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{recip}}{Fator categórico cujos níveis representam os
+#' recipientes utilizados para o cultivo das mudas.}
+#'
+#' \item{\code{espécie}}{Fator categórico cujos níveis representam as
+#' espécies cultivadas.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das combinações
+#' dos fatores.}
+#'
+#' \item{\code{quali}}{Resposta correspondente à qualidade das mudas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC FAT2
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.9, pág 145)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd11.9)
+#' str(FariaQd11.9)
+#'
+#' xtabs(~recip + espec, data = FariaQd11.9)
+#' with(FariaQd11.9, tapply(quali, list(recip, espec), FUN = sum))
+#'
+#' xyplot(quali ~ recip, groups = espec, data = FariaQd11.9,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Recipientes", ylab = "Qualidade da muda",
+#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd12.5
+#' @title Coloniza\enc{çã}{ca}o do TVC em Vassoura-de-bruxa
+#' @description Os dados referem-se a contagem da colonização de um
+#' antagonista (\emph{trichoderma} - TVC) aplicado sobre as
+#' vassouras-de-bruxa de uma cultura de cacau no Município de
+#' Ibatuma - BA em em 2000. Foram consideradas 3 intervalos de
+#' aplicação e as avaliações foram feitas em 3 tempos. O experimento
+#' foi instaldo em delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{aplic}}{Fator métrico que representa o número de
+#' aplicações pois os intervalos entre aplicação do antagonista
+#' foram: de 15 em 15 dias (0, 15, 30, 45, 60), de 30 em 30 dias (0,
+#' 30, 60) e testemunha, que não recebeu nenhuma aplicação.}
+#'
+#' \item{\code{avali}}{Fator métrico que representa as datas das
+#' avaliações, em dias após o início das aplicações de TVC (dia 0).}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{colon}}{Colonização (\%) do TVC em vassouras-de-bruxa.}
+#'
+#' }
+#'
+#' As parcelas da testemunha, que não receberam aplicação de TVC,
+#' exibiram um valor 0 para a colonização das vassouras-de-bruxa.
+#' @keywords DBC PS
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. ( Quadro 12.5, pág. 159)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd12.5)
+#' str(FariaQd12.5)
+#'
+#' xtabs(~aplic + avali, data = FariaQd12.5)
+#'
+#' xyplot(colon ~ aplic, data = FariaQd12.5,
+#' groups = avali, type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Número de aplicações equiespaçadas em 60 dias",
+#' ylab = "Colonização de TVC em vassouras-de-bruxa (%)",
+#' auto.key = list(title = "Dias após início das aplicações",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd14.2
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
+#' @description Os dados abaixo são provenientes de um ensaio em que
+#' foram utilizadas 7 doses de nitrogênio aplicado em cobertura para
+#' avaliar a produtividade de milho. O experimento foi montado em
+#' delineamento inteiramente casualizado, com 5 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator métrico que é a dose de nitrogênio aplicado em
+#' cobertura, kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições das doses.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC RL
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.2 pág. 198)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd14.2)
+#' str(FariaQd14.2)
+#'
+#' aggregate(prod ~ N, data = FariaQd14.2, FUN = mean)
+#'
+#' xyplot(prod ~ N, data = FariaQd14.2,
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd14.3
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o com F\enc{ó}{o}sforo na Produ\enc{çã}{ca}o de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Parte
+#' A\enc{é}{e}rea de Milho
+#' @description Os dados abaixo são provenientes de um ensaio
+#' experimental realizado em casa de vegetação, montado no
+#' delineamento em blocos casualizados, com 5 repetições, para
+#' avaliar o efeito de doses de fósforo na produção de matéria seca
+#' da parte aérea do milho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator métrico que representa as doses de fósforo (mg
+#' kg\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator que representa os blocos dentro da casa de
+#' vegetação.}
+#'
+#' \item{\code{mspa}}{Massa da matéria seca da parte aérea das
+#' plantas de milho, g vaso\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.3 pág. 200)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd14.3)
+#' str(FariaQd14.3)
+#'
+#' aggregate(mspa ~ P, data = FariaQd14.3, FUN = mean)
+#'
+#' xyplot(mspa ~ P, data = FariaQd14.3,
+#' groups = bloc, type = "o")
+#'
+NULL
+
+#' @name FariaQd6.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
+#' @description Produção de milho, em kg 100 m\eqn{^2} em um experimento
+#' conduzido no delineamento inteiramente casualizado com 5
+#' repetições, onde foram avaliadas quatro variedades de milho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator categórico que representa as variedades de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições de cada
+#' variedade.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg por 100 m\eqn{^2}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
+#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 6.1 pág 76)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(FariaQd6.1)
+#' str(FariaQd6.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied, data = FariaQd6.1)
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/FariaEg2.9.5.R b/R/FariaEg2.9.5.R
deleted file mode 100644
index d3cd89337e3ab2062c1856366683c3723ddeb87d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaEg2.9.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name FariaEg2.9.5
-#' @title Varia\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos para a Determina\enc{çã}{ca}o da CTC do Solo
-#' @description Dois métodos de CTC do solo são usados em uma amostra de
-#' controle e fornecem os resultados em cmol kg\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{metod}}{Fator que identifica os métodos para a
-#' determinação aplicados nas amostras de solo.}
-#'
-#' \item{\code{ctc}}{CTC da amostra de solo, em cmol kg\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords ASS
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. (Exemplo 2.9.5, pág 39)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaEg2.9.5)
-#' str(FariaEg2.9.5)
-#'
-#' aggregate(ctc ~ metod, data = FariaEg2.9.5,
-#' FUN = function(x) {
-#' c(media = mean(x), variancia = var(x))
-#' })
-#'
-#' xyplot(ctc ~ metod, data = FariaEg2.9.5)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaEg3.2.4.R b/R/FariaEg3.2.4.R
deleted file mode 100644
index f8737d2fff59ffb0e46a00a0ccbf85831234be0c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaEg3.2.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name FariaEg3.2.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Am\enc{ê}{e}ndoas de Clones de Cacau
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
-#' estudou a produção de amendoas de clones de cacau.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clone}}{Fator categórico que representam os clones de
-#' cacau.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica a repetição de cada clone.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de amendoas, em kg 10 plantas\eqn{{-1}}
-#' ano\eqn{{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 3.2.4, pág 46)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaEg3.2.4)
-#' str(FariaEg3.2.4)
-#'
-#' unstack(x = FariaEg3.2.4, form = prod ~ clone)
-#'
-#' xyplot(prod ~ clone, data = FariaEg3.2.4,
-#' ylab = expression("Produção"~
-#' (kg~10~plantas^{-1}~ano^{-1})),
-#' xlab = "Clones de cacau")
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd11.4.R b/R/FariaQd11.4.R
deleted file mode 100644
index e63f1521e6e664859f30ce77b9c48597330f5ac9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd11.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name FariaQd11.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Batatas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem e Aduba\enc{çã}{ca}o
-#' @description Experimento montado em delineamento inteiramente
-#' casualizado para estudar o efeito da combibação dos fatores
-#' irrigação e calagem da produção de batata.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{irri}}{Fator categórico que indica o uso ou não de
-#' irrigação para o cultivo da batata.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator categórico que indica o uso ou não de
-#' calagem para o cultivo da batata.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições das
-#' combinações dos fatores acima mencionados.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Produção de batata, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT2
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.4, pág. 134)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd11.4)
-#' str(FariaQd11.4)
-#'
-#' xtabs(~irri + calc, data = FariaQd11.4)
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(irri), groups = calc, data = FariaQd11.4,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Uso de irrigação",
-#' ylab = expression("Produção de batata"~(kg~parcela^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Use de calagem", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd11.9.R b/R/FariaQd11.9.R
deleted file mode 100644
index 4f330370ccc24186033f9ae4bb83d580d2f8a4a7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd11.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name FariaQd11.9
-#' @title Qualidade de Mudas em Fun\enc{çã}{ca}o do Recipiente da Esp\enc{é}{e}cie
-#' @description Experimento montado no delineamento inteiramente
-#' casualizado cujo resultado é a qualidade de mudas em função do
-#' recipiente utilizado e para cada espécie cultiavda.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{recip}}{Fator categórico cujos níveis representam os
-#' recipientes utilizados para o cultivo das mudas.}
-#'
-#' \item{\code{espécie}}{Fator categórico cujos níveis representam as
-#' espécies cultivadas.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que indica as repetições das combinações
-#' dos fatores.}
-#'
-#' \item{\code{quali}}{Resposta correspondente à qualidade das mudas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC FAT2
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.9, pág 145)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd11.9)
-#' str(FariaQd11.9)
-#'
-#' xtabs(~recip + espec, data = FariaQd11.9)
-#' with(FariaQd11.9, tapply(quali, list(recip, espec), FUN = sum))
-#'
-#' xyplot(quali ~ recip, groups = espec, data = FariaQd11.9,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Recipientes", ylab = "Qualidade da muda",
-#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd12.5.R b/R/FariaQd12.5.R
deleted file mode 100644
index b3acf1972d2bd8ae4d6831d3174f21adc04d1614..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd12.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name FariaQd12.5
-#' @title Coloniza\enc{çã}{ca}o do TVC em Vassoura-de-bruxa
-#' @description Os dados referem-se a contagem da colonização de um
-#' antagonista (\emph{trichoderma} - TVC) aplicado sobre as
-#' vassouras-de-bruxa de uma cultura de cacau no Município de
-#' Ibatuma - BA em em 2000. Foram consideradas 3 intervalos de
-#' aplicação e as avaliações foram feitas em 3 tempos. O experimento
-#' foi instaldo em delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{aplic}}{Fator métrico que representa o número de
-#' aplicações pois os intervalos entre aplicação do antagonista
-#' foram: de 15 em 15 dias (0, 15, 30, 45, 60), de 30 em 30 dias (0,
-#' 30, 60) e testemunha, que não recebeu nenhuma aplicação.}
-#'
-#' \item{\code{avali}}{Fator métrico que representa as datas das
-#' avaliações, em dias após o início das aplicações de TVC (dia 0).}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{colon}}{Colonização (\%) do TVC em vassouras-de-bruxa.}
-#'
-#' }
-#'
-#' As parcelas da testemunha, que não receberam aplicação de TVC,
-#' exibiram um valor 0 para a colonização das vassouras-de-bruxa.
-#' @keywords DBC PS
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. ( Quadro 12.5, pág. 159)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd12.5)
-#' str(FariaQd12.5)
-#'
-#' xtabs(~aplic + avali, data = FariaQd12.5)
-#'
-#' xyplot(colon ~ aplic, data = FariaQd12.5,
-#' groups = avali, type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Número de aplicações equiespaçadas em 60 dias",
-#' ylab = "Colonização de TVC em vassouras-de-bruxa (%)",
-#' auto.key = list(title = "Dias após início das aplicações",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd14.2.R b/R/FariaQd14.2.R
deleted file mode 100644
index f4c85e0ba3de720ebcaaf6ccb83a48d9481caea6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd14.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name FariaQd14.2
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
-#' @description Os dados abaixo são provenientes de um ensaio em que
-#' foram utilizadas 7 doses de nitrogênio aplicado em cobertura para
-#' avaliar a produtividade de milho. O experimento foi montado em
-#' delineamento inteiramente casualizado, com 5 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator métrico que é a dose de nitrogênio aplicado em
-#' cobertura, kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições das doses.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC RL
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.2 pág. 198)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd14.2)
-#' str(FariaQd14.2)
-#'
-#' aggregate(prod ~ N, data = FariaQd14.2, FUN = mean)
-#'
-#' xyplot(prod ~ N, data = FariaQd14.2,
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd14.3.R b/R/FariaQd14.3.R
deleted file mode 100644
index f9e09f5ab1e40b55f0255623fb925f46d6efafa2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd14.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name FariaQd14.3
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o com F\enc{ó}{o}sforo na Produ\enc{çã}{ca}o de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Parte
-#' A\enc{é}{e}rea de Milho
-#' @description Os dados abaixo são provenientes de um ensaio
-#' experimental realizado em casa de vegetação, montado no
-#' delineamento em blocos casualizados, com 5 repetições, para
-#' avaliar o efeito de doses de fósforo na produção de matéria seca
-#' da parte aérea do milho.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator métrico que representa as doses de fósforo (mg
-#' kg\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator que representa os blocos dentro da casa de
-#' vegetação.}
-#'
-#' \item{\code{mspa}}{Massa da matéria seca da parte aérea das
-#' plantas de milho, g vaso\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.3 pág. 200)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd14.3)
-#' str(FariaQd14.3)
-#'
-#' aggregate(mspa ~ P, data = FariaQd14.3, FUN = mean)
-#'
-#' xyplot(mspa ~ P, data = FariaQd14.3,
-#' groups = bloc, type = "o")
-#'
-NULL
diff --git a/R/FariaQd6.1.R b/R/FariaQd6.1.R
deleted file mode 100644
index 2956de5bc9658adc83beff743233d83665f03bbb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FariaQd6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name FariaQd6.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
-#' @description Produção de milho, em kg 100 m\eqn{^2} em um experimento
-#' conduzido no delineamento inteiramente casualizado com 5
-#' repetições, onde foram avaliadas quatro variedades de milho.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator categórico que representa as variedades de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições de cada
-#' variedade.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg por 100 m\eqn{^2}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
-#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 6.1 pág 76)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(FariaQd6.1)
-#' str(FariaQd6.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied, data = FariaQd6.1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/Ferreira.R b/R/Ferreira.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..49dff9f9bcd6cbc3dabbcae0b0d61c5d9aa4e1c0
--- /dev/null
+++ b/R/Ferreira.R
@@ -0,0 +1,688 @@
+#' @name FerreiraEg13.2
+#' @title Dados Simulados para Classifica\enc{çã}{ca}o
+#' @description Dados provenientes de simulação. Foram 50 dados
+#' simulados de duas populações, P1 e P2, definidas pelos modelos
+#' probabilísticos exponenciais \eqn{P1 \sim Exp(1)} e \eqn{P2 \sim
+#' Exp(0,1)}. O objetivo da simulação é explorar os métodos de
+#' classificação.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pop}}{Fator de dois níveis que representa a qual
+#' população a observação pertence: 1 se \eqn{P1} e 2 se \eqn{P2}.}
+#'
+#' \item{\code{x}}{Realização da variável aleatória \eqn{P_i, \quad i =
+#' 1 ou 2} conforme \code{pop}}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaDisc
+#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
+#' Editora UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 592-593)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg13.2)
+#' summary(FerreiraEg13.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' densityplot(~x, groups = pop, data = FerreiraEg13.2,
+#' grid = TRUE, lwd = 2,
+#' auto.key = list(
+#' title = "População", cex.title = 1,
+#' corner = c(0.95, 0.90), points = FALSE))
+#'
+#' ecdfplot(~x, groups = pop, data = FerreiraEg13.2,
+#' grid = TRUE, lwd = 2,
+#' auto.key = list(
+#' title = "População", cex.title = 1,
+#' corner = c(0.95, 0.05), points = FALSE))
+#'
+#' (discr <- MASS::lda(pop ~ ., data = FerreiraEg13.2))
+#'
+#' table(predict(discr)$class, FerreiraEg13.2$pop)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg13.3
+#' @title Classifica\enc{çã}{ca}o de Solos na Regi\enc{ã}{a}o Amaz\enc{ô}{o}nica
+#' @description Dados amostrais relativos ao teor de zinco (\emph{Zn}) e
+#' ferro \emph{Fe}, em ppm, obtidos em solos de pastagem e de
+#' floresta na região amazônica.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pop}}{Fator de dois níveis que indica a qual população a
+#' observação pertence, F se provém da floresta e P se provém de
+#' pastagem.}
+#'
+#' \item{\code{zinco}}{Teor de zinco (\emph{Zn}) do solo, em ppm.}
+#'
+#' \item{\code{ferro}}{Teor de ferro (\emph{Fe}) do solo, em ppm.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaDisc
+#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
+#' Editora UFLA. (Exemplo 13.3, pág. 596-597)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg13.3)
+#' str(FerreiraEg13.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(zinco ~ ferro, groups = pop, data = FerreiraEg13.3,
+#' grid = TRUE, lwd = 2,
+#' auto.key = list(
+#' title = "População", cex.title = 1,
+#' corner = c(0.95, 0.90), points = TRUE))
+#'
+#' (discr <- MASS::lda(pop ~ zinco + ferro, data = FerreiraEg13.3))
+#' plot(discr)
+#'
+#' table(predict(discr)$class, FerreiraEg13.3$pop)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg3.4
+#' @title Exame de Sangue em Pintores de Carro
+#' @description Subconjunto de valores de um hemograma aplicado à
+#' pintores de carros, apresentado por Royston (1983).
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conc}}{Concentração de hemoglobina.}
+#'
+#' \item{\code{linf}}{Contagem de linfócitos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 3.4 pág. 136)
+#'
+#' Royston, J. P. (1983). Some techniques for assessing multivariate
+#' normality based on Shapiro-Wilk. London, Applied Statistics -
+#' Journal of the Royal Statistical Society - Series C, v. 32, n. 2,
+#' p. 121-133. (Table 2)
+#' @examples
+#'
+#' # Normalidade univariada
+#' par(mfrow = c(1, 2))
+#' with(FerreiraEg3.4, {
+#' qqnorm(conc, main = "Normal Q-Q Plot\nConc. Hemoglobina")
+#' qqline(conc)
+#' qqnorm(linf, main = "Normal Q-Q Plot\nCont. Linfócitos")
+#' qqline(linf)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg5.1
+#' @title Teores de Areia e Argila em Solo na Amaz\enc{ô}{o}nia
+#' @description Conjunto de dados referente aos teores de areia e argila
+#' de uma amostra com 30 parcelas de solo de capoeira nova na
+#' Amazônia.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{areia}}{Representa o teor de areia em cada parcela de
+#' solo.}
+#'
+#' \item{\code{argila}}{Representa o teor de argila em cada parcela de
+#' solo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 5.1 pág. 193-194)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg5.1)
+#'
+#' str(FerreiraEg5.1)
+#'
+#' pairs(FerreiraEg5.1)
+#'
+#' bks <- apply(FerreiraEg5.1, 2,
+#' FUN = function(x, step = 5) {
+#' r <- range(x)
+#' r <- r + (r %% step * (-1)) + c(0, step)
+#' seq(r[1], r[2], by = step)
+#' })
+#' areiaPlot <- hist(FerreiraEg5.1$areia, plot = FALSE,
+#' breaks = bks$areia)
+#' argilaPlot <- hist(FerreiraEg5.1$argila, plot = FALSE,
+#' breaks = bks$argila)
+#'
+#' layout(matrix(c(2, 0, 1, 3), ncol = 2, byrow = TRUE),
+#' widths = c(4/5, 1/5), heights = c(1/5, 4/5))
+#' par(mar = c(5, 5, 0.5, 0.5))
+#' plot(argila ~ areia, data = FerreiraEg5.1, cex = 1.5,
+#' xlab = "Teor de areia do solo",
+#' ylab = "Teor de argila do solo",
+#' xlim = range(bks$areia),
+#' ylim = range(bks$argila))
+#' grid()
+#' rug(x = FerreiraEg5.1$areia, side = 3)
+#' rug(x = FerreiraEg5.1$argila, side = 4)
+#' par(mar = c(0, 5, 1, 0.5))
+#' barplot(areiaPlot$counts, axes = FALSE, space = 0)
+#' par(mar = c(5, 0, 0.5, 1))
+#' barplot(argilaPlot$counts, axes = FALSE, space = 0, horiz = TRUE)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg6.3
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o dos Solos de Pastagem e Capoeira Nova da Amaz\enc{ô}{o}nia
+#' @description Os dados referem-se a avaliação de parcelas de solo da
+#' Amazônia. Os atributos quantidade de cálcio, magnésio e saturação
+#' de bases foram avaliados em parcelas de solo sob os sistemas de
+#' uso: pastagem, com 13 observações e capoeira nova, com 30
+#' observações.
+#' @format Um \code{data.frame} com 43 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{solo}}{Fator que indica o sistema de uso da parcela de
+#' solo. \code{CN} para Capoeira Nova e \code{P} para Pastagem.}
+#'
+#' \item{\code{Ca}}{Teor de cálcio na parcela de solo.}
+#'
+#' \item{\code{Mg}}{Teor de magnésio na parcela de solo.}
+#'
+#' \item{\code{SB}}{Índice de saturação de bases calculado na parcela de
+#' solo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 6.3 pág. 240-241 e
+#' exemplo 6.6 pág. 268-269)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg6.3)
+#'
+#' str(FerreiraEg6.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' splom(~FerreiraEg6.3[2:4], groups = solo, data = FerreiraEg6.3,
+#' type = c("p", "smooth"), grid = TRUE,
+#' auto.key = list(columns = 2, title = "Tipo de solo"))
+#'
+#' # Matrizes de covariâncias e correlações
+#' by(FerreiraEg6.3[2:4], FerreiraEg6.3[1], cov)
+#' by(FerreiraEg6.3[2:4], FerreiraEg6.3[1], cor)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg7.1
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Exerc\enc{í}{i}cios F\enc{í}{i}sicos sobre o Estresse Oxidativo
+#' @description Dados observados de um estudo realizado no laboratório
+#' de Bioquímica Clínica do Departamento de Análises Clínicas e
+#' Toxicológicas da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL), no
+#' qual o interesse era testar se a rotina de exercícios físicos
+#' intensos não tem efeito sobre o estresse oxidativo (estresse
+#' causado pelo aumento de radicais livres), no plasma de mulheres
+#' da terceira idade. O estudo consistiu na avaliação de 16 mulheres
+#' da terceira submetidas ao exercício físico durante 4 semanas, as
+#' avaliações ocorreram antes e depois do tratamento com exercícios
+#' físicos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Fator que indica a qual amostra a observação
+#' pertence, antes ou depois do tratamento com exercícios físicos.}
+#'
+#' \item{\code{proteina}}{Proteínas mensuradas em \eqn{g/dl} (grama por
+#' decilitro).}
+#'
+#' \item{\code{peroxido}}{Peróxidos de proteína mensurados em
+#' \eqn{nmol/dl} (nanomol por decilitro).}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.1 pág. 286)
+#'
+#' @examples
+#' data(FerreiraEg7.1)
+#'
+#' aggregate(peroxido ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
+#' aggregate(proteina ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
+#'
+#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' boxplot(proteina ~ amostra, data = FerreiraEg7.1,
+#' xlim = c(0.5, 2.5), border = 4,
+#' boxwex = 0.2, at = 1:2 - 0.15,
+#' axes = FALSE)
+#' box()
+#' axis(side = 2, col.axis = 4)
+#' mtext(side = 2, text = "Proteínas em g/dl", line = 3, col = 4)
+#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' boxplot(peroxido ~ amostra, data = FerreiraEg7.1,
+#' xlim = c(0.5, 2.5), border = 2,
+#' boxwex = 0.2, at = 1:2 + 0.15,
+#' axes = FALSE)
+#' axis(side = 4, col.axis = 2)
+#' axis(side = 1, at = 1:2, labels = c("antes", "depois"))
+#' mtext(side = 4, text = "Peróxidos em nmol/g de proteína",
+#' line = 3, col = 2)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg7.4
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Duas Variedades de Milho
+#' @description Com o interesse de testar a hipótese de igualdade entre
+#' duas variedades de milho, foram mensuradas as variáveis aleatórias
+#' produtividade e altura das plantas em cada uma das variedades.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 11 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varie}}{Fator que indica a qual variedade a observação
+#' pertence. Variedade A, com 6 observações e B com 5.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade mensurada em t ha\eqn{^{-1}}
+#' (tonelada por hectare).}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Altura média das plantas em metros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.4 pág. 302)
+#'
+#' @examples
+#' data(FerreiraEg7.4)
+#'
+#' aggregate(prod ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
+#' aggregate(altura ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
+#' by(FerreiraEg7.4[2:3], FerreiraEg7.4[1], cov)
+#'
+#' with(FerreiraEg7.4, {
+#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' plot.default(y = prod, xlab = "", ylab = "",
+#' x = jitter(as.numeric(varie), factor = 0.5) - 0.1,
+#' xlim = c(0.5, 2.5),
+#' col = 4,
+#' axes = FALSE)
+#' box()
+#' axis(side = 2, col.axis = 4)
+#' mtext(side = 2, text = "Produtividade em t/ha",
+#' line = 3, col = 4)
+#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' plot.default(y = altura, xlab = "", ylab = "",
+#' x = jitter(as.numeric(varie), factor = 0.5) + 0.1,
+#' xlim = c(0.5, 2.5),
+#' col = 2,
+#' axes = FALSE)
+#' axis(side = 4, col.axis = 2)
+#' axis(side = 1, at = 1:2,
+#' labels = c("Variedade A", "Variedade B"))
+#' mtext(side = 4, text = "Altura em m",
+#' line = 3, col = 2)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg8.1
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Gr\enc{ã}{a}os e Produtividade em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados obtidos de um experimento inteiramente casualizado
+#' com cinco repetições, realizado no período de seca, onde
+#' avaliou-se o efeito de diferentes cultivares na produtividade do
+#' feijão por meio das variáveis produtividade e número médio de
+#' grãos por vagem.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator nominal com 4 níveis que representa as
+#' cultivares de feijão.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as unidades experimentais
+#' de cada cultivar.}
+#'
+#' \item{\code{ngrao}}{Número médio de grãos por vagem.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de feijão, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords manova
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 339)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg8.1)
+#' str(FerreiraEg8.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' p1 <- xyplot(prod ~ cult,
+#' data = FerreiraEg8.1,
+#' type = c("p", "smooth"))
+#' p2 <- xyplot(ngrao ~ cult,
+#' data = FerreiraEg8.1,
+#' type = c("p", "smooth"))
+#' doubleYScale(p1, p2, add.ylab2 = TRUE)
+#'
+#' xyplot(prod ~ ngrao,
+#' groups = cult,
+#' grid = TRUE,
+#' auto.key = list(space = "right",
+#' title = "Cultivar", cex = 0.8),
+#' data = FerreiraEg8.1,
+#' xlab = "Número médio de grãos por vagem",
+#' ylab = "Produção de feijão")
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEg9.1
+#' @title Teores de Areia e Argila para Diferentes Usos da Terra na
+#' Amaz\enc{ô}{o}nia
+#' @description Os dados referem-se a média de vários pontos amostrais
+#' em sistema de gride nos solos da Amazônia, onde foram mensuradas
+#' as variáveis areia e argila para 6 sistemas de uso da terra
+#' (SUT). O objetivo do estudo é agrupar os SUT's conforme
+#' similaridade das medidas de areia e argila.
+#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{areia}}{Média das medidas de areia.}
+#'
+#' \item{\code{argila}}{Média das medidas de argila.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O sistema de uso da terra é indicado conforme nomenclatura das linhas
+#' do \code{data.frame}, onde (A) representa uso da terra para
+#' agricultura, (AG) para agrofloresta, (F) para floresta, (CV) para
+#' capoeira velha, (CN) para capoeira nova e (P) para pastagem.
+#' @keywords KM
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 9.1, pág. 402)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEg9.1)
+#' str(FerreiraEg9.1)
+#' rownames(FerreiraEg9.1)
+#'
+#' (D <- dist(FerreiraEg9.1))
+#' plot(hclust(D), hang = -1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' (cl <- kmeans(FerreiraEg9.1, 3))
+#'
+#' xyplot(argila ~ areia, groups = cl$cluster,
+#' data = FerreiraEg9.1,
+#' pch = 19, cex = 1.3, grid = TRUE,
+#' xlab = "Teor de argila (%)",
+#' ylab = "Teor de areia (%)",
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' cols <- trellis.par.get()$superpose.symbol$col[cl$cluster]
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' ltext(x, y,
+#' labels = rownames(FerreiraEg9.1),
+#' pos = 4, offset = 1, col = cols)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEx10.11.9
+#' @title Amostra de uma Popula\enc{çã}{ca}o Normal Trivariada
+#' @description Dados provenientes de uma amostra de tamanho \eqn{n =
+#' 30} de uma população normal trivariada, \eqn{X = (X_1, X_2, X_3),
+#' X \sim \textrm{Normal}_3(\underline{\mu}, \Sigma)}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Valores na primeira dimensão (\eqn{X_1}) do vetor
+#' X.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Valores na segunda dimensão (\eqn{X_2}) do vetor X.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Valores na terceira dimensão (\eqn{X_3}) do vetor
+#' X.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
+#' Editora UFLA. (Exercício 10.11.9, pág. 487)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEx10.11.9)
+#' str(FerreiraEx10.11.9)
+#'
+#' panel.density <- function(x, ...) {
+#' usr <- par("usr")
+#' on.exit(par(usr))
+#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
+#' par(new = TRUE)
+#' plot(density(x), xlab = "", ylab = "", main = "", lwd = 2)
+#' }
+#'
+#' # Relação entre as variáveis
+#' # (Se [X1, X2, X3] ~ Normal => X1 ~ Normal, X2 ~ Normal, X3 ~ Normal)
+#' pairs(FerreiraEx10.11.9, pch = 20, diag.panel = panel.density)
+#'
+#' # Componentes principais
+#' (comp <- prcomp(FerreiraEx10.11.9, scale = TRUE))
+#' screeplot(comp, type = "lines")
+#' biplot(comp, pc.biplot = TRUE)
+#'
+#' # Correlação das componentes principais com as variáveis originais
+#' cor(FerreiraEx10.11.9, comp$x)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEx3.8.5
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de cultivar de mel\enc{ã}{a}o
+#' @description Os dados referem-se à avaliação de uma cultivar de melão
+#' em 32 unidades experimentais.
+#' @format \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nfrut}}{Número de frutos total por héctare.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de melão mensurada em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{tam}}{Teor médio de açucar mensurados em graus brix.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 3.8.5 pág. 169)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEx3.8.5)
+#' str(FerreiraEx3.8.5)
+#'
+#' # Análise descritiva
+#' panel.density <- function(x, ...) {
+#' usr <- par("usr")
+#' on.exit(par(usr))
+#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
+#' par(new = TRUE)
+#' plot(density(x), xlab = "", ylab = "", main = "", lwd = 2)
+#' }
+#'
+#' pairs(FerreiraEx3.8.5, pch = 20, diag.panel = panel.density)
+#'
+#' # Análise de componentes principais (PCA)
+#' (comp <- prcomp(FerreiraEx3.8.5, scale = TRUE))
+#' screeplot(comp, type = "lines")
+#' biplot(comp)
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEx7.4.1
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Dieta em Animais
+#' @description Dados referentes a um estudo com animais avaliados antes
+#' e depois de terem sido submetidos a uma dieta balanceada. O
+#' interesse do estudo é avaliar se houve efeito significativo da
+#' dieta nas variáveis peso e teor de proteína.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fase}}{Fator que indica a qual fase do estudo a
+#' observação pertence. Antes ou depois da dieta.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do animal.}
+#'
+#' \item{\code{teor}}{Teor de proteína.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 7.4.1 pág. 328)
+#'
+#' @examples
+#' data(FerreiraEx7.4.1)
+#'
+#' aggregate(peso ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
+#' aggregate(teor ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
+#'
+#' by(FerreiraEx7.4.1[2:3], FerreiraEx7.4.1[1], cov)
+#'
+#' with(FerreiraEx7.4.1, {
+#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' plot.default(y = peso, xlab = "", ylab = "",
+#' x = jitter(as.numeric(fase), factor = 0.5) - 0.15,
+#' xlim = c(0.5, 2.5),
+#' col = 4,
+#' axes = FALSE)
+#' box()
+#' axis(side = 2, col.axis = 4)
+#' mtext(side = 2, text = "Peso", line = 3, col = 4)
+#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
+#' plot.default(y = teor, xlab = "", ylab = "",
+#' x = jitter(as.numeric(fase), factor = 0.5) + 0.15,
+#' xlim = c(0.5, 2.5),
+#' col = 2,
+#' axes = FALSE)
+#' axis(side = 4, col.axis = 2)
+#' axis(side = 1, at = 1:2, labels = c("antes", "depois"))
+#' mtext(side = 4, text = "Teor da proteína",
+#' line = 3, col = 2)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEx8.5.1
+#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito e Altura de \enc{Á}{A}rvores em Lavras-MG
+#' @description Resultados de um experimento inteiramente casualizado
+#' com dez repetições, realizado no período de seca, para avaliar o
+#' diferenças entre diferentes transectos na altura e no diâmetro à
+#' altura do peito (DAP) das árvores em uma área de recuperação às
+#' margens de um rio na região de Lavras, MG.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trans}}{Fator nominal com 3 níveis que representa o
+#' transecto (delimitação do terreno) avaliado.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as unidades experimentais
+#' de cada transecto.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura da árvore.}
+#'
+#' \item{\code{dap}}{Diâmetro à altura do peito, 1.30 metros do solo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords manova
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 8.5.1, pág. 351)
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEx8.5.1)
+#' str(FerreiraEx8.5.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' p1 <- xyplot(alt ~ tran,
+#' data = FerreiraEx8.5.1,
+#' type = c("p", "smooth"))
+#' p2 <- xyplot(dap ~ tran,
+#' data = FerreiraEx8.5.1,
+#' type = c("p", "smooth"))
+#' doubleYScale(p1, p2, add.ylab2 = TRUE)
+#'
+#' xyplot(alt ~ dap,
+#' groups = tran,
+#' grid = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Transecto", cex = 0.8),
+#' data = FerreiraEx8.5.1,
+#' xlab = "Diâmetro à altura do peito",
+#' ylab = "Altura")
+#'
+NULL
+
+#' @name FerreiraEx9.7.2
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o Nutricional de Tipos de Carne
+#' @description Dados provenientes de um estudo onde avaliou-se as
+#' variáveis energia, proteína, gordura, cálcio e ferro em 5
+#' diferentes tipos de carnes. O estudo é apresentado em Bussab et
+#' al., 1990 sob o objetivo de agrupar os tipos de carne com base em
+#' sua informação nutricional.
+#' @format Um \code{data.frame} com 5 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ener}}{Valor energético de uma porção, em calorias.}
+#'
+#' \item{\code{prot}}{Valor proteico de uma porção, em gramas.}
+#'
+#' \item{\code{gord}}{Quantidade de gordura em uma porção, em gramas.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Quantidade de cálcio em uma porção, em
+#' miligramas.}
+#'
+#' \item{\code{ferro}}{Quantidade de ferro em uma porção, em
+#' miligramas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O tipo de carne é indicado conforme nomenclatura das linhas do
+#' \code{data.frame}. Os tipos de carne marisco, siri e camarão são
+#' todos enlatados.
+#' @keywords agrupamento
+#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
+#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 9.7.2, pág. 409)
+#' @references Bussab, W. O., Miazaki, É. S., Andrade,
+#' D. F. (1990). Introdução à análise de agrupamentos. São Paulo,
+#' SP: ABE.
+#' @examples
+#'
+#' data(FerreiraEx9.7.2)
+#' FerreiraEx9.7.2
+#'
+#' (cl2 <- kmeans(FerreiraEx9.7.2, 2))
+#' (cl3 <- kmeans(FerreiraEx9.7.2, 3))
+#' cbind("k=2" = cl2$cluster, "k=3" = cl3$cluster)
+#'
+#' (D <- dist(FerreiraEx9.7.2))
+#' hc <- hclust(D)
+#' plot(as.dendrogram(hc), main = "Dendograma")
+#' rect.hclust(hc, k = 2, border = 2)
+#' rect.hclust(hc, k = 3, border = 4)
+#' legend("topright", lty = 1, col = c(2, 4), bty = "n",
+#' legend = c("2 grupos (k=2)", "3 grupos (k=3)"))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/FerreiraEg13.2.R b/R/FerreiraEg13.2.R
deleted file mode 100644
index 94541eb9074d113026b50c5cddd7153b17830efb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg13.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg13.2
-#' @title Dados Simulados para Classifica\enc{çã}{ca}o
-#' @description Dados provenientes de simulação. Foram 50 dados
-#' simulados de duas populações, P1 e P2, definidas pelos modelos
-#' probabilísticos exponenciais \eqn{P1 \sim Exp(1)} e \eqn{P2 \sim
-#' Exp(0,1)}. O objetivo da simulação é explorar os métodos de
-#' classificação.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pop}}{Fator de dois níveis que representa a qual
-#' população a observação pertence: 1 se \eqn{P1} e 2 se \eqn{P2}.}
-#'
-#' \item{\code{x}}{Realização da variável aleatória \eqn{P_i, \quad i =
-#' 1 ou 2} conforme \code{pop}}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaDisc
-#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
-#' Editora UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 592-593)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg13.2)
-#' summary(FerreiraEg13.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' densityplot(~x, groups = pop, data = FerreiraEg13.2,
-#' grid = TRUE, lwd = 2,
-#' auto.key = list(
-#' title = "População", cex.title = 1,
-#' corner = c(0.95, 0.90), points = FALSE))
-#'
-#' ecdfplot(~x, groups = pop, data = FerreiraEg13.2,
-#' grid = TRUE, lwd = 2,
-#' auto.key = list(
-#' title = "População", cex.title = 1,
-#' corner = c(0.95, 0.05), points = FALSE))
-#'
-#' (discr <- MASS::lda(pop ~ ., data = FerreiraEg13.2))
-#'
-#' table(predict(discr)$class, FerreiraEg13.2$pop)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg13.3.R b/R/FerreiraEg13.3.R
deleted file mode 100644
index 081b172fb6610e7919743f4022f92ede87af1a11..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg13.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg13.3
-#' @title Classifica\enc{çã}{ca}o de Solos na Regi\enc{ã}{a}o Amaz\enc{ô}{o}nica
-#' @description Dados amostrais relativos ao teor de zinco (\emph{Zn}) e
-#' ferro \emph{Fe}, em ppm, obtidos em solos de pastagem e de
-#' floresta na região amazônica.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pop}}{Fator de dois níveis que indica a qual população a
-#' observação pertence, F se provém da floresta e P se provém de
-#' pastagem.}
-#'
-#' \item{\code{zinco}}{Teor de zinco (\emph{Zn}) do solo, em ppm.}
-#'
-#' \item{\code{ferro}}{Teor de ferro (\emph{Fe}) do solo, em ppm.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaDisc
-#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
-#' Editora UFLA. (Exemplo 13.3, pág. 596-597)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg13.3)
-#' str(FerreiraEg13.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(zinco ~ ferro, groups = pop, data = FerreiraEg13.3,
-#' grid = TRUE, lwd = 2,
-#' auto.key = list(
-#' title = "População", cex.title = 1,
-#' corner = c(0.95, 0.90), points = TRUE))
-#'
-#' (discr <- MASS::lda(pop ~ zinco + ferro, data = FerreiraEg13.3))
-#' plot(discr)
-#'
-#' table(predict(discr)$class, FerreiraEg13.3$pop)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg3.4.R b/R/FerreiraEg3.4.R
deleted file mode 100644
index 1faa869431d364249863dca8db8757381cbec4db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg3.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg3.4
-#' @title Exame de Sangue em Pintores de Carro
-#' @description Subconjunto de valores de um hemograma aplicado à
-#' pintores de carros, apresentado por Royston (1983).
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conc}}{Concentração de hemoglobina.}
-#'
-#' \item{\code{linf}}{Contagem de linfócitos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 3.4 pág. 136)
-#'
-#' Royston, J. P. (1983). Some techniques for assessing multivariate
-#' normality based on Shapiro-Wilk. London, Applied Statistics -
-#' Journal of the Royal Statistical Society - Series C, v. 32, n. 2,
-#' p. 121-133. (Table 2)
-#' @examples
-#'
-#' # Normalidade univariada
-#' par(mfrow = c(1, 2))
-#' with(FerreiraEg3.4, {
-#' qqnorm(conc, main = "Normal Q-Q Plot\nConc. Hemoglobina")
-#' qqline(conc)
-#' qqnorm(linf, main = "Normal Q-Q Plot\nCont. Linfócitos")
-#' qqline(linf)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg5.1.R b/R/FerreiraEg5.1.R
deleted file mode 100644
index 093919a55ce33fd3c797ab8c436b34b8dc15794d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg5.1
-#' @title Teores de Areia e Argila em Solo na Amaz\enc{ô}{o}nia
-#' @description Conjunto de dados referente aos teores de areia e argila
-#' de uma amostra com 30 parcelas de solo de capoeira nova na
-#' Amazônia.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{areia}}{Representa o teor de areia em cada parcela de
-#' solo.}
-#'
-#' \item{\code{argila}}{Representa o teor de argila em cada parcela de
-#' solo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 5.1 pág. 193-194)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg5.1)
-#'
-#' str(FerreiraEg5.1)
-#'
-#' pairs(FerreiraEg5.1)
-#'
-#' bks <- apply(FerreiraEg5.1, 2,
-#' FUN = function(x, step = 5) {
-#' r <- range(x)
-#' r <- r + (r %% step * (-1)) + c(0, step)
-#' seq(r[1], r[2], by = step)
-#' })
-#' areiaPlot <- hist(FerreiraEg5.1$areia, plot = FALSE,
-#' breaks = bks$areia)
-#' argilaPlot <- hist(FerreiraEg5.1$argila, plot = FALSE,
-#' breaks = bks$argila)
-#'
-#' layout(matrix(c(2, 0, 1, 3), ncol = 2, byrow = TRUE),
-#' widths = c(4/5, 1/5), heights = c(1/5, 4/5))
-#' par(mar = c(5, 5, 0.5, 0.5))
-#' plot(argila ~ areia, data = FerreiraEg5.1, cex = 1.5,
-#' xlab = "Teor de areia do solo",
-#' ylab = "Teor de argila do solo",
-#' xlim = range(bks$areia),
-#' ylim = range(bks$argila))
-#' grid()
-#' rug(x = FerreiraEg5.1$areia, side = 3)
-#' rug(x = FerreiraEg5.1$argila, side = 4)
-#' par(mar = c(0, 5, 1, 0.5))
-#' barplot(areiaPlot$counts, axes = FALSE, space = 0)
-#' par(mar = c(5, 0, 0.5, 1))
-#' barplot(argilaPlot$counts, axes = FALSE, space = 0, horiz = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg6.3.R b/R/FerreiraEg6.3.R
deleted file mode 100644
index 9658579ca543eeb3840fc419472878e126309da3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg6.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg6.3
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o dos Solos de Pastagem e Capoeira Nova da Amaz\enc{ô}{o}nia
-#' @description Os dados referem-se a avaliação de parcelas de solo da
-#' Amazônia. Os atributos quantidade de cálcio, magnésio e saturação
-#' de bases foram avaliados em parcelas de solo sob os sistemas de
-#' uso: pastagem, com 13 observações e capoeira nova, com 30
-#' observações.
-#' @format Um \code{data.frame} com 43 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{solo}}{Fator que indica o sistema de uso da parcela de
-#' solo. \code{CN} para Capoeira Nova e \code{P} para Pastagem.}
-#'
-#' \item{\code{Ca}}{Teor de cálcio na parcela de solo.}
-#'
-#' \item{\code{Mg}}{Teor de magnésio na parcela de solo.}
-#'
-#' \item{\code{SB}}{Índice de saturação de bases calculado na parcela de
-#' solo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 6.3 pág. 240-241 e
-#' exemplo 6.6 pág. 268-269)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg6.3)
-#'
-#' str(FerreiraEg6.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' splom(~FerreiraEg6.3[2:4], groups = solo, data = FerreiraEg6.3,
-#' type = c("p", "smooth"), grid = TRUE,
-#' auto.key = list(columns = 2, title = "Tipo de solo"))
-#'
-#' # Matrizes de covariâncias e correlações
-#' by(FerreiraEg6.3[2:4], FerreiraEg6.3[1], cov)
-#' by(FerreiraEg6.3[2:4], FerreiraEg6.3[1], cor)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg7.1.R b/R/FerreiraEg7.1.R
deleted file mode 100644
index fc5e64210fe56e5975adbac7a1412f4b1d356def..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg7.1
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Exerc\enc{í}{i}cios F\enc{í}{i}sicos sobre o Estresse Oxidativo
-#' @description Dados observados de um estudo realizado no laboratório
-#' de Bioquímica Clínica do Departamento de Análises Clínicas e
-#' Toxicológicas da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL), no
-#' qual o interesse era testar se a rotina de exercícios físicos
-#' intensos não tem efeito sobre o estresse oxidativo (estresse
-#' causado pelo aumento de radicais livres), no plasma de mulheres
-#' da terceira idade. O estudo consistiu na avaliação de 16 mulheres
-#' da terceira submetidas ao exercício físico durante 4 semanas, as
-#' avaliações ocorreram antes e depois do tratamento com exercícios
-#' físicos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Fator que indica a qual amostra a observação
-#' pertence, antes ou depois do tratamento com exercícios físicos.}
-#'
-#' \item{\code{proteina}}{Proteínas mensuradas em \eqn{g/dl} (grama por
-#' decilitro).}
-#'
-#' \item{\code{peroxido}}{Peróxidos de proteína mensurados em
-#' \eqn{nmol/dl} (nanomol por decilitro).}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.1 pág. 286)
-#'
-#' @examples
-#' data(FerreiraEg7.1)
-#'
-#' aggregate(peroxido ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
-#' aggregate(proteina ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
-#'
-#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' boxplot(proteina ~ amostra, data = FerreiraEg7.1,
-#' xlim = c(0.5, 2.5), border = 4,
-#' boxwex = 0.2, at = 1:2 - 0.15,
-#' axes = FALSE)
-#' box()
-#' axis(side = 2, col.axis = 4)
-#' mtext(side = 2, text = "Proteínas em g/dl", line = 3, col = 4)
-#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' boxplot(peroxido ~ amostra, data = FerreiraEg7.1,
-#' xlim = c(0.5, 2.5), border = 2,
-#' boxwex = 0.2, at = 1:2 + 0.15,
-#' axes = FALSE)
-#' axis(side = 4, col.axis = 2)
-#' axis(side = 1, at = 1:2, labels = c("antes", "depois"))
-#' mtext(side = 4, text = "Peróxidos em nmol/g de proteína",
-#' line = 3, col = 2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg7.4.R b/R/FerreiraEg7.4.R
deleted file mode 100644
index e96ed0b87ef77dc27701c336cfb0db99d5e5debc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg7.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg7.4
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Duas Variedades de Milho
-#' @description Com o interesse de testar a hipótese de igualdade entre
-#' duas variedades de milho, foram mensuradas as variáveis aleatórias
-#' produtividade e altura das plantas em cada uma das variedades.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 11 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varie}}{Fator que indica a qual variedade a observação
-#' pertence. Variedade A, com 6 observações e B com 5.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade mensurada em t ha\eqn{^{-1}}
-#' (tonelada por hectare).}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Altura média das plantas em metros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.4 pág. 302)
-#'
-#' @examples
-#' data(FerreiraEg7.4)
-#'
-#' aggregate(prod ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
-#' aggregate(altura ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
-#' by(FerreiraEg7.4[2:3], FerreiraEg7.4[1], cov)
-#'
-#' with(FerreiraEg7.4, {
-#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' plot.default(y = prod, xlab = "", ylab = "",
-#' x = jitter(as.numeric(varie), factor = 0.5) - 0.1,
-#' xlim = c(0.5, 2.5),
-#' col = 4,
-#' axes = FALSE)
-#' box()
-#' axis(side = 2, col.axis = 4)
-#' mtext(side = 2, text = "Produtividade em t/ha",
-#' line = 3, col = 4)
-#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' plot.default(y = altura, xlab = "", ylab = "",
-#' x = jitter(as.numeric(varie), factor = 0.5) + 0.1,
-#' xlim = c(0.5, 2.5),
-#' col = 2,
-#' axes = FALSE)
-#' axis(side = 4, col.axis = 2)
-#' axis(side = 1, at = 1:2,
-#' labels = c("Variedade A", "Variedade B"))
-#' mtext(side = 4, text = "Altura em m",
-#' line = 3, col = 2)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg8.1.R b/R/FerreiraEg8.1.R
deleted file mode 100644
index a38069c0e4298ce5a0debda0cd673a85be6fd7cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg8.1
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Gr\enc{ã}{a}os e Produtividade em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados obtidos de um experimento inteiramente casualizado
-#' com cinco repetições, realizado no período de seca, onde
-#' avaliou-se o efeito de diferentes cultivares na produtividade do
-#' feijão por meio das variáveis produtividade e número médio de
-#' grãos por vagem.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator nominal com 4 níveis que representa as
-#' cultivares de feijão.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as unidades experimentais
-#' de cada cultivar.}
-#'
-#' \item{\code{ngrao}}{Número médio de grãos por vagem.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de feijão, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords manova
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 339)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg8.1)
-#' str(FerreiraEg8.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' p1 <- xyplot(prod ~ cult,
-#' data = FerreiraEg8.1,
-#' type = c("p", "smooth"))
-#' p2 <- xyplot(ngrao ~ cult,
-#' data = FerreiraEg8.1,
-#' type = c("p", "smooth"))
-#' doubleYScale(p1, p2, add.ylab2 = TRUE)
-#'
-#' xyplot(prod ~ ngrao,
-#' groups = cult,
-#' grid = TRUE,
-#' auto.key = list(space = "right",
-#' title = "Cultivar", cex = 0.8),
-#' data = FerreiraEg8.1,
-#' xlab = "Número médio de grãos por vagem",
-#' ylab = "Produção de feijão")
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEg9.1.R b/R/FerreiraEg9.1.R
deleted file mode 100644
index 5507c896bcefafccfef4fa4bb01018ed0811cf2c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEg9.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEg9.1
-#' @title Teores de Areia e Argila para Diferentes Usos da Terra na
-#' Amaz\enc{ô}{o}nia
-#' @description Os dados referem-se a média de vários pontos amostrais
-#' em sistema de gride nos solos da Amazônia, onde foram mensuradas
-#' as variáveis areia e argila para 6 sistemas de uso da terra
-#' (SUT). O objetivo do estudo é agrupar os SUT's conforme
-#' similaridade das medidas de areia e argila.
-#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{areia}}{Média das medidas de areia.}
-#'
-#' \item{\code{argila}}{Média das medidas de argila.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O sistema de uso da terra é indicado conforme nomenclatura das linhas
-#' do \code{data.frame}, onde (A) representa uso da terra para
-#' agricultura, (AG) para agrofloresta, (F) para floresta, (CV) para
-#' capoeira velha, (CN) para capoeira nova e (P) para pastagem.
-#' @keywords KM
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 9.1, pág. 402)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEg9.1)
-#' str(FerreiraEg9.1)
-#' rownames(FerreiraEg9.1)
-#'
-#' (D <- dist(FerreiraEg9.1))
-#' plot(hclust(D), hang = -1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' (cl <- kmeans(FerreiraEg9.1, 3))
-#'
-#' xyplot(argila ~ areia, groups = cl$cluster,
-#' data = FerreiraEg9.1,
-#' pch = 19, cex = 1.3, grid = TRUE,
-#' xlab = "Teor de argila (%)",
-#' ylab = "Teor de areia (%)",
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' cols <- trellis.par.get()$superpose.symbol$col[cl$cluster]
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' ltext(x, y,
-#' labels = rownames(FerreiraEg9.1),
-#' pos = 4, offset = 1, col = cols)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEx10.11.9.R b/R/FerreiraEx10.11.9.R
deleted file mode 100644
index a916db6c8716af6353f56aeab2e3cf648595a19f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEx10.11.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEx10.11.9
-#' @title Amostra de uma Popula\enc{çã}{ca}o Normal Trivariada
-#' @description Dados provenientes de uma amostra de tamanho \eqn{n =
-#' 30} de uma população normal trivariada, \eqn{X = (X_1, X_2, X_3),
-#' X \sim \textrm{Normal}_3(\underline{\mu}, \Sigma)}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Valores na primeira dimensão (\eqn{X_1}) do vetor
-#' X.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Valores na segunda dimensão (\eqn{X_2}) do vetor X.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Valores na terceira dimensão (\eqn{X_3}) do vetor
-#' X.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
-#' Editora UFLA. (Exercício 10.11.9, pág. 487)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEx10.11.9)
-#' str(FerreiraEx10.11.9)
-#'
-#' panel.density <- function(x, ...) {
-#' usr <- par("usr")
-#' on.exit(par(usr))
-#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
-#' par(new = TRUE)
-#' plot(density(x), xlab = "", ylab = "", main = "", lwd = 2)
-#' }
-#'
-#' # Relação entre as variáveis
-#' # (Se [X1, X2, X3] ~ Normal => X1 ~ Normal, X2 ~ Normal, X3 ~ Normal)
-#' pairs(FerreiraEx10.11.9, pch = 20, diag.panel = panel.density)
-#'
-#' # Componentes principais
-#' (comp <- prcomp(FerreiraEx10.11.9, scale = TRUE))
-#' screeplot(comp, type = "lines")
-#' biplot(comp, pc.biplot = TRUE)
-#'
-#' # Correlação das componentes principais com as variáveis originais
-#' cor(FerreiraEx10.11.9, comp$x)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEx3.8.5.R b/R/FerreiraEx3.8.5.R
deleted file mode 100644
index 153549e5d9c9a62b2fc58068cd0e5924fa9a6d4b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEx3.8.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEx3.8.5
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de cultivar de mel\enc{ã}{a}o
-#' @description Os dados referem-se à avaliação de uma cultivar de melão
-#' em 32 unidades experimentais.
-#' @format \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nfrut}}{Número de frutos total por héctare.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de melão mensurada em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{tam}}{Teor médio de açucar mensurados em graus brix.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 3.8.5 pág. 169)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEx3.8.5)
-#' str(FerreiraEx3.8.5)
-#'
-#' # Análise descritiva
-#' panel.density <- function(x, ...) {
-#' usr <- par("usr")
-#' on.exit(par(usr))
-#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
-#' par(new = TRUE)
-#' plot(density(x), xlab = "", ylab = "", main = "", lwd = 2)
-#' }
-#'
-#' pairs(FerreiraEx3.8.5, pch = 20, diag.panel = panel.density)
-#'
-#' # Análise de componentes principais (PCA)
-#' (comp <- prcomp(FerreiraEx3.8.5, scale = TRUE))
-#' screeplot(comp, type = "lines")
-#' biplot(comp)
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEx7.4.1.R b/R/FerreiraEx7.4.1.R
deleted file mode 100644
index a298cbc81cddede00fe8eb19d10445f3033e61e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEx7.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEx7.4.1
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Dieta em Animais
-#' @description Dados referentes a um estudo com animais avaliados antes
-#' e depois de terem sido submetidos a uma dieta balanceada. O
-#' interesse do estudo é avaliar se houve efeito significativo da
-#' dieta nas variáveis peso e teor de proteína.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fase}}{Fator que indica a qual fase do estudo a
-#' observação pertence. Antes ou depois da dieta.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do animal.}
-#'
-#' \item{\code{teor}}{Teor de proteína.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 7.4.1 pág. 328)
-#'
-#' @examples
-#' data(FerreiraEx7.4.1)
-#'
-#' aggregate(peso ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
-#' aggregate(teor ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
-#'
-#' by(FerreiraEx7.4.1[2:3], FerreiraEx7.4.1[1], cov)
-#'
-#' with(FerreiraEx7.4.1, {
-#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' plot.default(y = peso, xlab = "", ylab = "",
-#' x = jitter(as.numeric(fase), factor = 0.5) - 0.15,
-#' xlim = c(0.5, 2.5),
-#' col = 4,
-#' axes = FALSE)
-#' box()
-#' axis(side = 2, col.axis = 4)
-#' mtext(side = 2, text = "Peso", line = 3, col = 4)
-#' par(new = TRUE, mar = c(4, 5, 4, 5))
-#' plot.default(y = teor, xlab = "", ylab = "",
-#' x = jitter(as.numeric(fase), factor = 0.5) + 0.15,
-#' xlim = c(0.5, 2.5),
-#' col = 2,
-#' axes = FALSE)
-#' axis(side = 4, col.axis = 2)
-#' axis(side = 1, at = 1:2, labels = c("antes", "depois"))
-#' mtext(side = 4, text = "Teor da proteína",
-#' line = 3, col = 2)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEx8.5.1.R b/R/FerreiraEx8.5.1.R
deleted file mode 100644
index a6229a7a77eaa051f45424b6ce165f7eca2517e0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEx8.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEx8.5.1
-#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito e Altura de \enc{Á}{A}rvores em Lavras-MG
-#' @description Resultados de um experimento inteiramente casualizado
-#' com dez repetições, realizado no período de seca, para avaliar o
-#' diferenças entre diferentes transectos na altura e no diâmetro à
-#' altura do peito (DAP) das árvores em uma área de recuperação às
-#' margens de um rio na região de Lavras, MG.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trans}}{Fator nominal com 3 níveis que representa o
-#' transecto (delimitação do terreno) avaliado.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as unidades experimentais
-#' de cada transecto.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura da árvore.}
-#'
-#' \item{\code{dap}}{Diâmetro à altura do peito, 1.30 metros do solo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords manova
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 8.5.1, pág. 351)
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEx8.5.1)
-#' str(FerreiraEx8.5.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' p1 <- xyplot(alt ~ tran,
-#' data = FerreiraEx8.5.1,
-#' type = c("p", "smooth"))
-#' p2 <- xyplot(dap ~ tran,
-#' data = FerreiraEx8.5.1,
-#' type = c("p", "smooth"))
-#' doubleYScale(p1, p2, add.ylab2 = TRUE)
-#'
-#' xyplot(alt ~ dap,
-#' groups = tran,
-#' grid = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Transecto", cex = 0.8),
-#' data = FerreiraEx8.5.1,
-#' xlab = "Diâmetro à altura do peito",
-#' ylab = "Altura")
-#'
-NULL
diff --git a/R/FerreiraEx9.7.2.R b/R/FerreiraEx9.7.2.R
deleted file mode 100644
index 7ac5c4eed4276579ef84f61f4c2cc0695686657c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/FerreiraEx9.7.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name FerreiraEx9.7.2
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o Nutricional de Tipos de Carne
-#' @description Dados provenientes de um estudo onde avaliou-se as
-#' variáveis energia, proteína, gordura, cálcio e ferro em 5
-#' diferentes tipos de carnes. O estudo é apresentado em Bussab et
-#' al., 1990 sob o objetivo de agrupar os tipos de carne com base em
-#' sua informação nutricional.
-#' @format Um \code{data.frame} com 5 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ener}}{Valor energético de uma porção, em calorias.}
-#'
-#' \item{\code{prot}}{Valor proteico de uma porção, em gramas.}
-#'
-#' \item{\code{gord}}{Quantidade de gordura em uma porção, em gramas.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Quantidade de cálcio em uma porção, em
-#' miligramas.}
-#'
-#' \item{\code{ferro}}{Quantidade de ferro em uma porção, em
-#' miligramas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O tipo de carne é indicado conforme nomenclatura das linhas do
-#' \code{data.frame}. Os tipos de carne marisco, siri e camarão são
-#' todos enlatados.
-#' @keywords agrupamento
-#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
-#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 9.7.2, pág. 409)
-#' @references Bussab, W. O., Miazaki, É. S., Andrade,
-#' D. F. (1990). Introdução à análise de agrupamentos. São Paulo,
-#' SP: ABE.
-#' @examples
-#'
-#' data(FerreiraEx9.7.2)
-#' FerreiraEx9.7.2
-#'
-#' (cl2 <- kmeans(FerreiraEx9.7.2, 2))
-#' (cl3 <- kmeans(FerreiraEx9.7.2, 3))
-#' cbind("k=2" = cl2$cluster, "k=3" = cl3$cluster)
-#'
-#' (D <- dist(FerreiraEx9.7.2))
-#' hc <- hclust(D)
-#' plot(as.dendrogram(hc), main = "Dendograma")
-#' rect.hclust(hc, k = 2, border = 2)
-#' rect.hclust(hc, k = 3, border = 4)
-#' legend("topright", lty = 1, col = c(2, 4), bty = "n",
-#' legend = c("2 grupos (k=2)", "3 grupos (k=3)"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/Manly.R b/R/Manly.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c0712a15158b4f961670fdfcc45e867585b13665
--- /dev/null
+++ b/R/Manly.R
@@ -0,0 +1,747 @@
+#' @name ManlyTb6.7
+#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na
+#'
+#' @description Estimativas do consumo médio de proteínas de diferentes fontes de alimentos para os habitantes de 25 países europeus. Medida em gramas por pessoa por dia
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 países em 9 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
+#'
+#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por pessoa por dia.}
+#'
+#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
+#'
+#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
+#'
+#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
+#'
+#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
+#'
+#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
+#'
+#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
+#'
+#' \item{\code{gnso}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
+#'
+#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
+#'
+#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CP
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados - uma introdução.
+#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb6.7)
+#'
+#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
+#' data = ManlyTb6.7,
+#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb1.1
+#' @title Pardais sobreviventes da tempestade
+#' @description Estudo em 1898, para a teoria da evolução de Darwin com
+#' pardais moribundos, com total de 49 dados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 49 registros e 6 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ct}}{Comprimento total do pardal (mm).}
+#'
+#' \item{\code{ea}}{Extensão alar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{cbc}}{Comprimento do bico e cabeça (mm).}
+#'
+#' \item{\code{cdu}}{Comprimento do úmero (mm).}
+#'
+#' \item{\code{cqe}}{Comprimento da quilhado esterno (mm).}
+#'
+#' \item{\code{sobrev}}{Se o animal sobreviveu: S = Sim e N = Não.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TODO
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados:
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (Tabela 1.1, pág 14 e
+#' 15)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb1.1)
+#'
+#' pairs(~ct + ea + cbc + cdu + cqe + sobrev,
+#' data = ManlyTb1.1,
+#' main = "Gráfico de dispersão das variáveis nos pardais")
+#'
+NULL
+
+#' @name ManlyTb1.2
+#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
+#'
+#' @description Medidas de crânios egípcios masculinos em cinco períodos
+#' de tempo. Medidas tomadas em milímetros.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com os tamanhos de 30 crânios para cada
+#' período de tempo, com quatro variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grup}}{Identificação do período}
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Largura máxima.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Altura basibregamática.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Comprimento basialveolar.}
+#'
+#' \item{\code{x4}}{Altura nasal.}
+#'
+#' }
+#'
+#' A figura abaixo descreve as medidas do crânio.
+#' \if{html}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width="250px"}}
+#' \if{latex}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width=1.75in}}
+#'
+#' @keywords Afd
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 16)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb1.2)
+#' require(lattice)
+#' require(reshape2)
+#'
+#' splom(~ManlyTb1.2[2:5] | grup, data = ManlyTb1.2,
+#' layout=c(3,2),
+#' pscales = 0,
+#' varnames = c("x1", "x2","x3", "x4"),
+#' main = "Gráfico de dispersão das medidas de crânio para cada período")
+#'
+#' ManlyTb1.2long <- melt(ManlyTb1.2, id.vars = "grup")
+#'
+#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb1.2long,
+#' scales = list(relation = "free"),
+#' ylab = "",
+#' main = "Boxplot das medições de crânio em cada período" )
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name ManlyTb1.3
+#' @title Distribui\enc{ç}{c}ao de uma esp\enc{é}{e}cie de borboletas
+#'
+#' @description Estudo de colônias de borboletas do tipo \emph{Euphydryas
+#' editha} na Califórnia e em Oregon, EUA, com variáveis ambientais e
+#' frequências gênicas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 colônias de borboletas com 11 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{colo}}{Identificação da colônia.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altitude (em pés).}
+#'
+#' \item{\code{precip}}{Precipitação anual (em polegadas).}
+#'
+#' \item{\code{tempmax}}{Temperatura máxima.}
+#'
+#' \item{\code{tempmin}}{Temperatura mínima.}
+#'
+#' \item{\code{dg0.4}}{Frequência 0.4 em demobilidade gênica PGi (porcentagem).}
+#'
+#' \item{\code{dg0.6}}{Frequência 0.6 em demobilidade gênica PGi.}
+#'
+#' \item{\code{dg0.8}}{Frequência 0.8 em demobilidade gênica PGi.}
+#'
+#' \item{\code{dg1}}{Frequência 1 em demobilidade gênica PGi.}
+#'
+#' \item{\code{dg1.16}}{Frequência 1.16 em demobilidade gênica PGi.}
+#'
+#'\item{\code{dg1.3}}{Frequência 1.3 em demobilidade gênica PGi.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CP
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
+#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 19)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb1.3)
+#'
+#' pairs(~ alt + precip + tempmax + tempmin + dg0.4 + dg0.6 + dg0.8 +
+#' dg1 + dg1.16 + dg1.3, data = ManlyTb1.3, cex.labels = 1.4,
+#' main="Matriz de gráficos de dispersão")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb1.4
+#' @title C\enc{ã}{a}es pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricos da Tail\enc{â}{a}ndia
+#'
+#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
+#' através de medições das mandíbulas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 grupos caninos e 6 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grup}}{Grupo canino}
+#'
+#' \item{\code{largm}}{Largura da mandíbula (mm)}
+#'
+#' \item{\code{altm}}{Altura da mandíbula abaixo do primeiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{largpm}}{Largura do primeiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{comppt}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{comppq}}{Comprimento do primeiro ao quarto molar (mm).}
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados- uma introdução.
+#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 21)
+#' @examples
+#'
+#'
+#' data(ManlyTb1.4)
+#'
+#' pairs(~largm + altm + comppm + largpm + comppt + comppq,
+#' data = ManlyTb1.4,
+#' main="Gráfico de dispersão para as medições da mandíbula")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb1.5
+#' @title Emprego em paises europeus
+#'
+#' @description Porcentagens da força de trabalho de empregados para nove
+#' diferentes campos de trabalho em 30 países europeus
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 registros em 11 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
+#'
+#' \item{\code{grup}}{Grupo econômico ao qual pertencente o país: União
+#' Europeia (UE); Área europeia de livre comércio (AELC); Leste; Outro}
+#'
+#' \item{\code{afp}}{Porcentagem da população ativa empregada na agricultura,
+#' florestal e pesca.}
+#'
+#' \item{\code{mep}}{Porcentagem empregada na mineração e exploração de pedreiras.}
+#'
+#' \item{\code{fab}}{Porcentagem empregada nas fábricas.}
+#'
+#' \item{\code{fea}}{Porcentagem empregada nas áreas de fornecimento de
+#' energia e água.}
+#'
+#' \item{\code{con}}{Porcentagem empregada na construção.}
+#'
+#' \item{\code{ser}}{Porcentagem empregada na área de serviços.}
+#'
+#' \item{\code{fin}}{Porcentagem empregada na área de finanças.}
+#'
+#' \item{\code{ssp}}{Porcentagem empregada na área de serviços sociais e
+#' pessoais.}
+#'
+#' \item{\code{tc}}{Porcentagem empregada nas áreas de transportes e
+#' comunicações.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 22)
+#' @examples
+#'
+#
+#' data(ManlyTb1.5)
+#'
+#' pairs(~afp + mep + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
+#' data = ManlyTb1.5,
+#' main="Matriz das variáveis de força de trabalho"
+#' )
+NULL
+
+#' @name ManlyTb10.2
+#' @title Vari\enc{á}{a}veis solo e vegeta\enc{çã}{ca}o em Belize
+#'
+#' @description Estudo no distrito de Corozal, em Belize, com 4 variáveis
+#' de solo e 4 variáveis de vegetação registradas para quadrados
+#' de 2,5 x 2,5 km.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 151 linhas e 8 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#' \item{\code{ser}}{Porcentagem de solo com enriquecimento constante de
+#' calcário.}
+#'
+#' \item{\code{spc}}{Porcentagem de solo de prado com cálcio na água
+#' subterrânea.}
+#'
+#' \item{\code{smc}}{Porcentagem de solo com matriz de coral sob
+#' condições de enriquecimento constante de calcário.}
+#'
+#' \item{\code{sao}}{Porcentagem de solos aluvial e orgânico adjacentes
+#' a rios e solo orgânico salino na costa.}
+#'
+#' \item{\code{dfe}}{Porcentagem de floresta decídua estacional com
+#' ervas de folhas largas.}
+#'
+#' \item{\code{flab}}{Porcentagem de floresta de locais altos e baixos
+#' coberta com água e plantas herbáceas em lugares úmidos e pântano.}
+#'
+#' \item{\code{fpc}}{Porcentagem de floresta palma de cohune.}
+#'
+#' \item{\code{fm}}{Porcentagem de floresta mista.}
+#' }
+#'
+#' @keywords ACC
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
+#' uma introdução.Porto Alegre, RS: Bookman (pg 167 à 170)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb10.2)
+#' pairs(~ ser + spc + smc + sao + fde + flab + fpc + fm,
+#' data = ManlyTb10.2,
+#' main="Matriz de gráficos para as variáveis de solo")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name ManlyTb10.4
+#' @title Combina\enc{çã}{ca}o de tabelas 1.5 e 6.7
+#'
+#' @description Dados referentes a consumo de proteína e força de trabalho
+#' em países europeus.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 22 países e 18 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
+#'
+#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por
+#' pessoa por dia.}
+#'
+#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
+#'
+#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
+#'
+#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
+#'
+#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
+#'
+#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
+#'
+#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
+#'
+#' \item{\code{gnl}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
+#'
+#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
+#'
+#' \item{\code{agr}}{Porcentagem da população ativa empregada na
+#' agricultura, florestal e pesca.}
+#'
+#' \item{\code{min}}{Mineração e exploração de pedreiras.}
+#'
+#' \item{\code{fab}}{Fabricação.}
+#'
+#' \item{\code{fea}}{Fornecimento de energia e água.}
+#'
+#' \item{\code{con}}{Construção.}
+#'
+#' \item{\code{ser}}{Serviços.}
+#'
+#' \item{\code{fin}}{Finanças.}
+#'
+#' \item{\code{ssp}}{Serviços sociais e pessoais.}
+#'
+#' \item{\code{tc}}{Transportes e comunicações.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords ACC
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 175)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb10.4)
+#'
+#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnl+ agr +
+#' min + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
+#' data = ManlyTb10.4,
+#' main = "Matriz de gráficos para as variáveis de força de trabalho
+#' e consumo de proteínas diárias"
+#' )
+NULL
+
+#' @name ManlyTb11.3
+#' @title Dist\enc{â}{a}ncias rodovi\enc{á}{a}rias
+#'
+#' @description Distâncias rodoviárias (em milhas) entre cidades na ilha
+#' Sul da Nova Zelândia
+#'
+#' @format Uma matriz (13x13) com as distâncias rodoviárias entre as
+#' cidades da ilha Sul da Nova Zelândia.
+#'
+#' @keywords EM
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 182)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb11.3)
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' levelplot(ManlyTb11.3, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
+#' distâncias rodoviárias", scales = list(x = list(rot=90)))
+NULL
+
+#' @name ManlyTb11.5
+#' @title Vota\enc{çõ}{co}es de parlamentares
+#'
+#' @description Número de votos discordantes entre os parlamentares de
+#' Nova Jersey em leis referentes a problemas ambientais
+#'
+#' @format Uma matriz com os números de votos discordantes entre 15
+#' parlamentares de Nova Jersey.
+#'
+#' @keywords EM
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
+#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 185)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb11.5)
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' levelplot(ManlyTb11.5, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
+#' distâncias entre parlamentares", scales = list(x = list(rot=90)))
+NULL
+
+#' @name ManlyTb4.5
+#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
+#'
+#' @title Cães pré-históricos da Tailândia
+#'
+#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
+#' através de medições da mandíbula.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 5 grupo caninos e 10 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grup}}{Grupo canino}
+#'
+#' \item{\code{compm}}{Comprimento da mandíbula (mm)}
+#'
+#'\item{\code{largmapm}}{Largura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
+#'
+#'\item{\code{largca}}{Largura do côndilo aricular (mm)}
+#'
+#' \item{\code{altmapm}}{Altura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
+#'
+#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{largpm}}{Largura do primeiro molar (mm).}
+#'
+#' \item{\code{compptm}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar (mm).}
+#'
+#'\item{\code{comppqp}}{Comprimento do primeiro ao quarto pré-molar (mm).}
+#'
+#'\item{\code{largci}}{Largura do canino inferior (mm).}
+#'
+#'\item{\code{sexo}}{Código para sexo, (1 para masculino, 2 para feminino
+#'e caso contrário é desconhecido}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords TS
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 67 à 69)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb4.5)
+#' require(lattice)
+#' require(reshape2)
+#'
+#' ManlyTb4.5long <- melt(ManlyTb4.5[,-11], id.vars = "grup")
+#'
+#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb4.5long,
+#' scales = c(list(relation = "free"), list(x=list(draw=FALSE))),
+#' ylab = "",
+#' main = "Boxplot de entre os grupo das medições da mandíbula",
+#' par.settings = list( box.umbrella=list(col = c(1,2,3,4,6)),
+#' box.dot=list(col = c(1,2,3,4,6)),
+#' box.rectangle = list(col = c(1,2,3,4,6))),
+#' key = list(points = list(col=c(1,2,3,4,6), pch=19),
+#' space = "top",
+#' columns=2,
+#' text=list(c("Caes modernos da Tailandia", "Chacais dourados", "Cuons",
+#' "Lobos indianos", "Caes pre-historicos tailandeses"))))
+NULL
+
+#' @name ManlyTb6.6
+#' @title Ta\enc{ç}{c}as de cer\enc{â}{a}micas pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricas
+#'
+#' @description Dimensões de 25 taças de cerâmicas escavadas de lugares
+#' pré-históricos na Tailândia.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 registros em 6 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' A figura apresentada descreve as cinco variáveis, correspondentes às
+#' dimensões das taças.
+#'
+#' \if{html}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width="250px"}}
+#' \if{latex}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width=1.75in}}
+#'}
+#' @keywords AnaComp
+#'
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 101)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb6.6)
+#'
+#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6,
+#' data = ManlyTb6.6,
+#' main="Matriz de diapersão para as variáveis de medida das taças")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb6.7
+#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na por habitantes de pa\enc{í}{i}ses europeus
+#'
+#' @description Estimativas dos consumos médios de proteínas de diferentes
+#' fontes de alimentos para habitantes de 25 países europeus.
+#' Consumos registrados em gramas por pessoa por dia.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 países e 9 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
+#'
+#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha.}
+#'
+#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
+#'
+#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
+#'
+#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
+#'
+#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
+#'
+#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
+#'
+#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
+#'
+#' \item{\code{gnso}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
+#'
+#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
+#'
+#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb6.7)
+#'
+#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
+#' data = ManlyTb6.7,
+#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb9.7
+#' @title Esp\enc{é}{e}cies de plantas em lotes
+#'
+#' @description Estudo de 25 espécies de plantas em 17 lotes de um prado
+#' de pastagem na Reserva Natural em Steneryd na Suécia. Cada valor na
+#' tabela é a soma dos valores cobertos em um intervalo de 0 a 5 por
+#' nove quadrantes de amostra, de modo que um valor 45 corresponde à
+#' completa cobertura pela espécie.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 espécie de plantas com 18
+#' variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{esp}}{Espécie}
+#'
+#' \item{\code{l1}}{Medidas de abundância das espécies no lote 1.}
+#'
+#' \item{\code{l2}}{Medidas de abundância das espécies no lote 2.}
+#'
+#' \item{\code{l3}}{Medidas de abundância das espécies no lote 3.}
+#'
+#' \item{\code{l4}}{Medidas de abundância das espécies no lote 4.}
+#'
+#' \item{\code{l5}}{Medidas de abundância das espécies no lote 5.}
+#'
+#' \item{\code{l6}}{Medidas de abundância das espécies no lote 6.}
+#'
+#' \item{\code{l7}}{Medidas de abundância das espécies no lote 7.}
+#'
+#' \item{\code{l8}}{Medidas de abundância das espécies no lote 8.}
+#'
+#' \item{\code{l9}}{Medidas de abundância das espécies no lote 9.}
+#'
+#' \item{\code{l10}}{Medidas de abundância das espécies no lote 10.}
+#'
+#' \item{\code{l11}}{Medidas de abundância das espécies no lote 11.}
+#'
+#' \item{\code{l12}}{Medidas de abundância das espécies no lote 12.}
+#'
+#' \item{\code{l13}}{Medidas de abundância das espécies no lote 13.}
+#'
+#' \item{\code{l14}}{Medidas de abundância das espécies no lote 14.}
+#'
+#' \item{\code{l15}}{Medidas de abundância das espécies no lote 15.}
+#'
+#' \item{\code{l16}}{Medidas de abundância das espécies no lote 16.}
+#'
+#' \item{\code{l17}}{Medidas de abundância das espécies no lote 17.}
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 152)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb9.7)
+#'
+#' euclid <- as.matrix(dist(ManlyTb9.7[,-1]))
+#'
+#' heatmap(euclid,
+#' margins= c(6,6),
+#' labRow = ManlyTb9.7$esp,
+#' labCol = ManlyTb9.7$esp,
+#' main = "Heatmap para a matriz de distâncias para as 25 espécies")
+NULL
+
+#' @name ManlyTb9.8
+#' @title Bens de t\enc{ú}{u}mulos
+#'
+#' @description Conjunto de dados referentes a bens de túmulos de um
+#' cemitério em Bannadi, nordeste da Tailândia. São registros de
+#' presença ou ausência de 38 diferentes artigos em cada um dos 46
+#' túmulos, com informação adicional sobre se os restos mortais eram de
+#' um adulto masculino, feminino ou criança. Os sepultamentos estão na
+#' ordem de riqueza de diferentes bens (totais variando de 0 a 11), e os
+#' bens estão na ordem de frequência de ocorrência (totais variando de
+#' 1 a 18).
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 45 linhas e 38 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{sep}}{Identifica o sepultamento}
+#'
+#' \item{\code{tipo}}{Identifica os restos Mortais (1 = Adulto masculino;
+#' 2 = Adulto Feminino; 3 = Criança}
+#'
+#' \item{\code{obj1}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 1}
+#'
+#' \item{\code{obj2}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 2.}
+#'
+#' \item{\code{obj3}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 3.}
+#'
+#' \item{\code{obj4}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 4.}
+#'
+#' \item{\code{obj5}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 5.}
+#'
+#' \item{\code{obj6}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 6.}
+#'
+#' \item{\code{obj7}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 7.}
+#'
+#' \item{\code{obj8}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 8.}
+#'
+#' \item{\code{obj9}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 9.}
+#'
+#' \item{\code{obj10}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 10.}
+#'
+#' \item{\code{obj11}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 11.}
+#'
+#' \item{\code{obj12}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 12.}
+#'
+#' \item{\code{obj13}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 13.}
+#'
+#' \item{\code{obj14}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 14.}
+#'
+#' \item{\code{obj15}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 15.}
+#'
+#' \item{\code{obj16}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 16.}
+#'
+#' \item{\code{obj17}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 17.}
+#'
+#' \item{\code{obj18}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 18.}
+#'
+#' \item{\code{obj19}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 19.}
+#'
+#' \item{\code{obj20}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 20.}
+#'
+#' \item{\code{obj21}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 21.}
+#'
+#' \item{\code{obj22}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 22.}
+#'
+#' \item{\code{obj23}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 23.}
+#'
+#' \item{\code{obj24}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 24.}
+#'
+#' \item{\code{obj25}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 25.}
+#'
+#' \item{\code{obj26}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 26.}
+#'
+#' \item{\code{obj27}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 27.}
+#'
+#' \item{\code{obj28}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 28.}
+#'
+#' \item{\code{obj29}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 29.}
+#'
+#' \item{\code{obj30}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 30.}
+#'
+#' \item{\code{obj31}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 31.}
+#'
+#' \item{\code{obj32}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 32.}
+#'
+#' \item{\code{obj33}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 33.}
+#'
+#' \item{\code{obj34}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 34.}
+#'
+#' \item{\code{obj35}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 35.}
+#'
+#' \item{\code{obj36}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 36.}
+#'
+#' \item{\code{obj37}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 37.}
+#'
+#' \item{\code{obj38}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 38.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
+#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 153 e 154)
+#' @examples
+#'
+#' data(ManlyTb9.8)
+#'
+#' matdist <- as.matrix(dist(ManlyTb9.8[,-c(1,2)], method = "binary"))
+#' ### Mapa de calor para a matriz de dissimilaridades.
+#' heatmap(matdist,
+#' margins= c(6,6),
+#' labRow = ManlyTb9.8$sep,
+#' labCol = ManlyTb9.8$sep)
+NULL
+
diff --git a/R/ManlyTb.6.7.R b/R/ManlyTb.6.7.R
deleted file mode 100644
index 326dcaa3c4390600124c1754d65262e5cdda423f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb.6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb6.7
-#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na
-#'
-#' @description Estimativas do consumo médio de proteínas de diferentes fontes de alimentos para os habitantes de 25 países europeus. Medida em gramas por pessoa por dia
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 países em 9 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
-#'
-#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por pessoa por dia.}
-#'
-#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
-#'
-#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
-#'
-#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
-#'
-#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
-#'
-#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
-#'
-#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
-#'
-#' \item{\code{gnso}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
-#'
-#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
-#'
-#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CP
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados - uma introdução.
-#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb6.7)
-#'
-#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
-#' data = ManlyTb6.7,
-#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb1.1.R b/R/ManlyTb1.1.R
deleted file mode 100644
index f54987c4f8ec8f65d609a1a489a9dd143d62558f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb1.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb1.1
-#' @title Pardais sobreviventes da tempestade
-#' @description Estudo em 1898, para a teoria da evolução de Darwin com
-#' pardais moribundos, com total de 49 dados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 49 registros e 6 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ct}}{Comprimento total do pardal (mm).}
-#'
-#' \item{\code{ea}}{Extensão alar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{cbc}}{Comprimento do bico e cabeça (mm).}
-#'
-#' \item{\code{cdu}}{Comprimento do úmero (mm).}
-#'
-#' \item{\code{cqe}}{Comprimento da quilhado esterno (mm).}
-#'
-#' \item{\code{sobrev}}{Se o animal sobreviveu: S = Sim e N = Não.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TODO
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados:
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (Tabela 1.1, pág 14 e
-#' 15)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb1.1)
-#'
-#' pairs(~ct + ea + cbc + cdu + cqe + sobrev,
-#' data = ManlyTb1.1,
-#' main = "Gráfico de dispersão das variáveis nos pardais")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb1.2.R b/R/ManlyTb1.2.R
deleted file mode 100644
index 4844e3dbf3ad6ad0cc7eda578fff038626e30d18..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb1.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb1.2
-#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
-#'
-#' @description Medidas de crânios egípcios masculinos em cinco períodos
-#' de tempo. Medidas tomadas em milímetros.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com os tamanhos de 30 crânios para cada
-#' período de tempo, com quatro variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grup}}{Identificação do período}
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Largura máxima.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Altura basibregamática.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Comprimento basialveolar.}
-#'
-#' \item{\code{x4}}{Altura nasal.}
-#'
-#' }
-#'
-#' A figura abaixo descreve as medidas do crânio.
-#' \if{html}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width="250px"}}
-#' \if{latex}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width=1.75in}}
-#'
-#' @keywords Afd
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 16)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb1.2)
-#' require(lattice)
-#' require(reshape2)
-#'
-#' splom(~ManlyTb1.2[2:5] | grup, data = ManlyTb1.2,
-#' layout=c(3,2),
-#' pscales = 0,
-#' varnames = c("x1", "x2","x3", "x4"),
-#' main = "Gráfico de dispersão das medidas de crânio para cada período")
-#'
-#' ManlyTb1.2long <- melt(ManlyTb1.2, id.vars = "grup")
-#'
-#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb1.2long,
-#' scales = list(relation = "free"),
-#' ylab = "",
-#' main = "Boxplot das medições de crânio em cada período" )
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb1.3.R b/R/ManlyTb1.3.R
deleted file mode 100644
index 66cc21ae161aeb22a11b0b89c28699016c13aff8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb1.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb1.3
-#' @title Distribui\enc{ç}{c}ao de uma esp\enc{é}{e}cie de borboletas
-#'
-#' @description Estudo de colônias de borboletas do tipo \emph{Euphydryas
-#' editha} na Califórnia e em Oregon, EUA, com variáveis ambientais e
-#' frequências gênicas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 colônias de borboletas com 11 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{colo}}{Identificação da colônia.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altitude (em pés).}
-#'
-#' \item{\code{precip}}{Precipitação anual (em polegadas).}
-#'
-#' \item{\code{tempmax}}{Temperatura máxima.}
-#'
-#' \item{\code{tempmin}}{Temperatura mínima.}
-#'
-#' \item{\code{dg0.4}}{Frequência 0.4 em demobilidade gênica PGi (porcentagem).}
-#'
-#' \item{\code{dg0.6}}{Frequência 0.6 em demobilidade gênica PGi.}
-#'
-#' \item{\code{dg0.8}}{Frequência 0.8 em demobilidade gênica PGi.}
-#'
-#' \item{\code{dg1}}{Frequência 1 em demobilidade gênica PGi.}
-#'
-#' \item{\code{dg1.16}}{Frequência 1.16 em demobilidade gênica PGi.}
-#'
-#'\item{\code{dg1.3}}{Frequência 1.3 em demobilidade gênica PGi.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CP
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
-#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 19)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb1.3)
-#'
-#' pairs(~ alt + precip + tempmax + tempmin + dg0.4 + dg0.6 + dg0.8 +
-#' dg1 + dg1.16 + dg1.3, data = ManlyTb1.3, cex.labels = 1.4,
-#' main="Matriz de gráficos de dispersão")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb1.4.R b/R/ManlyTb1.4.R
deleted file mode 100644
index 029cfef71cbac810cf669f54f49b430315df997c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb1.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb1.4
-#' @title C\enc{ã}{a}es pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricos da Tail\enc{â}{a}ndia
-#'
-#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
-#' através de medições das mandíbulas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 grupos caninos e 6 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grup}}{Grupo canino}
-#'
-#' \item{\code{largm}}{Largura da mandíbula (mm)}
-#'
-#' \item{\code{altm}}{Altura da mandíbula abaixo do primeiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{largpm}}{Largura do primeiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{comppt}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{comppq}}{Comprimento do primeiro ao quarto molar (mm).}
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados- uma introdução.
-#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 21)
-#' @examples
-#'
-#'
-#' data(ManlyTb1.4)
-#'
-#' pairs(~largm + altm + comppm + largpm + comppt + comppq,
-#' data = ManlyTb1.4,
-#' main="Gráfico de dispersão para as medições da mandíbula")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb1.5.R b/R/ManlyTb1.5.R
deleted file mode 100644
index 27ec8faa7345cc0069890055982ca97adabd1404..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb1.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb1.5
-#' @title Emprego em paises europeus
-#'
-#' @description Porcentagens da força de trabalho de empregados para nove
-#' diferentes campos de trabalho em 30 países europeus
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 registros em 11 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
-#'
-#' \item{\code{grup}}{Grupo econômico ao qual pertencente o país: União
-#' Europeia (UE); Área europeia de livre comércio (AELC); Leste; Outro}
-#'
-#' \item{\code{afp}}{Porcentagem da população ativa empregada na agricultura,
-#' florestal e pesca.}
-#'
-#' \item{\code{mep}}{Porcentagem empregada na mineração e exploração de pedreiras.}
-#'
-#' \item{\code{fab}}{Porcentagem empregada nas fábricas.}
-#'
-#' \item{\code{fea}}{Porcentagem empregada nas áreas de fornecimento de
-#' energia e água.}
-#'
-#' \item{\code{con}}{Porcentagem empregada na construção.}
-#'
-#' \item{\code{ser}}{Porcentagem empregada na área de serviços.}
-#'
-#' \item{\code{fin}}{Porcentagem empregada na área de finanças.}
-#'
-#' \item{\code{ssp}}{Porcentagem empregada na área de serviços sociais e
-#' pessoais.}
-#'
-#' \item{\code{tc}}{Porcentagem empregada nas áreas de transportes e
-#' comunicações.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 22)
-#' @examples
-#'
-#
-#' data(ManlyTb1.5)
-#'
-#' pairs(~afp + mep + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
-#' data = ManlyTb1.5,
-#' main="Matriz das variáveis de força de trabalho"
-#' )
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb10.2.R b/R/ManlyTb10.2.R
deleted file mode 100644
index 3fb68eb06744098f8796f421c4d1bfef834a7b91..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb10.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb10.2
-#' @title Vari\enc{á}{a}veis solo e vegeta\enc{çã}{ca}o em Belize
-#'
-#' @description Estudo no distrito de Corozal, em Belize, com 4 variáveis
-#' de solo e 4 variáveis de vegetação registradas para quadrados
-#' de 2,5 x 2,5 km.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 151 linhas e 8 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#' \item{\code{ser}}{Porcentagem de solo com enriquecimento constante de
-#' calcário.}
-#'
-#' \item{\code{spc}}{Porcentagem de solo de prado com cálcio na água
-#' subterrânea.}
-#'
-#' \item{\code{smc}}{Porcentagem de solo com matriz de coral sob
-#' condições de enriquecimento constante de calcário.}
-#'
-#' \item{\code{sao}}{Porcentagem de solos aluvial e orgânico adjacentes
-#' a rios e solo orgânico salino na costa.}
-#'
-#' \item{\code{dfe}}{Porcentagem de floresta decídua estacional com
-#' ervas de folhas largas.}
-#'
-#' \item{\code{flab}}{Porcentagem de floresta de locais altos e baixos
-#' coberta com água e plantas herbáceas em lugares úmidos e pântano.}
-#'
-#' \item{\code{fpc}}{Porcentagem de floresta palma de cohune.}
-#'
-#' \item{\code{fm}}{Porcentagem de floresta mista.}
-#' }
-#'
-#' @keywords ACC
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
-#' uma introdução.Porto Alegre, RS: Bookman (pg 167 à 170)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb10.2)
-#' pairs(~ ser + spc + smc + sao + fde + flab + fpc + fm,
-#' data = ManlyTb10.2,
-#' main="Matriz de gráficos para as variáveis de solo")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb10.4.R b/R/ManlyTb10.4.R
deleted file mode 100644
index 53b06b3751554567c00eee9294fdec680ea905a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb10.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb10.4
-#' @title Combina\enc{çã}{ca}o de tabelas 1.5 e 6.7
-#'
-#' @description Dados referentes a consumo de proteína e força de trabalho
-#' em países europeus.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 22 países e 18 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
-#'
-#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por
-#' pessoa por dia.}
-#'
-#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
-#'
-#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
-#'
-#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
-#'
-#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
-#'
-#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
-#'
-#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
-#'
-#' \item{\code{gnl}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
-#'
-#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
-#'
-#' \item{\code{agr}}{Porcentagem da população ativa empregada na
-#' agricultura, florestal e pesca.}
-#'
-#' \item{\code{min}}{Mineração e exploração de pedreiras.}
-#'
-#' \item{\code{fab}}{Fabricação.}
-#'
-#' \item{\code{fea}}{Fornecimento de energia e água.}
-#'
-#' \item{\code{con}}{Construção.}
-#'
-#' \item{\code{ser}}{Serviços.}
-#'
-#' \item{\code{fin}}{Finanças.}
-#'
-#' \item{\code{ssp}}{Serviços sociais e pessoais.}
-#'
-#' \item{\code{tc}}{Transportes e comunicações.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords ACC
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 175)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb10.4)
-#'
-#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnl+ agr +
-#' min + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
-#' data = ManlyTb10.4,
-#' main = "Matriz de gráficos para as variáveis de força de trabalho
-#' e consumo de proteínas diárias"
-#' )
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb11.3.R b/R/ManlyTb11.3.R
deleted file mode 100644
index 1ef06f73a7b3980d772e4bc71e94d1bfe8d6b245..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb11.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb11.3
-#' @title Dist\enc{â}{a}ncias rodovi\enc{á}{a}rias
-#'
-#' @description Distâncias rodoviárias (em milhas) entre cidades na ilha
-#' Sul da Nova Zelândia
-#'
-#' @format Uma matriz (13x13) com as distâncias rodoviárias entre as
-#' cidades da ilha Sul da Nova Zelândia.
-#'
-#' @keywords EM
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 182)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb11.3)
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' levelplot(ManlyTb11.3, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
-#' distâncias rodoviárias", scales = list(x = list(rot=90)))
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb11.5.R b/R/ManlyTb11.5.R
deleted file mode 100644
index af64bc24fbfb8d1aea497b82293d40c3b4731a22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb11.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb11.5
-#' @title Vota\enc{çõ}{co}es de parlamentares
-#'
-#' @description Número de votos discordantes entre os parlamentares de
-#' Nova Jersey em leis referentes a problemas ambientais
-#'
-#' @format Uma matriz com os números de votos discordantes entre 15
-#' parlamentares de Nova Jersey.
-#'
-#' @keywords EM
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
-#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 185)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb11.5)
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' levelplot(ManlyTb11.5, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
-#' distâncias entre parlamentares", scales = list(x = list(rot=90)))
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb4.5.R b/R/ManlyTb4.5.R
deleted file mode 100644
index a551ecbd553e1d2d10c247c6cf4a5967b36ce35b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb4.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb4.5
-#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
-#'
-#' @title Cães pré-históricos da Tailândia
-#'
-#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
-#' através de medições da mandíbula.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 5 grupo caninos e 10 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grup}}{Grupo canino}
-#'
-#' \item{\code{compm}}{Comprimento da mandíbula (mm)}
-#'
-#'\item{\code{largmapm}}{Largura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
-#'
-#'\item{\code{largca}}{Largura do côndilo aricular (mm)}
-#'
-#' \item{\code{altmapm}}{Altura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
-#'
-#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{largpm}}{Largura do primeiro molar (mm).}
-#'
-#' \item{\code{compptm}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar (mm).}
-#'
-#'\item{\code{comppqp}}{Comprimento do primeiro ao quarto pré-molar (mm).}
-#'
-#'\item{\code{largci}}{Largura do canino inferior (mm).}
-#'
-#'\item{\code{sexo}}{Código para sexo, (1 para masculino, 2 para feminino
-#'e caso contrário é desconhecido}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords TS
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 67 à 69)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb4.5)
-#' require(lattice)
-#' require(reshape2)
-#'
-#' ManlyTb4.5long <- melt(ManlyTb4.5[,-11], id.vars = "grup")
-#'
-#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb4.5long,
-#' scales = c(list(relation = "free"), list(x=list(draw=FALSE))),
-#' ylab = "",
-#' main = "Boxplot de entre os grupo das medições da mandíbula",
-#' par.settings = list( box.umbrella=list(col = c(1,2,3,4,6)),
-#' box.dot=list(col = c(1,2,3,4,6)),
-#' box.rectangle = list(col = c(1,2,3,4,6))),
-#' key = list(points = list(col=c(1,2,3,4,6), pch=19),
-#' space = "top",
-#' columns=2,
-#' text=list(c("Caes modernos da Tailandia", "Chacais dourados", "Cuons",
-#' "Lobos indianos", "Caes pre-historicos tailandeses"))))
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb6.6.R b/R/ManlyTb6.6.R
deleted file mode 100644
index 54646ef08141e3c5fedf2b7171557cf6390c7969..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb6.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb6.6
-#' @title Ta\enc{ç}{c}as de cer\enc{â}{a}micas pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricas
-#'
-#' @description Dimensões de 25 taças de cerâmicas escavadas de lugares
-#' pré-históricos na Tailândia.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 registros em 6 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' A figura apresentada descreve as cinco variáveis, correspondentes às
-#' dimensões das taças.
-#'
-#' \if{html}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width="250px"}}
-#' \if{latex}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width=1.75in}}
-#'}
-#' @keywords AnaComp
-#'
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 101)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb6.6)
-#'
-#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6,
-#' data = ManlyTb6.6,
-#' main="Matriz de diapersão para as variáveis de medida das taças")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb6.7.R b/R/ManlyTb6.7.R
deleted file mode 100644
index bdb02fb95b6151c206e685966f4d6666c6a66da9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb6.7
-#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na por habitantes de pa\enc{í}{i}ses europeus
-#'
-#' @description Estimativas dos consumos médios de proteínas de diferentes
-#' fontes de alimentos para habitantes de 25 países europeus.
-#' Consumos registrados em gramas por pessoa por dia.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 países e 9 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
-#'
-#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha.}
-#'
-#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
-#'
-#' \item{\code{ovo}}{Consumo de ovos.}
-#'
-#' \item{\code{leite}}{Consumo de leite.}
-#'
-#' \item{\code{peixe}}{Consumo de peixe.}
-#'
-#' \item{\code{cere}}{Consumo por cereais.}
-#'
-#' \item{\code{carb}}{Consumo de carboidratos.}
-#'
-#' \item{\code{gnso}}{Consumo de grãos, nozes e sementes oleaginosas.}
-#'
-#' \item{\code{fv}}{Consumo de frutas e vegetais.}
-#'
-#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb6.7)
-#'
-#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
-#' data = ManlyTb6.7,
-#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb9.7.R b/R/ManlyTb9.7.R
deleted file mode 100644
index d4d0fdad881e30eff3e355dfe5b0b856ae744db7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb9.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb9.7
-#' @title Esp\enc{é}{e}cies de plantas em lotes
-#'
-#' @description Estudo de 25 espécies de plantas em 17 lotes de um prado
-#' de pastagem na Reserva Natural em Steneryd na Suécia. Cada valor na
-#' tabela é a soma dos valores cobertos em um intervalo de 0 a 5 por
-#' nove quadrantes de amostra, de modo que um valor 45 corresponde à
-#' completa cobertura pela espécie.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 espécie de plantas com 18
-#' variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{esp}}{Espécie}
-#'
-#' \item{\code{l1}}{Medidas de abundância das espécies no lote 1.}
-#'
-#' \item{\code{l2}}{Medidas de abundância das espécies no lote 2.}
-#'
-#' \item{\code{l3}}{Medidas de abundância das espécies no lote 3.}
-#'
-#' \item{\code{l4}}{Medidas de abundância das espécies no lote 4.}
-#'
-#' \item{\code{l5}}{Medidas de abundância das espécies no lote 5.}
-#'
-#' \item{\code{l6}}{Medidas de abundância das espécies no lote 6.}
-#'
-#' \item{\code{l7}}{Medidas de abundância das espécies no lote 7.}
-#'
-#' \item{\code{l8}}{Medidas de abundância das espécies no lote 8.}
-#'
-#' \item{\code{l9}}{Medidas de abundância das espécies no lote 9.}
-#'
-#' \item{\code{l10}}{Medidas de abundância das espécies no lote 10.}
-#'
-#' \item{\code{l11}}{Medidas de abundância das espécies no lote 11.}
-#'
-#' \item{\code{l12}}{Medidas de abundância das espécies no lote 12.}
-#'
-#' \item{\code{l13}}{Medidas de abundância das espécies no lote 13.}
-#'
-#' \item{\code{l14}}{Medidas de abundância das espécies no lote 14.}
-#'
-#' \item{\code{l15}}{Medidas de abundância das espécies no lote 15.}
-#'
-#' \item{\code{l16}}{Medidas de abundância das espécies no lote 16.}
-#'
-#' \item{\code{l17}}{Medidas de abundância das espécies no lote 17.}
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 152)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb9.7)
-#'
-#' euclid <- as.matrix(dist(ManlyTb9.7[,-1]))
-#'
-#' heatmap(euclid,
-#' margins= c(6,6),
-#' labRow = ManlyTb9.7$esp,
-#' labCol = ManlyTb9.7$esp,
-#' main = "Heatmap para a matriz de distâncias para as 25 espécies")
-NULL
diff --git a/R/ManlyTb9.8.R b/R/ManlyTb9.8.R
deleted file mode 100644
index 27a0bb2473a1b50b0beb41e427f94cb22c9d499d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ManlyTb9.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
-#' @name ManlyTb9.8
-#' @title Bens de t\enc{ú}{u}mulos
-#'
-#' @description Conjunto de dados referentes a bens de túmulos de um
-#' cemitério em Bannadi, nordeste da Tailândia. São registros de
-#' presença ou ausência de 38 diferentes artigos em cada um dos 46
-#' túmulos, com informação adicional sobre se os restos mortais eram de
-#' um adulto masculino, feminino ou criança. Os sepultamentos estão na
-#' ordem de riqueza de diferentes bens (totais variando de 0 a 11), e os
-#' bens estão na ordem de frequência de ocorrência (totais variando de
-#' 1 a 18).
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 45 linhas e 38 colunas.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{sep}}{Identifica o sepultamento}
-#'
-#' \item{\code{tipo}}{Identifica os restos Mortais (1 = Adulto masculino;
-#' 2 = Adulto Feminino; 3 = Criança}
-#'
-#' \item{\code{obj1}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 1}
-#'
-#' \item{\code{obj2}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 2.}
-#'
-#' \item{\code{obj3}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 3.}
-#'
-#' \item{\code{obj4}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 4.}
-#'
-#' \item{\code{obj5}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 5.}
-#'
-#' \item{\code{obj6}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 6.}
-#'
-#' \item{\code{obj7}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 7.}
-#'
-#' \item{\code{obj8}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 8.}
-#'
-#' \item{\code{obj9}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 9.}
-#'
-#' \item{\code{obj10}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 10.}
-#'
-#' \item{\code{obj11}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 11.}
-#'
-#' \item{\code{obj12}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 12.}
-#'
-#' \item{\code{obj13}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 13.}
-#'
-#' \item{\code{obj14}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 14.}
-#'
-#' \item{\code{obj15}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 15.}
-#'
-#' \item{\code{obj16}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 16.}
-#'
-#' \item{\code{obj17}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 17.}
-#'
-#' \item{\code{obj18}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 18.}
-#'
-#' \item{\code{obj19}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 19.}
-#'
-#' \item{\code{obj20}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 20.}
-#'
-#' \item{\code{obj21}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 21.}
-#'
-#' \item{\code{obj22}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 22.}
-#'
-#' \item{\code{obj23}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 23.}
-#'
-#' \item{\code{obj24}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 24.}
-#'
-#' \item{\code{obj25}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 25.}
-#'
-#' \item{\code{obj26}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 26.}
-#'
-#' \item{\code{obj27}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 27.}
-#'
-#' \item{\code{obj28}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 28.}
-#'
-#' \item{\code{obj29}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 29.}
-#'
-#' \item{\code{obj30}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 30.}
-#'
-#' \item{\code{obj31}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 31.}
-#'
-#' \item{\code{obj32}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 32.}
-#'
-#' \item{\code{obj33}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 33.}
-#'
-#' \item{\code{obj34}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 34.}
-#'
-#' \item{\code{obj35}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 35.}
-#'
-#' \item{\code{obj36}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 36.}
-#'
-#' \item{\code{obj37}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 37.}
-#'
-#' \item{\code{obj38}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 38.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
-#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 153 e 154)
-#' @examples
-#'
-#' data(ManlyTb9.8)
-#'
-#' matdist <- as.matrix(dist(ManlyTb9.8[,-c(1,2)], method = "binary"))
-#' ### Mapa de calor para a matriz de dissimilaridades.
-#' heatmap(matdist,
-#' margins= c(6,6),
-#' labRow = ManlyTb9.8$sep,
-#' labCol = ManlyTb9.8$sep)
-NULL
diff --git a/R/Mingoti.R b/R/Mingoti.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..76ea5b3f45757cbc8ca17cc2d62a12cb608b8f97
--- /dev/null
+++ b/R/Mingoti.R
@@ -0,0 +1,612 @@
+#' @name MingotiAnA1
+#' @title Aceita\enc{çã}{ca}o de um novo produto comest\enc{í}{i}vel
+#' @description Pesquisa de mercado feita para avaliar a aceitação do
+#' consumidor para um novo produto comestível. Cada consumidor foi
+#' convidado a dar uma nota de 1 a 5 para sete atributos do produto.
+#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 9 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{id}}{Número de identificação do indivíduo.}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo do indivíduo
+#' (0 para mulheres e 1 para homens).}
+#'
+#' \item{\code{sabor}}{Nota atribuída ao sabor do produto.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{aroma}}{Nota atribuída ao aroma do produto.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{cor}}{Nota atribuída à cor do produto.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{textu}}{Nota atribuída à textura do produto.}
+#'
+#'
+#' \item{\code{utili}}{Nota atribuída à utilidade do
+#' produto.}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Nota atribuída à facilidade de
+#' encontrar o produto.}
+#'
+#' \item{\code{embal}}{Nota atribuída à embalagem do
+#' produto.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaFat
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 108).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA1)
+#'
+#' da <- reshape(MingotiAnA1, direction = "long", varying = list(3:9),
+#' v.names = "notas", timevar = "atributo")
+#' tab<-with(da,data.frame(table(sexo,atributo,notas)))
+#' names(tab)<-c('sexo','atributo','notas','freq')
+#' library(lattice)
+#' barchart(freq~atributo|sexo,groups=notas,data=tab,
+#' xlab='Atributo',ylab='Freq',auto.key=list(space="top", columns=5,
+#' title="Nota", cex.title=1),main="Distribuição das notas atribuídas ao produto",
+#' strip=strip.custom(factor.levels=c("Mulheres","Homens")),
+#' scales=list(x=list(labels=c("Sabor","Aroma","Cor","Textu","Utili","Local","Embal"))))
+NULL
+
+#' @name MingotiAnA2
+#' @title Desempenho de 44 funcion\enc{á}{a}rios de uma empresa
+#' @description Dados referentes a 44 funcionários de uma empresa, aos
+#' quais foram atribuídas notas para desempenho nas vendas,
+#' desempenho nos lucros, captação de novos clientes, além dos
+#' resultados de quatro testes que medem a habilidade de escrita,
+#' lógica, social e matemática.
+#' @format Um \code{data.frame} com 44 observações e 8 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{funcio}}{Número de identificação do funcionário.}
+#'
+#' \item{\code{venda}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
+#' nas vendas.}
+#'
+#' \item{\code{lucro}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
+#' no lucro da empresa.}
+#'
+#' \item{\code{clie}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
+#' na captação de novos clientes.}
+#'
+#' \item{\code{escri}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário na
+#' escrita.}
+#'
+#' \item{\code{logica}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário em
+#' lógica.}
+#'
+#' \item{\code{social}}{Nota atribuída à habilidade social do funcionário.}
+#'
+#' \item{\code{mate}}{Nota atribuída a habilidade do funcionário em
+#' matemática.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaFat
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)).
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA2)
+#'
+#' pairs(MingotiAnA2)
+NULL
+
+#' @name MingotiAnA3
+#' @title Dados dos domic\enc{í}{i}lios
+#' @description Dados de uma pesquisa feita em 120 residências de uma
+#' determinada região. Os dados contém informações dos domicílios e
+#' dos residentes.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 6 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dom}}{Identificação do domicílio.}
+#'
+#' \item{\code{loc}}{Fator que indica localidade da residência
+#' (de 1 a 3).}
+#'
+#' \item{\code{inst}}{Fator que indica grau de instrução do chefe da
+#' família (de 1 a 3).}
+#'
+#' \item{\code{nres}}{Número de pessoas residentes no domicílio.}
+#'
+#' \item{\code{rendm}}{Renda familiar mensal (em quantidade de salários
+#' mínimos).}
+#'
+#' \item{\code{rendpc}}{Renda familiar mensal per capita (em número de
+#' salários mínimos).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 287).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' bwplot(inst~rendpc|loc, data=MingotiAnA3,
+#' xlab = "Renda per capita ",
+#' ylab = "Grau de instrução",
+#' main = "Renda e Grau de Instrução por Localidade")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiAnA4
+#' @title Dados relativos \enc{à}{a}s empresas
+#' @description Dados de 21 empresas, coletados aproximadamente 2 anos
+#' antes da falência das mesmas, e de outras 25 empresas que não
+#' faliram no período.
+#' @format Um \code{data.frame} com 46 observações e 6 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{emp}}{Identificação da empresa.}
+#'
+#' \item{\code{grp}}{Fator que indica o grupo em que a empresa está situada
+#' (1 = se a empresa faliu, 2 = se a empresa não faliu).}
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Fluxo de caixa/ total de débitos.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Rendimento da empresa/ total de patrimônio.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Patrimônio atual/ total de débito.}
+#'
+#' \item{\code{x4}}{Patrimônio atual/ rendimento das vendas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 290).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA4)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~ x1 + x2 + x3 + x4 | grp, data=MingotiAnA4,
+#' reg.line = FALSE,
+#' spread = FALSE,
+#' smoother = FALSE,
+#' main = "Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiAnA5
+#' @title Sele\enc{çã}{ca}o de alunos para um programa de p\enc{ó}{o}s-gradua\enc{çã}{ca}o
+#' @description Um programa de pós-graduação dividiu 62 candidatos do
+#' ano anterior em 3 grupos: (1) candidatos aprovados,
+#' (2) candidatos na lista de espera e (3) candidatos que não
+#' foram aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em
+#' considerar a nota da prova de conhecimento específico e a nota
+#' atribuída ao histórico escolar.
+#' @format Um \code{data.frame} com 62 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cand}}{Número de identificação do candidato.}
+#'
+#' \item{\code{grupo}}{Grupo ao qual o candidato foi alocado, segundo
+#' seu desempenho no processo seletivo (1, 2 ou 3).}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Nota da prova de conhecimento específico da área
+#' do programa.}
+#'
+#' \item{\code{histor}}{Nota atribuída ao histórico escolar do
+#' candidato.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaDisc
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 234)
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA5)
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' xyplot(histor ~ nota, groups = grupo, data = MingotiAnA5,
+#' auto.key = TRUE)
+NULL
+
+#' @name MingotiAnA6
+#' @title Dados de funcion\enc{á}{a}rios da empresa
+#' @description Dados descritivos dos funcionários de uma empresa para
+#' avaliar qualidade.
+#'
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 109 observações e 10 variáveis,
+#' em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{func}}{Funcionários.}
+#'
+#' \item{\code{grupo}}{Grupo de desempenho nos teste (0 = médio, 1 = melhor).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do funcionário (em anos completos).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Fator que indica sexo (0 = feminino, 1 = masculino).}
+#'
+#' \item{\code{ecivil}}{Fator que indica estado Civil
+#' (1 = solteiro, 0 = não solteiro).}
+#'
+#' \item{\code{nfilho}}{Número de filhos.}
+#'
+#' \item{\code{anexp}}{Anos de experiência na função.}
+#'
+#' \item{\code{testp}}{Nota do teste psicotécnico (de 0 a 50).}
+#'
+#' \item{\code{testc}}{Nota do teste de conhecimento prático da função
+#' que exerce (de 1 a 10).}
+#'
+#' \item{\code{satisf}}{Satisfação com a vida pessoal ("1" para
+#' satisfeito, "0" para não satisfeito).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 292).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiAnA6)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~ testp + testc + anexp | grupo, data=MingotiAnA6,
+#' reg.line=FALSE,
+#' spread=FALSE,
+#' smoother=FALSE,
+#' main="Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb2.1
+#' @title Rochas de uma determinada regi\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados relativos a uma amostra de 12 rochas de uma certa
+#' região no qual tem as porcentagens de quartzo, feldspato e um
+#' índice que mede cor para cada uma das rochas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rocha}}{Número da rocha amostrada.}
+#'
+#' \item{\code{qrtz}}{Porcentagem de quartzo.}
+#'
+#' \item{\code{fdsp}}{Porcentagem de feldspato.}
+#'
+#' \item{\code{cor}}{Índice que mede a cor.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
+#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb2.1)
+#'
+#' pairs(~qrtz + cor + fdsp,
+#' data = MingotiTb2.1,
+#' main = "Matriz de dispersão das variáveis da rocha")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb2.2
+#' @title Notas de estudantes em tr\enc{ê}{e}s provas
+#' @description Notas obtidas em uma turma de estudantes em três provas
+#' de uma determinada disciplina.
+#' @format Um \code{data.frame} com 19 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{est}}{Identificação do estudante.}
+#'
+#' \item{\code{p1}}{Nota obtida na primeira prova variando de 0 a 25.}
+#'
+#' \item{\code{p2}}{Nota obtida na segunda prova variando de 0 a 25.}
+#'
+#' \item{\code{p3}}{Nota obtida na terceira prova variando de 0 a 25.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
+#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 52).
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb2.2)
+#'
+#' pairs(~ p1 + p2 + p3,
+#' data = MingotiTb2.2,
+#' main = "Matriz de dispersão das 4 notas")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb3.1
+#' @title Receitas e patrim\enc{ô}{o}nio de empresas
+#' @description Dados de 12 empresas sobre ganhos (bruto e líquido) e
+#' patrimônio acumulado num determinado período.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{emp}}{Identificação da empresa.}
+#'
+#' \item{\code{gbt}}{Ganho bruto da empresa (em unidades monetárias).}
+#'
+#' \item{\code{glq}}{Ganho líquido da empresa (em unidades monetárias).}
+#'
+#' \item{\code{patr}}{Patrimônio acumulado (unidades monetárias).}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
+#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
+#' @examples
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' data(MingotiTb3.1)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~gbt + glq + patr,
+#' data = MingotiTb3.1,
+#' main = "Dispersão das variáveis")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb3.10
+#' @title Dados relativos aos pesos de unidades empacotadas
+#' @description Dados de 10 unidades (produtos embalados) selecionadas
+#' aleatoriamente de cada uma de duas máquinas de empacotamento
+#' de determinada empresa, durante o período de produção.
+#' Foram registrados os pesos das 20 unidades.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{maq}}{Identificação da máquina (A ou B).}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso das 20 unidades coletadas das duas máquinas
+#' de empacotamento (gramas).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 75).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb3.10)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' bwplot(peso~maq, data = MingotiTb3.10, xlab = "Máquina")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb3.5
+#' @title Impress\enc{õ}{o}es sensoriais de marcas de coxinha de galinha
+#' @description Dados de 8 marcas de coxinha de galinha, avaliados em 4
+#' atributos (sabor, aroma, qualidade da massa e qualidade do
+#' recheio) avaliados por 5 julgadores numa escala de 1 a 5, quanto
+#' maior a nota melhor a classificação do atributo. Os dados de
+#' entrada da tabela referem-se à média das notas dos 5 julgadores,
+#' para cada marca e cada atributo.
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{marca}}{Identificação da marca.}
+#'
+#' \item{\code{sabor}}{Média das notas dos juízes para o sabor da
+#' coxinha de galinha.}
+#'
+#' \item{\code{aroma}}{Média das notas dos juízes para o aroma da
+#' coxinha de galinha.}
+#'
+#' \item{\code{massa}}{Média das notas dos juízes para a qualidade da
+#' massa.}
+#'
+#' \item{\code{recheio}}{Média das notas dos juízes para a qualidade do
+#' recheio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords sensorial
+#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
+#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb3.5)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~sabor + aroma + massa + recheio,
+#' data = MingotiTb3.5,
+#' main = "Matriz de dispersão")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb3.7
+#' @title Dados de amostras de solo
+#' @description Dados de 25 amostras de determinado tipo de solo.
+#' Para cada amostra foram registradas as porcentagens de areia, sedimentos,
+#' argila e a quantidade de material orgânico.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amst}}{Identificação da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{areia}}{Porcentagem de areia.}
+#'
+#' \item{\code{sed}}{Porcentagem de sedimentos.}
+#'
+#' \item{\code{arg}}{Porcentagem de argila.}
+#'
+#' \item{\code{morg}}{Quantidade de material orgânico.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords AnaComp
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 73).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb3.7)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~ amst + areia + sed + arg + morg,
+#' data = MingotiTb3.7, main = "Matriz de gráficos de dispersão")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb6.1
+#' @title Renda mensal de seis indiv\enc{í}{i}duos de certa localidade
+#' @description Dados referente às rendas mensais (em quantidade de
+#' salários mínimos) e às idades de seis indivíduos de uma
+#' localidade.
+#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{id}}{Identificação do indivíduo
+#' (A-F).}
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda mensal (em quantidade de salários mínimos).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do indivíduo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 159).
+#'
+#' @examples
+#'
+#'data(MingotiTb6.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(renda ~ idade,
+#' data = MingotiTb6.1,
+#' ylab="Renda mensal")
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb6.8
+#' @title \enc{Í}{I}ndices de desenvolvimento de pa\enc{í}{i}ses
+#' @description Dados referentes a
+#' índices de expectativa de vida, educação, renda (PIB) e
+#' estabilidade política e de segurança de 21 países. Os índices foram
+#' construídos segundo metodologia da ONU. Para qualquer um deles, maiores
+#' valores são indicadores de melhor qualidade de vida.
+#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pais}}{Nomes dos 21 países.}
+#'
+#' \item{\code{expecvida}}{Índice baseado na esperança de vida, medindo a
+#' realização relativa de um país na esperança de vida ao nascer.}
+#'
+#' \item{\code{educ}}{Índice referente ao nível de educação, medindo a realização relativa
+#' de um país tanto na alfabetização de adultos quanto na
+#' escolarização bruta combinada dos níveis primário, secundário e
+#' superior.}
+#'
+#' \item{\code{pib}}{Índice baseado no PIB, calculado utilizando o PIB
+#' per capita ajustado (dólares).}
+#'
+#' \item{\code{estabpoli}}{Índice baseado na percepção da probabilidade de
+#' desestabilização (tensões étnicas, conflito armado, etc).}
+#'
+#' }
+#' @keywords AnaClust
+#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
+#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 184).
+#'
+#' @examples
+#'
+#'data(MingotiTb6.8)
+#'
+#'pairs(MingotiTb6.8)
+#'
+NULL
+
+#' @name MingotiTb8.1
+#' @title Renda e o n\enc{ú}{u}mero de filhos
+#' @description Dados relativos a 257 indivíduos classificados de acordo
+#' com a renda e número de filhos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda, medida em 3 categorias (menos de 2000,
+#' 2000 a 5000 e 5000 ou mais), em unidades monetárias.}
+#'
+#' \item{\code{i0f}}{Indivíduos que não tem filhos (igual a zero
+#' filhos).}
+#'
+#' \item{\code{i1f}}{Indivíduos que tem 1 filho (igual a um filho).}
+#'
+#' \item{\code{i2f}}{Indivíduos que tem 2 filhos (igual a dois filhos).}
+#'
+#' \item{\code{m2f}}{Indivíduos que tem mais de 2 filhos (mais que dois
+#' filhos).}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
+#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
+#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 258).
+#' @examples
+#'
+#' data(MingotiTb8.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(i0f + i1f + i2f + m2f ~ renda,
+#' data = MingotiTb8.1,
+#' ylab = "Número de indivíduos",
+#' auto.key = TRUE)
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/MingotiAnA1.R b/R/MingotiAnA1.R
deleted file mode 100644
index 76f5fb7a1d3b849a4093e69a9e188a69c1c541ee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA1.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA1
-#' @title Aceita\enc{çã}{ca}o de um novo produto comest\enc{í}{i}vel
-#' @description Pesquisa de mercado feita para avaliar a aceitação do
-#' consumidor para um novo produto comestível. Cada consumidor foi
-#' convidado a dar uma nota de 1 a 5 para sete atributos do produto.
-#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 9 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{id}}{Número de identificação do indivíduo.}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo do indivíduo
-#' (0 para mulheres e 1 para homens).}
-#'
-#' \item{\code{sabor}}{Nota atribuída ao sabor do produto.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{aroma}}{Nota atribuída ao aroma do produto.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{cor}}{Nota atribuída à cor do produto.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{textu}}{Nota atribuída à textura do produto.}
-#'
-#'
-#' \item{\code{utili}}{Nota atribuída à utilidade do
-#' produto.}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Nota atribuída à facilidade de
-#' encontrar o produto.}
-#'
-#' \item{\code{embal}}{Nota atribuída à embalagem do
-#' produto.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaFat
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 108).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA1)
-#'
-#' da <- reshape(MingotiAnA1, direction = "long", varying = list(3:9),
-#' v.names = "notas", timevar = "atributo")
-#' tab<-with(da,data.frame(table(sexo,atributo,notas)))
-#' names(tab)<-c('sexo','atributo','notas','freq')
-#' library(lattice)
-#' barchart(freq~atributo|sexo,groups=notas,data=tab,
-#' xlab='Atributo',ylab='Freq',auto.key=list(space="top", columns=5,
-#' title="Nota", cex.title=1),main="Distribuição das notas atribuídas ao produto",
-#' strip=strip.custom(factor.levels=c("Mulheres","Homens")),
-#' scales=list(x=list(labels=c("Sabor","Aroma","Cor","Textu","Utili","Local","Embal"))))
-NULL
diff --git a/R/MingotiAnA2.R b/R/MingotiAnA2.R
deleted file mode 100644
index 648b86dfe17c732261fa5c32f52cb1a77d6ed3e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA2.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA2
-#' @title Desempenho de 44 funcion\enc{á}{a}rios de uma empresa
-#' @description Dados referentes a 44 funcionários de uma empresa, aos
-#' quais foram atribuídas notas para desempenho nas vendas,
-#' desempenho nos lucros, captação de novos clientes, além dos
-#' resultados de quatro testes que medem a habilidade de escrita,
-#' lógica, social e matemática.
-#' @format Um \code{data.frame} com 44 observações e 8 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{funcio}}{Número de identificação do funcionário.}
-#'
-#' \item{\code{venda}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
-#' nas vendas.}
-#'
-#' \item{\code{lucro}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
-#' no lucro da empresa.}
-#'
-#' \item{\code{clie}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
-#' na captação de novos clientes.}
-#'
-#' \item{\code{escri}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário na
-#' escrita.}
-#'
-#' \item{\code{logica}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário em
-#' lógica.}
-#'
-#' \item{\code{social}}{Nota atribuída à habilidade social do funcionário.}
-#'
-#' \item{\code{mate}}{Nota atribuída a habilidade do funcionário em
-#' matemática.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaFat
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)).
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA2)
-#'
-#' pairs(MingotiAnA2)
-NULL
diff --git a/R/MingotiAnA3.R b/R/MingotiAnA3.R
deleted file mode 100644
index 230f1cf1f87686df192acf907b909d542c29feb8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA3.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA3
-#' @title Dados dos domic\enc{í}{i}lios
-#' @description Dados de uma pesquisa feita em 120 residências de uma
-#' determinada região. Os dados contém informações dos domicílios e
-#' dos residentes.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 6 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dom}}{Identificação do domicílio.}
-#'
-#' \item{\code{loc}}{Fator que indica localidade da residência
-#' (de 1 a 3).}
-#'
-#' \item{\code{inst}}{Fator que indica grau de instrução do chefe da
-#' família (de 1 a 3).}
-#'
-#' \item{\code{nres}}{Número de pessoas residentes no domicílio.}
-#'
-#' \item{\code{rendm}}{Renda familiar mensal (em quantidade de salários
-#' mínimos).}
-#'
-#' \item{\code{rendpc}}{Renda familiar mensal per capita (em número de
-#' salários mínimos).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 287).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' bwplot(inst~rendpc|loc, data=MingotiAnA3,
-#' xlab = "Renda per capita ",
-#' ylab = "Grau de instrução",
-#' main = "Renda e Grau de Instrução por Localidade")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiAnA4.R b/R/MingotiAnA4.R
deleted file mode 100644
index 0c8074aa0c98b2b5556c0b862137c2fbc7cee885..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA4.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA4
-#' @title Dados relativos \enc{à}{a}s empresas
-#' @description Dados de 21 empresas, coletados aproximadamente 2 anos
-#' antes da falência das mesmas, e de outras 25 empresas que não
-#' faliram no período.
-#' @format Um \code{data.frame} com 46 observações e 6 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{emp}}{Identificação da empresa.}
-#'
-#' \item{\code{grp}}{Fator que indica o grupo em que a empresa está situada
-#' (1 = se a empresa faliu, 2 = se a empresa não faliu).}
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Fluxo de caixa/ total de débitos.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Rendimento da empresa/ total de patrimônio.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Patrimônio atual/ total de débito.}
-#'
-#' \item{\code{x4}}{Patrimônio atual/ rendimento das vendas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 290).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA4)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~ x1 + x2 + x3 + x4 | grp, data=MingotiAnA4,
-#' reg.line = FALSE,
-#' spread = FALSE,
-#' smoother = FALSE,
-#' main = "Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiAnA5.R b/R/MingotiAnA5.R
deleted file mode 100644
index 2ea9ab28cb55039b75b87dc3a75d840eb9024883..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA5.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA5
-#' @title Sele\enc{çã}{ca}o de alunos para um programa de p\enc{ó}{o}s-gradua\enc{çã}{ca}o
-#' @description Um programa de pós-graduação dividiu 62 candidatos do
-#' ano anterior em 3 grupos: (1) candidatos aprovados,
-#' (2) candidatos na lista de espera e (3) candidatos que não
-#' foram aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em
-#' considerar a nota da prova de conhecimento específico e a nota
-#' atribuída ao histórico escolar.
-#' @format Um \code{data.frame} com 62 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cand}}{Número de identificação do candidato.}
-#'
-#' \item{\code{grupo}}{Grupo ao qual o candidato foi alocado, segundo
-#' seu desempenho no processo seletivo (1, 2 ou 3).}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Nota da prova de conhecimento específico da área
-#' do programa.}
-#'
-#' \item{\code{histor}}{Nota atribuída ao histórico escolar do
-#' candidato.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaDisc
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 234)
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA5)
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' xyplot(histor ~ nota, groups = grupo, data = MingotiAnA5,
-#' auto.key = TRUE)
-NULL
diff --git a/R/MingotiAnA6.R b/R/MingotiAnA6.R
deleted file mode 100644
index bc023f847cac60e8d62f0ae37175ed7640c6fe13..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiAnA6.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name MingotiAnA6
-#' @title Dados de funcion\enc{á}{a}rios da empresa
-#' @description Dados descritivos dos funcionários de uma empresa para
-#' avaliar qualidade.
-#'
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 109 observações e 10 variáveis,
-#' em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{func}}{Funcionários.}
-#'
-#' \item{\code{grupo}}{Grupo de desempenho nos teste (0 = médio, 1 = melhor).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do funcionário (em anos completos).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Fator que indica sexo (0 = feminino, 1 = masculino).}
-#'
-#' \item{\code{ecivil}}{Fator que indica estado Civil
-#' (1 = solteiro, 0 = não solteiro).}
-#'
-#' \item{\code{nfilho}}{Número de filhos.}
-#'
-#' \item{\code{anexp}}{Anos de experiência na função.}
-#'
-#' \item{\code{testp}}{Nota do teste psicotécnico (de 0 a 50).}
-#'
-#' \item{\code{testc}}{Nota do teste de conhecimento prático da função
-#' que exerce (de 1 a 10).}
-#'
-#' \item{\code{satisf}}{Satisfação com a vida pessoal ("1" para
-#' satisfeito, "0" para não satisfeito).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 292).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiAnA6)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~ testp + testc + anexp | grupo, data=MingotiAnA6,
-#' reg.line=FALSE,
-#' spread=FALSE,
-#' smoother=FALSE,
-#' main="Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb2.1.R b/R/MingotiTb2.1.R
deleted file mode 100644
index ca2b2d45e5547710ab403b6bb35740302629d40a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb2.1
-#' @title Rochas de uma determinada regi\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados relativos a uma amostra de 12 rochas de uma certa
-#' região no qual tem as porcentagens de quartzo, feldspato e um
-#' índice que mede cor para cada uma das rochas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rocha}}{Número da rocha amostrada.}
-#'
-#' \item{\code{qrtz}}{Porcentagem de quartzo.}
-#'
-#' \item{\code{fdsp}}{Porcentagem de feldspato.}
-#'
-#' \item{\code{cor}}{Índice que mede a cor.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
-#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb2.1)
-#'
-#' pairs(~qrtz + cor + fdsp,
-#' data = MingotiTb2.1,
-#' main = "Matriz de dispersão das variáveis da rocha")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb2.2.R b/R/MingotiTb2.2.R
deleted file mode 100644
index a4e04435438af5f44099e6dc8f068246b236708c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb2.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb2.2
-#' @title Notas de estudantes em tr\enc{ê}{e}s provas
-#' @description Notas obtidas em uma turma de estudantes em três provas
-#' de uma determinada disciplina.
-#' @format Um \code{data.frame} com 19 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{est}}{Identificação do estudante.}
-#'
-#' \item{\code{p1}}{Nota obtida na primeira prova variando de 0 a 25.}
-#'
-#' \item{\code{p2}}{Nota obtida na segunda prova variando de 0 a 25.}
-#'
-#' \item{\code{p3}}{Nota obtida na terceira prova variando de 0 a 25.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
-#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 52).
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb2.2)
-#'
-#' pairs(~ p1 + p2 + p3,
-#' data = MingotiTb2.2,
-#' main = "Matriz de dispersão das 4 notas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb3.1.R b/R/MingotiTb3.1.R
deleted file mode 100644
index d1109c6e8817cd100e75017d8fddcab73d056024..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb3.1
-#' @title Receitas e patrim\enc{ô}{o}nio de empresas
-#' @description Dados de 12 empresas sobre ganhos (bruto e líquido) e
-#' patrimônio acumulado num determinado período.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{emp}}{Identificação da empresa.}
-#'
-#' \item{\code{gbt}}{Ganho bruto da empresa (em unidades monetárias).}
-#'
-#' \item{\code{glq}}{Ganho líquido da empresa (em unidades monetárias).}
-#'
-#' \item{\code{patr}}{Patrimônio acumulado (unidades monetárias).}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
-#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
-#' @examples
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' data(MingotiTb3.1)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~gbt + glq + patr,
-#' data = MingotiTb3.1,
-#' main = "Dispersão das variáveis")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb3.10.R b/R/MingotiTb3.10.R
deleted file mode 100644
index e85116dcdaeef2c96e2d3c51397212f4db8fe34c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb3.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb3.10
-#' @title Dados relativos aos pesos de unidades empacotadas
-#' @description Dados de 10 unidades (produtos embalados) selecionadas
-#' aleatoriamente de cada uma de duas máquinas de empacotamento
-#' de determinada empresa, durante o período de produção.
-#' Foram registrados os pesos das 20 unidades.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{maq}}{Identificação da máquina (A ou B).}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso das 20 unidades coletadas das duas máquinas
-#' de empacotamento (gramas).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 75).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb3.10)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' bwplot(peso~maq, data = MingotiTb3.10, xlab = "Máquina")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb3.5.R b/R/MingotiTb3.5.R
deleted file mode 100644
index 8c65583c33288dcc82ce82599431a6ae23d42307..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb3.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb3.5
-#' @title Impress\enc{õ}{o}es sensoriais de marcas de coxinha de galinha
-#' @description Dados de 8 marcas de coxinha de galinha, avaliados em 4
-#' atributos (sabor, aroma, qualidade da massa e qualidade do
-#' recheio) avaliados por 5 julgadores numa escala de 1 a 5, quanto
-#' maior a nota melhor a classificação do atributo. Os dados de
-#' entrada da tabela referem-se à média das notas dos 5 julgadores,
-#' para cada marca e cada atributo.
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{marca}}{Identificação da marca.}
-#'
-#' \item{\code{sabor}}{Média das notas dos juízes para o sabor da
-#' coxinha de galinha.}
-#'
-#' \item{\code{aroma}}{Média das notas dos juízes para o aroma da
-#' coxinha de galinha.}
-#'
-#' \item{\code{massa}}{Média das notas dos juízes para a qualidade da
-#' massa.}
-#'
-#' \item{\code{recheio}}{Média das notas dos juízes para a qualidade do
-#' recheio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords sensorial
-#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
-#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb3.5)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~sabor + aroma + massa + recheio,
-#' data = MingotiTb3.5,
-#' main = "Matriz de dispersão")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb3.7.R b/R/MingotiTb3.7.R
deleted file mode 100644
index 99aaaa113b7814704c6353b3b83d92074f526cba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb3.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb3.7
-#' @title Dados de amostras de solo
-#' @description Dados de 25 amostras de determinado tipo de solo.
-#' Para cada amostra foram registradas as porcentagens de areia, sedimentos,
-#' argila e a quantidade de material orgânico.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amst}}{Identificação da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{areia}}{Porcentagem de areia.}
-#'
-#' \item{\code{sed}}{Porcentagem de sedimentos.}
-#'
-#' \item{\code{arg}}{Porcentagem de argila.}
-#'
-#' \item{\code{morg}}{Quantidade de material orgânico.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords AnaComp
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 73).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb3.7)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~ amst + areia + sed + arg + morg,
-#' data = MingotiTb3.7, main = "Matriz de gráficos de dispersão")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb6.1.R b/R/MingotiTb6.1.R
deleted file mode 100644
index 245eea4d0978bbd17bac05416cd306b82c950df7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb6.1
-#' @title Renda mensal de seis indiv\enc{í}{i}duos de certa localidade
-#' @description Dados referente às rendas mensais (em quantidade de
-#' salários mínimos) e às idades de seis indivíduos de uma
-#' localidade.
-#' @format Um \code{data.frame} com 6 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{id}}{Identificação do indivíduo
-#' (A-F).}
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda mensal (em quantidade de salários mínimos).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do indivíduo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 159).
-#'
-#' @examples
-#'
-#'data(MingotiTb6.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(renda ~ idade,
-#' data = MingotiTb6.1,
-#' ylab="Renda mensal")
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb6.8.R b/R/MingotiTb6.8.R
deleted file mode 100644
index 22ea98ac8ae8e9523e2f2685ff763d879865cf56..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb6.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb6.8
-#' @title \enc{Í}{I}ndices de desenvolvimento de pa\enc{í}{i}ses
-#' @description Dados referentes a
-#' índices de expectativa de vida, educação, renda (PIB) e
-#' estabilidade política e de segurança de 21 países. Os índices foram
-#' construídos segundo metodologia da ONU. Para qualquer um deles, maiores
-#' valores são indicadores de melhor qualidade de vida.
-#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pais}}{Nomes dos 21 países.}
-#'
-#' \item{\code{expecvida}}{Índice baseado na esperança de vida, medindo a
-#' realização relativa de um país na esperança de vida ao nascer.}
-#'
-#' \item{\code{educ}}{Índice referente ao nível de educação, medindo a realização relativa
-#' de um país tanto na alfabetização de adultos quanto na
-#' escolarização bruta combinada dos níveis primário, secundário e
-#' superior.}
-#'
-#' \item{\code{pib}}{Índice baseado no PIB, calculado utilizando o PIB
-#' per capita ajustado (dólares).}
-#'
-#' \item{\code{estabpoli}}{Índice baseado na percepção da probabilidade de
-#' desestabilização (tensões étnicas, conflito armado, etc).}
-#'
-#' }
-#' @keywords AnaClust
-#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
-#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 184).
-#'
-#' @examples
-#'
-#'data(MingotiTb6.8)
-#'
-#'pairs(MingotiTb6.8)
-#'
-NULL
diff --git a/R/MingotiTb8.1.R b/R/MingotiTb8.1.R
deleted file mode 100644
index 815c52d71c669f038e4725aa36e1a58187458f45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/MingotiTb8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name MingotiTb8.1
-#' @title Renda e o n\enc{ú}{u}mero de filhos
-#' @description Dados relativos a 257 indivíduos classificados de acordo
-#' com a renda e número de filhos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda, medida em 3 categorias (menos de 2000,
-#' 2000 a 5000 e 5000 ou mais), em unidades monetárias.}
-#'
-#' \item{\code{i0f}}{Indivíduos que não tem filhos (igual a zero
-#' filhos).}
-#'
-#' \item{\code{i1f}}{Indivíduos que tem 1 filho (igual a um filho).}
-#'
-#' \item{\code{i2f}}{Indivíduos que tem 2 filhos (igual a dois filhos).}
-#'
-#' \item{\code{m2f}}{Indivíduos que tem mais de 2 filhos (mais que dois
-#' filhos).}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
-#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
-#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 258).
-#' @examples
-#'
-#' data(MingotiTb8.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(i0f + i1f + i2f + m2f ~ renda,
-#' data = MingotiTb8.1,
-#' ylab = "Número de indivíduos",
-#' auto.key = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/Paula.R b/R/Paula.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1e1ba46183bd17810b972e55874128839afae8a1
--- /dev/null
+++ b/R/Paula.R
@@ -0,0 +1,3308 @@
+#' @name PaulaEg1.12.2
+#' @title Pacientes com Processo Infecioso Pulmonar
+#' @description Um total de 175 pacientes com processo infecioso
+#' pulmonar atendidos no hospital no período acima foram classificados
+#' por algumas variáveis.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 175 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tipo}}{Tipo de tumor (maligno, benigno).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo do paciente (masculino, feminino).}
+#'
+#' \item{\code{hl}}{Intensidade da célula histiócitos-linfócitos (ausente,
+#' discreta, moderada, intensa).}
+#'
+#' \item{\code{ff}}{Intensidade da célula fibrose-frouxa (ausente,
+#' discreta, moderada, intensa).}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.2, p?g. 85)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg1.12.2)
+#'
+#' str(PaulaEg1.12.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#' bwplot(idade ~ hl | tipo,
+#' data = PaulaEg1.12.2,
+#' ylab = "Idade",
+#' xlab = "Intensidade da célula histiócitos-linfócitos")
+#'
+#' bwplot(idade ~ ff | tipo,
+#' data = PaulaEg1.12.2,
+#' ylab = "Idade",
+#' xlab = "Intensidade da célula fibrose-frouxa")
+#'
+#' barchart(table(PaulaEg1.12.2$tipo,PaulaEg1.12.2$hl),
+#' auto.key=list(space="top", columns=2,
+#' cex.title=1,
+#' rectangles = TRUE,
+#' points=FALSE))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg1.12.4
+#' @title Desenvolvimento de Massa Tumoral em Ratos
+#' @description Estudo realizado para avaliar a influência da série
+#' (passagem do tumor) na morte (caquexia) de certa espécie de rato.
+#' Um total de 204 animais teve tumor inoculado num determinado
+#' momento da série. Para cada animal, além do grupo de passagem,
+#' foram observadas as variáveis presença de massa tumoral, caquexia
+#' e o tempo de observação.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 204 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grupo}}{Grupo de passagem (0 a 28).}
+#'
+#' \item{\code{massat}}{Presença de massa tumoral (sim ou não).}
+#'
+#' \item{\code{caq}}{Caquexia (sim ou não).}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência (em dias).}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.4, pág. 90)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg1.12.4)
+#' str(PaulaEg1.12.4)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(tempo ~ grupo | massat,
+#' groups = caq,
+#' data = PaulaEg1.12.4,
+#' type = c("p", "smooth"),
+#' xlab = "Grupo",
+#' ylab = "Tempo",
+#' main = paste("Tempo de sobrevivência vs grupo de passagem\n",
+#' "(segundo caquexia e presença de massa tumoral)"),
+#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
+#' title = "Presença de caquexia", cex.title = 1,
+#' lines = TRUE, points = FALSE))
+#'
+#' bwplot(tempo ~ massat | caq,
+#' data = PaulaEg1.12.4,
+#' ylab = "Tempo",
+#' xlab = "Presença de massa tumoral",
+#' main = paste("Bwplot para Caquexia não Presente\n",
+#' "(à esquerda) ou Presente (à direita)"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg1.12.5
+#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel
+#' @description Dados referentes ao consumo de combustível em 48 estados
+#' norte-americanos. O interesse nesse estudo é tentar explicar o
+#' consumo de combustível com base em variáveis econômicas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{est}}{Estado.}
+#'
+#' \item{\code{taxa}}{Taxa do combustível no estado (em USD).}
+#'
+#' \item{\code{licen}}{Proporção de motoristas licenciados.}
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda percapita (em USD).}
+#'
+#' \item{\code{estr}}{Ajuda federal para as estradas (em 1000 USD).}
+#'
+#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível por habitante.}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.5, p?g. 94)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg1.12.5)
+#'
+#' str(PaulaEg1.12.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix( ~ cons + taxa + licen + renda + estr,
+#' data = PaulaEg1.12.5)
+#'
+#' xyplot(cons ~ est,
+#' ylab = "Consumo",
+#' xlab = "Estados",
+#' data = PaulaEg1.12.5,
+#' type = 'h',
+#' main = "Consumo por Habitante em cada Estado",
+#' grid = TRUE)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg1.12.6
+#' @title Sal\enc{á}{a}rio de Executivos
+#' @description Dados referentes ao salário anual de uma
+#' amostra aleatória de 220 executivos (145 homens e 75 mulheres). O
+#' salário será relacionado com as variáveis: sexo, anos de experiência
+#' no cargo e posição na empresa.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 220 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{sal}}{Salário anual (em mil USD).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo (masculino, feminino).}
+#'
+#' \item{\code{pos}}{Posição na empresa (escore de 1 a 9).}
+#'
+#' \item{\code{aexp}}{Experiência (em anos).}
+#'
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.6, p?g. 97)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg1.12.6)
+#'
+#' str(PaulaEg1.12.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(sal ~ aexp | sexo,
+#' data = PaulaEg1.12.6,
+#' type = c("p", "smooth"),
+#' xlab = "Anos de experiência",
+#' ylab = "Salário",
+#' main = "Dispersão de Salário por Anos de Experiência")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg2.4.2
+#' @title Captura de Peixes via Espinhel de Fundo no Litoral Paulista
+#' @description Dados parciais de um estudo sobre a atividade de frotas
+#' pesqueiras de espinhel de fundo baseadas no litoral paulista (
+#' Santos e Ubatuba). Neste estudo uma amostra de 156 embarcações
+#' pesqueiras, destinadas à pesca do peixe-batata, foi
+#' analisada no período de 1995 a 1999. Para cada embarcação foram
+#' consideradas variáveis sobre a frota (Santos ou Ubatuba), ano,
+#' trimestre, latitude, longitude, dias de pesca, quantidade de
+#' peixes capturados e a captura por unidade de esforço (definida
+#' como divisão da quantidade de peixe capturado pelos dias de
+#' pesca).
+#' @format Um \code{data.frame} com 156 observações e 8 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{frota}}{Fator com dois níveis que indica de qual frota é
+#' a embarcação, \code{Santos} ou \code{Ubatuba}.}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator com cinco níveis que representa o ano, de
+#' \code{1995} a \code{1996}.}
+#'
+#' \item{\code{trim}}{Fator com quatro níveis que representa o trimestre
+#' em estudo, de \code{1} a \code{4}.}
+#'
+#' \item{\code{lat}}{Latitude, definida como distância ao Equador medida
+#' ao longo do meridiano de Greenwich.}
+#'
+#' \item{\code{long}}{Longitude, definida como distância ao meridiano de
+#' Greenwich medida ao longo do Equador.}
+#'
+#' \item{\code{dias}}{Dias de pesca.}
+#'
+#' \item{\code{captura}}{Quantidade de peixes-batata capturados, em kg.}
+#'
+#' \item{\code{cpue}}{Captura por unidade de esforço, calculada como
+#' razão da quantidade de peixes-batata capturados (\code{captura})
+#' pelo número de dias de pesca \code{dias}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.4.2, pág. 127)
+#'
+#' @references Paula, G. A., Oshiro, C. H. (2001). Relatório de Análise
+#' Estatística sobre o Projeto: Análise de Captura por Unidade de
+#' Esforço de Peixe-Batata na Frota Paulista. RAE-CEA0102, IME-USP.
+#' @examples
+#' data(PaulaEg2.4.2)
+#'
+#' str(PaulaEg2.4.2)
+#'
+#' # Separando as covariáveis numéricas
+#' index <- sapply(PaulaEg2.4.2, is.numeric)
+#'
+#' # Número de observações em cada combinação das covariáveis
+#' # não numéricas
+#' ftable(table(PaulaEg2.4.2[, !index]))
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' # Relação marginal da variável resposta com as covariáveis
+#' # não numéricas
+#' bwplot(cpue ~ frota, data = PaulaEg2.4.2)
+#' bwplot(cpue ~ ano, data = PaulaEg2.4.2)
+#' bwplot(cpue ~ trim, data = PaulaEg2.4.2)
+#'
+#' # Relação da variável resposta com as combinações das
+#' # covariáveis não numéricas
+#' ue <- with(PaulaEg2.4.2, paste(ano, trim, sep = "-"))
+#' bwplot(cpue ~ ue | frota, data = PaulaEg2.4.2,
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+#' # Verificando a suposição de coeficiente de variação constante,
+#' # desconsiderando as covariáveis tri e numéricas
+#' resumo <- aggregate(cpue ~ frota + ano, data = PaulaEg2.4.2,
+#' FUN = function(x) {
+#' c("Média" = mean(x),
+#' "D.Padrão" = sd(x),
+#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
+#' "n" = length(x))
+#' })
+#' ftable(xtabs(cpue ~ frota + ano, data = resumo))
+#'
+#' # Relação das covariáveis numéricas
+#' splom(~PaulaEg2.4.2[, index], groups = frota,
+#' data = PaulaEg2.4.2,
+#' auto.key = list(column = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg2.4.3
+#' @title Valores Pagos de Seguros sob Influ\enc{ê}{e}ncia de Representa\enc{çã}{ca}o Legal
+#' @description Dados referentes aos valores pagos de seguros
+#' individuais por danos com acidentes pessoais no período de
+#' janeiro de 1998 a junho de 1999 (18 meses). O estudo completo
+#' (Jong e Heller, 2008) contém o acompanhamento dos seguros desde
+#' 1989. No período considerado aqui foram pagos 769 seguros, sendo
+#' armazenadas as informações: se houve representação
+#' legal, tempo operacional para pagamento e mês em que ocorreu o
+#' acidente.
+#' @format Um \code{data.frame} com 769 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{valor}}{Valor pago do seguro, em dólares australianos.}
+#'
+#' \item{\code{rl}}{Fator com dois níveis que indica, se no seguro em
+#' análise, há representação legal do indivíduo.}
+#'
+#' \item{\code{mes}}{Fator com 15 níveis que indica o mês de ocorrência
+#' do acidente. Os níveis deste fator são codificados e não
+#' informou-se quais os meses que eles representam.}
+#'
+#' \item{\code{to}}{Tempo operacional para pagamento do seguro. Essa
+#' variável assume valores de 0,1 a 31,9, pois são considerados
+#' apenas os 18 últimos meses do estudo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.4.3, pág. 136)
+#'
+#' @references De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized linear
+#' models for insurance data (Vol. 136). Cambridge: Cambridge
+#' University Press.
+#' @examples
+#' data(PaulaEg2.4.3)
+#'
+#' str(PaulaEg2.4.3)
+#'
+#' # Número de seguros pagos em cada combinação de mês e
+#' # representação legal
+#' ftable(table(PaulaEg2.4.3[, c("mes", "rl")]))
+#' table(PaulaEg2.4.3[, c("rl")])
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(log(valor) ~ to | rl,
+#' data = PaulaEg2.4.3,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' lwd = 2,
+#' strip = strip.custom(
+#' strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Representação Legal",
+#' sep = ": "))
+#'
+#' densityplot(~valor | rl,
+#' data = PaulaEg2.4.3,
+#' grid = TRUE,
+#' scales = list(x = list(relation = "free")),
+#' strip = strip.custom(
+#' strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Representação Legal",
+#' sep = ": "))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg2.5.2
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o de Nitrog\enc{ê}{e}nio e Fosfato em Milhos
+#' @description Dados de um experimento inteiramente casualizado em que
+#' a produtividade de milho é estudada segundo combinações de
+#' quantidades de nitrogênio (N) e fosfato (P2O5) utilizadas na
+#' adubação.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Quantidade de nitrogênio utilizada na adubação, em
+#' libras/acre.}
+#'
+#' \item{\code{P2O5}}{Quantidade de fosfato utilizada na adubação, em
+#' libras/acre.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de milho, em libras/acre.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.5.2, pág. 144)
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEg2.5.2)
+#'
+#' str(PaulaEg2.5.2)
+#'
+#' ftable(table(PaulaEg2.5.2[, c("N", "P2O5")]))
+#'
+#' library(reshape2)
+#' da <- melt(PaulaEg2.5.2, id.vars = 3,
+#' variable.name = "adub",
+#' value.name = "qtde")
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(prod ~ qtde | adub,
+#' data = da,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' strip = strip.custom(
+#' factor.levels = c("Nitrogênio", "Fosfato")))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg2.8.1
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de Tipos de Snack
+#' @description Dados de um experimento desenvolvido pelo Departamento
+#' de Nutrição da Faculdade de Saúde Pública da USP em que 5 tipos
+#' diferentes de um novo snack, com baixo teor de gordura e de
+#' ácidos graxos, foram comparados ao longo de 20 semanas. Nesse
+#' novo produto a gordura vegetal hidrogenada, responsável pela
+#' fixação do aroma do produto, foi substituída, totalmente ou
+#' parcialmente, por óleo de canola. Ao todo foram produzidas 750
+#' observações, referentes a 15 avaliações para cada tipo de snack
+#' a cada 2 semanas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 750 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{semana}}{Semana da avaliação.}
+#'
+#' \item{\code{tipo}}{Tipo de snack avaliado. Os níveis representam as
+#' seguintes configurações:
+#' \code{A}: 22\% de gordura, 0\% de óleo de canola, \code{B}: 0\%
+#' de gordura, 22\% de óleo de canola, \code{C}: 17\% de gordura,
+#' 5\% de óleo de canola, \code{D}: 11\% de gordura, 11\% de óleo de
+#' canola e \code{E}: 5\% de gordura, 17\% de óleo de canola.}
+#'
+#' \item{\code{fnpc}}{Força necessária para o cisalhamento.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.8.1, pág. 150;
+#' Exemplo 2.9.3, pág. 169.)
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEg2.8.1)
+#'
+#' str(PaulaEg2.8.1)
+#'
+#' # Experimento balanceado, 15 observações para cada tipo em cada
+#' # semana
+#' ftable(PaulaEg2.8.1[, c("tipo", "semana")])
+#' xtabs(fnpc ~ tipo + semana, data = PaulaEg2.8.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#' bwplot(fnpc ~ tipo | factor(semana),
+#' data = PaulaEg2.8.1,
+#' as.table = TRUE,
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "semana"))
+#'
+#' # Estatísticas descritivas
+#' resumo <- aggregate(fnpc ~ tipo + semana,
+#' data = PaulaEg2.8.1,
+#' FUN = function(x) {
+#' c("Média" = mean(x),
+#' "D.Padrão" = sd(x),
+#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
+#' "n" = length(x))
+#' })
+#' ftable(xtabs(fnpc ~ tipo + semana, data = resumo))
+#'
+#' xyplot(fnpc[, "Média"] ~ semana,
+#' groups = tipo,
+#' data = resumo,
+#' type = c("l", "g"),
+#' auto.key = list(
+#' points = FALSE,
+#' lines = TRUE,
+#' title = 'snack',
+#' corner = c(0.1, 0.9)))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg3.5.1
+#' @title Associa\enc{çã}{ca}o entre fungicida e desenvolvimento de tumor
+#' @description Dados de um experimento realizado para avaliar
+#' o possível efeito cancerígeno do fungicida Avadex. Foram utilizados
+#' 403 camundongos. Desses, 65 receberam o fungicida e foram acompanhados
+#' durante 85 semanas, verificando-se o desenvolvimento ou não de tumor
+#' cancerígeno. Os demais animais não receberam o fungicida (grupo controle)
+#' e também foram acompanhados pelo mesmo período.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{sexo}{Sexo do camundongo (macho = 1 e fêmea = 0).}
+#'
+#' \item{trat}{Identifica a presença ou não do tratamento (sim = 1 e não = 0).}
+#'
+#' \item{casos}{Número inteiro que identifica a quantidade de casos
+#' ocorridos.}
+#'
+#' \item{exp}{Quantidade de camundongos expostos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords GLM binarios
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.1 pág. 201)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEg3.5.1)
+#'
+#' barchart(casos/exp ~ trat | sexo, data = PaulaEg3.5.1,
+#' xlab="Grupo", ylab="Proporção de casos",
+#' scales=list(x=list(labels=c("Controle","Tratado"))),
+#' strip=strip.custom(var.name="Sexo",
+#' factor.levels=c(" Fêmea", "Macho"),
+#' strip.levels=rep(TRUE,2)),
+#' main="Associação entre fungicida e desenvolvimento de tumor")
+NULL
+
+
+
+
+#' @name PaulaEg3.5.2
+#' @title Efeito de extrato vegetal
+#' @description Dados de um experimento conduzido para avaliar o efeito de
+#' diversos extratos vegetais na mortalidade de embriões de
+#' \emph{Biomphalaria Glabrata}. Para o extrato vegetal aquoso frio de
+#' folhas de \emph{P. Hyrsiflora} foram consideradas 7 amostras, sendo
+#' que em cada uma delas 50 embriões foram submetidos a uma particular
+#' dose do extrato vegetal, registrando-se, após o vigésimo dia, o
+#' número de embriões mortos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{dose}{Dose de extrato vegetal aplicada (em partes por milhão).}
+#'
+#' \item{emb}{Número observado de embriões mortos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM binarios
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.2 pág. 203)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEg3.5.2)
+#'
+#' str(PaulaEg3.5.2)
+#'
+#' barchart(emb/(sum(emb)) ~ dose, data = PaulaEg3.5.2,
+#' stack=TRUE, col= "lightblue",
+#' xlab="Dose (em ppm)", ylab="Proporção de embriões mortos",
+#' main="Efeito de extrato vegetal")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg3.6.11a
+#' @title Exposi\enc{çã}{ca}o de besouros
+#' @description Dados de um estudo sobre o efeito da exposição de
+#' besouros adultos a diferentes doses de disulfeto de carbono gasoso
+#' \emph{(CS2)}, durante cinco horas. Foram registrados os números
+#' de besouros mortos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{mortos}{Quantidade observada de besouros mortos.}
+#'
+#' \item{exp}{Quantidade de besouros expostos a cada dose.}
+#'
+#' \item{dose}{Dose de disulfeto de carbono gasoso à qual os besouros
+#' foram expostos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM binarios
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11a pág. 237)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEg3.6.11a)
+#'
+#' str(PaulaEg3.6.11a)
+#'
+#' xyplot(mortos/(sum(mortos)) ~ dose, data = PaulaEg3.6.11a,
+#' type = "o",
+#' xlab = "Dose de disulfeto de carbono gasoso",
+#' ylab = "Proporção de besouros mortos",
+#' main = expression("Exposição de besouros a"~CS[2]))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg3.6.11b
+#' @title Idade do in\enc{í}{i}cio da menstrua\enc{çã}{ca}o em garotas de Vars\enc{ó}{o}via
+#' @description Dados de um estudo em que se investigou a idade do início
+#' da menstruação em 3918 garotas de Varsóvia. Para 25 médias de
+#' idade foram observadas a ocorrência ou não do início de períodos
+#' de menstruação nas adolescentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{menst}{Número de garotas menstruando.}
+#'
+#' \item{entre}{Número de garotas entrevistadas.}
+#'
+#' \item{idade}{Idade media.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11b pág. 241)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEg3.6.11b)
+#'
+#'
+#' xyplot((menst/entre) ~ idade, data = PaulaEg3.6.11b,
+#' type = c("p","a"),
+#' xlab = "Idade média",
+#' ylab = "Meninas menstruando/Entrevistadas",
+#' main = "Idade do início da menstruação em garotas de Varsóvia.")
+NULL
+
+#' @name PaulaEg3.6.9c
+#' @title Prefer\enc{ê}{e}ncia de consumidores
+#' @description Dados sobre a preferência de consumidores americanos com
+#' relação a automóveis. Uma amostra aleatória de 263 consumidores foi
+#' considerada. As seguintes variáveis foram observadas para cada
+#' comprador: preferência quanto ao tipo de automóvel, idade, sexo e
+#' estado civil.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 263 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{pref}{Preferência do comprador por um tipo de automóvel (1 = americano,
+#' 0 = japonês).}
+#'
+#' \item{idade}{Idade do comprador (em anos).}
+#'
+#' \item{sexo}{Sexo do comprador (0 = masculino; 1 = feminino).}
+#'
+#' \item{est}{Estado civil do comprador (0 = casado, 1 = solteiro).}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM binarios
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.9c pág. 231)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEg3.6.9c)
+#'
+#' str(PaulaEg3.6.9c)
+#'
+#' bwplot(idade ~ pref, data = PaulaEg3.6.9c,
+#' type="p",
+#' xlab="Preferência - Japonês e Americano",
+#' ylab="Idade do Comprador",
+#' main="Preferência")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg4.2.6
+#' @title Perfis de Clientes de uma Loja nas \enc{Á}{A}reas de uma Cidade
+#' @description Dados apresentados em Neter et al. (1996) sobre um
+#' estudo do perfil dos clientes de determinada loja oriundos de 110
+#' áreas de uma cidade. O interesse do estudo é relacionar o número
+#' esperado de clientes em cada área com as demais cinco variáveis
+#' explicativas registradas
+#' @format Um \code{data.frame} com 110 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nclien}}{Número de clientes da loja na área.}
+#'
+#' \item{\code{ndomic}}{Número de domicílios na área (em mil).}
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda média anual da área (em mil USD).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade média dos domicílios (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{distac}}{Distância entre a área e o concorrente mais
+#' próximo (em milhas).}
+#'
+#' \item{\code{distal}}{Distância entre a área e a loja (em milhas).}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 4.2.6, pág. 299)
+#'
+#' @references Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Wasserman,
+#' W. (1996). Applie Linear Regression Models (3tr ed.). Irwin,
+#' Illinois.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg4.2.6)
+#'
+#' str(PaulaEg4.2.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEg4.2.6, type = c("p", "smooth"), lwd = 2)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg4.3.6
+#' @title Aus\enc{ê}{e}ncia Escolar de Estudantes Australianos
+#' @description Dados provenientes de um estudo sociológico desenvolvido
+#' na Austrália com 146 estudantes de 8ª série e ensino médio. Nesse
+#' estudo avaliou-se a ausência escolar (contagem de dias ausentes)
+#' com o objetivo de avaliar sua relaçao com etnia, sexo, ano que
+#' o aluno está cursando e desempenho escolar.
+#' @format Um \code{data.frame} com 146 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{etnia}}{Fator com dois níveis que indica se o aluno é
+#' aborígene da própria região (A) ou não aborígene (N).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Fator com dois níveis que indica o sexo do
+#' aluno: masculino (M) ou feminino (F).}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis que indica o ano que o aluno
+#' está cursando: 8ª série (F0), 1º ano do ensino médio (F1), 2º ano
+#' do ensino médio (F2) ou 3º ano do ensino médio (F3).}
+#'
+#' \item{\code{desemp}}{Fator com dois níveis que indica o desempenho do
+#' aluno: baixo (SL) ou normal (AL).}
+#'
+#' \item{\code{ndias}}{Número de dias ausentes no ano letivo.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem superdispersão
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 4.3.6, pág. 312)
+#'
+#' @references Venables, W. N., Ripley, B. D. (1999). Modern Applied
+#' Statistics with S-Plus (3rd ed.). Springer, New York.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg4.3.6)
+#'
+#' str(PaulaEg4.3.6)
+#'
+#' # Número de observações em cada combinação. Para modelagem não será
+#' # possível a estimação de algumas interações
+#' ftable(PaulaEg4.3.6[, -5])
+#'
+#' # Ausência escolar seccionadas pelas variáveis explicativas
+#' xtabs(ndias ~ ., data = PaulaEg4.3.6)
+#'
+#' # Relação média-variância
+#' aggregate(ndias ~ ., FUN = function(x) c(mean(x), var(x)),
+#' data = PaulaEg4.3.6)
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#' fl1 <- c("Aborígene", "Não Aborígene")
+#' fl2 <- c("Feminino", "Masculino")
+#' useOuterStrips(
+#' xyplot(ndias ~ ano | etnia + sexo,
+#' groups = desemp,
+#' data = PaulaEg4.3.6,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' ylab = 'Número de dias ausente',
+#' auto.key = list(
+#' columns = 2, cex.title = 1,
+#' title = "Desempenho escolar")),
+#' strip = strip.custom(factor.levels = fl1),
+#' strip.left = strip.custom(factor.levels = fl2))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg5.2.8a
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de \enc{Á}{A}caros em Placas de Esterco de Gado
+#' @description Dados de um experimento desenvolvido para estudar
+#' a distribuição do número de ácaros em placas de esterco de gado
+#' bovino no estado de São Paulo, obtidos por Paula e Tavares, 1992.
+#' Essas placas são depósitos de ovos da mosca do chifre
+#' (\emph{Haematobia irritans}), uma das pragas mais importantes da
+#' pecuária brasileira. Os ácaros são inimigos naturais da mosca do
+#' chifre, uma vez que se alimentam de ovos e larvas dessas moscas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 102 observações e 8 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{esp2}}{Número de ácaros coletados da espécie 2.}
+#'
+#' \item{\code{esp3}}{Número de ácaros coletados da espécie 3.}
+#'
+#' \item{\code{esp6}}{Número de ácaros coletados da espécie 6.}
+#'
+#' \item{\code{esp14}}{Número de ácaros coletados da espécie 14.}
+#'
+#' \item{\code{placa}}{Número de partes da placa de esterco onde
+#' foram coletados os ácaros. (1 ou 6)}
+#'
+#' \item{\code{posic}}{Posição na placa de esterco onde foram coletados
+#' os ácaros (central ou lateral).}
+#'
+#' \item{\code{reg}}{Região onde a placa de esterco foi coletada (São
+#' Roque, Pindamonhangaba, Nova Odessa ou Ribeirão Preto).}
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura no local da coleta, medida
+#' \eqn{C^{\circ}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.2.8a, pág. 359)
+#'
+#' @references Paula, G. A. e Tavares, H. R. (1992). Relatório de
+#' Análise Estatística sobre o Projeto: Ácaros Associados ao Esterco
+#' Bovino. Subsídios para Controle Biológico da Mosca do Chifre.
+#' RAECEA 9206, IME-USP
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg5.2.8a)
+#'
+#' str(PaulaEg5.2.8a)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' index <- sapply(PaulaEg5.2.8a, is.numeric)
+#' splom(PaulaEg5.2.8a[, index],
+#' type = c("p", "g"),
+#' lwd = 2, col.line = 1)
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg5.2.8c
+#' @title Manchas na Folha de Cevada
+#' @description Dados apresentados em McCullagh e Nelder (1989),
+#' envolvendo a incidência de um tipo de mancha observada na folha
+#' da cevada, com 10 variedades em 9 diferentes locações.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{incid}}{Proporção da área afetada na folha de cevada.}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Local onde foi realizado o experimento (1-9).}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Variedade de cevada (1-10).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.2.8a, pág. 367)
+#'
+#' @references McCullagh, P. e Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear
+#' Models, 2nd. Edition. Chapman and Hall, London. Tabela 9.2.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg5.2.8c)
+#'
+#' str(PaulaEg5.2.8c)
+#'
+#' boxplot(incid ~ local, data = PaulaEg5.2.8c,
+#' xlab = "Local",
+#' ylab = "Área Afetada")
+#'
+#' boxplot(incid ~ varied, data = PaulaEg5.2.8c,
+#' xlab = "Variedade",
+#' ylab = "Área Afetada")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg5.5.1
+#' @title Ensaio Cl\enc{í}{i}nico com Indiv\enc{í}{i}duos Epil\enc{é}{e}pticos
+#' @description Dados apresentados em Diggle, Liang e Zeger (1994),
+#' referentes a um ensaio clínico com 59 indivíduos epilépticos,
+#' aleatorizados de modo que cada um recebesse uma droga
+#' antiepiléptica (progabide) ou placebo.
+#' Os dados de cada indivíduo consistem do número de ataques
+#' epilépticos num período de oito semanas antes do tratamento, além
+#' do número de ataques em cada período de duas semanas, num total
+#' de quatro períodos após o tratamento. O interesse do estudo é
+#' verificar possível diminuição na taxa de ataques epilépticos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 295 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{indiv}}{Identificação do indivíduo.}
+#'
+#' \item{\code{period}}{Período de observação (1 = antes do tratamento,
+#' 2 = primeiro período após o tratamento, 3 = segundo período após
+#' o tratamento e 4 = terceiro período após o tratamento).}
+#'
+#' \item{\code{seman}}{Número de semanas em cada período.}
+#'
+#' \item{\code{ataq}}{Número de ataques em cada período.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado a cada indivíduo (placebo ou
+#' progabide).}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.1, pág. 379)
+#'
+#' @references Diggle, P. J.; Liang, K. Y. e Zeger, S. L. (1994).
+#' Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press.
+#' Seção 8.4.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg5.5.1)
+#'
+#' str(PaulaEg5.5.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(ataq ~ period | trat, groups = indiv, data = PaulaEg5.5.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Período",
+#' ylab = "Número de ataques epilépticos")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg5.5.2
+#' @title Estudo sobre Condi\enc{çã}{ca}o Respirat\enc{ó}{o}ria
+#' @description Estudo discutido em Myers, Montgomery e Vining (2002)
+#' que envolve a comparação de dois tratamentos aplicados em
+#' pacientes com problemas respiratórios. Nesse estudo foi
+#' considerado um total de 56 pacientes, sendo que 27 receberam o
+#' tratamento com uma droga ativa e 29 receberam placebo.
+#' Cada paciente foi observado em quatro ocasiões em que foi medida
+#' a condição respiratória. Foram também registrados o sexo e a
+#' idade de cada paciente além da pré-existência de um nível base.
+
+#' @format Um \code{data.frame} com 224 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{paci}}{Identificação do paciente.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado ao paciente (droga ativa ou
+#' placebo).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo do paciente.}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{nivel}}{Pré-existência de um nível base (ausência ou
+#' presença).}
+#'
+#' \item{\code{cond}}{Condição respiratória do paciente (boa ou ruim).}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.2, pág. 385)
+#'
+#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C.; Vining, G. G. (2002).
+#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and
+#' the Sciences. John Wiley, New York. Seção 6.5.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg5.5.2)
+#'
+#' str(PaulaEg5.5.2)
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' tb <- with(PaulaEg5.5.2, table(nivel, trat, sexo, cond))
+#' ftable(tb)
+#' ftable(prop.table(tb))
+#'
+#' useOuterStrips(
+#' barchart(prop.table(tb), stack = FALSE,
+#' xlab = "",
+#' scales = list(x = list(relation = "free")),
+#' between = list(x = 0.5),
+#' auto.key = list(
+#' title = "Condição Respiratória",
+#' columns = 2, cex.title = 1)
+#' )
+#' )
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEg5.5.3
+#' @title Ensaio cl\enc{í}{i}nico da pr\enc{é}{e}-exist\enc{ê}{e}ncia de placa dent\enc{á}{a}ria
+#' @description Dados de um ensaio clínico realizado com 109 indivíduos,
+#' distribuídos de forma aleatória para receberem um líquido
+#' tipo A (34 indivíduos), um líquido tipo B (36 indivíduos) ou um
+#' líquido controle (39 indivíduos). Placas dentárias foram
+#' avaliadas e classificadas segundo um escore no início do
+#' tratamento, após 3 e 6 meses.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 323 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{volunt}}{Identificação do paciente voluntário.}
+#'
+#' \item{\code{period}}{Momento de avaliação: (1 = início do tratamento,
+#' 2 = após 3 meses e 3 = após 6 meses.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento (1 = placebo, 2 = líquido A e
+#' 3 = líquido B.}
+#'
+#' \item{\code{escore}}{Escore atribuído às placas dentárias.}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.3, pág. 390)
+#'
+#' @references Hadgu, A. e Koch, G. (1999). Application of generalized
+#' estimating equations to a dental randomized clinical trial. Journal
+#' of Biopharmaceutical Statistics 9, 161-178.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEg5.5.3)
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' xyplot(escore ~ period | trat, groups = volunt,
+#' xlab = 'Período', ylab = 'Escore', type = c("p", "a"),
+#' data = PaulaEg5.5.3)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.19
+#' @title Estudo Demogr\enc{á}{a}fico dos Estados Norte-Americanos
+#' @description Dados referentes a um estudo demográfico sobre os 50
+#' estados norte-americanos. Neste estudo foram registradas 8
+#' variáveis que contém informações sobre características da
+#' população e do estado. Dentre elas temos a variável expectativa
+#' de vida, havendo interesse em explicá-la utilizando as demais
+#' informações.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 9 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{estado}}{Nome do estado.}
+#'
+#' \item{\code{pop}}{População estimada em julho de 1975.}
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda per capita em 1974 (em dólares).}
+#'
+#' \item{\code{analf}}{Proporção de analfabetos em 1970.}
+#'
+#' \item{\code{crime}}{Taxa de criminalidade por cem mil habitantes em
+#' 1976.}
+#'
+#' \item{\code{estud}}{Porcentagem de estudantes que concluem o segundo
+#' grau em 1970.}
+#'
+#' \item{\code{ndias}}{Número de dias do ano com temperatura abaixo de
+#' 0\eqn{^\circ C} na cidade mais importante do estado.}
+#'
+#' \item{\code{area}}{Área do estado (em milhas quadradas).}
+#'
+#' \item{\code{expvi}}{Expectativa de vida nos anos de 1969-1970.}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.19,
+#' pág. 109)
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx1.13.19)
+#' str(PaulaEx1.13.19)
+#'
+#' library(car)
+#'
+#' PaulaEx1.13.19$dens <- PaulaEx1.13.19$pop/PaulaEx1.13.19$area
+#' scatterplotMatrix(~expvi + analf + crime + estud + ndias + dens,
+#' data = PaulaEx1.13.19)
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.20
+#' @title Vendas de Telhados de Madeira
+#' @description Dados referentes a vendas de um tipo de telhado de madeira
+#' em 26 filiais de uma rede de lojas de construção. Um dos objetivos do
+#' estudo é tentar prever o número esperado de telhados vendidos
+#' dadas as demais variáveis registradas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 26 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{gasto}}{Gasto com publicidade do produto (em mil
+#' dólares).}
+#'
+#' \item{\code{ncli}}{Número de clientes cadastrados (em milhares).}
+#'
+#' \item{\code{nmar}}{Número de marcas concorrentes do produto}
+#'
+#' \item{\code{poten}}{Potencial da loja, informação advinda da rede de
+#' lojas de construção (quanto maior o valor maior o potencial de
+#' venda da filial).}
+#'
+#' \item{\code{telha}}{Total de telhados vendidos (em mil metros
+#' quadrados).}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.20,
+#' pág. 110)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.20)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.20)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEx1.13.20,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' col.line = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.21
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Octanas na Produ\enc{çã}{ca}o de Gasolina
+#' @description Dados referentes à produção de gasolina numa determinada
+#' refinaria segundo três variáveis observadas durante o processo e
+#' uma quarta variável que é uma combinação das três primeiras. A
+#' variável de interesse é o número de octanas da gasolina
+#' produzida.
+#' @format Um \code{data.frame} com 82 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x1}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
+#' relação com o número de octanas da gasolina.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
+#' relação com o número de octanas da gasolina.}
+#'
+#' \item{\code{x3}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
+#' relação com o número de octanas da gasolina.}
+#'
+#' \item{\code{x4}}{Valores de uma combinação (não informada) das
+#' variável \code{x1}, \code{x2} e \code{x3}.}
+#'
+#' \item{\code{nocta}}{Número de octanas da gasolina produzida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.21,
+#' pág. 110)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.21)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.21)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEx1.13.21,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' col.line = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.22
+#' @title Vendas de Im\enc{ó}{o}veis
+#' @description Dados relativos a uma amostra de 27 imóveis vendidos. Os
+#' resgistros visam identificar as características que influenciam
+#' no preço de venda de um imóvel.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{impos}}{Valor cobrado de imposto, em 100 dólares.}
+#'
+#' \item{\code{areat}}{Área do terreno, em 1000 pés quadrados.}
+#'
+#' \item{\code{areac}}{Área construída, em 1000 pés quadrados.}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade da residência, em anos.}
+#'
+#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em 1000 dólares.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.22,
+#' pág. 111)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.22)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.22)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEx1.13.22,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' col.line = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.23
+#' @title Di\enc{â}{a}metro de Cerejeiras da Pensilv\enc{â}{a}nia
+#' @description Dados referentes ao registro das variáveis diâmetro,
+#' altura e volume de 31 árvores cerejeiras numa floresta no estado
+#' da Pensilvânia. O objetivo do estudo é predizer o volume da
+#' árvore a partir de sua altura e diâmetro.
+#' @format Um \code{data.frame} com 31 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{diam}}{Diâmetro da cerejeira, em polegadas. Provavelmente
+#' o diâmetro foi calculado à altura do peito (\eqn{\approx}
+#' 1.30m).}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura da cerejeira, em pés.}
+#'
+#' \item{\code{vol}}{Volume da cerejeira, em pés cúbicos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.23,
+#' pág. 111)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.23)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.23)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEx1.13.23,
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' lwd = 2, col.line = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.24
+#' @title Porcentagens de Retorno de A\enc{çõ}{co}es
+#' @description Dados referentes aos retornos diários das ações das
+#' empresas Microsoft, General Eletric (GE) e Ford no período de
+#' janeiro de 2002 a abril de 2003. No registro dessas ações também
+#' se dispõe da taxa de retorno livre de risco e do retorno do
+#' mercado, para padronizar as comparações.
+#' @format Um \code{data.frame} com 311 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tbill}}{Taxa de retorno livre de risco.}
+#'
+#' \item{\code{sp500}}{Porcentagem de retorno do mercado.}
+#'
+#' \item{\code{micro}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa
+#' Microsoft.}
+#'
+#' \item{\code{ge}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa General
+#' Eletric (GE).}
+#'
+#' \item{\code{ford}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa Ford.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercicío 1.13.24,
+#' pág. 112)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.24)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.24)
+#'
+#' library(reshape)
+#' da <- melt(PaulaEx1.13.24, measure.vars = c("micro", "ge", "ford"),
+#' variable_name = "empresa")
+#'
+#' library(lattice)
+#' densityplot(~value, groups = empresa, data = da,
+#' auto.key = list(corner = c(0.9, 0.9)))
+#'
+#' xyplot((sp500 - tbill) ~ (value - tbill) | empresa,
+#' data = da, type = c("p", "smooth", "g"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx1.13.25
+#' @title Venda de Im\enc{ó}{o}veis em Eugene, Estatdos Unidos
+#' @description Dados de um estudo cujo objetivo foi tentar prever o
+#' preço de venda de um imóvel dada sua área total. Foram 50 imóveis
+#' da região de Eugene, Estados Unidos com valores de área e preço
+#' de venda registrados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{area}}{Área total do imóvel, em pés quadrados.}
+#'
+#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em mil dólares.}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.25,
+#' pág. 112)
+#' @examples
+#' data(PaulaEx1.13.25)
+#'
+#' str(PaulaEx1.13.25)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(preco ~ area, data = PaulaEx1.13.25,
+#' type = c("p", "smooth", "g"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.15
+#' @title Consumo de Energia em Domic\enc{í}{i}lios
+#' @description Dados referentes ao consumo de energia em 53 domicílios
+#' e demanda de energia no horário de pico.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 53 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{consu}}{Consumo de energia num determinado mês, em
+#' quilowatts-hora.}
+#'
+#' \item{\code{deman}}{Demanda de energia no horário de pico (unidade de
+#' medida não informada).}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.15,
+#' pág. 178)
+#'
+#' @references Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining,
+#' G. G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis (3rd
+#' Ed.). John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.15)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.15)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(deman ~ consu, data = PaulaEx2.10.15,
+#' pch = 19, lwd = 2, type = c("p", "g", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.16
+#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Publicidade e Faturamento em Restaurantes
+#' @description Dados referentes a faturamentos anuais e gastos com
+#' publicidade de uma amostra de 30 restaurantes. O objetivo
+#' principal é relacionar o faturamento médio com os gastos com
+#' publicidade.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fatura}}{Faturamento anual do restaurante, em mil
+#' dólares.}
+#'
+#' \item{\code{gastos}}{Gastos do restaurante com publicidade, em mil
+#' dólares.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico RS
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.16,
+#' pág. 179)
+#'
+#' @references Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining,
+#' G. G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis (3rd
+#' Ed.). John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.16)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.16)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(fatura ~ gastos,
+#' data = PaulaEx2.10.16,
+#' type = c("p", "g", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.17
+#' @title Qualidade de Filme em M\enc{á}{a}quinas Fotogr\enc{á}{a}ficas
+#' @description Dados provenientes de um experimento cujo objetivo foi
+#' avaliar a qualidade de determinado filme utilizado em máquinas
+#' fotográficas sob três condições experimentais (relacionadas à
+#' temperatura do filme). Para tal avaliação considerou-se a
+#' variável tempo de duração do filme como a resposta e a
+#' densidade máxima do filme como variável de controle.
+#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Fator com três níveis que indicam a condição
+#' experimental do filme (temperaturas \code{72ºC}, \code{82ºC} e
+#' \code{92ºC}).}
+#'
+#' \item{\code{dmax}}{Valor da densidade máxima do filme (unidade de
+#' medida não informada).}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de duração do filme, mensurado em horas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.17,
+#' pág. 179)
+#'
+#' @references Myers, R. H., Montgomery, D. C., Vining,
+#' G. G. (2002). Generalized Linear Models: With Applications in
+#' Engineering and the Sciences. John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.17)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.17)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(tempo ~ dmax,
+#' groups = temp,
+#' data = PaulaEx2.10.17,
+#' type = c("p", "g"),
+#' auto.key = list(
+#' corner = c(0.95, 0.95),
+#' lines = TRUE,
+#' cex.title = 1,
+#' title = "Temperatura"
+#' ), panel = function(x, y, ...){
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' panel.loess(x, y, col = 1, ...)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.19
+#' @title Estudo Sobre Leucemia e Caracter\enc{í}{i}stica Morfol\enc{ó}{o}gica nas C\enc{é}{e}lulas
+#' Brancas
+#' @description Dados provenientes de um estudo em que pacientes com
+#' leucemia foram classificados segundo a ausência ou presença de
+#' uma característica morfológica nas células brancas. O objetivo do
+#' estudo foi avaliar essa característica morfológica a partir do
+#' tempo de sobrevivência dos pacientes.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ncel}}{Número de células brancas
+#' na amostra do paciente.}
+#'
+#' \item{\code{carac}}{Fator com dois níveis que representa a presença
+#' (\code{AG positivo}) ou ausência (\code{AG negativo}) da
+#' característica morfológica.}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência do paciente, em semanas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.10.19,
+#' pág. 180)
+#'
+#' @references Feigl, P., Zelen, M. (1965). Estimation of exponential
+#' survival probabilities with concomitant information. Biometrics
+#' 21, 826-838.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.19)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.19)
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#' xyplot(tempo ~ ncel,
+#' groups = carac,
+#' data = PaulaEx2.10.19,
+#' type = c("p", "g", "spline"),
+#' scales = list(x = list(log = 10)),
+#' xscale.components = xscale.components.logpower,
+#' auto.key = list(
+#' corner = c(0.95, 0.95),
+#' lines = TRUE,
+#' cex.title = 1,
+#' title = "Característica morfológica "
+#' ))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.20
+#' @title Estudo de Ap\enc{ó}{o}lices de Seguros de Ve\enc{í}{i}culos
+#' @description Dados de uma amostra aleatória de 996 apólices de
+#' seguros de veículos referentes ao período de 2004-2005, extraída
+#' de Jong e Heller (2008). Foram 9 variáveis observadas na amostra
+#' dentre as quais o número de sinistros e o custo total dos
+#' sinistros que são, naturalmente, as variáveis de interesse. O
+#' objetivo do estudo é relacionar o custo médio de um sinistro
+#' (razão entre o custo total e o número de sinistros) com as demais
+#' variáveis do estudo (variáveis da apólice, que compreendem
+#' informações do veículo e do principal condutor).
+#' @format Um \code{data.frame} com 996 observações e 9 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{valorv}}{Valor do veículo, em dez mil dólares
+#' australianos.}
+#'
+#' \item{\code{expos}}{Exposição do veículo (unidade de medida não
+#' informada).}
+#'
+#' \item{\code{tipov}}{Tipo de veículo (fator com onze níveis).}
+#'
+#' \item{\code{idadev}}{Idade do veículo (fator com quatro níveis).}
+#'
+#' \item{\code{sexoc}}{Sexo do principal condutor, fator com dois níveis
+#' \code{M} masculino e \code{F} feminino.}
+#'
+#' \item{\code{areac}}{Área de residência do principal condutor (fator
+#' com seis níveis).}
+#'
+#' \item{\code{idadec}}{Idade do principal condutor (fator com seis
+#' níveis).}
+#'
+#' \item{\code{nsinis}}{Número de sinistros no período.}
+#'
+#' \item{\code{csinis}}{Custo total dos sinistros, em dólares
+#' australianos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.20,
+#' pág. 181; exercício 5.6.3, pág. 396)
+#'
+#' @references De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized linear
+#' models for insurance data (Vol. 136). Cambridge: Cambridge
+#' University Press.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.20)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.20)
+#'
+#' # Variável de interesse - custo médio de um sinistro
+#' PaulaEx2.10.20$cmsinis <- with(PaulaEx2.10.20, csinis/nsinis)
+#' PaulaEx2.10.20 <- PaulaEx2.10.20[, -c(8:9)]
+#'
+#' # Separando as covariáveis numéricas
+#' index <- sapply(PaulaEx2.10.20, is.numeric)
+#'
+#' # Frequências dos níveis das variáveis categóricas
+#' par(mfrow = c(2, 3), las = 2, mar = c(4, 3, 3, 1))
+#' sapply(PaulaEx2.10.20[, !index], function(x) plot(table(x)))
+#'
+#' # Dispersão das variáveis numéricas
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaEx2.10.20[, index],
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' lwd = 2, col.line = 1)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx2.10.7
+#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia de Vidros sob Efeito de Voltagem e Temperatura
+#' @description Resultados de um experimento em que a resistência de um
+#' determinado tipo de vidro foi avaliada segundo quatro níveis de
+#' voltagem e duas temperaturas. Foram 32 avaliações referentes a 4
+#' repetições de cada tratamento (combinação dos níveis de voltagem
+#' e temperatura.)
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo de resistência do vidro, mensurado em
+#' horas.}
+#'
+#' \item{\code{volt}}{Fator com quatro níveis de voltagem considerados,
+#' valores em quilovolts (kV).}
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Fator com dois níveis de temperatura considerados,
+#' valores em graus Celsius.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivos-assimétricos
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.7,
+#' pág. 175)
+#'
+#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
+#' Lifetime Data. John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaEx2.10.7)
+#'
+#' str(PaulaEx2.10.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(tempo ~ volt,
+#' groups = temp,
+#' data = PaulaEx2.10.7,
+#' type = c("p", "g", "a"),
+#' auto.key = list(
+#' corner = c(0.9, 0.9),
+#' lines = TRUE,
+#' cex.title = 1,
+#' title = "Temperatura"
+#' ))
+#'
+#' resumo <- aggregate(tempo ~ temp + volt,
+#' data = PaulaEx2.10.7,
+#' FUN = function(x) {
+#' c("Média" = mean(x),
+#' "D.Padrão" = sd(x),
+#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
+#' "n" = length(x))
+#' })
+#' ftable(xtabs(tempo ~ temp + volt, data = resumo))
+#'
+#' trat <- with(resumo, paste(temp, volt, sep = "-"))
+#' xyplot(tempo[, "C.Variação"] ~ factor(trat),
+#' data = resumo,
+#' ylab = "Coeficiente de Variação",
+#' grid = TRUE,
+#' scales = list(x = list(rot = 45)),
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' panel.abline(h = mean(y))
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.14
+#' @title Confiabilidade de equipamentos
+#'
+#' @description Dados referentes aos tempos de falhas de equipamentos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Tempo de operação (1 a 5).}
+#'
+#' \item{\code{equip}}{Tipo de equipamento (A, B ou C).}
+#'
+#' \item{\code{nit}}{Número de equipamentos que não falharam até o tempo t,
+#' t = 1,2,3,4,5.}
+#'
+#' \item{\code{yit}}{Número de falhas no intervalo entre os tempos t-1 e t.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RLAS
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
+#' (Exercício 3.7.14, página 272)
+#'
+#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
+#' Lifetime Data. John Wiley & Sons, New York. (Página 389)
+#'
+#' @references Efron, B. (1988). Logistic regression, survival analysis,
+#' and the Kaplan-Meier curve. J. Amer. Stat. Assoc., 83.
+#' (Páginas 414-425)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.14)
+#'
+#' PaulaEx3.7.14$temp <- as.factor(PaulaEx3.7.14$temp)
+#'
+#' xyplot(nit~temp, groups = equip, data = PaulaEx3.7.14, type = "o",
+#' auto.key = TRUE, xlab = "Tempos",
+#' ylab = "N° de equipamentos operantes",
+#' main = "Confiabilidade dos equipamentos")
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.15
+#' @title Tumor benigno na mama
+#'
+#' @description Estudo de caso-controle com emparelhamentos do tipo 1:1,
+#' em que os casos foram mulheres com diagnóstico confirmado de tumor
+#' benigno na mama. Os controles foram mulheres sadias diagnosticadas no
+#' mesmo hospital e período dos casos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 14 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{est}}{Identificação do estrato (par).}
+#'
+#' \item{\code{obs}}{Observação (1 = caso, 2 = controle).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente no momento da entrevista (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{diag}}{Diagnóstico (1:caso, 0:controle).}
+#'
+#' \item{\code{tesc}}{Tempo de escolaridade (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{gesc}}{Grau de escolaridade (0 = nenhum, 1 = segundo grau,
+#' 2 = técnico, 3 = universitário, 4 = mestrado, 5 = doutorado).}
+#'
+#' \item{\code{cur}}{Checkup Regular (1 = sim, 2 = não).}
+#'
+#' \item{\code{ipg}}{Idade da primeira gravidez.}
+#'
+#' \item{\code{iim}}{Idade do início da menstruação.}
+#'
+#' \item{\code{numab}}{Número de abortos}
+#'
+#' \item{\code{numfi}}{Número de filhos.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso (em libras).}
+#'
+#' \item{\code{iupmen}}{Idade do último período menstrual.}
+#'
+#' \item{\code{ec}}{Estado civil (1 = casada, 2 = divorciada, 3 = separada,
+#' 4 = viúva, 5 = solteira).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords RL
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.14, pág. 273)
+#'
+#'
+#' @references Hosmer, D. W. e Lemeshow, S. (1989).
+#' Applied Logistic Regression. John Wiley, New York. (Capítulo.7)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.15)
+#'
+#' # Transformar variáveis
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.15)
+#'
+#' PaulaEx3.7.15 <- transform(
+#' PaulaEx3.7.15,
+#' PaulaEx3.7.15$est <- as.factor(PaulaEx3.7.15$est),
+#' PaulaEx3.7.15$diag <- as.factor(PaulaEx3.7.15$diag),
+#' PaulaEx3.7.15$cur <- as.factor(PaulaEx3.7.15$cur),
+#' PaulaEx3.7.15$ec <- as.factor(PaulaEx3.7.15$ec)
+#' )
+#' # Libra para Kg
+#' PaulaEx3.7.15$peso <- PaulaEx3.7.15$peso*0.453592
+#'
+#' pairs(~ idade + diag + tesc + gesc + cur + ipg + idmens
+#' + numab + numfi + peso + idupmens + ec,
+#' data = PaulaEx3.7.15,
+#' main = "Matriz de gráficos de dispersão - tumor benigno na mama")
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.16
+#' @title Experimento de toxicidade
+#'
+#' @description Estudo que descreve os resultados de um
+#' experimento em que a toxicidade de três concentrações (rotenine,
+#' deguelin e mistura, essa última como uma mistura das duas pri-
+#' meiras) é investigada. As concentrações foram testadas em insetos e
+#' observado, para cada dose, o número de insetos mortos.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{conc}}{Concentração (R = rotenine,
+#' D = deguelin e M = mistura).}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose aplicada da concentração.}
+#'
+#' \item{\code{exp}}{Número de insetos expostos.}
+#'
+#' \item{\code{mort}}{Número de insetos mortos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords binomial
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
+#' (Exercício 3.7.14, pág. 274 e 275)
+#'
+#' @references Morgan, B. J. T. (1992). Analysis of Quantal Response Data.
+#' Chapman and Hall, London. (Página 90)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.16)
+#'
+#' require(lattice)
+#'
+#' xyplot(mort/exp ~ dose, groups = conc, data = PaulaEx3.7.16, type = 'o',
+#' auto.key = TRUE, ylab = "Proporção de insetos mortos",
+#' xlab = "Dose", main = "Sobrevivência dos insetos expostos a toxina")
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.19
+#' @title Gestantes fumantes
+#'
+#' @description Estudo com gestantes fumantes, no qual as participantes
+#' foram classificadas segundo os fatores de idade, número de cigarros
+#' consumidos, tempo de gestação, e a condição (sobrevivência) da criança.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 5 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade (<30 anos ou +30).}
+#'
+#' \item{\code{ncigar}}{Número de cigarros consumidos por dia
+#' (< 5 ou +5).}
+#'
+#' \item{\code{tgest}}{Tempo de gestação (<= 260 dias ou >260).}
+#'
+#' \item{\code{sobres}}{Número de crianças que sobreviveram.}
+#'
+#' \item{\code{sobren}}{Número de crianças que não sobreviveram.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords ML
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
+#' (Exercício 3.7.19, página 276)
+#'
+#'
+#' @references Agresti A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley,
+#' New York. (página 253))
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.19)
+#'
+#' require(vcd)
+#'
+#' # Paciente que sobreviveram
+#' ss <- xtabs(sobres ~ idade + ncigar + tgest, PaulaEx3.7.19)
+#'
+#' # Paciente que não sobreviveram
+#' ns <- xtabs(sobren ~ idade + ncigar + tgest, PaulaEx3.7.19)
+#'
+#' mosaic(ss,
+#' main = "Crianças que sobreviveram",
+#' labeling_args = list(
+#' set_varnames = c(ncigar = "Número de cigarros",
+#' tgest = "Tempo de gestação")))
+#'
+#' mosaic(ns,
+#' main = "Crianças que não sobreviveram",
+#' labeling_args = list(
+#' set_varnames = c(ncigar = "Número de cigarros",
+#' tgest = "Tempo de gestação")))
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.20
+#' @title Pacientes com leucemia
+#'
+#' @description Estudo com 51 pacientes adultos,
+#' previamente diagnosticados com um tipo agudo de leucemia, que
+#' receberam um tipo de tratamento sendo verificada, após certo
+#' período, a eficiência ou não do tratamento.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 51 pacientes e
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{mdd}}{Mancha diferencial da doença (em porcentagem).}
+#'
+#' \item{\code{if}}{Infiltração na medula (em porcentagem).}
+#'
+#' \item{\code{cl}}{Células com leucemia (em porcentagem).}
+#'
+#' \item{\code{md}}{Malignidade da doença (*10^3).}
+#'
+#' \item{\code{tmax}}{Temperatura máxima antes do tratamento (*10 F°).}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tratamento (1 = satisfatório, 0 = não satisfatório).}
+#'
+#' \item{\code{tsobre}}{Tempo de sobrevivência (em meses).}
+#'
+#' \item{\code{sit}}{Situação (1 = sobrevivente, 0 = não sobrevivente).}
+#' }
+#'
+#' @keywords ML
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
+#' (Exercício 3.7.19, página 276)
+#'
+#' @references Everitt, B. S. (1994).
+#' A Handbook of Statistical Analysis using S-Plus.
+#' Chapman and Hall, London. (Página 253)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.20)
+#'
+#' # Transformar variáveis
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.20)
+#'
+#' PaulaEx3.7.20 <- transform(
+#' PaulaEx3.7.20,
+#' PaulaEx3.7.20$trat <- as.factor(PaulaEx3.7.20$trat),
+#' PaulaEx3.7.20$sit <- as.factor(PaulaEx3.7.20$sit)
+#' )
+#'
+#'
+#' require(car)
+#'
+#' scatterplotMatrix(~ idade + mdd + im + cl + md + tmax + trat
+#' + tsobre + sit,
+#' spread = FALSE,
+#' pch = 20,
+#' lwd = 2,
+#' smooth = TRUE,
+#' data = PaulaEx3.7.20,
+#' cex = 1.5,
+#' main = "Matriz de gráficos de dispersão - Leucemia")
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.21
+#' @title Fatores Ambientais na Abund\enc{â}{a}ncia de Duas Esp\enc{é}{e}cies de Lagarto
+#' @description Dados referentes à distribuição de duas espécies de
+#' lagarto (\emph{grahani} e \emph{opalinus}) segundo quatro
+#' fatores: periodo do dia, comprimento da madeira, largura da
+#' madeira, local de ocupação.
+#' @format Um \code{data.frame} com 23 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grahani}}{Quantidade de lagartos da espécie
+#' \emph{grahani}.}
+#'
+#' \item{\code{opalinus}}{Quantidade de lagartos da espécie
+#' \emph{opalinus}.}
+#'
+#' \item{\code{periodo}}{Fator com 3 níveis referentes ao período do
+#' dia (manhã, meio-dia, tarde). }
+#'
+#' \item{\code{comp}}{Fator com 2 níveis referentes ao comprimento da
+#' madeira (curta, comprida).}
+#'
+#' \item{\code{larg}}{Fator com 2 níveis referentes a largura da
+#' madeira (estreita, larga). }
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator com 2 níveis referentes ao local de
+#' ocupação (claro, escuro). }
+#'
+#' }
+#' @keywords RM contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 21, pág. 277)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.21)
+#' str(PaulaEx3.7.21)
+#'
+#' xyplot(grahani + opalinus ~ periodo, data = PaulaEx3.7.21,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Número de animais encontrados",
+#' xlab = "Período")
+#'
+#' xyplot(grahani + opalinus ~ comp, data = PaulaEx3.7.21,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Número de animais encontrados",
+#' xlab = "Comprimento da madeira")
+#'
+#' xyplot(grahani + opalinus ~ local, data = PaulaEx3.7.21,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Número de animais encontrados",
+#' xlab = "Local")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.22
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de caduquice
+#' @description Os dados provém de um experimento com 54 indivíduos
+#' considerados idosos. Eles foram submetidos a um exame
+#' psiquiátrico para avaliar a ocorrência ou não de sintoma de
+#' caduquice.
+#'
+#' Acredita-se que o escore obtido em um exame feito previamente
+#' esteja associado com a ocorrência ou não do sintoma.
+#' @format Um \code{data.frame} com 55 observações e 2 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{score}}{Escore do indivíduo no exame psicológico.}
+#'
+#' \item{\code{resp}}{Resposta binária que representando a ocorrência
+#' (1) ou não ocorrência (0) do sintoma.}
+#'
+#' }
+#' @keywords binomial
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.22,
+#' pág. 278)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.22)
+#' str(PaulaEx3.7.22)
+#'
+#' xyplot(resp ~ score, data = PaulaEx3.7.22,
+#' xlab = "Score do teste psicológico",
+#' ylab = "Sintoma de caduquice",
+#' jitter.y = TRUE, amount = 0.02)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.23
+#' @title Incid\enc{ê}{e}ncia de Dengue e Fatores Socio-econ\enc{ô}{o}micos
+#' @description Os dados provém de um estudo para investigar a
+#' incidência de dengue numa determinanda cidade da costa mexicana.
+#'
+#' Foram escolhidos aleatóriamente 196 indivíduos de dois setores da
+#' cidade e cada um respondeu às seguintes perguntas: idade, nível
+#' sócio-econômico, setor da cidade onde mora e se contraiu a doença
+#' recentemente.
+#'
+#' Um dos objetivos do estudo é tentar prever ou explicar a
+#' probabilidade de um indivíduo contrair a doença dado as variáveis
+#' explicativas: \code{idade}, \code{nivel} e \code{setor}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 196 observações e 4 variáveis.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do entrevistado, em anos.}
+#'
+#' \item{\code{nivel}}{Fator ordinal de 3 níveis representando o nível
+#' sócio-econômico do entrevistado (alto, médio, baixo).}
+#'
+#' \item{\code{setor}}{Fator categórico de 2 níveis representando o
+#' setor da cidade que o entrevistado mora.}
+#'
+#' \item{\code{caso}}{Respoata binária que representa se o entrevistado
+#' contraiu (1) ou não contraiu (0) a doença recentemente.}
+#'
+#' }
+#' @keywords binomial
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.23,
+#' pág. 279)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.23)
+#' str(PaulaEx3.7.23)
+#'
+#' xyplot(caso ~ idade | nivel, groups = setor, data = PaulaEx3.7.23,
+#' jitter.y = TRUE, amount = 0.02, as.table = TRUE,
+#' xlab = "Idade do entrevistado (anos)",
+#' ylab = "Indicadora de ter contraído dengue")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.24
+#' @title Cor dos Olhos dos Filhos em Fun\enc{çã}{ca}o dos Pais e Av\enc{ó}{o}s
+#' @description Os dados são de 78 famílias com pelo menos 6 filhos
+#' cada uma. Nestas famílias, codificou-se a cor dos pais e dos avós
+#' e o número total de filhos por casal e o número de filhos com
+#' olhos de cor clara.
+#' @format Um \code{data.frame} com 78 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cop}}{Fator de 6 níveis referentes a cor dos olhos dos
+#' pais, com a seguinte codificação: 1 - ambos claros, 2 - ambos
+#' castanhos, 3 - ambos escuros, 4 - claro e castanho, 5 - claro e
+#' escuro e 6: castanho e escuro.}
+#'
+#' \item{\code{coa}}{Fator de 15 níveis referentes a cor dos olhos dos
+#' avós, com a seguinte codificação: 1 - todos claros, 2 - todos
+#' castanhos, 3 - todos escuros, 4 - três claros e um castanho, 5 -
+#' três claros e um escuro, 6 - um claro e três castanhos, 7 - um
+#' escuro e três castanhos, 8 - um claro e três escuros, 9 - um
+#' castanho e três escuros, 10 - dois claros e dois castanhos, 11 -
+#' dois claros e dois escuros, 12 - dois castanhos e dois escuros,
+#' 13 - dois claros, um castanho e um escuro, 14 - um claro, dois
+#' castanhos e um escuro e 15 - um claro, um castanho e dois
+#' escuros.}
+#'
+#' \item{\code{nFilho}}{Número de filhos na família.}
+#'
+#' \item{\code{nClaro}}{Número de filhos com olhos claros na família.}
+#'
+#' }
+#' @keywords binomial
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.24,
+#' pág. 279)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.24)
+#' str(PaulaEx3.7.24)
+#'
+#' xyplot(nClaro/nFilho ~ cop, data = PaulaEx3.7.24, jitter.x = TRUE,
+#' type = c("p", "a"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.25
+#' @title Pulsa\enc{çã}{ca}o Alterial em Repouso em Homens que Fuman
+#' @description Os dados provém de uma amostra de 92 homens adultos que
+#' foram questionados sobre o hábito de fumar. Neles foi medido peso
+#' e pulsação, classificada como normal e alta. Deseja-se saber se a
+#' pulsação alta é influência pelo hábito de fumar, controlando-se
+#' para o efeito do peso.
+#' @format Um \code{data.frame} com 92 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pulsa}}{Fator categórico de 2 níveis que representa a
+#' classificação da pulsação em repouso em normal ou alta.}
+#'
+#' \item{\code{fuma}}{Fator categórico de 2 níveis referente ao hábito
+#' de fumar: sim ou não.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso do indivíduo, em quilogramas (kg).}
+#'
+#' }
+#' @keywords binomial
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.25,
+#' pág. 280)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.25)
+#' str(PaulaEx3.7.25)
+#'
+#' xyplot(pulsa ~ peso, groups = fuma, data = PaulaEx3.7.25,
+#' jitter.y = TRUE,
+#' auto.key = list(columns = 2,
+#' title = "Fumante", cex.title = 1.1),
+#' xlab = "Peso (kg)", ylab = "Pulsação em repouso")
+#'
+#' mosaicplot(xtabs(~fuma + pulsa, data = PaulaEx3.7.25))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.7a
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
+#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
+#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
+#' de um determinado tipo de caramujo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose.}
+#'
+#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
+#'
+#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7a, pág. 269)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.7a)
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.7a)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(PaulaEx3.7.7a$cmort/PaulaEx3.7.7a$cexp ~ dose,
+#' data = PaulaEx3.7.7a,
+#' xlab = "Dose",
+#' type = c("o"),
+#' ylab = "Proporção de mortos",
+#' auto.key = list(space="top", columns=2,
+#' title="Caramujos", cex.title=1,
+#' lines=TRUE, points=FALSE))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.7b
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
+#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
+#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
+#' de um determinado tipo de caramujo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose.}
+#'
+#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
+#'
+#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7b, pág. 269)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.7b)
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.7b)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(PaulaEx3.7.7b$cmort/PaulaEx3.7.7b$cexp ~ dose,
+#' data = PaulaEx3.7.7b,
+#' xlab = "Dose",
+#' type = c("o"),
+#' ylab = "Proporção de mortos",
+#' auto.key = list(space="top", columns=2,
+#' title="Caramujos", cex.title=1,
+#' lines=TRUE, points=FALSE))
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.7c
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
+#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
+#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
+#' de um determinado tipo de caramujo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dose.}
+#'
+#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
+#'
+#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7c, pág. 269)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.7c)
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.7c)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(PaulaEx3.7.7c$cmort/PaulaEx3.7.7c$cexp ~ dose,
+#' data = PaulaEx3.7.7c,
+#' xlab = "Dose",
+#' type = c("o"),
+#' ylab = "Proporção de mortos",
+#' auto.key = list(space="top", columns=2,
+#' title="Caramujos", cex.title=1,
+#' lines=TRUE, points=FALSE))
+#'
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx3.7.8
+#' @title Sal\enc{á}{a}rio de Executivos
+#' @description Dados referentes a um experimento desenvolvido para avaliar
+#' a germinação de um determinado tipo de semente. A tabela abaixo
+#' apresenta o número de sementes que germinaram após cinco dias para
+#' cada 100 sementes submetidas a cada condição experimental.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura da germinação.}
+#'
+#' \item{\code{numid}}{Nível da umidade.}
+#'
+#' \item{\code{ntemp}}{Nível da temperatura.}
+#'
+#' \item{\code{sgerm}}{Número de sementes que germinaram.}
+#'
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.8, pág. 270)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx3.7.8)
+#'
+#' str(PaulaEx3.7.8)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' PaulaEx3.7.8$ntemp <- as.factor(PaulaEx3.7.8$ntemp)
+#'
+#' PaulaEx3.7.8$numid <- as.factor(PaulaEx3.7.8$numid)
+#' xyplot(sgerm ~ numid | ntemp,
+#' data = PaulaEx3.7.8,
+#' xlab = "Nível de temperatura",
+#' ylab = "Número de sementes germinadas")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.15
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Infec\enc{çõ}{co}es de Ouvido em Recrutas Americanos
+#' @description Dados referentes a um estudo realizado em 1990 com
+#' recrutas americanos em que a variável de interesse era o número de
+#' infecções de ouvido. Além disso, foram coletadas as seguintes
+#' informações sobre os recrutas: hábito de nadar, local em que
+#' costuma nadar, idade e sexo.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 287 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{habito}}{Fator com dois níveis que indica o hábito em
+#' nadar do recruta (\code{ocasional} ou \code{frequente}).}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator com dois níveis que indica o local onde o
+#' recruta costuma nadar, (\code{praia} ou \code{piscina}).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade do recruta, em anos categorizados em três
+#' níveis (\code{15-19}, \code{20-24} e \code{25-29}).}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo (\code{F} para feminino e \code{M} para masculino).}
+#'
+#' \item{\code{ninfec}}{Número de infecções de ouvido diagnosticadas
+#' pelo próprio recruta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem superdispersão
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.15,
+#' pág. 346)
+#'
+#' @references Hand, D. J, Daly, F., Lunn, A. D., McConway, K. J.,
+#' Ostrowski, E. (1994). A Handbook of Small Data Sets. Chapman and
+#' Hall, London.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.15)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.15)
+#'
+#' xt <- xtabs(ninfec ~ ., data = PaulaEx4.6.15)
+#' ftable(prop.table(xt))
+#' plot(xt, xlab = "Hábito", main = "")
+#'
+#' mv <- aggregate(ninfec ~ ., FUN = function(x)
+#' c(mu = mean(x), var = var(x)), data = PaulaEx4.6.15)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' # Relação Média Variância
+#' xyplot(ninfec[, "var"] ~ ninfec[, "mu"],
+#' data = mv,
+#' ylab = "Variância amostral",
+#' xlab = "Média amostral",
+#' panel = function(x, y) {
+#' panel.xyplot(x, y, type = c("p", "r"), grid = TRUE)
+#' panel.abline(a = 0, b = 1, lty = 2)
+#' })
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#' useOuterStrips(
+#' xyplot(ninfec ~ idade | habito + local,
+#' groups = sexo,
+#' data = PaulaEx4.6.15,
+#' jitter.x = TRUE, jitter.y = TRUE,
+#' type = c("p", "g", "a"),
+#' ylab = "Número de infecções",
+#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Sexo"))
+#' )
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.17
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Detergentes
+#' @description Dados resultantes de uma pesquisa em que 1008 pessoas
+#' receberam duas marcas de detergente, \code{X} e \code{M}, e
+#' posteriormente responderam a perguntas sobre a temperatura da
+#' água, uso anterior do detergente \code{M}, detergente de
+#' preferência e maciez da água.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Temperatura da água, mensurada em dois níveis
+#' (\code{alta} e \code{baixa}).}
+#'
+#' \item{\code{usom}}{Uso anterior do detergente da marca \code{M}
+#' (\code{sim} ou \code{não}).}
+#'
+#' \item{\code{prefer}}{Detergente de preferência (\code{M} ou
+#' \code{X}).}
+#'
+#' \item{\code{maciez}}{Maciez da água, mensurada em três níveis
+#' (\code{forte}, code{leve} e \code{média}).}
+#'
+#' \item{\code{nind}}{Número de pessoas que tiveram respostas conforme
+#' combinação de \code{temp}, \code{usom}, \code{prefer} e \code{maciez}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.17,
+#' pág. 347)
+#'
+#' @references Bishop, Y. M. M., Fienberg, S. E., Holland,
+#' P. W. (1975). Discrete Multivariate Analysis: Theory and
+#' Practice. MIT Press, Cambridge.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.17)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.17)
+#'
+#' xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaEx4.6.17)
+#' ftable(xt)
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#' useOuterStrips(
+#' xyplot(nind ~ maciez | prefer + usom,
+#' groups = temp,
+#' data = PaulaEx4.6.17,
+#' type = c("p", "g", "a"),
+#' xlab = "Maciez da água",
+#' ylab = "Número de indivíduos",
+#' auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2,
+#' title = "Temperatura da água"))
+#' )
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.20
+#' @title Ovos Eclodidos de Ceriodaphnia dubia sob Doses de Herbicida
+#' @description Dados provenientes de um típico estudo
+#' dose-resposta. 50 animais \emph{Ceriodaphnia dubia}
+#' (pequeno invertebrado de água doce) foram submetidos a 5 diferentes
+#' dosagens do herbicida \emph{Nitrofen} (10 animais expostos a cada
+#' nível de dosagem) e, após 3 ninhadas, observou-se o número total
+#' de ovos eclodidos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Dosagem de \emph{Nitrofen} aplicada, em mg/l.}
+#'
+#' \item{\code{novos}}{Número de ovos de \emph{Ceriodaphnia dubia}
+#' eclodidos após 3 ninhadas.}
+#'
+#' }
+#'
+#' @details A variável \code{dose} foi tomada como valor numérico,
+#' devido a natureza da variável. Todavia, se for de interesse na
+#' análise a comparação das médias dos números de ovos eclodidos,
+#' pode-se considerá-la como fator de cinco níveis (0, 80, 160, 235 e
+#' 310 mg/l) e estimar as médias para cada nível
+#'
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.20,
+#' pág. 349)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.20)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.20)
+#'
+#' aggregate(novos ~ dose, FUN = function(x) c(mean(x), var(x)),
+#' data = PaulaEx4.6.20)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(novos ~ dose,
+#' data = PaulaEx4.6.20,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Dose", ylab = "Número de ovos",
+#' type = c("p", "g", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.5
+#' @title Estudo Gerontol\enc{ó}{o}gico do N\enc{ú}{u}mero de Quedas
+#' @description Dados provenientes de um estudo prospectivo com 100
+#' indivíduos de pelo menos 65 anos de idade em boas condições
+#' físicas em que se avaliou o número de quedas num período de seis
+#' meses registrando, além das informações: tipo de intervenção
+#' realizada, sexo e escores de balanço e força. O objetivo do
+#' estudo é relacionar o número médio de quedas com o tipo de intervenção
+#' e as demais variáveis explicativas coletadas.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nquedas}}{Número de quedas no período de seis meses.}
+#'
+#' \item{\code{interv}}{Fator com dois níveis que indica a intervenção
+#' realizada (\code{E}: somente educação, \code{EF}: educação e
+#' exercícios físicos.)}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Fator com dois níveis que indica o sexo do
+#' indivíduo (\code{F}: feminino e \code{M}: masculino).}
+#'
+#' \item{\code{balan}}{Escore do balanço do indivíduo, escala de 0 a 100.}
+#'
+#' \item{\code{forca}}{Escore da força do indivíduo, escala de 0 a 100.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.5, pág. 342)
+#'
+#' @references Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Wasserman,
+#' W. (1996). Applie Linear Regression Models (3tr ed.). Irwin,
+#' Illinois.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.5)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.5)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(nquedas ~ balan + forca | interv,
+#' groups = sexo,
+#' data = PaulaEx4.6.5,
+#' xlab = "Escore",
+#' ylab = "Número de quedas",
+#' type = c("p", "g", "smooth"),
+#' scales = list(x = list(rot = 45, relation = "free")),
+#' auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2,
+#' title = "Sexo"))
+#'
+#' splom(~ PaulaEx4.6.5[, c("nquedas", "balan", "forca")],
+#' type = c("p", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.6
+#' @title C\enc{â}{a}ncer Nasal em Trabalhadores de Refinaria de N\enc{í}{i}quel
+#' @description Dados provenientes de um estudo de seguimento em que se
+#' acompanhou trabalhadores de uma refinaria de níquel no País de
+#' Gales durante determinado período e avaliou-se o número de ocorrências de
+#' câncer nasal. O interesse do estudo é avaliar a associação entre
+#' a taxa anual de câncer nasal e as variáveis explicativas: idade
+#' no primeiro emprego, ano do primeiro emprego e tempo decorrido
+#' desde o primeiro emprego.
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Fator com quatro níveis referente à idade (em anos)
+#' do trabalhador no seu primeiro emprego, com níveis
+#' \code{<20}, \code{20-27}, \code{27.5-34.9} e \code{>35}.}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis referente ao ano do
+#' primeiro emprego (\code{<1910}, \code{1910-1914},
+#' \code{1915-1919} e \code{1920-1924}).}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Fator com cinco níveis que indica o tempo
+#' decorrido desde o primeiro emprego, em anos, categorizados nos
+#' níveis \code{0-19}, \code{20-39}, \code{30-39}, \code{40-49} e
+#' \code{>50}.}
+#'
+#' \item{\code{ncasos}}{Número de casos de câncer nasal.}
+#'
+#' \item{\code{tpessoas}}{Total de pessoas|ano de observação.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.6, pág. 343)
+#'
+#' @references Breslow, N. E., Day, N. E. (1987). Statistical Methods in
+#' Cancer Research (vol. II). IARC Scientific Publications,
+#' International Agency for Research on Cancer, Lyon.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.6)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.6)
+#'
+#' # Número de observações em cada combinação das variáveis explicativas
+#' # Para modelagem não será possível a estimação de algumas interações
+#' ftable(PaulaEx4.6.6[, c("idade", "ano", "tempo")])
+#'
+#' # Casos de câncer seccionados pelas variáveis explicativas
+#' ftable(xtabs(ncasos ~ idade + ano + tempo, data = PaulaEx4.6.6))
+#' xt <- xtabs((ncasos/tpessoas)*100 ~ ., data = PaulaEx4.6.6)
+#' ftable(xt)
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
+#' groups = idade,
+#' data = PaulaEx4.6.6,
+#' type = c("p", "g", "a"),
+#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Idade"))
+#'
+#' # Retirando a observação que domina a escala do eixo y
+#' index <- with(PaulaEx4.6.6, which.max(ncasos/tpessoas))
+#' xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
+#' groups = idade,
+#' data = PaulaEx4.6.6[-index, ],
+#' type = c("p", "g", "a"),
+#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Idade"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx4.6.7
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Falhas em Pe\enc{ç}{c}as de Tecido
+#' @description Dados referentes à produção de peças de tecido em uma
+#' determinada fábrica. A fábrica registra o comprimento da peça
+#' produzida e o número de falhas encontradas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{comp}}{Comprimento da peça de tecido produzida, em metros.}
+#'
+#' \item{\code{nfalhas}}{Número de falhas encontradas na peça.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem superdispersão
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.7, pág. 343)
+#'
+#' @references Hinde, J. (1982). Compound Poisson Regression Models in R
+#' (Gilchrist ed.). Springer, New York.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaEx4.6.7)
+#'
+#' str(PaulaEx4.6.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(nfalhas ~ comp, data = PaulaEx4.6.7,
+#' type = c("p", "g", "smooth"), xlab = "Comprimento", ylab =
+#' "Número de falhas")
+#'
+#' histogram( ~nfalhas/comp, data = PaulaEx4.6.7,
+#' xlab = "Número de falhas por metro de tecido", ylab = "Frequência")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx5.6.13
+#' @title An\enc{á}{a}lise da dispers\enc{ã}{a}o de um pigmento na pintura
+#' @description Um experimento foi conduzido para avaliar a dispersão
+#' de quatro diferentes pigmentos numa pintura. O procedimento
+#' consistiu em preparar cada mistura e aplicá-las num painel usando
+#' três métodos diferentes. O experimento é repetido em três dias distintos
+#' e a resposta é a porcentagem de reflectância do pigmento.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{painel}}{Número do painel.}
+#'
+#' \item{\code{dia}}{Dia de aplicação (1, 2 ou 3).}
+#'
+#' \item{\code{metod}}{Método utilizado: (1 = pincel, 2 = rolo e
+#' 3 = spray.}
+#'
+#' \item{\code{mistur}}{Tipo de mistura do pigmento (1, 2, 3 ou 4).}
+#'
+#' \item{\code{reflec}}{Porcetagem de reflectância do pigmento.}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.13, pág. 400)
+#'
+#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
+#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
+#' Sciences. John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx5.6.13)
+#'
+#' xyplot(reflec ~ mistur, groups = metod, auto.key = list(title = 'Método'),
+#' type = c("p", "g", "a"), data = PaulaEx5.6.13,
+#' xlab = "Mistura", ylab = "Reflectância")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx5.6.14
+#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de drogas para tratamento de leucemia
+#' @description Dados referentes a um experimento em que 30 ratos tiveram
+#' uma condição de leucemia induzida, sendo submetidos, posteriormente,
+#' a três drogas quimioterápicas. Foram coletadas de cada animal a
+#' quantidade de células brancas, a quantidade de células vermelhas
+#' e o número de colônias de células cancerosas, em três períodos diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rato}}{Número de identificação do rato.}
+#'
+#' \item{\code{period}}{Período de avaliação (1, 2, 3 ou 4).}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Droga quimioterápica utilizada (1, 2 ou 3).}
+#'
+#' \item{\code{celubran}}{Quantidade de células brancas.}
+#'
+#' \item{\code{celuverm}}{Quantidade de células vermelhas.}
+#'
+#' \item{\code{celucanc}}{Número de colônias de células cancerosas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.14, pág. 401)
+#'
+#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
+#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
+#' Sciences. John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx5.6.14)
+#'
+#' xyplot(celucanc ~ period, groups = rato,
+#' type = c("p", "g", "a"), data = PaulaEx5.6.14)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaEx5.6.15
+#' @title Ensaio cl\enc{í}{i}nico em pacientes com artrite
+#' @description Ensaio clínico em que 20 pacientes com artrite
+#' foram aleatorizados, de modo que 10 receberam o medicamento
+#' auronofin e os outros 10 receberam placebo. São consideradas como
+#' variáveis explicativas sexo e idade, além do tipo do tratamento. Os
+#' pacientes foram consultados e avaliados em 4 ocasiões.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 6 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pacient}}{Identificação do paciente.}
+#'
+#' \item{\code{period}}{Momento em que o paciente foi avaliado (1 = início
+#' do mês, 2 = após 1 mês, 3 = após 2 meses e 4 = após 3 meses.}
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Sexo (1 = masculino e 0 = feminino).}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade (em anos).}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado placebo ou Auronofin).}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Avaliação do paciente classificada em
+#' bom e regular ou ruim.}
+#'
+#' }
+#' @keywords quase-verossimilhança
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.14, pág. 401)
+#'
+#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
+#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
+#' Sciences. John Wiley, New York.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaEx5.6.15)
+#'
+#' barchart(table(PaulaEx5.6.15$result,PaulaEx5.6.15$trat, PaulaEx5.6.15$period),
+#' auto.key = list(space="top",
+#' columns = 4, cex.title = 1, rectangles = TRUE, points=FALSE,
+#' title = "Período"),
+#' scales = list(y = list(relation = "free"),
+#' x = list(alternating = FALSE)),
+#' horizontal = FALSE, beside = FALSE, stack = FALSE,
+#' xlab = "Resultado", ylab = "Frequência absoluta")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb1.6
+#' @title Anos de Estudo e a Renda M\enc{é}{e}dia Mensal
+#' @description Conjunto de dados que apresenta para cada unidade da
+#' federação o número médio de anos de estudo e a renda média mensal
+#' do chefe ou chefes de domicílio.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{est}}{Estado (unidade da federação).}
+#'
+#' \item{\code{esc}}{Número médio de anos de estudo.}
+#'
+#' \item{\code{rendm}}{Renda média mensal (em reais).}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 1.6, p?g. 80)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb1.6)
+#'
+#' str(PaulaTb1.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(rendm ~ est,
+#' ylab = "Renda",
+#' xlab = "Estados",
+#' data = PaulaTb1.6,
+#' type = 'h',
+#' main = "Renda Média Mensal em Estado",
+#' grid = TRUE)
+#'
+#' xyplot(rendm ~ esc,
+#' ylab = "Renda",
+#' xlab = "Número médio de anos de estudo",
+#' data = PaulaTb1.6,
+#' type = c("p", "smooth"),
+#' main = "Renda Média Mensal por Anos de Estudo")
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb1.9
+#' @title Bact\enc{é}{e}rias Sobreviventes em Amostras
+#' @description Número de bactérias sobreviventes em amostras de um
+#' produto alimentício segundo o tempo de exposição do produto a uma
+#' temperatura de 300°F.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{num}}{Número de bactérias sobreviventes.}
+#'
+#' \item{\code{temp}}{Tempo de exposição (em minutos).}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 1.9, pág. 88)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb1.9)
+#'
+#' str(PaulaTb1.9)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(num ~ temp,
+#' ylab = "Número de bactérias",
+#' xlab = "Tempo de exposição",
+#' data = PaulaTb1.9,
+#' type = c("o"),
+#' main = "Número de Bactérias Sobreviventes por Tempo de Exposição")
+
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb2.1
+#' @title Desempenho de Turbinas para Motores de Avi\enc{ã}{a}o
+#' @description Resultados de um experimento conduzido para avaliar o
+#' desempenho de cinco tipos de turbina de alta velocidade para
+#' motores de avião. Foram considerados dez motores de cada tipo
+#' registrando-se o tempo até a perda de velocidade ou,
+#' equivalentemente, a duração do motor.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{turb}}{Fator com cinco níveis que indica o tipo de
+#' turbina.}
+#'
+#' \item{\code{tempo}}{Tempo até a perda de velocidade, ou seja, duração
+#' do motor, mensurado em unidades de milhões de ciclos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 2.1, pág. 121)
+#'
+#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
+#' Lifetime Data. John Wiley, New York.
+#' @examples
+#' data(PaulaTb2.1)
+#'
+#' str(PaulaTb2.1)
+#'
+#' # Dados no formato "largo", conforme tabela 2.1 (Paula, 2004)
+#' unstack(PaulaTb2.1, tempo ~ turb)
+#'
+#' aggregate(tempo ~ turb, summary, data = PaulaTb2.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(tempo ~ turb,
+#' data = PaulaTb2.1,
+#' type = c("p", "g", "smooth"))
+#'
+#' densityplot(~tempo, groups = turb, data = PaulaTb2.1,
+#' auto.key = list(corner = c(0.9, 0.9),
+#' title = "Tipos de turbina",
+#' cex.title = 1))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb2.6
+#' @title Proje\enc{çã}{ca}o de Vendas
+#' @description Dados referentes a 20 valores projetados para vendas de
+#' produtos confrontados com os verdadeiros valores de venda
+#' obtidos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{proj}}{Valor projetado de venda.}
+#'
+#' \item{\code{real}}{Valor real de venda.}
+#'
+#' }
+#' @keywords positivo-assimétrico
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 2.6, pág. 159)
+#'
+#' @examples
+#' data(PaulaTb2.6)
+#'
+#' str(PaulaTb2.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(real ~ proj, data = PaulaTb2.6,
+#' grid = TRUE, pch = 19, cex = 1.2,
+#' panel = function(x, y, ...) {
+#' panel.xyplot(x, y, ...)
+#' panel.abline(0, 1, lty = 2)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb3.12
+#' @title Ocorr\enc{ê}{e}ncia de vaso-constri\enc{çã}{ca}o
+#' @description Dados de um experimento desenvolvido para
+#' avaliar a influência da quantidade de ar inspirado na ocorrência
+#' de vaso-constrição na pele dos dedos da mão. A resposta é a ocorrência
+#' (1) ou ausência (0) de compressão de vasos e as covariáveis são o
+#' volume e a razão de ar inspirado.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 39 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{vol}{Logaritmo do volume de ar inspirado.}
+#'
+#' \item{razao}{Logaritmo da razão de ar inspirado.}
+#'
+#' \item{resp}{Ocorrência ou não de compressão de vaso (ocorrência = 1
+#' e ausência = 0).}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM binarios
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.12 pág. 227)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaTb3.12)
+#'
+#' str(PaulaTb3.12)
+#'
+#' bwplot(vol ~ resp, data = PaulaTb3.12,
+#' type=c("p","a"),
+#' xlab="Vaso-constrição", ylab="Volume de ar inspirado",
+#' scales=list(x=list(labels=c("Ausência","Ocorrência"))),
+#' main="Ocorrência de vaso-constrição")
+#'
+#' bwplot(razao ~ resp, data = PaulaTb3.12,
+#' type=c("p","a"),
+#' xlab=" Vaso-constrição", ylab="Razão de ar inspirado",
+#' scales=list(x=list(labels=c("Ausência","Ocorrência"))),
+#' main="Ocorrência de vaso-constrição")
+NULL
+
+#' @name PaulaTb3.20
+#' @title Aplica\enc{çã}{ca}o de inseticidas em insetos
+#' @description Dados de um experimento em que três
+#' inseticidas foram aplicados em determinada espécie de inseto, sendo
+#' verificado o número de sobreviventes para cada dose aplicada.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 7 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{mortos}{Número de insetos mortos.}
+#'
+#' \item{exp}{Número de insetos expostos aos inseticidas.}
+#'
+#' \item{dose}{Dose aplicada dos inseticidas.}
+#'
+#' \item{inset}{Tipo de inseticida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GLM
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
+#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.20 pág. 246)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PaulaTb3.20)
+#'
+#' str(PaulaTb3.20)
+#'
+#' xyplot(mortos/(sum(mortos)) ~ dose, data = PaulaTb3.20, auto.key = TRUE,
+#' type = c("p","a"), groups= inset,
+#' xlab = "Dose de inseticida aplicada",
+#' ylab = "Proporção de insetos mortos",
+#' main = "Aplicações de inseticidas")
+NULL
+
+#' @name PaulaTb3.21
+#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Rotifers das Duas Esp\enc{é}{e}cies
+#' @description Experimento com duas espécies de *rotifers*, um tipo
+#' microscópio de invertebrado aquático. São apresentados pra cada
+#' espécie a densidade relativa da substância, o número de *rotifers*
+#' expostos e o número de *rotifers* em suspensão.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Densidade.}
+#'
+#' \item{\code{susp}}{Rotifers suspensos.}
+#'
+#' \item{\code{exp}}{Rotifers expostos.}
+#'
+#' \item{\code{esp}}{Espécie (Polyarthra, Keratella).}
+#'
+#' }
+#' @keywords MLG
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.21, pág. 257)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb3.21)
+#'
+#' str(PaulaTb3.21)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(PaulaTb3.21$susp/PaulaTb3.21$exp ~ dens,
+#' groups = esp,
+#' data = PaulaTb3.21,
+#' xlab = "Densidade",
+#' ylab = "Proporção de rotifers suspensos",
+#' type = c("p"),
+#' auto.key = TRUE)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb4.12
+#' @title Associa\enc{çã}{ca}o entre Renda e Satisfa\enc{çã}{ca}o no Emprego
+#' @description Dados resultantes de uma pesquisa com 901 indivíduos
+#' classificados segundo sua renda anual e grau informado de
+#' satisfação no emprego. O interesse no estudo é relacionar a renda
+#' anual e satisfação no emprego.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 3 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Fator com quatro níveis representando a renda do
+#' indivíduo. Expressos em mil USD os níveis são: menor que 6
+#' (\code{<6}), entre 6 e 12 (\code{6-15}), entre 15 e 25
+#' (\code{15-25}) e maior que 25 (\code{>25}).}
+#'
+#' \item{\code{satis}}{Fator com quatro níveis que representa o grau de
+#' satisfação do indivíduo no emprego (\code{alto}, \code{bom},
+#' \code{médio} e \code{baixo}).}
+#'
+#' \item{\code{nind}}{Número de indivíduos na combinação das variáveis
+#' \code{renda} e \code{satis}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.12, pág. 331)
+#'
+#' @references Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John
+#' Wiley, New York.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb4.12)
+#'
+#' str(PaulaTb4.12)
+#'
+#' (xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaTb4.12))
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(nind ~ renda,
+#' groups = satis,
+#' data = PaulaTb4.12,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' ylab = 'Número de indivíduos',
+#' auto.key = list(
+#' space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Grau de\nsatisfação"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb4.14
+#' @title Ocorr\enc{ê}{e}ncia de Doen\enc{ç}{c}a das Coron\enc{á}{a}rias
+#' @description Os dados são referentes à classificação de 1330
+#' pacientes segundo três fatores: ocorrência de doença das
+#' coronárias, nível de colesterol e pressão arterial. O interesse
+#' é analisar a associação entre essas variáveis.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{doenca}}{Fator com dois níveis que indica a ocorrência
+#' (\code{sim}) ou não ocorrência (\code{não}) de doença das
+#' coronárias.}
+#'
+#' \item{\code{colest}}{Fator com quatro níveis que indica o nível de
+#' colesterol do paciente. A unidade de medida adotada é
+#' \eqn{mg/100cm^3} com classes \code{<200}, \code{200-219},
+#' \code{220-259} e \code{>259}.}
+#'
+#' \item{\code{pa}}{Fator com quatro níveis referente à pressão
+#' arterial do paciente. A unidade de medida adotada é mm Hg
+#' (milímetro-mercúrio) com classes \code{<127}, \code{127-146},
+#' \code{147-166} e \code{>166}.}
+#'
+#' \item{\code{nind}}{Número de indivíduos para cada combinação das categorias
+#' das variáveis \code{doenca}, \code{colest} e \code{pa}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.14, pág. 334)
+#'
+#' @references Everitt, B. S. (1977). The Analysis of Contingency
+#' Tables. Chapman anda Hall, London.
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb4.14)
+#'
+#' str(PaulaTb4.14)
+#'
+#' xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaTb4.14)
+#' ftable(xt)
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(nind ~ colest | doenca,
+#' groups = pa,
+#' data = PaulaTb4.14,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' xlab = 'Colesterol',
+#' ylab = 'Número de indivíduos',
+#' scales = list(x = list(rot = 45)),
+#' auto.key = list(
+#' space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Pressão arterial\nem mm Hg"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb4.2
+#' @title Mortes por C\enc{â}{a}ncer de Pulm\enc{ã}{a}o e Consumo de Cigarro
+#' @description Dados provenientes de um estudo de acompanhamento de
+#' doutores Britânicos durante a década de 50. Neste estudo
+#' observou-se a ocorrência de mortes por câncer de pulmão segundo o
+#' consumo médio diário de cigarro e a faixa-etária.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nmortes}}{Número de casos de morte por câncer de
+#' pulmão.}
+#'
+#' \item{\code{tpessoas}}{Total de anos de exposição (somado para toda a
+#' amostra).}
+#'
+#' \item{\code{cmdc}}{Consumo médio diário de cigarros, dividido em
+#' quatro níveis 0, 1-9, 10-30 ou +30 cigarros consumidos.}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Idade, registrada em faixas-etárias de 40- 49,
+#' 50-59, 60-79 e 70-80 anos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.2, pág. 294)
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb4.2)
+#'
+#' str(PaulaTb4.2)
+#'
+#' xtabs(nmortes ~ cmdc + idade, data = PaulaTb4.2)
+#' (xt <- xtabs((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc + idade, data = PaulaTb4.2))
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc,
+#' xlab = "Consumo médio de cigarros",
+#' ylab = "Taxa de mortes por câncer de pulmão",
+#' groups = idade,
+#' data = PaulaTb4.2,
+#' type = c("b", "g"),
+#' auto.key = list(corner = c(0.1, 0.9), cex.title = 1,
+#' title = "Faixa-etária"))
+NULL
+
+#' @name PaulaTb4.7
+#' @title Demanda de TV a Cabo em \enc{Á}{A}reas Metropolitanos dos EUA
+#' @description Dados de um estudo sobre demanda de TV's a cabo em 40
+#' áreas metropolitanas dos Estados Unidos. Nesse estudo a variável
+#' de interesse é o número de assinantes (\code{nass}) e as demais
+#' variáveis registradas tem por objetivo explicar esta contagem.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 8 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{nass}}{Número de assinantes de TV a cabo (em milhares).}
+#'
+#' \item{\code{domic}}{Número de domicílios na área (em milhares).}
+#'
+#' \item{\code{perc}}{Percentagem de domicílios com TV a cabo.}
+#'
+#' \item{\code{renda}}{Renda per capita por domicílio com TV a cabo (em
+#' USD).}
+#'
+#' \item{\code{taxa}}{Valor da taxa de instalação de TV a cabo (em
+#' USD).}
+#'
+#' \item{\code{custo}}{Custo médio mensal de manutenção de TV a cabo (em
+#' USD).}
+#'
+#' \item{\code{ncabo}}{Número de canais a cabo disponíveis na área.}
+#'
+#' \item{\code{ntv}}{Número de canais não pagos com sinal de boa
+#' qualidade na área.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem superdispersão
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.7, pág. 317)
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb4.7)
+#'
+#' str(PaulaTb4.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#' splom(PaulaTb4.7, type = c("p", "smooth"), lwd = 2)
+#'
+NULL
+
+#' @name PaulaTb4.9
+#' @title Avarias em Navios de Carga
+#' @description Dados referentes a um estudo em que se avaliou o número de
+#' avarias causadas por ondas em navios de carga. Contém 34 registros
+#' com informações do tipo de navio, ano de fabricação, período de
+#' operação e tempo em operação (que pode ser considerado como
+#' offset na análise, pois espera-se um maior número de avarias em
+#' navios com um maior tempo em operação).
+#' @format Um \code{data.frame} com 34 observações e 5 variáveis.
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tipo}}{Fator com cinco níveis que representa o tipo de
+#' navio (A, B, C, D e E).}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis que representa o ano de
+#' fabricação do navio (entre 1960 e 1964 (\code{60-64}), entre 1965
+#' e 1969 (\code{65-69}), entre 1970 e 1974 (\code{70-74}) e
+#' entre 1975 e 1979 (\code{75-79})).}
+#'
+#' \item{\code{peri}}{Fator com dois níveis que representa o período de
+#' operação do navio (entre 1960 e 1974 (\code{60-74}) e entre 1975
+#' e 1979 (\code{75-79})).}
+#'
+#' \item{\code{meses}}{Tempo, em meses, em que o navio esteve em operação.}
+#'
+#' \item{\code{avarias}}{Número de avarias no navio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem superdispersão
+#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
+#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.9 pág. 322)
+#' @examples
+#'
+#' data(PaulaTb4.9)
+#'
+#' str(PaulaTb4.9)
+#'
+#' # Número de observações em cada combinação das variáveis explicativas
+#' ftable(PaulaTb4.9[, c("tipo", "ano", "peri")])
+#'
+#' # Número de avarias e número de avarias por mês observada em cada
+#' # combinação das variáveis explicativas
+#' xtabs(avarias ~ tipo + ano + peri, data = PaulaTb4.9)
+#' xt <- xtabs(avarias/meses ~ ., data = PaulaTb4.9)
+#' plot(xt)
+#'
+#' library(lattice)
+#' xyplot(avarias/meses ~ tipo | peri,
+#' groups = ano,
+#' data = PaulaTb4.9,
+#' type = c("p", "a", "g"),
+#' auto.key = list(
+#' space = "right", cex.title = 1,
+#' title = "Ano de\nfabricação"))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/PaulaEg1.12.2.R b/R/PaulaEg1.12.2.R
deleted file mode 100644
index 60eb263b9b41fda68985cc244a9f06227cd88aa9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg1.12.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg1.12.2
-#' @title Pacientes com Processo Infecioso Pulmonar
-#' @description Um total de 175 pacientes com processo infecioso
-#' pulmonar atendidos no hospital no período acima foram classificados
-#' por algumas variáveis.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 175 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tipo}}{Tipo de tumor (maligno, benigno).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo do paciente (masculino, feminino).}
-#'
-#' \item{\code{hl}}{Intensidade da célula histiócitos-linfócitos (ausente,
-#' discreta, moderada, intensa).}
-#'
-#' \item{\code{ff}}{Intensidade da célula fibrose-frouxa (ausente,
-#' discreta, moderada, intensa).}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.2, p?g. 85)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg1.12.2)
-#'
-#' str(PaulaEg1.12.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#' bwplot(idade ~ hl | tipo,
-#' data = PaulaEg1.12.2,
-#' ylab = "Idade",
-#' xlab = "Intensidade da célula histiócitos-linfócitos")
-#'
-#' bwplot(idade ~ ff | tipo,
-#' data = PaulaEg1.12.2,
-#' ylab = "Idade",
-#' xlab = "Intensidade da célula fibrose-frouxa")
-#'
-#' barchart(table(PaulaEg1.12.2$tipo,PaulaEg1.12.2$hl),
-#' auto.key=list(space="top", columns=2,
-#' cex.title=1,
-#' rectangles = TRUE,
-#' points=FALSE))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg1.12.4.R b/R/PaulaEg1.12.4.R
deleted file mode 100644
index 26be74b334218b3b1cfed5732270f5f808f6d8a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg1.12.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg1.12.4
-#' @title Desenvolvimento de Massa Tumoral em Ratos
-#' @description Estudo realizado para avaliar a influência da série
-#' (passagem do tumor) na morte (caquexia) de certa espécie de rato.
-#' Um total de 204 animais teve tumor inoculado num determinado
-#' momento da série. Para cada animal, além do grupo de passagem,
-#' foram observadas as variáveis presença de massa tumoral, caquexia
-#' e o tempo de observação.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 204 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grupo}}{Grupo de passagem (0 a 28).}
-#'
-#' \item{\code{massat}}{Presença de massa tumoral (sim ou não).}
-#'
-#' \item{\code{caq}}{Caquexia (sim ou não).}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência (em dias).}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.4, pág. 90)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg1.12.4)
-#' str(PaulaEg1.12.4)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(tempo ~ grupo | massat,
-#' groups = caq,
-#' data = PaulaEg1.12.4,
-#' type = c("p", "smooth"),
-#' xlab = "Grupo",
-#' ylab = "Tempo",
-#' main = paste("Tempo de sobrevivência vs grupo de passagem\n",
-#' "(segundo caquexia e presença de massa tumoral)"),
-#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
-#' title = "Presença de caquexia", cex.title = 1,
-#' lines = TRUE, points = FALSE))
-#'
-#' bwplot(tempo ~ massat | caq,
-#' data = PaulaEg1.12.4,
-#' ylab = "Tempo",
-#' xlab = "Presença de massa tumoral",
-#' main = paste("Bwplot para Caquexia não Presente\n",
-#' "(à esquerda) ou Presente (à direita)"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg1.12.5.R b/R/PaulaEg1.12.5.R
deleted file mode 100644
index 152667bff1115140211abf5b28f0bee698efed41..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg1.12.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg1.12.5
-#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel
-#' @description Dados referentes ao consumo de combustível em 48 estados
-#' norte-americanos. O interesse nesse estudo é tentar explicar o
-#' consumo de combustível com base em variáveis econômicas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{est}}{Estado.}
-#'
-#' \item{\code{taxa}}{Taxa do combustível no estado (em USD).}
-#'
-#' \item{\code{licen}}{Proporção de motoristas licenciados.}
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda percapita (em USD).}
-#'
-#' \item{\code{estr}}{Ajuda federal para as estradas (em 1000 USD).}
-#'
-#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível por habitante.}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.5, p?g. 94)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg1.12.5)
-#'
-#' str(PaulaEg1.12.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix( ~ cons + taxa + licen + renda + estr,
-#' data = PaulaEg1.12.5)
-#'
-#' xyplot(cons ~ est,
-#' ylab = "Consumo",
-#' xlab = "Estados",
-#' data = PaulaEg1.12.5,
-#' type = 'h',
-#' main = "Consumo por Habitante em cada Estado",
-#' grid = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg1.12.6.R b/R/PaulaEg1.12.6.R
deleted file mode 100644
index 3e2ca271f8be53e0e83401a0127dd789c527377f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg1.12.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg1.12.6
-#' @title Sal\enc{á}{a}rio de Executivos
-#' @description Dados referentes ao salário anual de uma
-#' amostra aleatória de 220 executivos (145 homens e 75 mulheres). O
-#' salário será relacionado com as variáveis: sexo, anos de experiência
-#' no cargo e posição na empresa.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 220 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{sal}}{Salário anual (em mil USD).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo (masculino, feminino).}
-#'
-#' \item{\code{pos}}{Posição na empresa (escore de 1 a 9).}
-#'
-#' \item{\code{aexp}}{Experiência (em anos).}
-#'
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.6, p?g. 97)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg1.12.6)
-#'
-#' str(PaulaEg1.12.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(sal ~ aexp | sexo,
-#' data = PaulaEg1.12.6,
-#' type = c("p", "smooth"),
-#' xlab = "Anos de experiência",
-#' ylab = "Salário",
-#' main = "Dispersão de Salário por Anos de Experiência")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg2.4.2.R b/R/PaulaEg2.4.2.R
deleted file mode 100644
index fa9fec0fba08a6d5e2c778cd39da2a2602d9257d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg2.4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg2.4.2
-#' @title Captura de Peixes via Espinhel de Fundo no Litoral Paulista
-#' @description Dados parciais de um estudo sobre a atividade de frotas
-#' pesqueiras de espinhel de fundo baseadas no litoral paulista (
-#' Santos e Ubatuba). Neste estudo uma amostra de 156 embarcações
-#' pesqueiras, destinadas à pesca do peixe-batata, foi
-#' analisada no período de 1995 a 1999. Para cada embarcação foram
-#' consideradas variáveis sobre a frota (Santos ou Ubatuba), ano,
-#' trimestre, latitude, longitude, dias de pesca, quantidade de
-#' peixes capturados e a captura por unidade de esforço (definida
-#' como divisão da quantidade de peixe capturado pelos dias de
-#' pesca).
-#' @format Um \code{data.frame} com 156 observações e 8 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{frota}}{Fator com dois níveis que indica de qual frota é
-#' a embarcação, \code{Santos} ou \code{Ubatuba}.}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator com cinco níveis que representa o ano, de
-#' \code{1995} a \code{1996}.}
-#'
-#' \item{\code{trim}}{Fator com quatro níveis que representa o trimestre
-#' em estudo, de \code{1} a \code{4}.}
-#'
-#' \item{\code{lat}}{Latitude, definida como distância ao Equador medida
-#' ao longo do meridiano de Greenwich.}
-#'
-#' \item{\code{long}}{Longitude, definida como distância ao meridiano de
-#' Greenwich medida ao longo do Equador.}
-#'
-#' \item{\code{dias}}{Dias de pesca.}
-#'
-#' \item{\code{captura}}{Quantidade de peixes-batata capturados, em kg.}
-#'
-#' \item{\code{cpue}}{Captura por unidade de esforço, calculada como
-#' razão da quantidade de peixes-batata capturados (\code{captura})
-#' pelo número de dias de pesca \code{dias}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.4.2, pág. 127)
-#'
-#' @references Paula, G. A., Oshiro, C. H. (2001). Relatório de Análise
-#' Estatística sobre o Projeto: Análise de Captura por Unidade de
-#' Esforço de Peixe-Batata na Frota Paulista. RAE-CEA0102, IME-USP.
-#' @examples
-#' data(PaulaEg2.4.2)
-#'
-#' str(PaulaEg2.4.2)
-#'
-#' # Separando as covariáveis numéricas
-#' index <- sapply(PaulaEg2.4.2, is.numeric)
-#'
-#' # Número de observações em cada combinação das covariáveis
-#' # não numéricas
-#' ftable(table(PaulaEg2.4.2[, !index]))
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' # Relação marginal da variável resposta com as covariáveis
-#' # não numéricas
-#' bwplot(cpue ~ frota, data = PaulaEg2.4.2)
-#' bwplot(cpue ~ ano, data = PaulaEg2.4.2)
-#' bwplot(cpue ~ trim, data = PaulaEg2.4.2)
-#'
-#' # Relação da variável resposta com as combinações das
-#' # covariáveis não numéricas
-#' ue <- with(PaulaEg2.4.2, paste(ano, trim, sep = "-"))
-#' bwplot(cpue ~ ue | frota, data = PaulaEg2.4.2,
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-#' # Verificando a suposição de coeficiente de variação constante,
-#' # desconsiderando as covariáveis tri e numéricas
-#' resumo <- aggregate(cpue ~ frota + ano, data = PaulaEg2.4.2,
-#' FUN = function(x) {
-#' c("Média" = mean(x),
-#' "D.Padrão" = sd(x),
-#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
-#' "n" = length(x))
-#' })
-#' ftable(xtabs(cpue ~ frota + ano, data = resumo))
-#'
-#' # Relação das covariáveis numéricas
-#' splom(~PaulaEg2.4.2[, index], groups = frota,
-#' data = PaulaEg2.4.2,
-#' auto.key = list(column = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg2.4.3.R b/R/PaulaEg2.4.3.R
deleted file mode 100644
index d8e5da0ae9c7b17b65d989d8c6e485da8a4c39b9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg2.4.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg2.4.3
-#' @title Valores Pagos de Seguros sob Influ\enc{ê}{e}ncia de Representa\enc{çã}{ca}o Legal
-#' @description Dados referentes aos valores pagos de seguros
-#' individuais por danos com acidentes pessoais no período de
-#' janeiro de 1998 a junho de 1999 (18 meses). O estudo completo
-#' (Jong e Heller, 2008) contém o acompanhamento dos seguros desde
-#' 1989. No período considerado aqui foram pagos 769 seguros, sendo
-#' armazenadas as informações: se houve representação
-#' legal, tempo operacional para pagamento e mês em que ocorreu o
-#' acidente.
-#' @format Um \code{data.frame} com 769 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{valor}}{Valor pago do seguro, em dólares australianos.}
-#'
-#' \item{\code{rl}}{Fator com dois níveis que indica, se no seguro em
-#' análise, há representação legal do indivíduo.}
-#'
-#' \item{\code{mes}}{Fator com 15 níveis que indica o mês de ocorrência
-#' do acidente. Os níveis deste fator são codificados e não
-#' informou-se quais os meses que eles representam.}
-#'
-#' \item{\code{to}}{Tempo operacional para pagamento do seguro. Essa
-#' variável assume valores de 0,1 a 31,9, pois são considerados
-#' apenas os 18 últimos meses do estudo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.4.3, pág. 136)
-#'
-#' @references De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized linear
-#' models for insurance data (Vol. 136). Cambridge: Cambridge
-#' University Press.
-#' @examples
-#' data(PaulaEg2.4.3)
-#'
-#' str(PaulaEg2.4.3)
-#'
-#' # Número de seguros pagos em cada combinação de mês e
-#' # representação legal
-#' ftable(table(PaulaEg2.4.3[, c("mes", "rl")]))
-#' table(PaulaEg2.4.3[, c("rl")])
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(log(valor) ~ to | rl,
-#' data = PaulaEg2.4.3,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' lwd = 2,
-#' strip = strip.custom(
-#' strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Representação Legal",
-#' sep = ": "))
-#'
-#' densityplot(~valor | rl,
-#' data = PaulaEg2.4.3,
-#' grid = TRUE,
-#' scales = list(x = list(relation = "free")),
-#' strip = strip.custom(
-#' strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Representação Legal",
-#' sep = ": "))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg2.5.2.R b/R/PaulaEg2.5.2.R
deleted file mode 100644
index 5bbdebc99aba6c99f183942d5323a0eb06c202f4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg2.5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg2.5.2
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o de Nitrog\enc{ê}{e}nio e Fosfato em Milhos
-#' @description Dados de um experimento inteiramente casualizado em que
-#' a produtividade de milho é estudada segundo combinações de
-#' quantidades de nitrogênio (N) e fosfato (P2O5) utilizadas na
-#' adubação.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Quantidade de nitrogênio utilizada na adubação, em
-#' libras/acre.}
-#'
-#' \item{\code{P2O5}}{Quantidade de fosfato utilizada na adubação, em
-#' libras/acre.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de milho, em libras/acre.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.5.2, pág. 144)
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEg2.5.2)
-#'
-#' str(PaulaEg2.5.2)
-#'
-#' ftable(table(PaulaEg2.5.2[, c("N", "P2O5")]))
-#'
-#' library(reshape2)
-#' da <- melt(PaulaEg2.5.2, id.vars = 3,
-#' variable.name = "adub",
-#' value.name = "qtde")
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(prod ~ qtde | adub,
-#' data = da,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' strip = strip.custom(
-#' factor.levels = c("Nitrogênio", "Fosfato")))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg2.8.1.R b/R/PaulaEg2.8.1.R
deleted file mode 100644
index a1a0adc53f6f04c8904f31f3e8cc4f10a9a9059b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg2.8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg2.8.1
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de Tipos de Snack
-#' @description Dados de um experimento desenvolvido pelo Departamento
-#' de Nutrição da Faculdade de Saúde Pública da USP em que 5 tipos
-#' diferentes de um novo snack, com baixo teor de gordura e de
-#' ácidos graxos, foram comparados ao longo de 20 semanas. Nesse
-#' novo produto a gordura vegetal hidrogenada, responsável pela
-#' fixação do aroma do produto, foi substituída, totalmente ou
-#' parcialmente, por óleo de canola. Ao todo foram produzidas 750
-#' observações, referentes a 15 avaliações para cada tipo de snack
-#' a cada 2 semanas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 750 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{semana}}{Semana da avaliação.}
-#'
-#' \item{\code{tipo}}{Tipo de snack avaliado. Os níveis representam as
-#' seguintes configurações:
-#' \code{A}: 22\% de gordura, 0\% de óleo de canola, \code{B}: 0\%
-#' de gordura, 22\% de óleo de canola, \code{C}: 17\% de gordura,
-#' 5\% de óleo de canola, \code{D}: 11\% de gordura, 11\% de óleo de
-#' canola e \code{E}: 5\% de gordura, 17\% de óleo de canola.}
-#'
-#' \item{\code{fnpc}}{Força necessária para o cisalhamento.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.8.1, pág. 150;
-#' Exemplo 2.9.3, pág. 169.)
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEg2.8.1)
-#'
-#' str(PaulaEg2.8.1)
-#'
-#' # Experimento balanceado, 15 observações para cada tipo em cada
-#' # semana
-#' ftable(PaulaEg2.8.1[, c("tipo", "semana")])
-#' xtabs(fnpc ~ tipo + semana, data = PaulaEg2.8.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#' bwplot(fnpc ~ tipo | factor(semana),
-#' data = PaulaEg2.8.1,
-#' as.table = TRUE,
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "semana"))
-#'
-#' # Estatísticas descritivas
-#' resumo <- aggregate(fnpc ~ tipo + semana,
-#' data = PaulaEg2.8.1,
-#' FUN = function(x) {
-#' c("Média" = mean(x),
-#' "D.Padrão" = sd(x),
-#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
-#' "n" = length(x))
-#' })
-#' ftable(xtabs(fnpc ~ tipo + semana, data = resumo))
-#'
-#' xyplot(fnpc[, "Média"] ~ semana,
-#' groups = tipo,
-#' data = resumo,
-#' type = c("l", "g"),
-#' auto.key = list(
-#' points = FALSE,
-#' lines = TRUE,
-#' title = 'snack',
-#' corner = c(0.1, 0.9)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg3.5.1.R b/R/PaulaEg3.5.1.R
deleted file mode 100644
index 217a5c14b86bb3a10cba27370c9e6a6b984f96d4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg3.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg3.5.1
-#' @title Associa\enc{çã}{ca}o entre fungicida e desenvolvimento de tumor
-#' @description Dados de um experimento realizado para avaliar
-#' o possível efeito cancerígeno do fungicida Avadex. Foram utilizados
-#' 403 camundongos. Desses, 65 receberam o fungicida e foram acompanhados
-#' durante 85 semanas, verificando-se o desenvolvimento ou não de tumor
-#' cancerígeno. Os demais animais não receberam o fungicida (grupo controle)
-#' e também foram acompanhados pelo mesmo período.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{sexo}{Sexo do camundongo (macho = 1 e fêmea = 0).}
-#'
-#' \item{trat}{Identifica a presença ou não do tratamento (sim = 1 e não = 0).}
-#'
-#' \item{casos}{Número inteiro que identifica a quantidade de casos
-#' ocorridos.}
-#'
-#' \item{exp}{Quantidade de camundongos expostos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords GLM binarios
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.1 pág. 201)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEg3.5.1)
-#'
-#' barchart(casos/exp ~ trat | sexo, data = PaulaEg3.5.1,
-#' xlab="Grupo", ylab="Proporção de casos",
-#' scales=list(x=list(labels=c("Controle","Tratado"))),
-#' strip=strip.custom(var.name="Sexo",
-#' factor.levels=c(" Fêmea", "Macho"),
-#' strip.levels=rep(TRUE,2)),
-#' main="Associação entre fungicida e desenvolvimento de tumor")
-NULL
-
-
-
diff --git a/R/PaulaEg3.5.2.R b/R/PaulaEg3.5.2.R
deleted file mode 100644
index 56e7cb178a7a2ff083e38b53edb28dae9fface14..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg3.5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg3.5.2
-#' @title Efeito de extrato vegetal
-#' @description Dados de um experimento conduzido para avaliar o efeito de
-#' diversos extratos vegetais na mortalidade de embriões de
-#' \emph{Biomphalaria Glabrata}. Para o extrato vegetal aquoso frio de
-#' folhas de \emph{P. Hyrsiflora} foram consideradas 7 amostras, sendo
-#' que em cada uma delas 50 embriões foram submetidos a uma particular
-#' dose do extrato vegetal, registrando-se, após o vigésimo dia, o
-#' número de embriões mortos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{dose}{Dose de extrato vegetal aplicada (em partes por milhão).}
-#'
-#' \item{emb}{Número observado de embriões mortos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM binarios
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.2 pág. 203)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEg3.5.2)
-#'
-#' str(PaulaEg3.5.2)
-#'
-#' barchart(emb/(sum(emb)) ~ dose, data = PaulaEg3.5.2,
-#' stack=TRUE, col= "lightblue",
-#' xlab="Dose (em ppm)", ylab="Proporção de embriões mortos",
-#' main="Efeito de extrato vegetal")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg3.6.11a.R b/R/PaulaEg3.6.11a.R
deleted file mode 100644
index b948fb77e8b29b53a2a4de8e7e2dbd82b7a0e2d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg3.6.11a.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg3.6.11a
-#' @title Exposi\enc{çã}{ca}o de besouros
-#' @description Dados de um estudo sobre o efeito da exposição de
-#' besouros adultos a diferentes doses de disulfeto de carbono gasoso
-#' \emph{(CS2)}, durante cinco horas. Foram registrados os números
-#' de besouros mortos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{mortos}{Quantidade observada de besouros mortos.}
-#'
-#' \item{exp}{Quantidade de besouros expostos a cada dose.}
-#'
-#' \item{dose}{Dose de disulfeto de carbono gasoso à qual os besouros
-#' foram expostos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM binarios
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11a pág. 237)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEg3.6.11a)
-#'
-#' str(PaulaEg3.6.11a)
-#'
-#' xyplot(mortos/(sum(mortos)) ~ dose, data = PaulaEg3.6.11a,
-#' type = "o",
-#' xlab = "Dose de disulfeto de carbono gasoso",
-#' ylab = "Proporção de besouros mortos",
-#' main = expression("Exposição de besouros a"~CS[2]))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg3.6.11b.R b/R/PaulaEg3.6.11b.R
deleted file mode 100644
index b29afa095d5049432a5d42b95c5ef14b8cfc1eae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg3.6.11b.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg3.6.11b
-#' @title Idade do in\enc{í}{i}cio da menstrua\enc{çã}{ca}o em garotas de Vars\enc{ó}{o}via
-#' @description Dados de um estudo em que se investigou a idade do início
-#' da menstruação em 3918 garotas de Varsóvia. Para 25 médias de
-#' idade foram observadas a ocorrência ou não do início de períodos
-#' de menstruação nas adolescentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{menst}{Número de garotas menstruando.}
-#'
-#' \item{entre}{Número de garotas entrevistadas.}
-#'
-#' \item{idade}{Idade media.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11b pág. 241)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEg3.6.11b)
-#'
-#'
-#' xyplot((menst/entre) ~ idade, data = PaulaEg3.6.11b,
-#' type = c("p","a"),
-#' xlab = "Idade média",
-#' ylab = "Meninas menstruando/Entrevistadas",
-#' main = "Idade do início da menstruação em garotas de Varsóvia.")
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg3.6.9c.R b/R/PaulaEg3.6.9c.R
deleted file mode 100644
index 4aed58db4186fa6942185ea3f9089a9fdc9e52d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg3.6.9c.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg3.6.9c
-#' @title Prefer\enc{ê}{e}ncia de consumidores
-#' @description Dados sobre a preferência de consumidores americanos com
-#' relação a automóveis. Uma amostra aleatória de 263 consumidores foi
-#' considerada. As seguintes variáveis foram observadas para cada
-#' comprador: preferência quanto ao tipo de automóvel, idade, sexo e
-#' estado civil.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 263 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{pref}{Preferência do comprador por um tipo de automóvel (1 = americano,
-#' 0 = japonês).}
-#'
-#' \item{idade}{Idade do comprador (em anos).}
-#'
-#' \item{sexo}{Sexo do comprador (0 = masculino; 1 = feminino).}
-#'
-#' \item{est}{Estado civil do comprador (0 = casado, 1 = solteiro).}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM binarios
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.9c pág. 231)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEg3.6.9c)
-#'
-#' str(PaulaEg3.6.9c)
-#'
-#' bwplot(idade ~ pref, data = PaulaEg3.6.9c,
-#' type="p",
-#' xlab="Preferência - Japonês e Americano",
-#' ylab="Idade do Comprador",
-#' main="Preferência")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg4.2.6.R b/R/PaulaEg4.2.6.R
deleted file mode 100644
index 185c20c4f5cc7ebf1b35c1e29bcbf699df246ee9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg4.2.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg4.2.6
-#' @title Perfis de Clientes de uma Loja nas \enc{Á}{A}reas de uma Cidade
-#' @description Dados apresentados em Neter et al. (1996) sobre um
-#' estudo do perfil dos clientes de determinada loja oriundos de 110
-#' áreas de uma cidade. O interesse do estudo é relacionar o número
-#' esperado de clientes em cada área com as demais cinco variáveis
-#' explicativas registradas
-#' @format Um \code{data.frame} com 110 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nclien}}{Número de clientes da loja na área.}
-#'
-#' \item{\code{ndomic}}{Número de domicílios na área (em mil).}
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda média anual da área (em mil USD).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade média dos domicílios (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{distac}}{Distância entre a área e o concorrente mais
-#' próximo (em milhas).}
-#'
-#' \item{\code{distal}}{Distância entre a área e a loja (em milhas).}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 4.2.6, pág. 299)
-#'
-#' @references Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Wasserman,
-#' W. (1996). Applie Linear Regression Models (3tr ed.). Irwin,
-#' Illinois.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg4.2.6)
-#'
-#' str(PaulaEg4.2.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEg4.2.6, type = c("p", "smooth"), lwd = 2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg4.3.6.R b/R/PaulaEg4.3.6.R
deleted file mode 100644
index b51355f7d66b18b7fc1f854d22cda06de1fd58b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg4.3.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg4.3.6
-#' @title Aus\enc{ê}{e}ncia Escolar de Estudantes Australianos
-#' @description Dados provenientes de um estudo sociológico desenvolvido
-#' na Austrália com 146 estudantes de 8ª série e ensino médio. Nesse
-#' estudo avaliou-se a ausência escolar (contagem de dias ausentes)
-#' com o objetivo de avaliar sua relaçao com etnia, sexo, ano que
-#' o aluno está cursando e desempenho escolar.
-#' @format Um \code{data.frame} com 146 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{etnia}}{Fator com dois níveis que indica se o aluno é
-#' aborígene da própria região (A) ou não aborígene (N).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Fator com dois níveis que indica o sexo do
-#' aluno: masculino (M) ou feminino (F).}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis que indica o ano que o aluno
-#' está cursando: 8ª série (F0), 1º ano do ensino médio (F1), 2º ano
-#' do ensino médio (F2) ou 3º ano do ensino médio (F3).}
-#'
-#' \item{\code{desemp}}{Fator com dois níveis que indica o desempenho do
-#' aluno: baixo (SL) ou normal (AL).}
-#'
-#' \item{\code{ndias}}{Número de dias ausentes no ano letivo.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem superdispersão
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 4.3.6, pág. 312)
-#'
-#' @references Venables, W. N., Ripley, B. D. (1999). Modern Applied
-#' Statistics with S-Plus (3rd ed.). Springer, New York.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg4.3.6)
-#'
-#' str(PaulaEg4.3.6)
-#'
-#' # Número de observações em cada combinação. Para modelagem não será
-#' # possível a estimação de algumas interações
-#' ftable(PaulaEg4.3.6[, -5])
-#'
-#' # Ausência escolar seccionadas pelas variáveis explicativas
-#' xtabs(ndias ~ ., data = PaulaEg4.3.6)
-#'
-#' # Relação média-variância
-#' aggregate(ndias ~ ., FUN = function(x) c(mean(x), var(x)),
-#' data = PaulaEg4.3.6)
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#' fl1 <- c("Aborígene", "Não Aborígene")
-#' fl2 <- c("Feminino", "Masculino")
-#' useOuterStrips(
-#' xyplot(ndias ~ ano | etnia + sexo,
-#' groups = desemp,
-#' data = PaulaEg4.3.6,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' ylab = 'Número de dias ausente',
-#' auto.key = list(
-#' columns = 2, cex.title = 1,
-#' title = "Desempenho escolar")),
-#' strip = strip.custom(factor.levels = fl1),
-#' strip.left = strip.custom(factor.levels = fl2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg5.2.8a.R b/R/PaulaEg5.2.8a.R
deleted file mode 100644
index 337d2815fd2976133e05ca86a1faac2acd23d2ca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg5.2.8a.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg5.2.8a
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de \enc{Á}{A}caros em Placas de Esterco de Gado
-#' @description Dados de um experimento desenvolvido para estudar
-#' a distribuição do número de ácaros em placas de esterco de gado
-#' bovino no estado de São Paulo, obtidos por Paula e Tavares, 1992.
-#' Essas placas são depósitos de ovos da mosca do chifre
-#' (\emph{Haematobia irritans}), uma das pragas mais importantes da
-#' pecuária brasileira. Os ácaros são inimigos naturais da mosca do
-#' chifre, uma vez que se alimentam de ovos e larvas dessas moscas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 102 observações e 8 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{esp2}}{Número de ácaros coletados da espécie 2.}
-#'
-#' \item{\code{esp3}}{Número de ácaros coletados da espécie 3.}
-#'
-#' \item{\code{esp6}}{Número de ácaros coletados da espécie 6.}
-#'
-#' \item{\code{esp14}}{Número de ácaros coletados da espécie 14.}
-#'
-#' \item{\code{placa}}{Número de partes da placa de esterco onde
-#' foram coletados os ácaros. (1 ou 6)}
-#'
-#' \item{\code{posic}}{Posição na placa de esterco onde foram coletados
-#' os ácaros (central ou lateral).}
-#'
-#' \item{\code{reg}}{Região onde a placa de esterco foi coletada (São
-#' Roque, Pindamonhangaba, Nova Odessa ou Ribeirão Preto).}
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura no local da coleta, medida
-#' \eqn{C^{\circ}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.2.8a, pág. 359)
-#'
-#' @references Paula, G. A. e Tavares, H. R. (1992). Relatório de
-#' Análise Estatística sobre o Projeto: Ácaros Associados ao Esterco
-#' Bovino. Subsídios para Controle Biológico da Mosca do Chifre.
-#' RAECEA 9206, IME-USP
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg5.2.8a)
-#'
-#' str(PaulaEg5.2.8a)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' index <- sapply(PaulaEg5.2.8a, is.numeric)
-#' splom(PaulaEg5.2.8a[, index],
-#' type = c("p", "g"),
-#' lwd = 2, col.line = 1)
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg5.2.8c.R b/R/PaulaEg5.2.8c.R
deleted file mode 100644
index c939168c17e4cb8039a970e70c6edea847d65cb7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg5.2.8c.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg5.2.8c
-#' @title Manchas na Folha de Cevada
-#' @description Dados apresentados em McCullagh e Nelder (1989),
-#' envolvendo a incidência de um tipo de mancha observada na folha
-#' da cevada, com 10 variedades em 9 diferentes locações.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{incid}}{Proporção da área afetada na folha de cevada.}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Local onde foi realizado o experimento (1-9).}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Variedade de cevada (1-10).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.2.8a, pág. 367)
-#'
-#' @references McCullagh, P. e Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear
-#' Models, 2nd. Edition. Chapman and Hall, London. Tabela 9.2.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg5.2.8c)
-#'
-#' str(PaulaEg5.2.8c)
-#'
-#' boxplot(incid ~ local, data = PaulaEg5.2.8c,
-#' xlab = "Local",
-#' ylab = "Área Afetada")
-#'
-#' boxplot(incid ~ varied, data = PaulaEg5.2.8c,
-#' xlab = "Variedade",
-#' ylab = "Área Afetada")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg5.5.1.R b/R/PaulaEg5.5.1.R
deleted file mode 100644
index c41d9fb72f5c24609f2484736b96462703e5627b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg5.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg5.5.1
-#' @title Ensaio Cl\enc{í}{i}nico com Indiv\enc{í}{i}duos Epil\enc{é}{e}pticos
-#' @description Dados apresentados em Diggle, Liang e Zeger (1994),
-#' referentes a um ensaio clínico com 59 indivíduos epilépticos,
-#' aleatorizados de modo que cada um recebesse uma droga
-#' antiepiléptica (progabide) ou placebo.
-#' Os dados de cada indivíduo consistem do número de ataques
-#' epilépticos num período de oito semanas antes do tratamento, além
-#' do número de ataques em cada período de duas semanas, num total
-#' de quatro períodos após o tratamento. O interesse do estudo é
-#' verificar possível diminuição na taxa de ataques epilépticos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 295 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{indiv}}{Identificação do indivíduo.}
-#'
-#' \item{\code{period}}{Período de observação (1 = antes do tratamento,
-#' 2 = primeiro período após o tratamento, 3 = segundo período após
-#' o tratamento e 4 = terceiro período após o tratamento).}
-#'
-#' \item{\code{seman}}{Número de semanas em cada período.}
-#'
-#' \item{\code{ataq}}{Número de ataques em cada período.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado a cada indivíduo (placebo ou
-#' progabide).}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.1, pág. 379)
-#'
-#' @references Diggle, P. J.; Liang, K. Y. e Zeger, S. L. (1994).
-#' Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press.
-#' Seção 8.4.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg5.5.1)
-#'
-#' str(PaulaEg5.5.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(ataq ~ period | trat, groups = indiv, data = PaulaEg5.5.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Período",
-#' ylab = "Número de ataques epilépticos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg5.5.2.R b/R/PaulaEg5.5.2.R
deleted file mode 100644
index eeadd6b38eb6cf373f0da6dcf154397592c546dd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg5.5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg5.5.2
-#' @title Estudo sobre Condi\enc{çã}{ca}o Respirat\enc{ó}{o}ria
-#' @description Estudo discutido em Myers, Montgomery e Vining (2002)
-#' que envolve a comparação de dois tratamentos aplicados em
-#' pacientes com problemas respiratórios. Nesse estudo foi
-#' considerado um total de 56 pacientes, sendo que 27 receberam o
-#' tratamento com uma droga ativa e 29 receberam placebo.
-#' Cada paciente foi observado em quatro ocasiões em que foi medida
-#' a condição respiratória. Foram também registrados o sexo e a
-#' idade de cada paciente além da pré-existência de um nível base.
-
-#' @format Um \code{data.frame} com 224 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{paci}}{Identificação do paciente.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado ao paciente (droga ativa ou
-#' placebo).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo do paciente.}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{nivel}}{Pré-existência de um nível base (ausência ou
-#' presença).}
-#'
-#' \item{\code{cond}}{Condição respiratória do paciente (boa ou ruim).}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.2, pág. 385)
-#'
-#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C.; Vining, G. G. (2002).
-#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and
-#' the Sciences. John Wiley, New York. Seção 6.5.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg5.5.2)
-#'
-#' str(PaulaEg5.5.2)
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' tb <- with(PaulaEg5.5.2, table(nivel, trat, sexo, cond))
-#' ftable(tb)
-#' ftable(prop.table(tb))
-#'
-#' useOuterStrips(
-#' barchart(prop.table(tb), stack = FALSE,
-#' xlab = "",
-#' scales = list(x = list(relation = "free")),
-#' between = list(x = 0.5),
-#' auto.key = list(
-#' title = "Condição Respiratória",
-#' columns = 2, cex.title = 1)
-#' )
-#' )
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEg5.5.3.R b/R/PaulaEg5.5.3.R
deleted file mode 100644
index 2ebe2ba5f3b5c6bd00125936e6002b4df577c6db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEg5.5.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PaulaEg5.5.3
-#' @title Ensaio cl\enc{í}{i}nico da pr\enc{é}{e}-exist\enc{ê}{e}ncia de placa dent\enc{á}{a}ria
-#' @description Dados de um ensaio clínico realizado com 109 indivíduos,
-#' distribuídos de forma aleatória para receberem um líquido
-#' tipo A (34 indivíduos), um líquido tipo B (36 indivíduos) ou um
-#' líquido controle (39 indivíduos). Placas dentárias foram
-#' avaliadas e classificadas segundo um escore no início do
-#' tratamento, após 3 e 6 meses.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 323 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{volunt}}{Identificação do paciente voluntário.}
-#'
-#' \item{\code{period}}{Momento de avaliação: (1 = início do tratamento,
-#' 2 = após 3 meses e 3 = após 6 meses.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento (1 = placebo, 2 = líquido A e
-#' 3 = líquido B.}
-#'
-#' \item{\code{escore}}{Escore atribuído às placas dentárias.}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 5.5.3, pág. 390)
-#'
-#' @references Hadgu, A. e Koch, G. (1999). Application of generalized
-#' estimating equations to a dental randomized clinical trial. Journal
-#' of Biopharmaceutical Statistics 9, 161-178.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEg5.5.3)
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' xyplot(escore ~ period | trat, groups = volunt,
-#' xlab = 'Período', ylab = 'Escore', type = c("p", "a"),
-#' data = PaulaEg5.5.3)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.19.R b/R/PaulaEx1.13.19.R
deleted file mode 100644
index 6ebd379d03d2b75a2ad967d5f255166784bc4b10..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.19.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.19
-#' @title Estudo Demogr\enc{á}{a}fico dos Estados Norte-Americanos
-#' @description Dados referentes a um estudo demográfico sobre os 50
-#' estados norte-americanos. Neste estudo foram registradas 8
-#' variáveis que contém informações sobre características da
-#' população e do estado. Dentre elas temos a variável expectativa
-#' de vida, havendo interesse em explicá-la utilizando as demais
-#' informações.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 9 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{estado}}{Nome do estado.}
-#'
-#' \item{\code{pop}}{População estimada em julho de 1975.}
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda per capita em 1974 (em dólares).}
-#'
-#' \item{\code{analf}}{Proporção de analfabetos em 1970.}
-#'
-#' \item{\code{crime}}{Taxa de criminalidade por cem mil habitantes em
-#' 1976.}
-#'
-#' \item{\code{estud}}{Porcentagem de estudantes que concluem o segundo
-#' grau em 1970.}
-#'
-#' \item{\code{ndias}}{Número de dias do ano com temperatura abaixo de
-#' 0\eqn{^\circ C} na cidade mais importante do estado.}
-#'
-#' \item{\code{area}}{Área do estado (em milhas quadradas).}
-#'
-#' \item{\code{expvi}}{Expectativa de vida nos anos de 1969-1970.}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.19,
-#' pág. 109)
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx1.13.19)
-#' str(PaulaEx1.13.19)
-#'
-#' library(car)
-#'
-#' PaulaEx1.13.19$dens <- PaulaEx1.13.19$pop/PaulaEx1.13.19$area
-#' scatterplotMatrix(~expvi + analf + crime + estud + ndias + dens,
-#' data = PaulaEx1.13.19)
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.20.R b/R/PaulaEx1.13.20.R
deleted file mode 100644
index 5682745cb17cd7385e6b00eee0ca666089b00ae9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.20
-#' @title Vendas de Telhados de Madeira
-#' @description Dados referentes a vendas de um tipo de telhado de madeira
-#' em 26 filiais de uma rede de lojas de construção. Um dos objetivos do
-#' estudo é tentar prever o número esperado de telhados vendidos
-#' dadas as demais variáveis registradas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 26 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{gasto}}{Gasto com publicidade do produto (em mil
-#' dólares).}
-#'
-#' \item{\code{ncli}}{Número de clientes cadastrados (em milhares).}
-#'
-#' \item{\code{nmar}}{Número de marcas concorrentes do produto}
-#'
-#' \item{\code{poten}}{Potencial da loja, informação advinda da rede de
-#' lojas de construção (quanto maior o valor maior o potencial de
-#' venda da filial).}
-#'
-#' \item{\code{telha}}{Total de telhados vendidos (em mil metros
-#' quadrados).}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.20,
-#' pág. 110)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.20)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.20)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEx1.13.20,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' col.line = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.21.R b/R/PaulaEx1.13.21.R
deleted file mode 100644
index 2c418c867b70e15f1048a3eff643ab783e4b0c85..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.21.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.21
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Octanas na Produ\enc{çã}{ca}o de Gasolina
-#' @description Dados referentes à produção de gasolina numa determinada
-#' refinaria segundo três variáveis observadas durante o processo e
-#' uma quarta variável que é uma combinação das três primeiras. A
-#' variável de interesse é o número de octanas da gasolina
-#' produzida.
-#' @format Um \code{data.frame} com 82 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x1}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
-#' relação com o número de octanas da gasolina.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
-#' relação com o número de octanas da gasolina.}
-#'
-#' \item{\code{x3}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha
-#' relação com o número de octanas da gasolina.}
-#'
-#' \item{\code{x4}}{Valores de uma combinação (não informada) das
-#' variável \code{x1}, \code{x2} e \code{x3}.}
-#'
-#' \item{\code{nocta}}{Número de octanas da gasolina produzida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.21,
-#' pág. 110)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.21)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.21)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEx1.13.21,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' col.line = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.22.R b/R/PaulaEx1.13.22.R
deleted file mode 100644
index 037faf6553918192fab349c180c50852524aba62..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.22.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.22
-#' @title Vendas de Im\enc{ó}{o}veis
-#' @description Dados relativos a uma amostra de 27 imóveis vendidos. Os
-#' resgistros visam identificar as características que influenciam
-#' no preço de venda de um imóvel.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{impos}}{Valor cobrado de imposto, em 100 dólares.}
-#'
-#' \item{\code{areat}}{Área do terreno, em 1000 pés quadrados.}
-#'
-#' \item{\code{areac}}{Área construída, em 1000 pés quadrados.}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade da residência, em anos.}
-#'
-#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em 1000 dólares.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.22,
-#' pág. 111)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.22)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.22)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEx1.13.22,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' col.line = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.23.R b/R/PaulaEx1.13.23.R
deleted file mode 100644
index a6e7fcec42490cff1a563e25104ee905aacdcc4e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.23.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.23
-#' @title Di\enc{â}{a}metro de Cerejeiras da Pensilv\enc{â}{a}nia
-#' @description Dados referentes ao registro das variáveis diâmetro,
-#' altura e volume de 31 árvores cerejeiras numa floresta no estado
-#' da Pensilvânia. O objetivo do estudo é predizer o volume da
-#' árvore a partir de sua altura e diâmetro.
-#' @format Um \code{data.frame} com 31 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{diam}}{Diâmetro da cerejeira, em polegadas. Provavelmente
-#' o diâmetro foi calculado à altura do peito (\eqn{\approx}
-#' 1.30m).}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura da cerejeira, em pés.}
-#'
-#' \item{\code{vol}}{Volume da cerejeira, em pés cúbicos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.23,
-#' pág. 111)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.23)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.23)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEx1.13.23,
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' lwd = 2, col.line = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.24.R b/R/PaulaEx1.13.24.R
deleted file mode 100644
index f9121118e7d305b3ca8c652bcff5ad47105f01f7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.24.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.24
-#' @title Porcentagens de Retorno de A\enc{çõ}{co}es
-#' @description Dados referentes aos retornos diários das ações das
-#' empresas Microsoft, General Eletric (GE) e Ford no período de
-#' janeiro de 2002 a abril de 2003. No registro dessas ações também
-#' se dispõe da taxa de retorno livre de risco e do retorno do
-#' mercado, para padronizar as comparações.
-#' @format Um \code{data.frame} com 311 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tbill}}{Taxa de retorno livre de risco.}
-#'
-#' \item{\code{sp500}}{Porcentagem de retorno do mercado.}
-#'
-#' \item{\code{micro}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa
-#' Microsoft.}
-#'
-#' \item{\code{ge}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa General
-#' Eletric (GE).}
-#'
-#' \item{\code{ford}}{Porcentagem de retorno das ações da empresa Ford.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercicío 1.13.24,
-#' pág. 112)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.24)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.24)
-#'
-#' library(reshape)
-#' da <- melt(PaulaEx1.13.24, measure.vars = c("micro", "ge", "ford"),
-#' variable_name = "empresa")
-#'
-#' library(lattice)
-#' densityplot(~value, groups = empresa, data = da,
-#' auto.key = list(corner = c(0.9, 0.9)))
-#'
-#' xyplot((sp500 - tbill) ~ (value - tbill) | empresa,
-#' data = da, type = c("p", "smooth", "g"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx1.13.25.R b/R/PaulaEx1.13.25.R
deleted file mode 100644
index 3f6ed8a2c86ab26e148618d6e42dd5e9cd2a2034..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx1.13.25.R
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx1.13.25
-#' @title Venda de Im\enc{ó}{o}veis em Eugene, Estatdos Unidos
-#' @description Dados de um estudo cujo objetivo foi tentar prever o
-#' preço de venda de um imóvel dada sua área total. Foram 50 imóveis
-#' da região de Eugene, Estados Unidos com valores de área e preço
-#' de venda registrados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{area}}{Área total do imóvel, em pés quadrados.}
-#'
-#' \item{\code{preco}}{Preço de venda do imóvel, em mil dólares.}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.25,
-#' pág. 112)
-#' @examples
-#' data(PaulaEx1.13.25)
-#'
-#' str(PaulaEx1.13.25)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(preco ~ area, data = PaulaEx1.13.25,
-#' type = c("p", "smooth", "g"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.15.R b/R/PaulaEx2.10.15.R
deleted file mode 100644
index 7dac6005d64b5e2ad70d027a1ba54b623d3b72ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.15
-#' @title Consumo de Energia em Domic\enc{í}{i}lios
-#' @description Dados referentes ao consumo de energia em 53 domicílios
-#' e demanda de energia no horário de pico.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 53 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{consu}}{Consumo de energia num determinado mês, em
-#' quilowatts-hora.}
-#'
-#' \item{\code{deman}}{Demanda de energia no horário de pico (unidade de
-#' medida não informada).}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.15,
-#' pág. 178)
-#'
-#' @references Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining,
-#' G. G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis (3rd
-#' Ed.). John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.15)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.15)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(deman ~ consu, data = PaulaEx2.10.15,
-#' pch = 19, lwd = 2, type = c("p", "g", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.16.R b/R/PaulaEx2.10.16.R
deleted file mode 100644
index 1877c10d0e8c4adfd468aded7db45749118b5d47..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.16.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.16
-#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Publicidade e Faturamento em Restaurantes
-#' @description Dados referentes a faturamentos anuais e gastos com
-#' publicidade de uma amostra de 30 restaurantes. O objetivo
-#' principal é relacionar o faturamento médio com os gastos com
-#' publicidade.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fatura}}{Faturamento anual do restaurante, em mil
-#' dólares.}
-#'
-#' \item{\code{gastos}}{Gastos do restaurante com publicidade, em mil
-#' dólares.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico RS
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.16,
-#' pág. 179)
-#'
-#' @references Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining,
-#' G. G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis (3rd
-#' Ed.). John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.16)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.16)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(fatura ~ gastos,
-#' data = PaulaEx2.10.16,
-#' type = c("p", "g", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.17.R b/R/PaulaEx2.10.17.R
deleted file mode 100644
index bad3c2d9f1d7a73d5baa917be6457304e538b252..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.17.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.17
-#' @title Qualidade de Filme em M\enc{á}{a}quinas Fotogr\enc{á}{a}ficas
-#' @description Dados provenientes de um experimento cujo objetivo foi
-#' avaliar a qualidade de determinado filme utilizado em máquinas
-#' fotográficas sob três condições experimentais (relacionadas à
-#' temperatura do filme). Para tal avaliação considerou-se a
-#' variável tempo de duração do filme como a resposta e a
-#' densidade máxima do filme como variável de controle.
-#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Fator com três níveis que indicam a condição
-#' experimental do filme (temperaturas \code{72ºC}, \code{82ºC} e
-#' \code{92ºC}).}
-#'
-#' \item{\code{dmax}}{Valor da densidade máxima do filme (unidade de
-#' medida não informada).}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de duração do filme, mensurado em horas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.17,
-#' pág. 179)
-#'
-#' @references Myers, R. H., Montgomery, D. C., Vining,
-#' G. G. (2002). Generalized Linear Models: With Applications in
-#' Engineering and the Sciences. John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.17)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.17)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(tempo ~ dmax,
-#' groups = temp,
-#' data = PaulaEx2.10.17,
-#' type = c("p", "g"),
-#' auto.key = list(
-#' corner = c(0.95, 0.95),
-#' lines = TRUE,
-#' cex.title = 1,
-#' title = "Temperatura"
-#' ), panel = function(x, y, ...){
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' panel.loess(x, y, col = 1, ...)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.19.R b/R/PaulaEx2.10.19.R
deleted file mode 100644
index f4c37f7bc4ff687abe5860f946abe4f64d223c39..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.19.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.19
-#' @title Estudo Sobre Leucemia e Caracter\enc{í}{i}stica Morfol\enc{ó}{o}gica nas C\enc{é}{e}lulas
-#' Brancas
-#' @description Dados provenientes de um estudo em que pacientes com
-#' leucemia foram classificados segundo a ausência ou presença de
-#' uma característica morfológica nas células brancas. O objetivo do
-#' estudo foi avaliar essa característica morfológica a partir do
-#' tempo de sobrevivência dos pacientes.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ncel}}{Número de células brancas
-#' na amostra do paciente.}
-#'
-#' \item{\code{carac}}{Fator com dois níveis que representa a presença
-#' (\code{AG positivo}) ou ausência (\code{AG negativo}) da
-#' característica morfológica.}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de sobrevivência do paciente, em semanas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 2.10.19,
-#' pág. 180)
-#'
-#' @references Feigl, P., Zelen, M. (1965). Estimation of exponential
-#' survival probabilities with concomitant information. Biometrics
-#' 21, 826-838.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.19)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.19)
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#' xyplot(tempo ~ ncel,
-#' groups = carac,
-#' data = PaulaEx2.10.19,
-#' type = c("p", "g", "spline"),
-#' scales = list(x = list(log = 10)),
-#' xscale.components = xscale.components.logpower,
-#' auto.key = list(
-#' corner = c(0.95, 0.95),
-#' lines = TRUE,
-#' cex.title = 1,
-#' title = "Característica morfológica "
-#' ))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.20.R b/R/PaulaEx2.10.20.R
deleted file mode 100644
index bb4a0d1ef89146d22ec05816cf227858bdcbff1c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.20
-#' @title Estudo de Ap\enc{ó}{o}lices de Seguros de Ve\enc{í}{i}culos
-#' @description Dados de uma amostra aleatória de 996 apólices de
-#' seguros de veículos referentes ao período de 2004-2005, extraída
-#' de Jong e Heller (2008). Foram 9 variáveis observadas na amostra
-#' dentre as quais o número de sinistros e o custo total dos
-#' sinistros que são, naturalmente, as variáveis de interesse. O
-#' objetivo do estudo é relacionar o custo médio de um sinistro
-#' (razão entre o custo total e o número de sinistros) com as demais
-#' variáveis do estudo (variáveis da apólice, que compreendem
-#' informações do veículo e do principal condutor).
-#' @format Um \code{data.frame} com 996 observações e 9 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{valorv}}{Valor do veículo, em dez mil dólares
-#' australianos.}
-#'
-#' \item{\code{expos}}{Exposição do veículo (unidade de medida não
-#' informada).}
-#'
-#' \item{\code{tipov}}{Tipo de veículo (fator com onze níveis).}
-#'
-#' \item{\code{idadev}}{Idade do veículo (fator com quatro níveis).}
-#'
-#' \item{\code{sexoc}}{Sexo do principal condutor, fator com dois níveis
-#' \code{M} masculino e \code{F} feminino.}
-#'
-#' \item{\code{areac}}{Área de residência do principal condutor (fator
-#' com seis níveis).}
-#'
-#' \item{\code{idadec}}{Idade do principal condutor (fator com seis
-#' níveis).}
-#'
-#' \item{\code{nsinis}}{Número de sinistros no período.}
-#'
-#' \item{\code{csinis}}{Custo total dos sinistros, em dólares
-#' australianos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.20,
-#' pág. 181; exercício 5.6.3, pág. 396)
-#'
-#' @references De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized linear
-#' models for insurance data (Vol. 136). Cambridge: Cambridge
-#' University Press.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.20)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.20)
-#'
-#' # Variável de interesse - custo médio de um sinistro
-#' PaulaEx2.10.20$cmsinis <- with(PaulaEx2.10.20, csinis/nsinis)
-#' PaulaEx2.10.20 <- PaulaEx2.10.20[, -c(8:9)]
-#'
-#' # Separando as covariáveis numéricas
-#' index <- sapply(PaulaEx2.10.20, is.numeric)
-#'
-#' # Frequências dos níveis das variáveis categóricas
-#' par(mfrow = c(2, 3), las = 2, mar = c(4, 3, 3, 1))
-#' sapply(PaulaEx2.10.20[, !index], function(x) plot(table(x)))
-#'
-#' # Dispersão das variáveis numéricas
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaEx2.10.20[, index],
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' lwd = 2, col.line = 1)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx2.10.7.R b/R/PaulaEx2.10.7.R
deleted file mode 100644
index 6a0089d287723d59ee4c7cd6acbb1896533ccc77..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx2.10.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx2.10.7
-#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia de Vidros sob Efeito de Voltagem e Temperatura
-#' @description Resultados de um experimento em que a resistência de um
-#' determinado tipo de vidro foi avaliada segundo quatro níveis de
-#' voltagem e duas temperaturas. Foram 32 avaliações referentes a 4
-#' repetições de cada tratamento (combinação dos níveis de voltagem
-#' e temperatura.)
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo de resistência do vidro, mensurado em
-#' horas.}
-#'
-#' \item{\code{volt}}{Fator com quatro níveis de voltagem considerados,
-#' valores em quilovolts (kV).}
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Fator com dois níveis de temperatura considerados,
-#' valores em graus Celsius.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivos-assimétricos
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.7,
-#' pág. 175)
-#'
-#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
-#' Lifetime Data. John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaEx2.10.7)
-#'
-#' str(PaulaEx2.10.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(tempo ~ volt,
-#' groups = temp,
-#' data = PaulaEx2.10.7,
-#' type = c("p", "g", "a"),
-#' auto.key = list(
-#' corner = c(0.9, 0.9),
-#' lines = TRUE,
-#' cex.title = 1,
-#' title = "Temperatura"
-#' ))
-#'
-#' resumo <- aggregate(tempo ~ temp + volt,
-#' data = PaulaEx2.10.7,
-#' FUN = function(x) {
-#' c("Média" = mean(x),
-#' "D.Padrão" = sd(x),
-#' "C.Variação" = sd(x)/mean(x),
-#' "n" = length(x))
-#' })
-#' ftable(xtabs(tempo ~ temp + volt, data = resumo))
-#'
-#' trat <- with(resumo, paste(temp, volt, sep = "-"))
-#' xyplot(tempo[, "C.Variação"] ~ factor(trat),
-#' data = resumo,
-#' ylab = "Coeficiente de Variação",
-#' grid = TRUE,
-#' scales = list(x = list(rot = 45)),
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' panel.abline(h = mean(y))
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.14.R b/R/PaulaEx3.7.14.R
deleted file mode 100644
index 53b5105ab73dcecb4a9b41c836d7be1a60c137e9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.14
-#' @title Confiabilidade de equipamentos
-#'
-#' @description Dados referentes aos tempos de falhas de equipamentos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Tempo de operação (1 a 5).}
-#'
-#' \item{\code{equip}}{Tipo de equipamento (A, B ou C).}
-#'
-#' \item{\code{nit}}{Número de equipamentos que não falharam até o tempo t,
-#' t = 1,2,3,4,5.}
-#'
-#' \item{\code{yit}}{Número de falhas no intervalo entre os tempos t-1 e t.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RLAS
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
-#' (Exercício 3.7.14, página 272)
-#'
-#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
-#' Lifetime Data. John Wiley & Sons, New York. (Página 389)
-#'
-#' @references Efron, B. (1988). Logistic regression, survival analysis,
-#' and the Kaplan-Meier curve. J. Amer. Stat. Assoc., 83.
-#' (Páginas 414-425)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.14)
-#'
-#' PaulaEx3.7.14$temp <- as.factor(PaulaEx3.7.14$temp)
-#'
-#' xyplot(nit~temp, groups = equip, data = PaulaEx3.7.14, type = "o",
-#' auto.key = TRUE, xlab = "Tempos",
-#' ylab = "N° de equipamentos operantes",
-#' main = "Confiabilidade dos equipamentos")
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.15.R b/R/PaulaEx3.7.15.R
deleted file mode 100644
index cc7b9683a5b9ea6ee7b3298894160da9240954e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.15
-#' @title Tumor benigno na mama
-#'
-#' @description Estudo de caso-controle com emparelhamentos do tipo 1:1,
-#' em que os casos foram mulheres com diagnóstico confirmado de tumor
-#' benigno na mama. Os controles foram mulheres sadias diagnosticadas no
-#' mesmo hospital e período dos casos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 14 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{est}}{Identificação do estrato (par).}
-#'
-#' \item{\code{obs}}{Observação (1 = caso, 2 = controle).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente no momento da entrevista (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{diag}}{Diagnóstico (1:caso, 0:controle).}
-#'
-#' \item{\code{tesc}}{Tempo de escolaridade (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{gesc}}{Grau de escolaridade (0 = nenhum, 1 = segundo grau,
-#' 2 = técnico, 3 = universitário, 4 = mestrado, 5 = doutorado).}
-#'
-#' \item{\code{cur}}{Checkup Regular (1 = sim, 2 = não).}
-#'
-#' \item{\code{ipg}}{Idade da primeira gravidez.}
-#'
-#' \item{\code{iim}}{Idade do início da menstruação.}
-#'
-#' \item{\code{numab}}{Número de abortos}
-#'
-#' \item{\code{numfi}}{Número de filhos.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso (em libras).}
-#'
-#' \item{\code{iupmen}}{Idade do último período menstrual.}
-#'
-#' \item{\code{ec}}{Estado civil (1 = casada, 2 = divorciada, 3 = separada,
-#' 4 = viúva, 5 = solteira).}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords RL
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.14, pág. 273)
-#'
-#'
-#' @references Hosmer, D. W. e Lemeshow, S. (1989).
-#' Applied Logistic Regression. John Wiley, New York. (Capítulo.7)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.15)
-#'
-#' # Transformar variáveis
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.15)
-#'
-#' PaulaEx3.7.15 <- transform(
-#' PaulaEx3.7.15,
-#' PaulaEx3.7.15$est <- as.factor(PaulaEx3.7.15$est),
-#' PaulaEx3.7.15$diag <- as.factor(PaulaEx3.7.15$diag),
-#' PaulaEx3.7.15$cur <- as.factor(PaulaEx3.7.15$cur),
-#' PaulaEx3.7.15$ec <- as.factor(PaulaEx3.7.15$ec)
-#' )
-#' # Libra para Kg
-#' PaulaEx3.7.15$peso <- PaulaEx3.7.15$peso*0.453592
-#'
-#' pairs(~ idade + diag + tesc + gesc + cur + ipg + idmens
-#' + numab + numfi + peso + idupmens + ec,
-#' data = PaulaEx3.7.15,
-#' main = "Matriz de gráficos de dispersão - tumor benigno na mama")
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.16.R b/R/PaulaEx3.7.16.R
deleted file mode 100644
index 656879b57715871e670045da32787385df9da188..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.16.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.16
-#' @title Experimento de toxicidade
-#'
-#' @description Estudo que descreve os resultados de um
-#' experimento em que a toxicidade de três concentrações (rotenine,
-#' deguelin e mistura, essa última como uma mistura das duas pri-
-#' meiras) é investigada. As concentrações foram testadas em insetos e
-#' observado, para cada dose, o número de insetos mortos.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{conc}}{Concentração (R = rotenine,
-#' D = deguelin e M = mistura).}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose aplicada da concentração.}
-#'
-#' \item{\code{exp}}{Número de insetos expostos.}
-#'
-#' \item{\code{mort}}{Número de insetos mortos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords binomial
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
-#' (Exercício 3.7.14, pág. 274 e 275)
-#'
-#' @references Morgan, B. J. T. (1992). Analysis of Quantal Response Data.
-#' Chapman and Hall, London. (Página 90)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.16)
-#'
-#' require(lattice)
-#'
-#' xyplot(mort/exp ~ dose, groups = conc, data = PaulaEx3.7.16, type = 'o',
-#' auto.key = TRUE, ylab = "Proporção de insetos mortos",
-#' xlab = "Dose", main = "Sobrevivência dos insetos expostos a toxina")
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.19.R b/R/PaulaEx3.7.19.R
deleted file mode 100644
index 0e2c112e89247ac0e1295890e0c915d4d6e18d64..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.19.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.19
-#' @title Gestantes fumantes
-#'
-#' @description Estudo com gestantes fumantes, no qual as participantes
-#' foram classificadas segundo os fatores de idade, número de cigarros
-#' consumidos, tempo de gestação, e a condição (sobrevivência) da criança.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 5 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade (<30 anos ou +30).}
-#'
-#' \item{\code{ncigar}}{Número de cigarros consumidos por dia
-#' (< 5 ou +5).}
-#'
-#' \item{\code{tgest}}{Tempo de gestação (<= 260 dias ou >260).}
-#'
-#' \item{\code{sobres}}{Número de crianças que sobreviveram.}
-#'
-#' \item{\code{sobren}}{Número de crianças que não sobreviveram.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @keywords ML
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
-#' (Exercício 3.7.19, página 276)
-#'
-#'
-#' @references Agresti A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley,
-#' New York. (página 253))
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.19)
-#'
-#' require(vcd)
-#'
-#' # Paciente que sobreviveram
-#' ss <- xtabs(sobres ~ idade + ncigar + tgest, PaulaEx3.7.19)
-#'
-#' # Paciente que não sobreviveram
-#' ns <- xtabs(sobren ~ idade + ncigar + tgest, PaulaEx3.7.19)
-#'
-#' mosaic(ss,
-#' main = "Crianças que sobreviveram",
-#' labeling_args = list(
-#' set_varnames = c(ncigar = "Número de cigarros",
-#' tgest = "Tempo de gestação")))
-#'
-#' mosaic(ns,
-#' main = "Crianças que não sobreviveram",
-#' labeling_args = list(
-#' set_varnames = c(ncigar = "Número de cigarros",
-#' tgest = "Tempo de gestação")))
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.20.R b/R/PaulaEx3.7.20.R
deleted file mode 100644
index da62d0595eb87c6e00aaf9ce4db1e74b871d386d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.20
-#' @title Pacientes com leucemia
-#'
-#' @description Estudo com 51 pacientes adultos,
-#' previamente diagnosticados com um tipo agudo de leucemia, que
-#' receberam um tipo de tratamento sendo verificada, após certo
-#' período, a eficiência ou não do tratamento.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 51 pacientes e
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{mdd}}{Mancha diferencial da doença (em porcentagem).}
-#'
-#' \item{\code{if}}{Infiltração na medula (em porcentagem).}
-#'
-#' \item{\code{cl}}{Células com leucemia (em porcentagem).}
-#'
-#' \item{\code{md}}{Malignidade da doença (*10^3).}
-#'
-#' \item{\code{tmax}}{Temperatura máxima antes do tratamento (*10 F°).}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tratamento (1 = satisfatório, 0 = não satisfatório).}
-#'
-#' \item{\code{tsobre}}{Tempo de sobrevivência (em meses).}
-#'
-#' \item{\code{sit}}{Situação (1 = sobrevivente, 0 = não sobrevivente).}
-#' }
-#'
-#' @keywords ML
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP.
-#' (Exercício 3.7.19, página 276)
-#'
-#' @references Everitt, B. S. (1994).
-#' A Handbook of Statistical Analysis using S-Plus.
-#' Chapman and Hall, London. (Página 253)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.20)
-#'
-#' # Transformar variáveis
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.20)
-#'
-#' PaulaEx3.7.20 <- transform(
-#' PaulaEx3.7.20,
-#' PaulaEx3.7.20$trat <- as.factor(PaulaEx3.7.20$trat),
-#' PaulaEx3.7.20$sit <- as.factor(PaulaEx3.7.20$sit)
-#' )
-#'
-#'
-#' require(car)
-#'
-#' scatterplotMatrix(~ idade + mdd + im + cl + md + tmax + trat
-#' + tsobre + sit,
-#' spread = FALSE,
-#' pch = 20,
-#' lwd = 2,
-#' smooth = TRUE,
-#' data = PaulaEx3.7.20,
-#' cex = 1.5,
-#' main = "Matriz de gráficos de dispersão - Leucemia")
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.21.R b/R/PaulaEx3.7.21.R
deleted file mode 100644
index 87d13661796a6463463c3e0289fba85c202395f1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.21.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.21
-#' @title Fatores Ambientais na Abund\enc{â}{a}ncia de Duas Esp\enc{é}{e}cies de Lagarto
-#' @description Dados referentes à distribuição de duas espécies de
-#' lagarto (\emph{grahani} e \emph{opalinus}) segundo quatro
-#' fatores: periodo do dia, comprimento da madeira, largura da
-#' madeira, local de ocupação.
-#' @format Um \code{data.frame} com 23 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grahani}}{Quantidade de lagartos da espécie
-#' \emph{grahani}.}
-#'
-#' \item{\code{opalinus}}{Quantidade de lagartos da espécie
-#' \emph{opalinus}.}
-#'
-#' \item{\code{periodo}}{Fator com 3 níveis referentes ao período do
-#' dia (manhã, meio-dia, tarde). }
-#'
-#' \item{\code{comp}}{Fator com 2 níveis referentes ao comprimento da
-#' madeira (curta, comprida).}
-#'
-#' \item{\code{larg}}{Fator com 2 níveis referentes a largura da
-#' madeira (estreita, larga). }
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator com 2 níveis referentes ao local de
-#' ocupação (claro, escuro). }
-#'
-#' }
-#' @keywords RM contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 21, pág. 277)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.21)
-#' str(PaulaEx3.7.21)
-#'
-#' xyplot(grahani + opalinus ~ periodo, data = PaulaEx3.7.21,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Número de animais encontrados",
-#' xlab = "Período")
-#'
-#' xyplot(grahani + opalinus ~ comp, data = PaulaEx3.7.21,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Número de animais encontrados",
-#' xlab = "Comprimento da madeira")
-#'
-#' xyplot(grahani + opalinus ~ local, data = PaulaEx3.7.21,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Número de animais encontrados",
-#' xlab = "Local")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.22.R b/R/PaulaEx3.7.22.R
deleted file mode 100644
index ce8d0c050146b478a8aba65408d09e3f542e7175..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.22.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.22
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de caduquice
-#' @description Os dados provém de um experimento com 54 indivíduos
-#' considerados idosos. Eles foram submetidos a um exame
-#' psiquiátrico para avaliar a ocorrência ou não de sintoma de
-#' caduquice.
-#'
-#' Acredita-se que o escore obtido em um exame feito previamente
-#' esteja associado com a ocorrência ou não do sintoma.
-#' @format Um \code{data.frame} com 55 observações e 2 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{score}}{Escore do indivíduo no exame psicológico.}
-#'
-#' \item{\code{resp}}{Resposta binária que representando a ocorrência
-#' (1) ou não ocorrência (0) do sintoma.}
-#'
-#' }
-#' @keywords binomial
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.22,
-#' pág. 278)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.22)
-#' str(PaulaEx3.7.22)
-#'
-#' xyplot(resp ~ score, data = PaulaEx3.7.22,
-#' xlab = "Score do teste psicológico",
-#' ylab = "Sintoma de caduquice",
-#' jitter.y = TRUE, amount = 0.02)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.23.R b/R/PaulaEx3.7.23.R
deleted file mode 100644
index 0f90940f5c3900b2ccd080d822bd8fcc62e5c810..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.23.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.23
-#' @title Incid\enc{ê}{e}ncia de Dengue e Fatores Socio-econ\enc{ô}{o}micos
-#' @description Os dados provém de um estudo para investigar a
-#' incidência de dengue numa determinanda cidade da costa mexicana.
-#'
-#' Foram escolhidos aleatóriamente 196 indivíduos de dois setores da
-#' cidade e cada um respondeu às seguintes perguntas: idade, nível
-#' sócio-econômico, setor da cidade onde mora e se contraiu a doença
-#' recentemente.
-#'
-#' Um dos objetivos do estudo é tentar prever ou explicar a
-#' probabilidade de um indivíduo contrair a doença dado as variáveis
-#' explicativas: \code{idade}, \code{nivel} e \code{setor}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 196 observações e 4 variáveis.
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do entrevistado, em anos.}
-#'
-#' \item{\code{nivel}}{Fator ordinal de 3 níveis representando o nível
-#' sócio-econômico do entrevistado (alto, médio, baixo).}
-#'
-#' \item{\code{setor}}{Fator categórico de 2 níveis representando o
-#' setor da cidade que o entrevistado mora.}
-#'
-#' \item{\code{caso}}{Respoata binária que representa se o entrevistado
-#' contraiu (1) ou não contraiu (0) a doença recentemente.}
-#'
-#' }
-#' @keywords binomial
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.23,
-#' pág. 279)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.23)
-#' str(PaulaEx3.7.23)
-#'
-#' xyplot(caso ~ idade | nivel, groups = setor, data = PaulaEx3.7.23,
-#' jitter.y = TRUE, amount = 0.02, as.table = TRUE,
-#' xlab = "Idade do entrevistado (anos)",
-#' ylab = "Indicadora de ter contraído dengue")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.24.R b/R/PaulaEx3.7.24.R
deleted file mode 100644
index f134136d9d8de03c42090d071a74f36d6bcbf610..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.24.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.24
-#' @title Cor dos Olhos dos Filhos em Fun\enc{çã}{ca}o dos Pais e Av\enc{ó}{o}s
-#' @description Os dados são de 78 famílias com pelo menos 6 filhos
-#' cada uma. Nestas famílias, codificou-se a cor dos pais e dos avós
-#' e o número total de filhos por casal e o número de filhos com
-#' olhos de cor clara.
-#' @format Um \code{data.frame} com 78 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cop}}{Fator de 6 níveis referentes a cor dos olhos dos
-#' pais, com a seguinte codificação: 1 - ambos claros, 2 - ambos
-#' castanhos, 3 - ambos escuros, 4 - claro e castanho, 5 - claro e
-#' escuro e 6: castanho e escuro.}
-#'
-#' \item{\code{coa}}{Fator de 15 níveis referentes a cor dos olhos dos
-#' avós, com a seguinte codificação: 1 - todos claros, 2 - todos
-#' castanhos, 3 - todos escuros, 4 - três claros e um castanho, 5 -
-#' três claros e um escuro, 6 - um claro e três castanhos, 7 - um
-#' escuro e três castanhos, 8 - um claro e três escuros, 9 - um
-#' castanho e três escuros, 10 - dois claros e dois castanhos, 11 -
-#' dois claros e dois escuros, 12 - dois castanhos e dois escuros,
-#' 13 - dois claros, um castanho e um escuro, 14 - um claro, dois
-#' castanhos e um escuro e 15 - um claro, um castanho e dois
-#' escuros.}
-#'
-#' \item{\code{nFilho}}{Número de filhos na família.}
-#'
-#' \item{\code{nClaro}}{Número de filhos com olhos claros na família.}
-#'
-#' }
-#' @keywords binomial
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.24,
-#' pág. 279)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.24)
-#' str(PaulaEx3.7.24)
-#'
-#' xyplot(nClaro/nFilho ~ cop, data = PaulaEx3.7.24, jitter.x = TRUE,
-#' type = c("p", "a"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.25.R b/R/PaulaEx3.7.25.R
deleted file mode 100644
index ff452c17a1e3fc8c1a82289fd4af4191877187bd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.25.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.25
-#' @title Pulsa\enc{çã}{ca}o Alterial em Repouso em Homens que Fuman
-#' @description Os dados provém de uma amostra de 92 homens adultos que
-#' foram questionados sobre o hábito de fumar. Neles foi medido peso
-#' e pulsação, classificada como normal e alta. Deseja-se saber se a
-#' pulsação alta é influência pelo hábito de fumar, controlando-se
-#' para o efeito do peso.
-#' @format Um \code{data.frame} com 92 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pulsa}}{Fator categórico de 2 níveis que representa a
-#' classificação da pulsação em repouso em normal ou alta.}
-#'
-#' \item{\code{fuma}}{Fator categórico de 2 níveis referente ao hábito
-#' de fumar: sim ou não.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso do indivíduo, em quilogramas (kg).}
-#'
-#' }
-#' @keywords binomial
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.25,
-#' pág. 280)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.25)
-#' str(PaulaEx3.7.25)
-#'
-#' xyplot(pulsa ~ peso, groups = fuma, data = PaulaEx3.7.25,
-#' jitter.y = TRUE,
-#' auto.key = list(columns = 2,
-#' title = "Fumante", cex.title = 1.1),
-#' xlab = "Peso (kg)", ylab = "Pulsação em repouso")
-#'
-#' mosaicplot(xtabs(~fuma + pulsa, data = PaulaEx3.7.25))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.7a.R b/R/PaulaEx3.7.7a.R
deleted file mode 100644
index 856711d86dc29716c2c32785388fc0ae05d3cb9c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.7a.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.7a
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
-#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
-#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
-#' de um determinado tipo de caramujo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose.}
-#'
-#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
-#'
-#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7a, pág. 269)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.7a)
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.7a)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(PaulaEx3.7.7a$cmort/PaulaEx3.7.7a$cexp ~ dose,
-#' data = PaulaEx3.7.7a,
-#' xlab = "Dose",
-#' type = c("o"),
-#' ylab = "Proporção de mortos",
-#' auto.key = list(space="top", columns=2,
-#' title="Caramujos", cex.title=1,
-#' lines=TRUE, points=FALSE))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.7b.R b/R/PaulaEx3.7.7b.R
deleted file mode 100644
index d48d59250c82c3334985a0f8b6302ac3e7fa053b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.7b.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.7b
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
-#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
-#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
-#' de um determinado tipo de caramujo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose.}
-#'
-#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
-#'
-#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7b, pág. 269)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.7b)
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.7b)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(PaulaEx3.7.7b$cmort/PaulaEx3.7.7b$cexp ~ dose,
-#' data = PaulaEx3.7.7b,
-#' xlab = "Dose",
-#' type = c("o"),
-#' ylab = "Proporção de mortos",
-#' auto.key = list(space="top", columns=2,
-#' title="Caramujos", cex.title=1,
-#' lines=TRUE, points=FALSE))
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.7c.R b/R/PaulaEx3.7.7c.R
deleted file mode 100644
index ab9972126b98c9a67a3b314edb359673b13e36e0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.7c.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.7c
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia de Extrato Vegetal e Qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Experimento de dose-resposta conduzido para avaliar a
-#' influência dos extratos vegetais "aquoso frio de folhas", "aquoso
-#' frio de frutos" e de um extrato químico, respectivamente, na morte
-#' de um determinado tipo de caramujo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dose.}
-#'
-#' \item{\code{cexp}}{Caramujos expostos.}
-#'
-#' \item{\code{cmort}}{Caramujos mortos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.7c, pág. 269)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.7c)
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.7c)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(PaulaEx3.7.7c$cmort/PaulaEx3.7.7c$cexp ~ dose,
-#' data = PaulaEx3.7.7c,
-#' xlab = "Dose",
-#' type = c("o"),
-#' ylab = "Proporção de mortos",
-#' auto.key = list(space="top", columns=2,
-#' title="Caramujos", cex.title=1,
-#' lines=TRUE, points=FALSE))
-#'
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx3.7.8.R b/R/PaulaEx3.7.8.R
deleted file mode 100644
index 2c9a52a0091dc3c91ee9292bd2b04345590b977d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx3.7.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx3.7.8
-#' @title Sal\enc{á}{a}rio de Executivos
-#' @description Dados referentes a um experimento desenvolvido para avaliar
-#' a germinação de um determinado tipo de semente. A tabela abaixo
-#' apresenta o número de sementes que germinaram após cinco dias para
-#' cada 100 sementes submetidas a cada condição experimental.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura da germinação.}
-#'
-#' \item{\code{numid}}{Nível da umidade.}
-#'
-#' \item{\code{ntemp}}{Nível da temperatura.}
-#'
-#' \item{\code{sgerm}}{Número de sementes que germinaram.}
-#'
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Ex 3.7.8, pág. 270)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx3.7.8)
-#'
-#' str(PaulaEx3.7.8)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' PaulaEx3.7.8$ntemp <- as.factor(PaulaEx3.7.8$ntemp)
-#'
-#' PaulaEx3.7.8$numid <- as.factor(PaulaEx3.7.8$numid)
-#' xyplot(sgerm ~ numid | ntemp,
-#' data = PaulaEx3.7.8,
-#' xlab = "Nível de temperatura",
-#' ylab = "Número de sementes germinadas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.15.R b/R/PaulaEx4.6.15.R
deleted file mode 100644
index 06c30628e288faf0d33d0e3eb5bd14927d947e5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.15
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Infec\enc{çõ}{co}es de Ouvido em Recrutas Americanos
-#' @description Dados referentes a um estudo realizado em 1990 com
-#' recrutas americanos em que a variável de interesse era o número de
-#' infecções de ouvido. Além disso, foram coletadas as seguintes
-#' informações sobre os recrutas: hábito de nadar, local em que
-#' costuma nadar, idade e sexo.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 287 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{habito}}{Fator com dois níveis que indica o hábito em
-#' nadar do recruta (\code{ocasional} ou \code{frequente}).}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator com dois níveis que indica o local onde o
-#' recruta costuma nadar, (\code{praia} ou \code{piscina}).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade do recruta, em anos categorizados em três
-#' níveis (\code{15-19}, \code{20-24} e \code{25-29}).}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo (\code{F} para feminino e \code{M} para masculino).}
-#'
-#' \item{\code{ninfec}}{Número de infecções de ouvido diagnosticadas
-#' pelo próprio recruta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem superdispersão
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.15,
-#' pág. 346)
-#'
-#' @references Hand, D. J, Daly, F., Lunn, A. D., McConway, K. J.,
-#' Ostrowski, E. (1994). A Handbook of Small Data Sets. Chapman and
-#' Hall, London.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.15)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.15)
-#'
-#' xt <- xtabs(ninfec ~ ., data = PaulaEx4.6.15)
-#' ftable(prop.table(xt))
-#' plot(xt, xlab = "Hábito", main = "")
-#'
-#' mv <- aggregate(ninfec ~ ., FUN = function(x)
-#' c(mu = mean(x), var = var(x)), data = PaulaEx4.6.15)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' # Relação Média Variância
-#' xyplot(ninfec[, "var"] ~ ninfec[, "mu"],
-#' data = mv,
-#' ylab = "Variância amostral",
-#' xlab = "Média amostral",
-#' panel = function(x, y) {
-#' panel.xyplot(x, y, type = c("p", "r"), grid = TRUE)
-#' panel.abline(a = 0, b = 1, lty = 2)
-#' })
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#' useOuterStrips(
-#' xyplot(ninfec ~ idade | habito + local,
-#' groups = sexo,
-#' data = PaulaEx4.6.15,
-#' jitter.x = TRUE, jitter.y = TRUE,
-#' type = c("p", "g", "a"),
-#' ylab = "Número de infecções",
-#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Sexo"))
-#' )
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.17.R b/R/PaulaEx4.6.17.R
deleted file mode 100644
index a758d0ccb9364603c6b4e6f938f67c006e339509..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.17.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.17
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Detergentes
-#' @description Dados resultantes de uma pesquisa em que 1008 pessoas
-#' receberam duas marcas de detergente, \code{X} e \code{M}, e
-#' posteriormente responderam a perguntas sobre a temperatura da
-#' água, uso anterior do detergente \code{M}, detergente de
-#' preferência e maciez da água.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Temperatura da água, mensurada em dois níveis
-#' (\code{alta} e \code{baixa}).}
-#'
-#' \item{\code{usom}}{Uso anterior do detergente da marca \code{M}
-#' (\code{sim} ou \code{não}).}
-#'
-#' \item{\code{prefer}}{Detergente de preferência (\code{M} ou
-#' \code{X}).}
-#'
-#' \item{\code{maciez}}{Maciez da água, mensurada em três níveis
-#' (\code{forte}, code{leve} e \code{média}).}
-#'
-#' \item{\code{nind}}{Número de pessoas que tiveram respostas conforme
-#' combinação de \code{temp}, \code{usom}, \code{prefer} e \code{maciez}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.17,
-#' pág. 347)
-#'
-#' @references Bishop, Y. M. M., Fienberg, S. E., Holland,
-#' P. W. (1975). Discrete Multivariate Analysis: Theory and
-#' Practice. MIT Press, Cambridge.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.17)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.17)
-#'
-#' xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaEx4.6.17)
-#' ftable(xt)
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#' useOuterStrips(
-#' xyplot(nind ~ maciez | prefer + usom,
-#' groups = temp,
-#' data = PaulaEx4.6.17,
-#' type = c("p", "g", "a"),
-#' xlab = "Maciez da água",
-#' ylab = "Número de indivíduos",
-#' auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2,
-#' title = "Temperatura da água"))
-#' )
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.20.R b/R/PaulaEx4.6.20.R
deleted file mode 100644
index 67812b8b15508aa23289f912ce8d84bfa4ab95da..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.20
-#' @title Ovos Eclodidos de Ceriodaphnia dubia sob Doses de Herbicida
-#' @description Dados provenientes de um típico estudo
-#' dose-resposta. 50 animais \emph{Ceriodaphnia dubia}
-#' (pequeno invertebrado de água doce) foram submetidos a 5 diferentes
-#' dosagens do herbicida \emph{Nitrofen} (10 animais expostos a cada
-#' nível de dosagem) e, após 3 ninhadas, observou-se o número total
-#' de ovos eclodidos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Dosagem de \emph{Nitrofen} aplicada, em mg/l.}
-#'
-#' \item{\code{novos}}{Número de ovos de \emph{Ceriodaphnia dubia}
-#' eclodidos após 3 ninhadas.}
-#'
-#' }
-#'
-#' @details A variável \code{dose} foi tomada como valor numérico,
-#' devido a natureza da variável. Todavia, se for de interesse na
-#' análise a comparação das médias dos números de ovos eclodidos,
-#' pode-se considerá-la como fator de cinco níveis (0, 80, 160, 235 e
-#' 310 mg/l) e estimar as médias para cada nível
-#'
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.20,
-#' pág. 349)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.20)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.20)
-#'
-#' aggregate(novos ~ dose, FUN = function(x) c(mean(x), var(x)),
-#' data = PaulaEx4.6.20)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(novos ~ dose,
-#' data = PaulaEx4.6.20,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Dose", ylab = "Número de ovos",
-#' type = c("p", "g", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.5.R b/R/PaulaEx4.6.5.R
deleted file mode 100644
index b2a22ae40364a040db3728c7a4fea5cfd16cacfe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.5
-#' @title Estudo Gerontol\enc{ó}{o}gico do N\enc{ú}{u}mero de Quedas
-#' @description Dados provenientes de um estudo prospectivo com 100
-#' indivíduos de pelo menos 65 anos de idade em boas condições
-#' físicas em que se avaliou o número de quedas num período de seis
-#' meses registrando, além das informações: tipo de intervenção
-#' realizada, sexo e escores de balanço e força. O objetivo do
-#' estudo é relacionar o número médio de quedas com o tipo de intervenção
-#' e as demais variáveis explicativas coletadas.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nquedas}}{Número de quedas no período de seis meses.}
-#'
-#' \item{\code{interv}}{Fator com dois níveis que indica a intervenção
-#' realizada (\code{E}: somente educação, \code{EF}: educação e
-#' exercícios físicos.)}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Fator com dois níveis que indica o sexo do
-#' indivíduo (\code{F}: feminino e \code{M}: masculino).}
-#'
-#' \item{\code{balan}}{Escore do balanço do indivíduo, escala de 0 a 100.}
-#'
-#' \item{\code{forca}}{Escore da força do indivíduo, escala de 0 a 100.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.5, pág. 342)
-#'
-#' @references Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Wasserman,
-#' W. (1996). Applie Linear Regression Models (3tr ed.). Irwin,
-#' Illinois.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.5)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.5)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(nquedas ~ balan + forca | interv,
-#' groups = sexo,
-#' data = PaulaEx4.6.5,
-#' xlab = "Escore",
-#' ylab = "Número de quedas",
-#' type = c("p", "g", "smooth"),
-#' scales = list(x = list(rot = 45, relation = "free")),
-#' auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2,
-#' title = "Sexo"))
-#'
-#' splom(~ PaulaEx4.6.5[, c("nquedas", "balan", "forca")],
-#' type = c("p", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.6.R b/R/PaulaEx4.6.6.R
deleted file mode 100644
index 7a835b4264e430975f149fb00ee3a5e87b353d01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.6
-#' @title C\enc{â}{a}ncer Nasal em Trabalhadores de Refinaria de N\enc{í}{i}quel
-#' @description Dados provenientes de um estudo de seguimento em que se
-#' acompanhou trabalhadores de uma refinaria de níquel no País de
-#' Gales durante determinado período e avaliou-se o número de ocorrências de
-#' câncer nasal. O interesse do estudo é avaliar a associação entre
-#' a taxa anual de câncer nasal e as variáveis explicativas: idade
-#' no primeiro emprego, ano do primeiro emprego e tempo decorrido
-#' desde o primeiro emprego.
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Fator com quatro níveis referente à idade (em anos)
-#' do trabalhador no seu primeiro emprego, com níveis
-#' \code{<20}, \code{20-27}, \code{27.5-34.9} e \code{>35}.}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis referente ao ano do
-#' primeiro emprego (\code{<1910}, \code{1910-1914},
-#' \code{1915-1919} e \code{1920-1924}).}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Fator com cinco níveis que indica o tempo
-#' decorrido desde o primeiro emprego, em anos, categorizados nos
-#' níveis \code{0-19}, \code{20-39}, \code{30-39}, \code{40-49} e
-#' \code{>50}.}
-#'
-#' \item{\code{ncasos}}{Número de casos de câncer nasal.}
-#'
-#' \item{\code{tpessoas}}{Total de pessoas|ano de observação.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.6, pág. 343)
-#'
-#' @references Breslow, N. E., Day, N. E. (1987). Statistical Methods in
-#' Cancer Research (vol. II). IARC Scientific Publications,
-#' International Agency for Research on Cancer, Lyon.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.6)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.6)
-#'
-#' # Número de observações em cada combinação das variáveis explicativas
-#' # Para modelagem não será possível a estimação de algumas interações
-#' ftable(PaulaEx4.6.6[, c("idade", "ano", "tempo")])
-#'
-#' # Casos de câncer seccionados pelas variáveis explicativas
-#' ftable(xtabs(ncasos ~ idade + ano + tempo, data = PaulaEx4.6.6))
-#' xt <- xtabs((ncasos/tpessoas)*100 ~ ., data = PaulaEx4.6.6)
-#' ftable(xt)
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
-#' groups = idade,
-#' data = PaulaEx4.6.6,
-#' type = c("p", "g", "a"),
-#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Idade"))
-#'
-#' # Retirando a observação que domina a escala do eixo y
-#' index <- with(PaulaEx4.6.6, which.max(ncasos/tpessoas))
-#' xyplot((ncasos/tpessoas) ~ tempo | ano,
-#' groups = idade,
-#' data = PaulaEx4.6.6[-index, ],
-#' type = c("p", "g", "a"),
-#' auto.key = list(space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Idade"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx4.6.7.R b/R/PaulaEx4.6.7.R
deleted file mode 100644
index 30855b58a91c6152705aa0edb7392d8863b59164..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx4.6.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx4.6.7
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Falhas em Pe\enc{ç}{c}as de Tecido
-#' @description Dados referentes à produção de peças de tecido em uma
-#' determinada fábrica. A fábrica registra o comprimento da peça
-#' produzida e o número de falhas encontradas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{comp}}{Comprimento da peça de tecido produzida, em metros.}
-#'
-#' \item{\code{nfalhas}}{Número de falhas encontradas na peça.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem superdispersão
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.7, pág. 343)
-#'
-#' @references Hinde, J. (1982). Compound Poisson Regression Models in R
-#' (Gilchrist ed.). Springer, New York.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaEx4.6.7)
-#'
-#' str(PaulaEx4.6.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(nfalhas ~ comp, data = PaulaEx4.6.7,
-#' type = c("p", "g", "smooth"), xlab = "Comprimento", ylab =
-#' "Número de falhas")
-#'
-#' histogram( ~nfalhas/comp, data = PaulaEx4.6.7,
-#' xlab = "Número de falhas por metro de tecido", ylab = "Frequência")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx5.6.13.R b/R/PaulaEx5.6.13.R
deleted file mode 100644
index 4e83728bd1bf763fcd492c50108674970b68c46e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx5.6.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx5.6.13
-#' @title An\enc{á}{a}lise da dispers\enc{ã}{a}o de um pigmento na pintura
-#' @description Um experimento foi conduzido para avaliar a dispersão
-#' de quatro diferentes pigmentos numa pintura. O procedimento
-#' consistiu em preparar cada mistura e aplicá-las num painel usando
-#' três métodos diferentes. O experimento é repetido em três dias distintos
-#' e a resposta é a porcentagem de reflectância do pigmento.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{painel}}{Número do painel.}
-#'
-#' \item{\code{dia}}{Dia de aplicação (1, 2 ou 3).}
-#'
-#' \item{\code{metod}}{Método utilizado: (1 = pincel, 2 = rolo e
-#' 3 = spray.}
-#'
-#' \item{\code{mistur}}{Tipo de mistura do pigmento (1, 2, 3 ou 4).}
-#'
-#' \item{\code{reflec}}{Porcetagem de reflectância do pigmento.}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.13, pág. 400)
-#'
-#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
-#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
-#' Sciences. John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx5.6.13)
-#'
-#' xyplot(reflec ~ mistur, groups = metod, auto.key = list(title = 'Método'),
-#' type = c("p", "g", "a"), data = PaulaEx5.6.13,
-#' xlab = "Mistura", ylab = "Reflectância")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx5.6.14.R b/R/PaulaEx5.6.14.R
deleted file mode 100644
index 5470b15d80532ec894210f8a2b4863d8f8a85614..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx5.6.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx5.6.14
-#' @title Compara\enc{çã}{ca}o de drogas para tratamento de leucemia
-#' @description Dados referentes a um experimento em que 30 ratos tiveram
-#' uma condição de leucemia induzida, sendo submetidos, posteriormente,
-#' a três drogas quimioterápicas. Foram coletadas de cada animal a
-#' quantidade de células brancas, a quantidade de células vermelhas
-#' e o número de colônias de células cancerosas, em três períodos diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rato}}{Número de identificação do rato.}
-#'
-#' \item{\code{period}}{Período de avaliação (1, 2, 3 ou 4).}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Droga quimioterápica utilizada (1, 2 ou 3).}
-#'
-#' \item{\code{celubran}}{Quantidade de células brancas.}
-#'
-#' \item{\code{celuverm}}{Quantidade de células vermelhas.}
-#'
-#' \item{\code{celucanc}}{Número de colônias de células cancerosas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.14, pág. 401)
-#'
-#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
-#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
-#' Sciences. John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx5.6.14)
-#'
-#' xyplot(celucanc ~ period, groups = rato,
-#' type = c("p", "g", "a"), data = PaulaEx5.6.14)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaEx5.6.15.R b/R/PaulaEx5.6.15.R
deleted file mode 100644
index 8ff8929464a46a161683faeb687fe19cbbe71350..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaEx5.6.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PaulaEx5.6.15
-#' @title Ensaio cl\enc{í}{i}nico em pacientes com artrite
-#' @description Ensaio clínico em que 20 pacientes com artrite
-#' foram aleatorizados, de modo que 10 receberam o medicamento
-#' auronofin e os outros 10 receberam placebo. São consideradas como
-#' variáveis explicativas sexo e idade, além do tipo do tratamento. Os
-#' pacientes foram consultados e avaliados em 4 ocasiões.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 6 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pacient}}{Identificação do paciente.}
-#'
-#' \item{\code{period}}{Momento em que o paciente foi avaliado (1 = início
-#' do mês, 2 = após 1 mês, 3 = após 2 meses e 4 = após 3 meses.}
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Sexo (1 = masculino e 0 = feminino).}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade (em anos).}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado placebo ou Auronofin).}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Avaliação do paciente classificada em
-#' bom e regular ou ruim.}
-#'
-#' }
-#' @keywords quase-verossimilhança
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 5.6.14, pág. 401)
-#'
-#' @references Myers, R.H.; Montgomery, D. C. e Vining, G. G. (2002).
-#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the
-#' Sciences. John Wiley, New York.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaEx5.6.15)
-#'
-#' barchart(table(PaulaEx5.6.15$result,PaulaEx5.6.15$trat, PaulaEx5.6.15$period),
-#' auto.key = list(space="top",
-#' columns = 4, cex.title = 1, rectangles = TRUE, points=FALSE,
-#' title = "Período"),
-#' scales = list(y = list(relation = "free"),
-#' x = list(alternating = FALSE)),
-#' horizontal = FALSE, beside = FALSE, stack = FALSE,
-#' xlab = "Resultado", ylab = "Frequência absoluta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb1.6.R b/R/PaulaTb1.6.R
deleted file mode 100644
index 4e2a5adb9ded5437b3c60aa9e163375346b2164f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb1.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb1.6
-#' @title Anos de Estudo e a Renda M\enc{é}{e}dia Mensal
-#' @description Conjunto de dados que apresenta para cada unidade da
-#' federação o número médio de anos de estudo e a renda média mensal
-#' do chefe ou chefes de domicílio.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{est}}{Estado (unidade da federação).}
-#'
-#' \item{\code{esc}}{Número médio de anos de estudo.}
-#'
-#' \item{\code{rendm}}{Renda média mensal (em reais).}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 1.6, p?g. 80)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb1.6)
-#'
-#' str(PaulaTb1.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(rendm ~ est,
-#' ylab = "Renda",
-#' xlab = "Estados",
-#' data = PaulaTb1.6,
-#' type = 'h',
-#' main = "Renda Média Mensal em Estado",
-#' grid = TRUE)
-#'
-#' xyplot(rendm ~ esc,
-#' ylab = "Renda",
-#' xlab = "Número médio de anos de estudo",
-#' data = PaulaTb1.6,
-#' type = c("p", "smooth"),
-#' main = "Renda Média Mensal por Anos de Estudo")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb1.9.R b/R/PaulaTb1.9.R
deleted file mode 100644
index 161505cfcae30e75762c5e0ff630eb51d9a335e5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb1.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb1.9
-#' @title Bact\enc{é}{e}rias Sobreviventes em Amostras
-#' @description Número de bactérias sobreviventes em amostras de um
-#' produto alimentício segundo o tempo de exposição do produto a uma
-#' temperatura de 300°F.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{num}}{Número de bactérias sobreviventes.}
-#'
-#' \item{\code{temp}}{Tempo de exposição (em minutos).}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 1.9, pág. 88)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb1.9)
-#'
-#' str(PaulaTb1.9)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(num ~ temp,
-#' ylab = "Número de bactérias",
-#' xlab = "Tempo de exposição",
-#' data = PaulaTb1.9,
-#' type = c("o"),
-#' main = "Número de Bactérias Sobreviventes por Tempo de Exposição")
-
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb2.1.R b/R/PaulaTb2.1.R
deleted file mode 100644
index e9a827de55dda1328c4bc60b9ccd0f2d82916d56..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb2.1
-#' @title Desempenho de Turbinas para Motores de Avi\enc{ã}{a}o
-#' @description Resultados de um experimento conduzido para avaliar o
-#' desempenho de cinco tipos de turbina de alta velocidade para
-#' motores de avião. Foram considerados dez motores de cada tipo
-#' registrando-se o tempo até a perda de velocidade ou,
-#' equivalentemente, a duração do motor.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{turb}}{Fator com cinco níveis que indica o tipo de
-#' turbina.}
-#'
-#' \item{\code{tempo}}{Tempo até a perda de velocidade, ou seja, duração
-#' do motor, mensurado em unidades de milhões de ciclos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 2.1, pág. 121)
-#'
-#' @references Lawless, J. F. (1982). Statistical Models and Methods for
-#' Lifetime Data. John Wiley, New York.
-#' @examples
-#' data(PaulaTb2.1)
-#'
-#' str(PaulaTb2.1)
-#'
-#' # Dados no formato "largo", conforme tabela 2.1 (Paula, 2004)
-#' unstack(PaulaTb2.1, tempo ~ turb)
-#'
-#' aggregate(tempo ~ turb, summary, data = PaulaTb2.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(tempo ~ turb,
-#' data = PaulaTb2.1,
-#' type = c("p", "g", "smooth"))
-#'
-#' densityplot(~tempo, groups = turb, data = PaulaTb2.1,
-#' auto.key = list(corner = c(0.9, 0.9),
-#' title = "Tipos de turbina",
-#' cex.title = 1))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb2.6.R b/R/PaulaTb2.6.R
deleted file mode 100644
index 27a4f5095f2f050a805005ffc4bcb13cb572f8b0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb2.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb2.6
-#' @title Proje\enc{çã}{ca}o de Vendas
-#' @description Dados referentes a 20 valores projetados para vendas de
-#' produtos confrontados com os verdadeiros valores de venda
-#' obtidos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{proj}}{Valor projetado de venda.}
-#'
-#' \item{\code{real}}{Valor real de venda.}
-#'
-#' }
-#' @keywords positivo-assimétrico
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 2.6, pág. 159)
-#'
-#' @examples
-#' data(PaulaTb2.6)
-#'
-#' str(PaulaTb2.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(real ~ proj, data = PaulaTb2.6,
-#' grid = TRUE, pch = 19, cex = 1.2,
-#' panel = function(x, y, ...) {
-#' panel.xyplot(x, y, ...)
-#' panel.abline(0, 1, lty = 2)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb3.12.R b/R/PaulaTb3.12.R
deleted file mode 100644
index 15208c065e9213db53c173c415d4744d6eb2ff04..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb3.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb3.12
-#' @title Ocorr\enc{ê}{e}ncia de vaso-constri\enc{çã}{ca}o
-#' @description Dados de um experimento desenvolvido para
-#' avaliar a influência da quantidade de ar inspirado na ocorrência
-#' de vaso-constrição na pele dos dedos da mão. A resposta é a ocorrência
-#' (1) ou ausência (0) de compressão de vasos e as covariáveis são o
-#' volume e a razão de ar inspirado.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 39 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{vol}{Logaritmo do volume de ar inspirado.}
-#'
-#' \item{razao}{Logaritmo da razão de ar inspirado.}
-#'
-#' \item{resp}{Ocorrência ou não de compressão de vaso (ocorrência = 1
-#' e ausência = 0).}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM binarios
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.12 pág. 227)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaTb3.12)
-#'
-#' str(PaulaTb3.12)
-#'
-#' bwplot(vol ~ resp, data = PaulaTb3.12,
-#' type=c("p","a"),
-#' xlab="Vaso-constrição", ylab="Volume de ar inspirado",
-#' scales=list(x=list(labels=c("Ausência","Ocorrência"))),
-#' main="Ocorrência de vaso-constrição")
-#'
-#' bwplot(razao ~ resp, data = PaulaTb3.12,
-#' type=c("p","a"),
-#' xlab=" Vaso-constrição", ylab="Razão de ar inspirado",
-#' scales=list(x=list(labels=c("Ausência","Ocorrência"))),
-#' main="Ocorrência de vaso-constrição")
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb3.20.R b/R/PaulaTb3.20.R
deleted file mode 100644
index 7affea5df3ad78d4210dd8abe6d9734dd22e0d81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb3.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb3.20
-#' @title Aplica\enc{çã}{ca}o de inseticidas em insetos
-#' @description Dados de um experimento em que três
-#' inseticidas foram aplicados em determinada espécie de inseto, sendo
-#' verificado o número de sobreviventes para cada dose aplicada.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 7 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{mortos}{Número de insetos mortos.}
-#'
-#' \item{exp}{Número de insetos expostos aos inseticidas.}
-#'
-#' \item{dose}{Dose aplicada dos inseticidas.}
-#'
-#' \item{inset}{Tipo de inseticida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GLM
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional.
-#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.20 pág. 246)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PaulaTb3.20)
-#'
-#' str(PaulaTb3.20)
-#'
-#' xyplot(mortos/(sum(mortos)) ~ dose, data = PaulaTb3.20, auto.key = TRUE,
-#' type = c("p","a"), groups= inset,
-#' xlab = "Dose de inseticida aplicada",
-#' ylab = "Proporção de insetos mortos",
-#' main = "Aplicações de inseticidas")
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb3.21.R b/R/PaulaTb3.21.R
deleted file mode 100644
index 468342a8de111cde2f5cb03bf4fed596c4ed3007..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb3.21.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb3.21
-#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Rotifers das Duas Esp\enc{é}{e}cies
-#' @description Experimento com duas espécies de *rotifers*, um tipo
-#' microscópio de invertebrado aquático. São apresentados pra cada
-#' espécie a densidade relativa da substância, o número de *rotifers*
-#' expostos e o número de *rotifers* em suspensão.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dens}}{Densidade.}
-#'
-#' \item{\code{susp}}{Rotifers suspensos.}
-#'
-#' \item{\code{exp}}{Rotifers expostos.}
-#'
-#' \item{\code{esp}}{Espécie (Polyarthra, Keratella).}
-#'
-#' }
-#' @keywords MLG
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.21, pág. 257)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb3.21)
-#'
-#' str(PaulaTb3.21)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(PaulaTb3.21$susp/PaulaTb3.21$exp ~ dens,
-#' groups = esp,
-#' data = PaulaTb3.21,
-#' xlab = "Densidade",
-#' ylab = "Proporção de rotifers suspensos",
-#' type = c("p"),
-#' auto.key = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb4.12.R b/R/PaulaTb4.12.R
deleted file mode 100644
index df75b3b92e9af6713f95ee389d60d2151c395c10..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb4.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb4.12
-#' @title Associa\enc{çã}{ca}o entre Renda e Satisfa\enc{çã}{ca}o no Emprego
-#' @description Dados resultantes de uma pesquisa com 901 indivíduos
-#' classificados segundo sua renda anual e grau informado de
-#' satisfação no emprego. O interesse no estudo é relacionar a renda
-#' anual e satisfação no emprego.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 3 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Fator com quatro níveis representando a renda do
-#' indivíduo. Expressos em mil USD os níveis são: menor que 6
-#' (\code{<6}), entre 6 e 12 (\code{6-15}), entre 15 e 25
-#' (\code{15-25}) e maior que 25 (\code{>25}).}
-#'
-#' \item{\code{satis}}{Fator com quatro níveis que representa o grau de
-#' satisfação do indivíduo no emprego (\code{alto}, \code{bom},
-#' \code{médio} e \code{baixo}).}
-#'
-#' \item{\code{nind}}{Número de indivíduos na combinação das variáveis
-#' \code{renda} e \code{satis}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.12, pág. 331)
-#'
-#' @references Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. John
-#' Wiley, New York.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb4.12)
-#'
-#' str(PaulaTb4.12)
-#'
-#' (xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaTb4.12))
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(nind ~ renda,
-#' groups = satis,
-#' data = PaulaTb4.12,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' ylab = 'Número de indivíduos',
-#' auto.key = list(
-#' space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Grau de\nsatisfação"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb4.14.R b/R/PaulaTb4.14.R
deleted file mode 100644
index 5a2d61aad6be91cea1c84915e09974525b0eab12..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb4.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb4.14
-#' @title Ocorr\enc{ê}{e}ncia de Doen\enc{ç}{c}a das Coron\enc{á}{a}rias
-#' @description Os dados são referentes à classificação de 1330
-#' pacientes segundo três fatores: ocorrência de doença das
-#' coronárias, nível de colesterol e pressão arterial. O interesse
-#' é analisar a associação entre essas variáveis.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{doenca}}{Fator com dois níveis que indica a ocorrência
-#' (\code{sim}) ou não ocorrência (\code{não}) de doença das
-#' coronárias.}
-#'
-#' \item{\code{colest}}{Fator com quatro níveis que indica o nível de
-#' colesterol do paciente. A unidade de medida adotada é
-#' \eqn{mg/100cm^3} com classes \code{<200}, \code{200-219},
-#' \code{220-259} e \code{>259}.}
-#'
-#' \item{\code{pa}}{Fator com quatro níveis referente à pressão
-#' arterial do paciente. A unidade de medida adotada é mm Hg
-#' (milímetro-mercúrio) com classes \code{<127}, \code{127-146},
-#' \code{147-166} e \code{>166}.}
-#'
-#' \item{\code{nind}}{Número de indivíduos para cada combinação das categorias
-#' das variáveis \code{doenca}, \code{colest} e \code{pa}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.14, pág. 334)
-#'
-#' @references Everitt, B. S. (1977). The Analysis of Contingency
-#' Tables. Chapman anda Hall, London.
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb4.14)
-#'
-#' str(PaulaTb4.14)
-#'
-#' xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaTb4.14)
-#' ftable(xt)
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(nind ~ colest | doenca,
-#' groups = pa,
-#' data = PaulaTb4.14,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' xlab = 'Colesterol',
-#' ylab = 'Número de indivíduos',
-#' scales = list(x = list(rot = 45)),
-#' auto.key = list(
-#' space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Pressão arterial\nem mm Hg"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb4.2.R b/R/PaulaTb4.2.R
deleted file mode 100644
index 1accbc1e778ced7f3d8265f5657b8db3372cb7c3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb4.2
-#' @title Mortes por C\enc{â}{a}ncer de Pulm\enc{ã}{a}o e Consumo de Cigarro
-#' @description Dados provenientes de um estudo de acompanhamento de
-#' doutores Britânicos durante a década de 50. Neste estudo
-#' observou-se a ocorrência de mortes por câncer de pulmão segundo o
-#' consumo médio diário de cigarro e a faixa-etária.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nmortes}}{Número de casos de morte por câncer de
-#' pulmão.}
-#'
-#' \item{\code{tpessoas}}{Total de anos de exposição (somado para toda a
-#' amostra).}
-#'
-#' \item{\code{cmdc}}{Consumo médio diário de cigarros, dividido em
-#' quatro níveis 0, 1-9, 10-30 ou +30 cigarros consumidos.}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Idade, registrada em faixas-etárias de 40- 49,
-#' 50-59, 60-79 e 70-80 anos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.2, pág. 294)
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb4.2)
-#'
-#' str(PaulaTb4.2)
-#'
-#' xtabs(nmortes ~ cmdc + idade, data = PaulaTb4.2)
-#' (xt <- xtabs((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc + idade, data = PaulaTb4.2))
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc,
-#' xlab = "Consumo médio de cigarros",
-#' ylab = "Taxa de mortes por câncer de pulmão",
-#' groups = idade,
-#' data = PaulaTb4.2,
-#' type = c("b", "g"),
-#' auto.key = list(corner = c(0.1, 0.9), cex.title = 1,
-#' title = "Faixa-etária"))
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb4.7.R b/R/PaulaTb4.7.R
deleted file mode 100644
index e6e131436c36bed9079d3ff2acbed20296203623..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb4.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb4.7
-#' @title Demanda de TV a Cabo em \enc{Á}{A}reas Metropolitanos dos EUA
-#' @description Dados de um estudo sobre demanda de TV's a cabo em 40
-#' áreas metropolitanas dos Estados Unidos. Nesse estudo a variável
-#' de interesse é o número de assinantes (\code{nass}) e as demais
-#' variáveis registradas tem por objetivo explicar esta contagem.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 8 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{nass}}{Número de assinantes de TV a cabo (em milhares).}
-#'
-#' \item{\code{domic}}{Número de domicílios na área (em milhares).}
-#'
-#' \item{\code{perc}}{Percentagem de domicílios com TV a cabo.}
-#'
-#' \item{\code{renda}}{Renda per capita por domicílio com TV a cabo (em
-#' USD).}
-#'
-#' \item{\code{taxa}}{Valor da taxa de instalação de TV a cabo (em
-#' USD).}
-#'
-#' \item{\code{custo}}{Custo médio mensal de manutenção de TV a cabo (em
-#' USD).}
-#'
-#' \item{\code{ncabo}}{Número de canais a cabo disponíveis na área.}
-#'
-#' \item{\code{ntv}}{Número de canais não pagos com sinal de boa
-#' qualidade na área.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem superdispersão
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.7, pág. 317)
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb4.7)
-#'
-#' str(PaulaTb4.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#' splom(PaulaTb4.7, type = c("p", "smooth"), lwd = 2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/PaulaTb4.9.R b/R/PaulaTb4.9.R
deleted file mode 100644
index dfb55adcc1c586fe3a7a864a66fc941f62b1ee87..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PaulaTb4.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-#' @name PaulaTb4.9
-#' @title Avarias em Navios de Carga
-#' @description Dados referentes a um estudo em que se avaliou o número de
-#' avarias causadas por ondas em navios de carga. Contém 34 registros
-#' com informações do tipo de navio, ano de fabricação, período de
-#' operação e tempo em operação (que pode ser considerado como
-#' offset na análise, pois espera-se um maior número de avarias em
-#' navios com um maior tempo em operação).
-#' @format Um \code{data.frame} com 34 observações e 5 variáveis.
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tipo}}{Fator com cinco níveis que representa o tipo de
-#' navio (A, B, C, D e E).}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator com quatro níveis que representa o ano de
-#' fabricação do navio (entre 1960 e 1964 (\code{60-64}), entre 1965
-#' e 1969 (\code{65-69}), entre 1970 e 1974 (\code{70-74}) e
-#' entre 1975 e 1979 (\code{75-79})).}
-#'
-#' \item{\code{peri}}{Fator com dois níveis que representa o período de
-#' operação do navio (entre 1960 e 1974 (\code{60-74}) e entre 1975
-#' e 1979 (\code{75-79})).}
-#'
-#' \item{\code{meses}}{Tempo, em meses, em que o navio esteve em operação.}
-#'
-#' \item{\code{avarias}}{Número de avarias no navio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem superdispersão
-#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio
-#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Tabela 4.9 pág. 322)
-#' @examples
-#'
-#' data(PaulaTb4.9)
-#'
-#' str(PaulaTb4.9)
-#'
-#' # Número de observações em cada combinação das variáveis explicativas
-#' ftable(PaulaTb4.9[, c("tipo", "ano", "peri")])
-#'
-#' # Número de avarias e número de avarias por mês observada em cada
-#' # combinação das variáveis explicativas
-#' xtabs(avarias ~ tipo + ano + peri, data = PaulaTb4.9)
-#' xt <- xtabs(avarias/meses ~ ., data = PaulaTb4.9)
-#' plot(xt)
-#'
-#' library(lattice)
-#' xyplot(avarias/meses ~ tipo | peri,
-#' groups = ano,
-#' data = PaulaTb4.9,
-#' type = c("p", "a", "g"),
-#' auto.key = list(
-#' space = "right", cex.title = 1,
-#' title = "Ano de\nfabricação"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/Pimentel.R b/R/Pimentel.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b4d51f8cbae74e25d1bbf82c67125200bcfcedae
--- /dev/null
+++ b/R/Pimentel.R
@@ -0,0 +1,2034 @@
+#' @name PimentelEg4.2
+#' @title Alimenta\enc{çã}{ca}o de porcos
+#' @description Experimento (fictício) de alimentação de porcos em que
+#' se usaram quatro rações (A, B, C, D), cada uma fornecida a cinco
+#' animais escolhidos ao acaso. A tabela apresenta os aumentos de
+#' peso observados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{racoes}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar o tipo de ração.}
+#'
+#' \item{\code{ganhopeso}}{Aumento do peso dos porcos, observado em
+#' quilogramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' plot(PimentelEg4.2,
+#' xlab = "Rações",
+#' ylab = "Ganho de Peso")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEg5.2
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Batatinha
+#' @description Experimento de competição de variedades de batatinha
+#' feito pelo Engenheiro Agrônomo Oscar A. Garay em Balcare,
+#' Argentina. O experimento foi realizado em blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{variedade}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
+#' variedades de batatinha.}
+#'
+#' \item{producao}{Produção de batatinha, em ton ha\eqn{^{-1}}, nas
+#' unidades experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatístitica
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 5.2)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelEg5.2)
+#'
+#' xyplot(producao ~ variedade, groups = bloco, data = PimentelEg5.2,
+#' type = "b",
+#' ylab=expression(Produção~(t~ha^{-1})),
+#' xlab="Variedades de batatinha")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEg6.2
+#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento de competição de variedades de
+#' cana-de-açúcar no qual foram usadas cinco variedades dispostas
+#' em um delineamento quadrado latino 5 \eqn{\times} 5.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as linhas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{coluna}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as colunas do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
+#' variedades de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Dados de produção de cana-planta, em kg por
+#' parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 6.2, pág. 96)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelEg6.2)
+#' str(PimentelEg6.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied,
+#' data = PimentelEg6.2,
+#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
+#' data = PimentelEg6.2, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
+#' panel.text(x, y,
+#' PimentelEg6.2$varied[subscripts],
+#' cex = 0.8)
+#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEg7.3
+#' @title Experimento Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e com Vinha\enc{ç}{c}a
+#' @description Experimento fatorial, \eqn{2^{2}}, em que os fatores
+#' eram adubação mineral completa e adubação com vinhaça. As
+#' parcelas foram dispostas em blocos ao acaso.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{mineral}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
+#' adubação mineral completa, sendo que o valor 1 indica adubação e
+#' -1 indica ausência.}
+#'
+#' \item{\code{vinhaca}}{Fator de 2 níveis codificados que represetna a
+#' adubação com vinhaça, sendo que o valor 1 indica presença e -1
+#' ausência.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Resposta observada nas parcelas do experimento.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT2
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.3, pág. 119)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelEg7.3)
+#' str(PimentelEg7.3)
+#'
+#' xtabs(~mineral + vinhaca, data = PimentelEg7.3)
+#'
+#' xyplot(y ~ mineral | factor(vinhaca),
+#' groups = bloco, type = "o",
+#' data = PimentelEg7.3,
+#' xlab = "Níveis codificados de adubação mineral",
+#' ylab = "Resposta",
+#' strip = strip.custom(factor.levels =
+#' c("Sem Vinhaça",
+#' "Com Vinhaça")))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEg7.4
+#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com Torta de Filtro e Adubo Mineral
+#' @description Experimento fatorial 2\eqn{^{2}} em que os fatores eram
+#' adubo mineral e torta dos filtros de Oliver de usinas de açúcar.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{mineral}}{Fator de 2 níveis métricos codificados que
+#' representa a aplicação de adubo mineral, sendo que a variável
+#' assume 1, quando houver adubo mineral na parcela e -1 caso
+#' contrário.}
+#'
+#' \item{\code{torta}}{Fator de 2 níveis métricos codificados que
+#' representa a utilização de torta dos filtros de Oliver de usinas
+#' de açúcar, sendo que a variável assume 1, quando houver torta na
+#' parcela e -1 caso contrário.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Respoata medida no ensaio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT2
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.4, pág. 120)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelEg7.4)
+#' str(PimentelEg7.4)
+#'
+#' xtabs(~mineral + torta, data = PimentelEg7.4)
+#'
+#' xyplot(y ~ mineral, groups = torta, data = PimentelEg7.4,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Adubo mineral",
+#' ylab = "Resposta",
+#' auto.key = list(columns = 2,
+#' title = "Torta", cex.title = 1.1))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEx5.8.4
+#' @title Dados de Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-planta em Ensaio de Variedades
+#' @description Experimento em blocos casualizados realizado pela
+#' Cooperativa dos Usineiros do Oeste do Estado de São Paulo,
+#' referente à produção de cana-planta de um ensaio de variedades
+#' de cana.
+#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{variedade}}{Fator de 7 níveis qualitativos, que são as
+#' variedades cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Dados de produção de cana-planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ variedade,
+#' groups = bloco,
+#' data = PimentelEx5.8.4,
+#' xlab = "Variedade",
+#' ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEx5.8.5
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Mandioca
+#' @description Experimento em blocos ao acaso, realizado pelo Instituto
+#' de Pesquisas Agronômicas do Leste (atual Centro Nacional de
+#' Pesquisa de Mandioca e Fruticultura da Embrapa), em Cruz das
+#' Almas, BA, referente a produção em uma competição de variedades
+#' de mandioca.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{variedade}}{Fator de 6 níveis qualitativos, que são os
+#' diferentes tipos de mandioca.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de mandioca, em t ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ variedade,
+#' groups = bloco,
+#' data = PimentelEx5.8.5,
+#' xlab = "Variedade",
+#' ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelEx6.6.3
+#' @title Efeito da Idade de Castra\enc{çã}{ca}o no Ganho de Peso de Su\enc{í}{i}nos
+#' @description Ensaio de alimentação de suínos, no qual foi usado um
+#' quadrado latino de 4 x 4, com os resultados referentes aos ganhos
+#' de peso ao fim de 252 dias.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{leitegada}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as 4 diferentes ninhadas de leitões, cada leitegada
+#' representa uma linha do quadrado latino de 4 x 4.}
+#'
+#' \item{\code{coluna}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as colunas do quadrado latino de 4 x 4, essas colunas
+#' objetivam controlar a variação de peso dos leitões dentro de cada
+#' leitegada.}
+#'
+#' \item{\code{castracao}}{Fator de 4 níveis qualitativos, que são os
+#' diferentes tipos de tratamento, são eles: castração aos 7, 21 e
+#' 56 dias de idade e a testemunha, que são animais não castrados.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Ganho de peso, em kg, ao fim de 252 dias.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exercício 6.6.3, página 110)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelEx6.6.3)
+#' str(PimentelEx6.6.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(peso ~ castracao,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' data = PimentelEx6.6.3,
+#' xlab = "Castração",
+#' ylab = "Ganho de peso (kg)")
+#'
+#' levelplot(peso ~ leitegada + coluna,
+#' data = PimentelEx6.6.3, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
+#' panel.text(x, y,
+#' PimentelEx6.6.3$castracao[subscripts],
+#' cex = 0.8)
+#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg142
+#' @title Grupo de Experimentos Fatoriais de Aduba\enc{çã}{ca}o de Algod\enc{ã}{a}o
+#' @description Grupo de experimentos de adubação de algodão, todos em
+#' delineamento inteiramente casualiado com 4 repetições cada. As
+#' combinações de NPK formam em ensaio fatorial com um tratamento
+#' adicional.
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 6 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de 5 níveis qualitativos que identifica da
+#' um dos experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro de 4 níveis que indica as repetições dos
+#' tratamentos em cada experimento.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator de 3 níveis códificados que refere-se as doses
+#' de nitrogênio na composição do adubo, sendo que a variável assume
+#' 0 quando não houver nitrogênio, 1 quando houver uma dose e 2
+#' quando houverem duas doses.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis códificados que refere-se as doses
+#' de fósforo na composição do adubo, sendo que a variável assume
+#' 0 quando não houver fósforo, 1 quando houver uma dose.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator de 3 níveis códificados que refere-se as doses
+#' de potássio na composição do adubo, sendo que a variável assume
+#' 0 quando não houver potássio, 1 quando houver uma dose e 2
+#' quando houverem duas doses.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável resposta do experimento.}
+#'
+#' }
+#' @details Esse experimento é um ensaio fatorial com um tratamento
+#' adicional, a testemunha, que é a combinção das doses zero de NPK,
+#' e a porção fatorial é a combinação das doses 1 e 2 de NK tendo o
+#' P fixo em 1.
+#' @keywords GE DIC FATADI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 142)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelPg142)
+#' str(PimentelPg142)
+#'
+#' # Fatorial incompleto ou fatorial completo 2 x 2 + 1 testemunha.
+#' ftable(xtabs(~P + N + K, data = PimentelPg142))
+#'
+#' xyplot(y ~ interaction(N, P, K, drop = TRUE, sep = ""),
+#' groups = exper, data = PimentelPg142,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Ensaio", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' xlab = "Combinação de adubações NPK (níveis codificados)",
+#' ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg185
+#' @title Experimento em Blocos Incompletos do Tipo III
+#' @description Experimento em blocos incompletos equilibrados, no qual
+#' temos \eqn{v = 5} tratamentos, \eqn{\lambda = 3}, \eqn{k = 3}
+#' parcelas por bloco, \eqn{r = 6} repetições e \eqn{b = 10} blocos,
+#' em que os blocos não podem ser agrupados em repetições ou grupos
+#' de repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 10 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Cada bloco tem tamanho 3.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são os
+#' tratamentos estudados do experimento.}
+#'
+#' \item{y}{Variável resposta medida nas parcelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 185)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelPg185)
+#' str(PimentelPg185)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(y ~ trat,
+#' groups = bloc, type = "o",
+#' data = PimentelPg185,
+#' auto.key = list(title = "Blocos",
+#' cex.title = 1.1, columns = 5),
+#' xlab = "Tratamento",
+#' ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg267
+#' @title Percentual de Sorgo na Ra\enc{çã}{ca}o para Desenvolvimento de Pintos
+#' @description Ensaio de Torres e Pimentel-Gomes (1959) em que foram
+#' estudadas 4 rações para pintos dos dois sexos (machos e fêmeas),
+#' instalado um delineamento inteiramente casualizado com duas
+#' repetições. Cada parcela tinha inicialmente 13 aves, mas algumas
+#' morreram, de modo que, na pesagem final, com 4 semanas de idade,
+#' algumas parcelas contavam com 12 animais apenas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{sexo}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que refere-se ao
+#' sexo do animal: masculino (M) e eeminino (F).}
+#'
+#' \item{\code{sorgo}}{Fator de 4 níveis que representa o percentual de
+#' sorgo na ração: 0, 10, 20 e 30\% de sorgo na ração.}
+#'
+#' \item{\code{animais}}{Número de aves na parcela.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso total das aves da parcela, em decagramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 267)
+#'
+#' Torres, A. P., Pimentel-Gomes, F. Substituição de subprodutos de
+#' trigo pelo sorgo moído na alimentação de pintos. Escola Superior
+#' de Agricultura "Luiz de Queiroz". Anais E.S.A. "Luiz de Queiroz"
+#' 16:251-76, 1959.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelPg267)
+#' str(PimentelPg267)
+#'
+#' xyplot(peso ~ sorgo, data = PimentelPg267,
+#' groups = sexo, type = c("a", "p"),
+#' auto.key = list(title = "Sexo", cex.title = 1,
+#' columns = 2),
+#' ylab = "Peso Total (em decagramas)",
+#' xlab = "Percentual de sorgo na ração (%)")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg269
+#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Case\enc{í}{i}na Iodada na Nutri\enc{çã}{ca}o de Vacas Leiteiras
+#' @description Ensaio realizado pelo Departamento de Produção Animal da
+#' Secretaria de Agricultura paulista, que teve por objetivo estudar
+#' a influência da caseína iodada na nutrição de vacas leiteiras.
+#' Consideram-se 4 tratamentos (doses de caseina iodada) e
+#' fizeram-se 3 repetições, em blocos casualizados com cada bloco
+#' contendo 4 parcelas, cada uma constituída por uma vaca. As vacas
+#' eram todas mestiças Flamengo \eqn{\times} Caracu e todas paridas
+#' em maio, junho ou julho de 1959. Os blocos foram organizados
+#' tendo em vista a produção de leite das vacas em um período
+#' pré-experimental de duas semanas, em que todas recebiam uma
+#' mesma ração. No primeiro bloco ficaram as vacas de maior
+#' produção, no segundo as 4 seguintes e no terceiro as de menor
+#' produção.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{caseina}}{Dosagem de caseína iodada, em gramas.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de leite das vacas, em kg, no período
+#' experimental de 8 semanas (de 20 de Outubro a 15 Dezembro de
+#' 1959).}
+#'
+#' }
+#'
+#' A observação da testemunha (0 de caseina) no bloco 3 foi perdida. O
+#' valor correspondente foi estimado por métodos de imputação de
+#' parcela perdida discutido na seção 5.4 de Pimentel-Gomes (2009).
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 269)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelPg269)
+#' str(PimentelPg269)
+#'
+#' xyplot(prod ~ caseina, data = PimentelPg269,
+#' groups = bloc, type = "o",
+#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' ylab = "Produção de Leite (kg)",
+#' xlab = "Dose de Caseína Iodada (gramas)")
+#'
+#' # Parcela perdida que foi estimada.
+#' subset(PimentelPg269, caseina == 0 & bloc == "3")
+#'
+#' i <- with(PimentelPg269, caseina == 0 & bloc == "3")
+#' PimentelPg269$prod[i] <- NA
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg382
+#' @title M\enc{é}{e}todos de Enxertia no Pegamento de Mudas
+#' @description Experimento com 3 métodos de enxertia em que haviam 200
+#' estacas para cada método e pegaram 180, 150 e 145 desses
+#' enxertos, respectivamente.
+#' @format Um \code{data.frame} com 3 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{metod}}{Fator de 3 níveis qualitativos que são os métodos
+#' de enxertia das estacas.}
+#'
+#' \item{\code{morta}}{Quantidade de estacas mortas, ou seja, que não
+#' pegaram com a enxertia, de um total de 200 estacas.}
+#'
+#' \item{\code{viva}}{Quantidade de estacas vivas, ou seja, que pegaram
+#' com a enxertia, de um total de 200 estacas. A soma das vivas com
+#' as mortas é 200, portanto.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 382)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelPg382)
+#' str(PimentelPg382)
+#'
+#' barchart(morta + viva ~ metod, data = PimentelPg382,
+#' stack = TRUE, auto.key = TRUE,
+#' xlab = "Método de enxertia",
+#' ylab = "Quantidade de estacas")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg72
+#' @title Ensaio de alimenta\enc{çã}{ca}o de leitoas
+#' @description Experimento realizado pelos técnicos Manoel Becker, Luís
+#' Paulin Neto, Geraldo Leme da Rocha e Benjamin Cintra, no qual
+#' dois tratamentos foram estudados (feno de alfafa e feno de
+#' quicuio), aplicados a 8 leitoas Duroc Jersey bem homogêneas. A
+#' quatro leitoas, escolhidas por sorteio, foi fornecida a ração com
+#' feno de alfafa, e as quatro restantes, a ração com feno de
+#' quicuio. Por fim, foram observados os ganhos de peso no período
+#' experimental de três meses.
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{feno}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os diferentes
+#' tipos de feno.}
+#'
+#' \item{\code{ganhopeso}}{Aumento do peso das leitoas, observado em
+#' quilogramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(jitter(ganhopeso) ~ feno,
+#' data = PimentelPg72,
+#' xlab = "Tipo de Feno",
+#' ylab = "Ganho de Peso")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelPg91
+#' @title Preparo com do solo na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
+#' @description Experimento em blocos casualizados realizado pelo
+#' Engenheiro Agrônomo Duvilio Ometto, com 2 tratamentos (aradura
+#' profunda e aradura superficial) e 6 blocos com 2 repetições cada.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{aradura}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os
+#' diferentes tipos de aradura.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg por parcela de
+#' 200\eqn{m^{2}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ aradura,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' groups = bloco,
+#' data = PimentelPg91,
+#' xlab = "Aradura",
+#' ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb10.3.1
+#' @title Experimento em Blocos Imcompletos do Tipo I
+#' @description Experimento em blocos imcompletos equilibrados, no qual
+#' temos \eqn{v = 8} tratamentos, \eqn{\lambda = 1}, \eqn{k = 2}
+#' parcelas por bloco, \eqn{r = 7} repetições, \eqn{b = 28} blocos e
+#' \eqn{E = 55\%}, em que os blocos podem ser agrupados em
+#' repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 56 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator de 7 níveis qualitativos, que são as
+#' repetições do experimento. Cada repetição tem 4 blocos de tamanho
+#' 2 e um parcela de cada variedade (8 parcelas).}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são os
+#' tratamentos estudados.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos que identifica os
+#' blocos dentro de uma repetição. Os blocos tem tamanho 2.}
+#'
+#' \item{y}{Variável medida nas parcelas. Unidade de medida não
+#' fornecida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.3.1, pág. 190)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb10.3.1)
+#' str(PimentelTb10.3.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xtabs(~trat + rept, data = PimentelTb10.3.1)
+#' ftable(xtabs(~trat + bloc + rept, data = PimentelTb10.3.1))
+#'
+#' xyplot(y ~ trat,
+#' groups = bloc,
+#' auto.key = list(title = "Blocos",
+#' cex.title = 1.1, columns = 4),
+#' data = PimentelTb10.3.1,
+#' xlab = "Variedade",
+#' ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb10.4.1
+#' @title Experimento em Blocos Imcompletos do Tipo II
+#' @description Experimento em blocos imcompletos equilibrados, no qual
+#' temos \eqn{v = 7} tratamentos, \eqn{\lambda = 1}, \eqn{r = 6}
+#' repetições, \eqn{b = 21} blocos, em que os blocos são reunidos em
+#' grupos de duas repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grup}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' os grupos de blocos. Cada grupo tem 7 blocos de tamanho 2 e duas
+#' repetições de cada tratamento (14 parcelas).}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 7 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar os blocos em cada grupo. O bloco tem tamanho 2.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 7 níveis qualitativos que são os
+#' tratamentos estudados.}
+#'
+#' \item{y}{Variável resposta do experimento medida nas parcelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.4.1, pág. 192)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb10.4.1)
+#' str(PimentelTb10.4.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xtabs(~trat + grup, data = PimentelTb10.4.1)
+#' ftable(xtabs(~trat + grup + bloc, data = PimentelTb10.4.1))
+#'
+#' xyplot(y ~ trat,
+#' groups = grup,
+#' auto.key = list(title = "Grupo",
+#' cex.title = 1.1, columns = 2),
+#' data = PimentelTb10.4.1,
+#' xlab = "Tratamento",
+#' ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb10.6.1
+#' @title Experimento do Tipo III com recupera\enc{çã}{ca}o da informa\enc{çã}{ca}o
+#' interblocos
+#' @description Experimento em blocos incompletos equilibrados do Tipo
+#' III com recuperação da informação interblocos, conduzido por
+#' Fraga e Costa (1950). Neste experimento temos \eqn{b = v = 13},
+#' \eqn{k = r = 4}, \eqn{\lambda = 1} e os valores de \eqn{z}
+#' obtidos através de \eqn{z = \arcsin \left (\sqrt
+#' \frac{p}{100}\right)}, onde \eqn{p} é a porcentagem amostral de
+#' plantas sadias.
+#' @format Um \code{data.frame} com 52 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 13 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Cada bloco tem tamanho 4.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 13 níveis qualitativos que são os
+#' tratamentos estudados do experimento.}
+#'
+#' \item{z}{Variável expressa como transformação da porcentagem \eqn{p}
+#' de plantas sadias, obtida através de \eqn{z = \arcsin \left(
+#' \sqrt \frac{p}{100}\right)}. Essa transformação é utilizada em
+#' dados de proporção para estabilizar a variância e assim atender o
+#' pressuposto de homocedasticidade da análise de variância.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.6.1,
+#' pág. 198)
+#'
+#' Fraga Jr., C. G., Costa, A. S. Análise de um experimento para combate
+#' de vira-cabeça do tomateiro. Bragantia, 10: 305--316, 1950.
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb10.6.1)
+#' str(PimentelTb10.6.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xtabs(~trat + bloc, data = PimentelTb10.6.1)
+#'
+#' xyplot(z ~ trat,
+#' groups = bloc, jitter.x = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Blocos",
+#' cex.title = 1, columns = 5),
+#' data = PimentelTb10.6.1,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = expression(arcsin * sqrt(p/100)))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb11.3.1
+#' @title Experimento de Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em L\enc{á}{a}tice Quadrado
+#' @description Produção de milho em um experimento em delineamento
+#' reticulado quadrado triplo de 4 \eqn{times} 4 avaliando a 16
+#' híbridos de milho, em que \eqn{m = 3} repetições ortogonais e
+#' \eqn{k = 4} blocos de tamanho 4.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as 3
+#' repetições do quadrado triplo. Cada repetição tem 4 blocos de
+#' tamanho 4 e 1 repetição de cada tratamento que não ocorrem juntas
+#' nos blocos de uma mesma repetição.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Cada bloco tem tamanho 4.}
+#'
+#' \item{\code{hibr}}{Fator de 16 níveis qualitativos, que são os
+#' híbridos de milho.}
+#'
+#' \item{prod}{Produção de milho, em kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords LAT
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 11.3.1,
+#' pág. 215)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb11.3.1)
+#' str(PimentelTb11.3.1)
+#'
+#' xtabs(~hibr + rept, data = PimentelTb11.3.1)
+#' ftable(xtabs(~rept + bloc + hibr, data = PimentelTb11.3.1))
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ hibr,
+#' groups = rept,
+#' type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Repetições",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' data = PimentelTb11.3.1,
+#' xlab = "Híbridos de milho",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb12.2.1
+#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com P\eqn{_2}O\eqn{_5} em Milho
+#' @description Experimento de adubação de milho feito pelos engenheiros
+#' agrônomos Glauco Pinto Viegas e Erik Smith, em blocos ao acaso,
+#' para estudar o efeito da adubação na produtividade da cultura.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{P2O5}}{Fator de 5 níveis métricos que são as doses de
+#' \eqn{P_2O_5} em \eqn{kg ha^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RP
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.2.1,
+#' pág. 232)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb12.2.1)
+#' str(PimentelTb12.2.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ P2O5,
+#' groups = bloco,
+#' data = PimentelTb12.2.1,
+#' auto.key = list(title = "Blocos", cex.title = 1,
+#' columns = 4),
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' xlab = expression(Dosagem~de~P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})),
+#' panel = panel.superpose,
+#' degree = 2,
+#' panel.groups = function(x, y, col, col.symbol, degree, ...) {
+#' panel.xyplot(x, y, col = col.symbol, ...)
+#' xnew <- seq(min(x), max(x), length.out = 30)
+#' m0 <- lm(y ~ poly(x, degree = degree))
+#' ynew <- predict(m0, newdata = list(x = xnew))
+#' panel.lines(x = xnew, y = ynew, col = col.symbol)
+#' })
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb12.3.1
+#' @title Temperaturas M\enc{á}{a}ximas M\enc{é}{e}dias em Piracicaba
+#' @description Série de 15 anos das temperaturas máximas médias de
+#' Julho em Piracicaba-SP, em graus centígrados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Variável que indica o ano em que foram registradas
+#' as temperaturas máximas médias do mês de Julho.}
+#'
+#' \item{\code{temperatura}}{Temperatura máxima média de Julho em graus
+#' centígrados.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RP
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.3.1, pág. 236)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb12.3.1)
+#' str(PimentelTb12.3.1)
+#'
+#' xyplot(temperatura ~ ano,
+#' data = PimentelTb12.3.1, type = "o",
+#' ylab = expression("Temperatura"~(degree*C)),
+#' xlab = "Ano")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb12.4.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cana em Fun\enc{çã}{ca}o do Teor de K do Solo
+#' @description Experimento de produção de cana-de-açúcar em função do
+#' teor de K trocável do solo, em miliequivalentes de terra fina
+#' seca na estufa, onde a nutrição com potássio foi feita com
+#' 150 kg ha\eqn{^{-1}} de \eqn{K_{2}O}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{K20}}{Teor de potássio (K) trocável do solo, feito com
+#' 150kg ha\eqn{^{-1}} de \eqn{K_{2}O}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Aumento de produção de cana em t ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RP
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.4.1, pág. 238)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb12.4.1)
+#' str(PimentelTb12.4.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ K2O,
+#' data = PimentelTb12.4.1,
+#' type = c("smooth", "p"),
+#' ylab = "Produção de Cana (em t/ha)",
+#' xlab = "Teor de K do solo")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb13.5.1
+#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Conjunto de 38 ensaios fatoriais de \eqn{3^{3}} com N, P
+#' e K, em cana-de-açúçar, com dados de cana-planta e soca, obtidos
+#' por Strauss (1951). O nutriente foi aplicado nas doses de zero,
+#' 60 e 120 \eqn{kg.ha^{-1}} de \eqn{P_2O_5}, só na cana-planta.
+#' @format Um \code{data.frame} com 228 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{safra}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que as safras da
+#' cana-planta e da cana-soca.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as doses de
+#' fósforo (P), em kg ha\eqn{^{-1}} de P\eqn{_2}O\eqn{_5}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Médias de produção nas parcelas de 38 ensaios de
+#' adubação de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{ue}}{Inteiro que identifica a unidade experimental que
+#' foi medida na safra da planta-cana e cana-soca.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 13.5.1, pág. 259)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb13.5.1)
+#' str(PimentelTb13.5.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ P,
+#' groups = safra,
+#' auto.key = list(title = "Safra", cex.title = 1,
+#' columns = 2),
+#' type = c("a", "p"),
+#' data = PimentelTb13.5.1,
+#' ylab = expression("Produção de cana-de-açúcar"~(ton~ha^{-1})),
+#' xlab = expression(P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})))
+#'
+#' da <- reshape2::dcast(data = PimentelTb13.5.1,
+#' formula = ue ~ safra,
+#' value.var = "prod")
+#' str(da)
+#'
+#' da <- merge(da, PimentelTb13.5.1[, c("ue", "P")],
+#' by = "ue", all.x = TRUE, all.y = FALSE)
+#'
+#' xyplot(soca ~ planta, groups = P, data = da,
+#' type = c("p", "r"), aspect = "iso", grid = TRUE,
+#' xlab = "Produção da cana-planta",
+#' ylab = "Produção da cana-soca",
+#' auto.key = list(title = expression(P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})),
+#' cex.title = 1.1, columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb14.4.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Leite em um Ensaio de Alimenta\enc{çã}{ca}o de Vacas
+#' @description Experimento de nutrição de vacas, conduzido em períodos
+#' com 12 vacas distribuídas em 4 grupos de 3 vacas. Foram estudados
+#' 3 tipos de alimentação para as vacas em um delineamento quadrado
+#' latino 3 \eqn{\times} 3 em cada grupo (linha = vaca, coluna =
+#' período). A variável resposta é a produção de leite das parcelas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{grupo}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Cada grupo tem 9 parcelas em um quadrado latino 3
+#' \eqn{\times}.}
+#'
+#' \item{\code{vaca}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as vacas,
+#' utilizado como linhas do quadrado latino de 3 \eqn{\times} 3. Ao todo
+#' são 12 vacas, 3 por grupo.}
+#'
+#' \item{\code{periodo}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' períodos sucessivos de produção de leite, utilizado como colunas
+#' do quadrado latino de 3 \eqn{\times} 3.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' tratamentos relacionados à alimentação das vacas.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produções de leite, em kg.}
+#'
+#' }
+#' @keywords SQL
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.4.1, pág. 272)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb14.4.1)
+#' str(PimentelTb14.4.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~trat + vaca + grupo, data = PimentelTb14.4.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ trat,
+#' groups = grupo,
+#' type = c("a", "p"),
+#' auto.key = list(title = "Grupo",
+#' cex.title = 1.1, columns = 4),
+#' data = PimentelTb14.4.1,
+#' ylab = "Produção de leite (kg)",
+#' xlab = "Tratamento de alimentação")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb14.5.1
+#' @title Ensaio de Revers\enc{ã}{a}o na Produ\enc{çã}{ca}o de Leite
+#' @description Experimento de reversão (switch-back) avaliando a
+#' produção de leite em função do nível de nutrição. Os fatores
+#' período, bloco e vaca são de blocagem. O tratamento estudado
+#' tinha 3 níveis. Sendo assim, 6 possibilidades existem: A-B-A,
+#' B-A-B, A-C-A, C-A-C, B-C-B, C-B-C. Cada uma delas foi atribuída a
+#' duas vacas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{periodo}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' períodos sucessivos de produção de leite. No primeiro e terceiro
+#' período as vacas recebem o mesmo tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local (possivelmente mantém juntas vacas de mesma
+#' aptidão leiteira).}
+#'
+#' \item{\code{vaca}}{Fator que identifica as 12 vacas submetidas ao
+#' experimento. Cada vaca foi avaliada nos 3 períodos, sendo os
+#' tratamentos aplicados de forma 1-2-1, ou seja, o primeiro e
+#' último são iguais.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' tratamentos utilizados no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produções de leite, em kg.}
+#'
+#' }
+#' @keywords ER
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.5.1, pág. 278)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb14.5.1)
+#' str(PimentelTb14.5.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~vaca + trat, data = PimentelTb14.5.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ trat,
+#' groups = bloc,
+#' type = c("a", "p"),
+#' auto.key = list(title = "Bloco",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' data = PimentelTb14.5.1,
+#' ylab = "Produção de Leite (em kg)",
+#' xlab = "Tratamento Utilizado")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb14.7.1
+#' @title Experimento de Pastejo de Bovinos
+#' @description Experimento fatorial que avaliou 2 cargas animais
+#' \eqn{\times} 3 espécies de braquiária, com 2 blocos casualizados
+#' e 8 grupos de novilhos, adaptados do artigo de Pimentel-Gomes et
+#' al. (1988).
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Cada bloco tem 24 unidades experimentais.}
+#'
+#' \item{\code{grupo}}{Fator de 8 níveis qualitativos, que são os grupos
+#' homogêneos de novilhos.}
+#'
+#' \item{\code{carga}}{Fator de 2 níveis métricos que representa a carga
+#' animal, ou seja, o número médio de animais por hectare.}
+#'
+#' \item{\code{braquiaria}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as
+#' espécies de braquiária.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso dos animais, em kg.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.7.1, pág. 283)
+#'
+#' Pimentel-Gomes, F.; Nunes, S. G.; Gomes, M. de B; Curvo,
+#' J. B. E. Modificação na análise de variância de ensaions de
+#' pastejo com bovinos, considerando os blocos de
+#' animais. Pesq. Agro. Brasileira 23(9): 951-6, 1988.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb14.7.1)
+#' str(PimentelTb14.7.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~braq + bloc + carga, data = PimentelTb14.7.1))
+#'
+#' xyplot(peso ~ braq, data = PimentelTb14.7.1,
+#' groups = carga, type = c("a", "p"),
+#' auto.key = list(title = "Carga (animal/ha)",
+#' cex.title = 1, columns = 2),
+#' ylab = "Peso do animais (kg)",
+#' xlab = "Tipo de braquiária")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb16.2.1
+#' @title Ensaio de Controle de Pragas do Feijoeiro
+#' @description Ensaio de controle de pragas do feijoeiro, realizado
+#' pelo engenheiro agrônomo João Ferreira do Amaral. Nesse
+#' experimento, em 8 blocos casualizados, foram utilizados 5
+#' tratamentos. Além da produção do feijoeiro (g/parcela)
+#' determinou-se o número de plantas de cada parcela para que fosse
+#' corrigida a variação da produção final pela quantidade de plantas
+#' na parcela.
+#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 8 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{inset}}{Fator de 5 níveis qualitativos, que são os
+#' diferentes tipos de inseticidas, sendo um a testemunha e os
+#' demais produtos comerciais.}
+#'
+#' \item{\code{stand}}{Variável quantitativa, que refere-se ao número de
+#' plantas de cada parcela.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de feijão, em g/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC COV
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.2.1, pág. 300)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(PimentelTb16.2.1)
+#' str(PimentelTb16.2.1)
+#'
+#' cex <- with(PimentelTb16.2.1, {
+#' std <- stand - min(stand)
+#' cex <- std/max(std)
+#' cex <- 0.5 + 1 * cex
+#' nums <- function(x) seq(min(x), max(x), length.out = 5)
+#' key <- list(text = list(formatC(nums(stand), digits = 1)),
+#' points = list(cex = nums(cex), pch = 1),
+#' title = "Plantas por parcela",
+#' cex.title = 1.1,
+#' columns = 5)
+#' return(list(cex = cex, key = key))
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ inset, data = PimentelTb16.2.1,
+#' cex = cex$cex, key = cex$key,
+#' ylab = "Produção de feijão (g/parcela)",
+#' xlab = "Inseticidas")
+#'
+#' xyplot(prod ~ stand, data = PimentelTb16.2.1,
+#' groups = inset, type = c("p", "r"),
+#' auto.key = list(title = "Inseticidas", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' ylab = "Produção de feijão (g/parcela)",
+#' xlab = "Plantas por parcela")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb16.3.1
+#' @title Suscetibilidade de Variedades de Soja ao Ataque de Nemat\enc{ó}{o}ides
+#' @description Experimento de Arruda (1952), em blocos casualizados, em
+#' que se compararam 21 variedades de soja para estudar sua
+#' suscetibilidade ao ataque de nematóides. Em cada parcela foram
+#' colocadas plantas da variedade Abura, bastante suscetível a
+#' nematóides cuja infestação seria proporcional à quantidade de
+#' nematoides do solo. Tanto as raízes das variedades estudadas como
+#' as da variedade padrão tiveram sua infestação avaliada a olho,
+#' com atribuição de notas de 0 (sem ataque aparente) a cinco (com
+#' infestação severa). Das variedades estudadas, apenas 15 foram
+#' registradas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 15 níveis qualitativos, que são as
+#' variedades de soja.}
+#'
+#' \item{\code{X}}{Média das notas para infestação nas plantas da
+#' variedade padrão, suscetível ao ataque de nematoide.}
+#'
+#' \item{\code{Y}}{Média das notas para infestação nas plantas das
+#' variedades estudadas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC COV
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.3.1, pág. 306)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb16.3.1)
+#' str(PimentelTb16.3.1)
+#'
+#' PimentelTb16.3.1$varied <- with(PimentelTb16.3.1,
+#' reorder(varied, Y))
+#'
+#' cex <- with(PimentelTb16.3.1, {
+#' x <- X - min(X)
+#' cex <- x/max(x)
+#' cex <- 0.5 + 1 * cex
+#' nums <- function(x) seq(min(x), max(x), length.out = 5)
+#' key <- list(text = list(formatC(nums(x), digits = 1)),
+#' points = list(cex = nums(cex), pch = 1),
+#' title = "Nematóides nas cultivar suscestível",
+#' cex.title = 1.1,
+#' columns = 5)
+#' return(list(cex = cex, key = key))
+#' })
+#'
+#' xyplot(Y ~ varied, data = PimentelTb16.3.1,
+#' cex = cex$cex, key = cex$key,
+#' ylab = "Nível de infestação de nematoides",
+#' xlab = "Variedade")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb17.3.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Lenha de Esp\enc{é}{e}cies de Eucaliptos
+#' @description Grupo de dois experimentos com espécies de eucaliptos
+#' realizados pela Companhia Paulista de Estradas de Ferro
+#' (Pimentel-Gomes e Guimarães, 1958). Ambos os ensaios, localizados
+#' lado a lado no campo, tinham 10 espécies, em 5 blocos
+#' casualizados. Uma única espécie (\emph{Eucalyptus saligna})
+#' ocorria em ambos os experimentos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
+#' diferenciar os experimentos que foram instalados lado a lado.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis qualitativos que identifica os
+#' blocos em cada experimento.}
+#'
+#' \item{\code{espec}}{Fator de 19 níveis qualitativos, que são as
+#' espécies de eucalipto.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de lenha, em metros cúbicos por parcela,
+#' com corte aos 8 anos de idade.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.3.1, pág. 317)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb17.3.1)
+#' str(PimentelTb17.3.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~exper + bloc + espec, data = PimentelTb17.3.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ espec,
+#' data = PimentelTb17.3.1,
+#' ylab = expression("Produção de lenha"~(m^3 ~ parcela^{-1})),
+#' xlab = "Espécies de eucalipto")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb17.4.1
+#' @title Grupo de Ensaios de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Grupo de dois ensaios com variedades de cana-de-açúcar,
+#' realizado na Argentina por G. Kenning Voss. Os dados referem-se a
+#' um ensaio com 7 variedades de cana em 3 blocos, e outro com
+#' 8 variedades em 4 blocos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 53 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de 2 níveis qualitativos que identifica os
+#' experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos que identifica os
+#' blocos em cada experimento.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 11 níveis qualitativos, que são as
+#' variedades de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Variável resposta medida nas parcelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.4.1, pág. 322)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb17.4.1)
+#' str(PimentelTb17.4.1)
+#'
+#' PimentelTb17.4.1$bloc <- with(PimentelTb17.4.1,
+#' interaction(bloc, exper, drop = TRUE))
+#' ftable(xtabs(~varied + exper + bloc,
+#' data = PimentelTb17.4.1))
+#'
+#' xyplot(y ~ reorder(varied, y), data = PimentelTb17.4.1,
+#' groups = interaction(exper, bloc, drop = TRUE),
+#' type = c("a", "p"),
+#' auto.key = list(title = "Blocos",
+#' cex.title = 1.1, columns = 4),
+#' ylab = "Resposta",
+#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb18.2.1
+#' @title Ensaio Fatorial com Tratamentos Adicionais de Aduba\enc{çã}{ca}o de
+#' Milho
+#' @description Ensaio de adubação NPK de milho, fatorial de
+#' \eqn{3^{3}}, com confundimento de 2 graus de liberdade da
+#' interação tripla. A cada três blocos de 9 parcelas juntaram-se
+#' mais 5 com tratamentos adicionais combinando calcário e
+#' micronutrientes.
+#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 8 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local. Os blocos tem 14 parcelas, 9 da porção fatorial e
+#' 5 da porção adicional.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 30 níveis qualitativos, que são os
+#' tratamentos aplicados em cada parcela, sendo que cada algarismo
+#' possui um significado diferente conforme sua posição: A posição 1
+#' indica os níveis de nitrogênio, a posição 2 indica os níveis de
+#' fósforo e a posição 3 indica os níveis de potássio. A letra C
+#' indica a adição de calcário e M a adição de micronutrientes.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
+#' nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
+#' fósforo.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
+#' potássio.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica a presença
+#' (1) ou ausência de calcário.}
+#'
+#' \item{\code{micro}}{Fator de níveis codificados que indica a presença
+#' (1) ou ausência de micronutrientes.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3 FATADI
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 18.2.1, pág. 330)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb18.2.1)
+#' str(PimentelTb18.2.1)
+#'
+#' xtabs(~trat + bloc, data = PimentelTb18.2.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb18.2.1,
+#' layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nitrogênio (codificado)",
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(ka~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Potássio (codificado)",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb20.2.1
+#' @title Ensaio Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Ensaio fatorial, de \eqn{3^{2}}, de adubação de
+#' cana-de-açúcar com P e K, em 6 blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{P}}{Variável que indica os níveis de Fósforo (P) em cada
+#' parcela.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Variável que indica os níveis de Potássio (K) em cada
+#' parcela.}
+#'
+#' \item{\code{totais}}{Produção total nos 6 blocos, em ton
+#' ha\eqn{^{-1}}. Valores individuais não disponíveis.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT2
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 20.2.1, pág. 369)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb20.2.1)
+#' str(PimentelTb20.2.1)
+#'
+#' xyplot(totais ~ P, data = PimentelTb20.2.1,
+#' groups = K, type = "o",
+#' auto.key = list(title = "Níveis de Potássio (K)",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' ylab = "Totais de tratamentos (ton/ha)",
+#' xlab = "Níveis de fósforo (P)")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb21.5.1
+#' @title Porcentagem de Plantas Doentes
+#' @description Ensaio inteiramente casualizado para avaliar a
+#' porcentagem de plantas doentes em um experimento de tomateiros
+#' onde foi estudado um fator de 3 níveis. Para análise dos
+#' resultados pode-se considerar o de Kruskal- Wallis.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
+#' tratamentos.}
+#'
+#' \item{\code{doentes}}{Porcentagem de plantas doentes em um ensaio de
+#' tomateiros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 21.5.1, pág. 384)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb21.5.1)
+#' str(PimentelTb21.5.1)
+#'
+#' xyplot(doentes ~ trat,
+#' data = PimentelTb21.5.1,
+#' type = c("a", "p"),
+#' ylab = "Porcentagem de plantas doentes",
+#' xlab = "Tratamento")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb5.3.1
+#' @title Teor de colesterol no sangue
+#' @description Pesquisa sobre o efeito do óleo de milho no teor de
+#' colesterol do sangue, realizada em sete pacientes tomados como
+#' blocos, cujos dados foram obtidos pelo médico Dr. Ben Hur
+#' C. Paiva.
+#' @format Um \code{data.frame} com 14 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{periodo}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
+#' comparar o teor de colesterol no sangue antes e depois do uso do
+#' óleo de milho.}
+#'
+#' \item{\code{paciente}}{Variável utilizada para identificar os 7
+#' pacientes.}
+#'
+#' \item{\code{colesterol}}{Teor de colesterol no sangue em mg por
+#' 100g.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(colesterol ~ periodo,
+#' groups = paciente,
+#' data = PimentelTb5.3.1,
+#' type = "p",
+#' xlab = "Período",
+#' ylab = "Teor de Colesterol")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb6.3.1
+#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e Verde em Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento de adubação de cana da Usina Monte Alegre,
+#' com fertilizantes minerais e adubos verdes. O delineamento
+#' utilizado foi um quadrado latino de 6 x 6.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linhas}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as linhas do quadrado latino de 6 x 6.}
+#'
+#' \item{\code{colunas}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as colunas do quadrado latino de 6 x 6.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator de 6 níveis qualitativos, que são os 6
+#' diferentes tipos de tratamento provenientes da combinação de
+#' calcário, crotalária e adubação mineral. A variável assume os
+#' valores 0 ou 1, sendo que 0 representa ausência e 1 representa
+#' presença de cada um dos fatores. A primeira posição representa a
+#' presença ou ausência de calcário, a segurança posição representa
+#' a presença ou ausência de crotalária (adubo verde), e a terceira
+#' posição, caso exista, representa a presença ou ausência de adubo
+#' mineral.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Totais de açúcar provável, em kg por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @details Considerando que a composição do fator adubação é dada por 3
+#' fatores combinados (calcário, crotalária e adubo mineral), ao
+#' transformar os digitos nos níveis desses fatores, tem-se na
+#' realidade um experimento fatorial incompleto no qual não existem
+#' os níveis de de adução mineral para o nível sem crotalária.
+#' @keywords DQL
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 6.3.1, página 99)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb6.3.1)
+#'
+#' str(PimentelTb6.3.1)
+#'
+#' aggregate(prod ~ adub, data = PimentelTb6.3.1, FUN = sum)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub,
+#' data = PimentelTb6.3.1,
+#' xlab = "Combinação calcário-crotalária-adubo",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linhas + colunas,
+#' data = PimentelTb6.3.1, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
+#' panel.text(x, y,
+#' PimentelTb6.3.1$adub[subscripts],
+#' cex = 0.8)
+#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
+#' })
+#'
+#' # Decompondo os digitos para formas os níveis dos fatores
+#' # constituintes.
+#' L <- strsplit(as.character(PimentelTb6.3.1$adub), split = "")
+#' t(sapply(L, FUN = function(x) {
+#' if (length(x) <= 2) c(x, NA) else x
+#' }))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb7.2.1
+#' @title Experimento Fatorial Sobre Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
+#' @description Resultados da produção de milho em um experimento
+#' com fatorial \eqn{2^{3}} dos fatores presentes na adubação
+#' minenal (NPK) em delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
+#' aplicação de nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
+#' aplicação de fósforo.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
+#' aplicação de potássio.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.2.1, página 115)
+#' @examples
+#'
+#' data(PimentelTb7.2.1)
+#' str(PimentelTb7.2.1)
+#'
+#' unique(PimentelTb7.2.1[, 2:4])
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.2.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Níveis codificados de nitrogênio",
+#' ylab = expression("Produção de milho"~(ton~ha^{-1})),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "P"),
+#' auto.key = list(title = "K", cex.title = 1.1, columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb7.6.1
+#' @title Experimento Fatorial Com Confunfimento de Aduba\enc{çã}{ca}o em
+#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento fatorial, de 3\eqn{^{3}}, de adubação de
+#' cana com NPK, feito por Strauss (1951), com confundimento (grupo
+#' W) de dois graus de liberdade da interação tripla N \eqn{\times}
+#' P \eqn{\times} K. Foi usado o confundimento correspondente aos
+#' blocos, e foram feitas duas repetições para os 27 tratamentos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 6 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local e acomodar o confundimento de dois graus de
+#' liberdade.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro com 2 níveis que indica as duas repetições
+#' realizadas de cada tratamento dentro de cada bloco.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
+#' de nitrogênio usada na adubação.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
+#' de fośforo usada na adubação.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
+#' de potássio usada na adubação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em t.ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @details Foi constatado que o livro tem um erro de tipografia na
+#' tabela com os dados pois no bloco W1 existem duas ocorrências do
+#' tratamento 202 sendo que a última deveria ser 220. Foi feita a
+#' inclusão desses dados no pacote com essa correção.
+#' @keywords FAT3 confundimento
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.6.1, pág. 126)
+#'
+#' Straus, F. Esperimentos de adubação na zona canavieira de
+#' Pernambuco. In: Terceira Reunião Brasileira de Ciência do
+#' Solo. Anais... t.1 p.336-443, 1951.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb7.6.1)
+#' str(PimentelTb7.6.1)
+#'
+#' xtabs(~N + P + K, data = PimentelTb7.6.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.6.1,
+#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
+#' xlab = "Nível codificado de nitrogênio",
+#' ylab = "Produção de cana-de-açúcar (t/ha)",
+#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb7.8.1
+#' @title Acidez de Variedades de Mangas em Fun\enc{çã}{ca}o da \enc{É}{E}poca
+#' @description Experimento fatorial, de 6 \eqn{\times} 3 \eqn{\times}
+#' 3, referente a acidez de 6 variedades de mangas, em 3 meses do
+#' ano e em 3 anos agrícolas sucessivos reproduzidos de um trabalho
+#' de Simão (1960).
+#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{mes}}{Fator de 3 níveis qualitativos ordenados que
+#' representam 3 meses do ano: Novembro (N), Dezembro (D) e Janeiro
+#' (J).}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator de 3 níveis métricos, que representam 3
+#' anos consecutivos: 1957, 1958 e 1959.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 6 níveis qualitativos que são as 6
+#' variedades de manga.}
+#'
+#' \item{\code{acidez}}{Acidez das mangas. A escala de medida não foi
+#' informada.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3 PS
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.8.1,
+#' pág 132)
+#'
+#' Simão, S. Estudo da planta e dos frutos da mangueira (\emph{Magnifera
+#' indica} L.). Piracicaba, 1960. Tese.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb7.8.1)
+#' str(PimentelTb7.8.1)
+#'
+#' xyplot(acidez ~ mes | factor(ano), groups = varied,
+#' data = PimentelTb7.8.1,
+#' as.table = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(title = "Variedades", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' xlab = "Meses do ano",
+#' ylab = "Acidez do fruto")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb7.9.1
+#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o NPK no Cafeeiro
+#' @description Experimento fatorial 2 \eqn{\times} 2 \eqn{\times} 2 de
+#' adubação NPK no cafeeiro feito por Malavolta et al. (1958). Foram
+#' contados os galhos secos de 4 pés de café por parcela. Dos
+#' números obtidos extraiu-se a raiz quadrada, portanto, para ter a
+#' variável original de contagem tem-se que elevar aos valores ao
+#' quadrado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
+#' de nitrogênio aplicada, sendo que a variável assume 1, quando
+#' houver nitrogênio na composição do adubo e -1 caso contrário.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
+#' de fósforo aplicada, sendo que a variável assume 1, quando houver
+#' fósforo na composição do adubo e -1 caso contrário.}
+#'
+#' \item{\code{K}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
+#' de potássio aplicada, sendo que a variável assume 1, quando
+#' houver potássio na composição do adubo e -1 caso contrário.}
+#'
+#' \item{\code{quad}}{Raiz quadrada do número de galhos secos de 4 pés
+#' de café por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3 contagem
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.9.1,
+#' pág 137)
+#'
+#' Malavolta, E.; Pimentel-Gomes, F.; Coury, T. Estudos sobre a
+#' alimentação mineral do cafeeiro (\emph{Coffea arabica} L.,
+#' Variedade Bourbon Vermelho). Piracicaba, 1958.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb7.9.1)
+#' str(PimentelTb7.9.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~N + P + K, data = PimentelTb7.9.1))
+#'
+#' xyplot(quad ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.9.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nível codificado de nitrogênio",
+#' ylab = "Raízes quadradas do número de galhos secos",
+#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb8.3.1
+#' @title Grupo de Ensaios de Batatinha na Prov\enc{í}{i}ncia de Buenos Aires
+#' @description Grupo de ensaios de competição de variedades de
+#' batatinha, realizados pelo engenheiro agrônomo Oscar A. Garay, da
+#' Estação Experimental de Balcarce, Argentina, instalados em
+#' localidades da região batateira da Província de Buenos Aires.
+#' Cada um deles tinha 4 repetições e 8 variedades em blocos
+#' casualizados. Os dados, no entanto, não são os valores
+#' individuais mas os totais das produções das variedades em cada
+#' experimento, somando as parcelas de todos os blocos. Os quadrados
+#' médios dos resíduos de cada experimento estão disponíveis no
+#' atributo objeto.
+#' @format Um \code{data.frame} com 56 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
+#' variedades de batatinha.}
+#'
+#' \item{\code{exper}}{Fator de 7 níveis qualitativos que refere-se aos
+#' experimentos conduzidos em diferentes localidades na região
+#' batateira da Província de Buenos Aires.}
+#'
+#' \item{\code{totais}}{Totais de variedades em cada experimento,
+#' resultado da soma da produção (t/ha) das parcelas de cada um dos
+#' blocos.}
+#'
+#' }
+#'
+#' O atributo \code{qmr} é um vetor com os quadrados médios residuais da
+#' análise de variância de cada experimento, segundo um modelo para
+#' o delineamento de blocos casualizados. Um exemplo de como são dos
+#' dados individuais está em \code{\link{PimentelEg5.2}}, que
+#' refere-se ao experimento número 3 com todas as observações.
+#' @keywords GE
+#' @seealso \code{\link{PimentelEg5.2}}.
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 8.3.1, pág. 147)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb8.3.1)
+#' str(PimentelTb8.3.1)
+#' attr(PimentelTb8.3.1, "qmr")
+#'
+#' ord <- with(PimentelTb8.3.1, order(exper, varied))
+#' PimentelTb8.3.1 <- PimentelTb8.3.1[ord, ]
+#'
+#' xyplot(totais ~ varied,
+#' groups = exper, type = "o",
+#' data = PimentelTb8.3.1,
+#' xlab = "Variedades de batatinha",
+#' ylab = "Totais das variedades",
+#' auto.key = list(title = "Experimentos", cex.title = 1,
+#' columns = 4))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb9.2.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Adubos Verdes e Milho
+#' @description Experimento com 8 tratamentos (7 adubos verdes e milho)
+#' em blocos ao acaso, com 4 repetições, realizado em dois anos
+#' sucessivos nas mesmas parcelas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 64 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que diferencia os
+#' dois anos sucessivos, tratados como subparcelas.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{cultura}}{Fator de 8 níveis qualitativos, que são os
+#' diferentes tipos de cultura, variando entre adubos verdes e
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de adubos verdes e milho medidos em kg de
+#' matéria verde por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PSS
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.2.1, pág. 166)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb9.2.1)
+#' str(PimentelTb9.2.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cultura,
+#' groups = ano, type = c("p", "a"),
+#' data = PimentelTb9.2.1,
+#' scales = list(x = list(rot = 90)),
+#' auto.key = list(title = "Ano", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' xlab = "Culturas",
+#' ylab = "Produção de matéria verde (kg/parcela)")
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb9.3.1
+#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
+#' @description Experimento com 5 variedades de cana-de-açúcar, em
+#' delineamento quadrado latino de 5 x 5, sendo cada parcela
+#' dividida em duas subparcelas, uma sem adubo e outra com adubação
+#' mineral completa.
+#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as linhas do quadrado latino de 5 x 5.}
+#'
+#' \item{\code{coluna}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
+#' identificar as colunas do quadrado latino de 5 x 5.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
+#' variedades de cana-de-açúcar.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator de 2 níveis codificados do tipo binário, que
+#' indica a presença (1) ou ausência (0) de adubação mineral
+#' completa.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de de cana-de-açúcar em kg por
+#' subparcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS DQL
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
+#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.3.1)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb9.3.1)
+#' str(PimentelTb9.3.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied,
+#' groups = adub, type = c("p", "a"),
+#' data = PimentelTb9.3.1,
+#' xlab = "Variedades",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Adubação", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name PimentelTb9.4.1
+#' @title Brix de Variedades de Mangueira em Faces Diferentes da Planta
+#' @description Experimento que mediu o grau brix de frutos de 5
+#' variedades de mangueira, colhidos de 3 pés por variedade. De cada
+#' pé foram coletados 4 frutos, um em cada lado da planta voltado
+#' para os pontos cardeais (N, S, L e O). Este ensaio pode ser
+#' considerado como em parcelas subdivididas, sendo cada parcela uma
+#' mangueira, e as subparcelas são as 4 faces de cada árvore,
+#' correspondentes aos 4 pontos cardeais.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{direcao}}{Fator de 4 níveis qualitativos que são os 4 os
+#' pontos cardeais Norte, Sul, Leste e Oeste.}
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
+#' variedades de mangueira.}
+#'
+#' \item{\code{brix}}{Brix do fruto da magueira (unidade de medida não
+#' informada).}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
+#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.4.1, pág. 175)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(PimentelTb9.4.1)
+#' str(PimentelTb9.4.1)
+#'
+#' xyplot(brix ~ varied,
+#' groups = direcao, type = c("p", "a"),
+#' data = PimentelTb9.4.1,
+#' xlab = "Variedades",
+#' ylab = "Brix",
+#' auto.key = list(title = "Direção", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/PimentelEg4.2.R b/R/PimentelEg4.2.R
deleted file mode 100644
index 31092c2f088e26f5dc87801b575d5c45341e0dbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEg4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,27 +0,0 @@
-#' @name PimentelEg4.2
-#' @title Alimenta\enc{çã}{ca}o de porcos
-#' @description Experimento (fictício) de alimentação de porcos em que
-#' se usaram quatro rações (A, B, C, D), cada uma fornecida a cinco
-#' animais escolhidos ao acaso. A tabela apresenta os aumentos de
-#' peso observados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{racoes}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar o tipo de ração.}
-#'
-#' \item{\code{ganhopeso}}{Aumento do peso dos porcos, observado em
-#' quilogramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' plot(PimentelEg4.2,
-#' xlab = "Rações",
-#' ylab = "Ganho de Peso")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEg5.2.R b/R/PimentelEg5.2.R
deleted file mode 100644
index e57d4b89ee8d5275e4e5ee4365e1f3c193d9ea4a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEg5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PimentelEg5.2
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Batatinha
-#' @description Experimento de competição de variedades de batatinha
-#' feito pelo Engenheiro Agrônomo Oscar A. Garay em Balcare,
-#' Argentina. O experimento foi realizado em blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{variedade}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
-#' variedades de batatinha.}
-#'
-#' \item{producao}{Produção de batatinha, em ton ha\eqn{^{-1}}, nas
-#' unidades experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatístitica
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 5.2)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelEg5.2)
-#'
-#' xyplot(producao ~ variedade, groups = bloco, data = PimentelEg5.2,
-#' type = "b",
-#' ylab=expression(Produção~(t~ha^{-1})),
-#' xlab="Variedades de batatinha")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEg6.2.R b/R/PimentelEg6.2.R
deleted file mode 100644
index 432a7750b16632ce937ff20513566879d5b1f9d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEg6.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name PimentelEg6.2
-#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Experimento de competição de variedades de
-#' cana-de-açúcar no qual foram usadas cinco variedades dispostas
-#' em um delineamento quadrado latino 5 \eqn{\times} 5.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as linhas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{coluna}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as colunas do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
-#' variedades de cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Dados de produção de cana-planta, em kg por
-#' parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 6.2, pág. 96)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelEg6.2)
-#' str(PimentelEg6.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied,
-#' data = PimentelEg6.2,
-#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
-#' data = PimentelEg6.2, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
-#' panel.text(x, y,
-#' PimentelEg6.2$varied[subscripts],
-#' cex = 0.8)
-#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEg7.3.R b/R/PimentelEg7.3.R
deleted file mode 100644
index 9a0226dd199eac82001a819c73ddc0d899fc58c2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEg7.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name PimentelEg7.3
-#' @title Experimento Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e com Vinha\enc{ç}{c}a
-#' @description Experimento fatorial, \eqn{2^{2}}, em que os fatores
-#' eram adubação mineral completa e adubação com vinhaça. As
-#' parcelas foram dispostas em blocos ao acaso.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{mineral}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
-#' adubação mineral completa, sendo que o valor 1 indica adubação e
-#' -1 indica ausência.}
-#'
-#' \item{\code{vinhaca}}{Fator de 2 níveis codificados que represetna a
-#' adubação com vinhaça, sendo que o valor 1 indica presença e -1
-#' ausência.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Resposta observada nas parcelas do experimento.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT2
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.3, pág. 119)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelEg7.3)
-#' str(PimentelEg7.3)
-#'
-#' xtabs(~mineral + vinhaca, data = PimentelEg7.3)
-#'
-#' xyplot(y ~ mineral | factor(vinhaca),
-#' groups = bloco, type = "o",
-#' data = PimentelEg7.3,
-#' xlab = "Níveis codificados de adubação mineral",
-#' ylab = "Resposta",
-#' strip = strip.custom(factor.levels =
-#' c("Sem Vinhaça",
-#' "Com Vinhaça")))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEg7.4.R b/R/PimentelEg7.4.R
deleted file mode 100644
index c7f44032e1ea6f8cd18ba5b4bce179066a4d4345..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEg7.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PimentelEg7.4
-#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com Torta de Filtro e Adubo Mineral
-#' @description Experimento fatorial 2\eqn{^{2}} em que os fatores eram
-#' adubo mineral e torta dos filtros de Oliver de usinas de açúcar.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{mineral}}{Fator de 2 níveis métricos codificados que
-#' representa a aplicação de adubo mineral, sendo que a variável
-#' assume 1, quando houver adubo mineral na parcela e -1 caso
-#' contrário.}
-#'
-#' \item{\code{torta}}{Fator de 2 níveis métricos codificados que
-#' representa a utilização de torta dos filtros de Oliver de usinas
-#' de açúcar, sendo que a variável assume 1, quando houver torta na
-#' parcela e -1 caso contrário.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Respoata medida no ensaio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT2
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.4, pág. 120)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelEg7.4)
-#' str(PimentelEg7.4)
-#'
-#' xtabs(~mineral + torta, data = PimentelEg7.4)
-#'
-#' xyplot(y ~ mineral, groups = torta, data = PimentelEg7.4,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Adubo mineral",
-#' ylab = "Resposta",
-#' auto.key = list(columns = 2,
-#' title = "Torta", cex.title = 1.1))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEx5.8.4.R b/R/PimentelEx5.8.4.R
deleted file mode 100644
index fdf8150502fa228f83ae3b243c60b39e9e37fc77..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEx5.8.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name PimentelEx5.8.4
-#' @title Dados de Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-planta em Ensaio de Variedades
-#' @description Experimento em blocos casualizados realizado pela
-#' Cooperativa dos Usineiros do Oeste do Estado de São Paulo,
-#' referente à produção de cana-planta de um ensaio de variedades
-#' de cana.
-#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{variedade}}{Fator de 7 níveis qualitativos, que são as
-#' variedades cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Dados de produção de cana-planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ variedade,
-#' groups = bloco,
-#' data = PimentelEx5.8.4,
-#' xlab = "Variedade",
-#' ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEx5.8.5.R b/R/PimentelEx5.8.5.R
deleted file mode 100644
index 1724afc918a364166f6948e1047f275865ae2256..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEx5.8.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PimentelEx5.8.5
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Mandioca
-#' @description Experimento em blocos ao acaso, realizado pelo Instituto
-#' de Pesquisas Agronômicas do Leste (atual Centro Nacional de
-#' Pesquisa de Mandioca e Fruticultura da Embrapa), em Cruz das
-#' Almas, BA, referente a produção em uma competição de variedades
-#' de mandioca.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{variedade}}{Fator de 6 níveis qualitativos, que são os
-#' diferentes tipos de mandioca.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de mandioca, em t ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ variedade,
-#' groups = bloco,
-#' data = PimentelEx5.8.5,
-#' xlab = "Variedade",
-#' ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelEx6.6.3.R b/R/PimentelEx6.6.3.R
deleted file mode 100644
index 4b8a48dfc69e115d9a93c93ae9b9307c5866c22d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelEx6.6.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name PimentelEx6.6.3
-#' @title Efeito da Idade de Castra\enc{çã}{ca}o no Ganho de Peso de Su\enc{í}{i}nos
-#' @description Ensaio de alimentação de suínos, no qual foi usado um
-#' quadrado latino de 4 x 4, com os resultados referentes aos ganhos
-#' de peso ao fim de 252 dias.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{leitegada}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as 4 diferentes ninhadas de leitões, cada leitegada
-#' representa uma linha do quadrado latino de 4 x 4.}
-#'
-#' \item{\code{coluna}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as colunas do quadrado latino de 4 x 4, essas colunas
-#' objetivam controlar a variação de peso dos leitões dentro de cada
-#' leitegada.}
-#'
-#' \item{\code{castracao}}{Fator de 4 níveis qualitativos, que são os
-#' diferentes tipos de tratamento, são eles: castração aos 7, 21 e
-#' 56 dias de idade e a testemunha, que são animais não castrados.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Ganho de peso, em kg, ao fim de 252 dias.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exercício 6.6.3, página 110)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelEx6.6.3)
-#' str(PimentelEx6.6.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(peso ~ castracao,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' data = PimentelEx6.6.3,
-#' xlab = "Castração",
-#' ylab = "Ganho de peso (kg)")
-#'
-#' levelplot(peso ~ leitegada + coluna,
-#' data = PimentelEx6.6.3, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
-#' panel.text(x, y,
-#' PimentelEx6.6.3$castracao[subscripts],
-#' cex = 0.8)
-#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg142.R b/R/PimentelPg142.R
deleted file mode 100644
index be29d03b9ca102d5e98b7a06d7ceac25272cf15d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg142.R
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg142
-#' @title Grupo de Experimentos Fatoriais de Aduba\enc{çã}{ca}o de Algod\enc{ã}{a}o
-#' @description Grupo de experimentos de adubação de algodão, todos em
-#' delineamento inteiramente casualiado com 4 repetições cada. As
-#' combinações de NPK formam em ensaio fatorial com um tratamento
-#' adicional.
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 6 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de 5 níveis qualitativos que identifica da
-#' um dos experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro de 4 níveis que indica as repetições dos
-#' tratamentos em cada experimento.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator de 3 níveis códificados que refere-se as doses
-#' de nitrogênio na composição do adubo, sendo que a variável assume
-#' 0 quando não houver nitrogênio, 1 quando houver uma dose e 2
-#' quando houverem duas doses.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis códificados que refere-se as doses
-#' de fósforo na composição do adubo, sendo que a variável assume
-#' 0 quando não houver fósforo, 1 quando houver uma dose.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator de 3 níveis códificados que refere-se as doses
-#' de potássio na composição do adubo, sendo que a variável assume
-#' 0 quando não houver potássio, 1 quando houver uma dose e 2
-#' quando houverem duas doses.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável resposta do experimento.}
-#'
-#' }
-#' @details Esse experimento é um ensaio fatorial com um tratamento
-#' adicional, a testemunha, que é a combinção das doses zero de NPK,
-#' e a porção fatorial é a combinação das doses 1 e 2 de NK tendo o
-#' P fixo em 1.
-#' @keywords GE DIC FATADI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 142)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelPg142)
-#' str(PimentelPg142)
-#'
-#' # Fatorial incompleto ou fatorial completo 2 x 2 + 1 testemunha.
-#' ftable(xtabs(~P + N + K, data = PimentelPg142))
-#'
-#' xyplot(y ~ interaction(N, P, K, drop = TRUE, sep = ""),
-#' groups = exper, data = PimentelPg142,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Ensaio", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' xlab = "Combinação de adubações NPK (níveis codificados)",
-#' ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg185.R b/R/PimentelPg185.R
deleted file mode 100644
index 5dab5e22158db93d5a980e3eaca8897cf2eb44e5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg185.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg185
-#' @title Experimento em Blocos Incompletos do Tipo III
-#' @description Experimento em blocos incompletos equilibrados, no qual
-#' temos \eqn{v = 5} tratamentos, \eqn{\lambda = 3}, \eqn{k = 3}
-#' parcelas por bloco, \eqn{r = 6} repetições e \eqn{b = 10} blocos,
-#' em que os blocos não podem ser agrupados em repetições ou grupos
-#' de repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 10 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Cada bloco tem tamanho 3.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são os
-#' tratamentos estudados do experimento.}
-#'
-#' \item{y}{Variável resposta medida nas parcelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 185)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelPg185)
-#' str(PimentelPg185)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(y ~ trat,
-#' groups = bloc, type = "o",
-#' data = PimentelPg185,
-#' auto.key = list(title = "Blocos",
-#' cex.title = 1.1, columns = 5),
-#' xlab = "Tratamento",
-#' ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg267.R b/R/PimentelPg267.R
deleted file mode 100644
index 5ba92c235a6a90bb3bdc297b59a63e23de78042c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg267.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg267
-#' @title Percentual de Sorgo na Ra\enc{çã}{ca}o para Desenvolvimento de Pintos
-#' @description Ensaio de Torres e Pimentel-Gomes (1959) em que foram
-#' estudadas 4 rações para pintos dos dois sexos (machos e fêmeas),
-#' instalado um delineamento inteiramente casualizado com duas
-#' repetições. Cada parcela tinha inicialmente 13 aves, mas algumas
-#' morreram, de modo que, na pesagem final, com 4 semanas de idade,
-#' algumas parcelas contavam com 12 animais apenas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{sexo}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que refere-se ao
-#' sexo do animal: masculino (M) e eeminino (F).}
-#'
-#' \item{\code{sorgo}}{Fator de 4 níveis que representa o percentual de
-#' sorgo na ração: 0, 10, 20 e 30\% de sorgo na ração.}
-#'
-#' \item{\code{animais}}{Número de aves na parcela.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso total das aves da parcela, em decagramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 267)
-#'
-#' Torres, A. P., Pimentel-Gomes, F. Substituição de subprodutos de
-#' trigo pelo sorgo moído na alimentação de pintos. Escola Superior
-#' de Agricultura "Luiz de Queiroz". Anais E.S.A. "Luiz de Queiroz"
-#' 16:251-76, 1959.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelPg267)
-#' str(PimentelPg267)
-#'
-#' xyplot(peso ~ sorgo, data = PimentelPg267,
-#' groups = sexo, type = c("a", "p"),
-#' auto.key = list(title = "Sexo", cex.title = 1,
-#' columns = 2),
-#' ylab = "Peso Total (em decagramas)",
-#' xlab = "Percentual de sorgo na ração (%)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg269.R b/R/PimentelPg269.R
deleted file mode 100644
index accf3c9247bbc0e1934e88ec360f897547fb79b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg269.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg269
-#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Case\enc{í}{i}na Iodada na Nutri\enc{çã}{ca}o de Vacas Leiteiras
-#' @description Ensaio realizado pelo Departamento de Produção Animal da
-#' Secretaria de Agricultura paulista, que teve por objetivo estudar
-#' a influência da caseína iodada na nutrição de vacas leiteiras.
-#' Consideram-se 4 tratamentos (doses de caseina iodada) e
-#' fizeram-se 3 repetições, em blocos casualizados com cada bloco
-#' contendo 4 parcelas, cada uma constituída por uma vaca. As vacas
-#' eram todas mestiças Flamengo \eqn{\times} Caracu e todas paridas
-#' em maio, junho ou julho de 1959. Os blocos foram organizados
-#' tendo em vista a produção de leite das vacas em um período
-#' pré-experimental de duas semanas, em que todas recebiam uma
-#' mesma ração. No primeiro bloco ficaram as vacas de maior
-#' produção, no segundo as 4 seguintes e no terceiro as de menor
-#' produção.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{caseina}}{Dosagem de caseína iodada, em gramas.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de leite das vacas, em kg, no período
-#' experimental de 8 semanas (de 20 de Outubro a 15 Dezembro de
-#' 1959).}
-#'
-#' }
-#'
-#' A observação da testemunha (0 de caseina) no bloco 3 foi perdida. O
-#' valor correspondente foi estimado por métodos de imputação de
-#' parcela perdida discutido na seção 5.4 de Pimentel-Gomes (2009).
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 269)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelPg269)
-#' str(PimentelPg269)
-#'
-#' xyplot(prod ~ caseina, data = PimentelPg269,
-#' groups = bloc, type = "o",
-#' auto.key = list(title = "Bloco", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' ylab = "Produção de Leite (kg)",
-#' xlab = "Dose de Caseína Iodada (gramas)")
-#'
-#' # Parcela perdida que foi estimada.
-#' subset(PimentelPg269, caseina == 0 & bloc == "3")
-#'
-#' i <- with(PimentelPg269, caseina == 0 & bloc == "3")
-#' PimentelPg269$prod[i] <- NA
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg382.R b/R/PimentelPg382.R
deleted file mode 100644
index e1ade1a04b660441c91a52491965ab3ab2fbefaf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg382.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg382
-#' @title M\enc{é}{e}todos de Enxertia no Pegamento de Mudas
-#' @description Experimento com 3 métodos de enxertia em que haviam 200
-#' estacas para cada método e pegaram 180, 150 e 145 desses
-#' enxertos, respectivamente.
-#' @format Um \code{data.frame} com 3 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{metod}}{Fator de 3 níveis qualitativos que são os métodos
-#' de enxertia das estacas.}
-#'
-#' \item{\code{morta}}{Quantidade de estacas mortas, ou seja, que não
-#' pegaram com a enxertia, de um total de 200 estacas.}
-#'
-#' \item{\code{viva}}{Quantidade de estacas vivas, ou seja, que pegaram
-#' com a enxertia, de um total de 200 estacas. A soma das vivas com
-#' as mortas é 200, portanto.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 382)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelPg382)
-#' str(PimentelPg382)
-#'
-#' barchart(morta + viva ~ metod, data = PimentelPg382,
-#' stack = TRUE, auto.key = TRUE,
-#' xlab = "Método de enxertia",
-#' ylab = "Quantidade de estacas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg72.R b/R/PimentelPg72.R
deleted file mode 100644
index 1abd72e07289b4c898ac68bffb407102e05492d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg72.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg72
-#' @title Ensaio de alimenta\enc{çã}{ca}o de leitoas
-#' @description Experimento realizado pelos técnicos Manoel Becker, Luís
-#' Paulin Neto, Geraldo Leme da Rocha e Benjamin Cintra, no qual
-#' dois tratamentos foram estudados (feno de alfafa e feno de
-#' quicuio), aplicados a 8 leitoas Duroc Jersey bem homogêneas. A
-#' quatro leitoas, escolhidas por sorteio, foi fornecida a ração com
-#' feno de alfafa, e as quatro restantes, a ração com feno de
-#' quicuio. Por fim, foram observados os ganhos de peso no período
-#' experimental de três meses.
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{feno}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os diferentes
-#' tipos de feno.}
-#'
-#' \item{\code{ganhopeso}}{Aumento do peso das leitoas, observado em
-#' quilogramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(jitter(ganhopeso) ~ feno,
-#' data = PimentelPg72,
-#' xlab = "Tipo de Feno",
-#' ylab = "Ganho de Peso")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelPg91.R b/R/PimentelPg91.R
deleted file mode 100644
index 63732ca4e4d0977aac16820b29b6b0001a790bb8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelPg91.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PimentelPg91
-#' @title Preparo com do solo na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
-#' @description Experimento em blocos casualizados realizado pelo
-#' Engenheiro Agrônomo Duvilio Ometto, com 2 tratamentos (aradura
-#' profunda e aradura superficial) e 6 blocos com 2 repetições cada.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{aradura}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os
-#' diferentes tipos de aradura.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg por parcela de
-#' 200\eqn{m^{2}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ aradura,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' groups = bloco,
-#' data = PimentelPg91,
-#' xlab = "Aradura",
-#' ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb10.3.1.R b/R/PimentelTb10.3.1.R
deleted file mode 100644
index c8d5fee1f5248b58fecf0dc391e357f06b8829eb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb10.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb10.3.1
-#' @title Experimento em Blocos Imcompletos do Tipo I
-#' @description Experimento em blocos imcompletos equilibrados, no qual
-#' temos \eqn{v = 8} tratamentos, \eqn{\lambda = 1}, \eqn{k = 2}
-#' parcelas por bloco, \eqn{r = 7} repetições, \eqn{b = 28} blocos e
-#' \eqn{E = 55\%}, em que os blocos podem ser agrupados em
-#' repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 56 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator de 7 níveis qualitativos, que são as
-#' repetições do experimento. Cada repetição tem 4 blocos de tamanho
-#' 2 e um parcela de cada variedade (8 parcelas).}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são os
-#' tratamentos estudados.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos que identifica os
-#' blocos dentro de uma repetição. Os blocos tem tamanho 2.}
-#'
-#' \item{y}{Variável medida nas parcelas. Unidade de medida não
-#' fornecida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.3.1, pág. 190)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb10.3.1)
-#' str(PimentelTb10.3.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xtabs(~trat + rept, data = PimentelTb10.3.1)
-#' ftable(xtabs(~trat + bloc + rept, data = PimentelTb10.3.1))
-#'
-#' xyplot(y ~ trat,
-#' groups = bloc,
-#' auto.key = list(title = "Blocos",
-#' cex.title = 1.1, columns = 4),
-#' data = PimentelTb10.3.1,
-#' xlab = "Variedade",
-#' ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb10.4.1.R b/R/PimentelTb10.4.1.R
deleted file mode 100644
index f6ab4b961a09937971d45382be194cfe13bc1bf6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb10.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb10.4.1
-#' @title Experimento em Blocos Imcompletos do Tipo II
-#' @description Experimento em blocos imcompletos equilibrados, no qual
-#' temos \eqn{v = 7} tratamentos, \eqn{\lambda = 1}, \eqn{r = 6}
-#' repetições, \eqn{b = 21} blocos, em que os blocos são reunidos em
-#' grupos de duas repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grup}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' os grupos de blocos. Cada grupo tem 7 blocos de tamanho 2 e duas
-#' repetições de cada tratamento (14 parcelas).}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 7 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar os blocos em cada grupo. O bloco tem tamanho 2.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 7 níveis qualitativos que são os
-#' tratamentos estudados.}
-#'
-#' \item{y}{Variável resposta do experimento medida nas parcelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.4.1, pág. 192)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb10.4.1)
-#' str(PimentelTb10.4.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xtabs(~trat + grup, data = PimentelTb10.4.1)
-#' ftable(xtabs(~trat + grup + bloc, data = PimentelTb10.4.1))
-#'
-#' xyplot(y ~ trat,
-#' groups = grup,
-#' auto.key = list(title = "Grupo",
-#' cex.title = 1.1, columns = 2),
-#' data = PimentelTb10.4.1,
-#' xlab = "Tratamento",
-#' ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb10.6.1.R b/R/PimentelTb10.6.1.R
deleted file mode 100644
index 2ff8e338a210413ea2def485fe56885be5c846e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb10.6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb10.6.1
-#' @title Experimento do Tipo III com recupera\enc{çã}{ca}o da informa\enc{çã}{ca}o
-#' interblocos
-#' @description Experimento em blocos incompletos equilibrados do Tipo
-#' III com recuperação da informação interblocos, conduzido por
-#' Fraga e Costa (1950). Neste experimento temos \eqn{b = v = 13},
-#' \eqn{k = r = 4}, \eqn{\lambda = 1} e os valores de \eqn{z}
-#' obtidos através de \eqn{z = \arcsin \left (\sqrt
-#' \frac{p}{100}\right)}, onde \eqn{p} é a porcentagem amostral de
-#' plantas sadias.
-#' @format Um \code{data.frame} com 52 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 13 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Cada bloco tem tamanho 4.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 13 níveis qualitativos que são os
-#' tratamentos estudados do experimento.}
-#'
-#' \item{z}{Variável expressa como transformação da porcentagem \eqn{p}
-#' de plantas sadias, obtida através de \eqn{z = \arcsin \left(
-#' \sqrt \frac{p}{100}\right)}. Essa transformação é utilizada em
-#' dados de proporção para estabilizar a variância e assim atender o
-#' pressuposto de homocedasticidade da análise de variância.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.6.1,
-#' pág. 198)
-#'
-#' Fraga Jr., C. G., Costa, A. S. Análise de um experimento para combate
-#' de vira-cabeça do tomateiro. Bragantia, 10: 305--316, 1950.
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb10.6.1)
-#' str(PimentelTb10.6.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xtabs(~trat + bloc, data = PimentelTb10.6.1)
-#'
-#' xyplot(z ~ trat,
-#' groups = bloc, jitter.x = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Blocos",
-#' cex.title = 1, columns = 5),
-#' data = PimentelTb10.6.1,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = expression(arcsin * sqrt(p/100)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb11.3.1.R b/R/PimentelTb11.3.1.R
deleted file mode 100644
index e97c7d9025d65fa8375fcd73bd1c5a0dca5f0e9c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb11.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb11.3.1
-#' @title Experimento de Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em L\enc{á}{a}tice Quadrado
-#' @description Produção de milho em um experimento em delineamento
-#' reticulado quadrado triplo de 4 \eqn{times} 4 avaliando a 16
-#' híbridos de milho, em que \eqn{m = 3} repetições ortogonais e
-#' \eqn{k = 4} blocos de tamanho 4.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as 3
-#' repetições do quadrado triplo. Cada repetição tem 4 blocos de
-#' tamanho 4 e 1 repetição de cada tratamento que não ocorrem juntas
-#' nos blocos de uma mesma repetição.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Cada bloco tem tamanho 4.}
-#'
-#' \item{\code{hibr}}{Fator de 16 níveis qualitativos, que são os
-#' híbridos de milho.}
-#'
-#' \item{prod}{Produção de milho, em kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords LAT
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 11.3.1,
-#' pág. 215)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb11.3.1)
-#' str(PimentelTb11.3.1)
-#'
-#' xtabs(~hibr + rept, data = PimentelTb11.3.1)
-#' ftable(xtabs(~rept + bloc + hibr, data = PimentelTb11.3.1))
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ hibr,
-#' groups = rept,
-#' type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Repetições",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' data = PimentelTb11.3.1,
-#' xlab = "Híbridos de milho",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb12.2.1.R b/R/PimentelTb12.2.1.R
deleted file mode 100644
index e26dfe370b6f90a334c063c119764f9cf4d610ca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb12.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb12.2.1
-#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com P\eqn{_2}O\eqn{_5} em Milho
-#' @description Experimento de adubação de milho feito pelos engenheiros
-#' agrônomos Glauco Pinto Viegas e Erik Smith, em blocos ao acaso,
-#' para estudar o efeito da adubação na produtividade da cultura.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{P2O5}}{Fator de 5 níveis métricos que são as doses de
-#' \eqn{P_2O_5} em \eqn{kg ha^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RP
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.2.1,
-#' pág. 232)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb12.2.1)
-#' str(PimentelTb12.2.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ P2O5,
-#' groups = bloco,
-#' data = PimentelTb12.2.1,
-#' auto.key = list(title = "Blocos", cex.title = 1,
-#' columns = 4),
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' xlab = expression(Dosagem~de~P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})),
-#' panel = panel.superpose,
-#' degree = 2,
-#' panel.groups = function(x, y, col, col.symbol, degree, ...) {
-#' panel.xyplot(x, y, col = col.symbol, ...)
-#' xnew <- seq(min(x), max(x), length.out = 30)
-#' m0 <- lm(y ~ poly(x, degree = degree))
-#' ynew <- predict(m0, newdata = list(x = xnew))
-#' panel.lines(x = xnew, y = ynew, col = col.symbol)
-#' })
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb12.3.1.R b/R/PimentelTb12.3.1.R
deleted file mode 100644
index 0f24e5ad53090d79519f42a49547c371a152b422..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb12.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb12.3.1
-#' @title Temperaturas M\enc{á}{a}ximas M\enc{é}{e}dias em Piracicaba
-#' @description Série de 15 anos das temperaturas máximas médias de
-#' Julho em Piracicaba-SP, em graus centígrados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Variável que indica o ano em que foram registradas
-#' as temperaturas máximas médias do mês de Julho.}
-#'
-#' \item{\code{temperatura}}{Temperatura máxima média de Julho em graus
-#' centígrados.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RP
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.3.1, pág. 236)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb12.3.1)
-#' str(PimentelTb12.3.1)
-#'
-#' xyplot(temperatura ~ ano,
-#' data = PimentelTb12.3.1, type = "o",
-#' ylab = expression("Temperatura"~(degree*C)),
-#' xlab = "Ano")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb12.4.1.R b/R/PimentelTb12.4.1.R
deleted file mode 100644
index 72b2b72feac44f5051223e99ea6f590ac2ad6a76..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb12.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb12.4.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cana em Fun\enc{çã}{ca}o do Teor de K do Solo
-#' @description Experimento de produção de cana-de-açúcar em função do
-#' teor de K trocável do solo, em miliequivalentes de terra fina
-#' seca na estufa, onde a nutrição com potássio foi feita com
-#' 150 kg ha\eqn{^{-1}} de \eqn{K_{2}O}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{K20}}{Teor de potássio (K) trocável do solo, feito com
-#' 150kg ha\eqn{^{-1}} de \eqn{K_{2}O}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Aumento de produção de cana em t ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RP
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.4.1, pág. 238)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb12.4.1)
-#' str(PimentelTb12.4.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ K2O,
-#' data = PimentelTb12.4.1,
-#' type = c("smooth", "p"),
-#' ylab = "Produção de Cana (em t/ha)",
-#' xlab = "Teor de K do solo")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb13.5.1.R b/R/PimentelTb13.5.1.R
deleted file mode 100644
index c01e761338c0892a828501440cb40f3d91d0f10d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb13.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb13.5.1
-#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Conjunto de 38 ensaios fatoriais de \eqn{3^{3}} com N, P
-#' e K, em cana-de-açúçar, com dados de cana-planta e soca, obtidos
-#' por Strauss (1951). O nutriente foi aplicado nas doses de zero,
-#' 60 e 120 \eqn{kg.ha^{-1}} de \eqn{P_2O_5}, só na cana-planta.
-#' @format Um \code{data.frame} com 228 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{safra}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que as safras da
-#' cana-planta e da cana-soca.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as doses de
-#' fósforo (P), em kg ha\eqn{^{-1}} de P\eqn{_2}O\eqn{_5}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Médias de produção nas parcelas de 38 ensaios de
-#' adubação de cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{ue}}{Inteiro que identifica a unidade experimental que
-#' foi medida na safra da planta-cana e cana-soca.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 13.5.1, pág. 259)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb13.5.1)
-#' str(PimentelTb13.5.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ P,
-#' groups = safra,
-#' auto.key = list(title = "Safra", cex.title = 1,
-#' columns = 2),
-#' type = c("a", "p"),
-#' data = PimentelTb13.5.1,
-#' ylab = expression("Produção de cana-de-açúcar"~(ton~ha^{-1})),
-#' xlab = expression(P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})))
-#'
-#' da <- reshape2::dcast(data = PimentelTb13.5.1,
-#' formula = ue ~ safra,
-#' value.var = "prod")
-#' str(da)
-#'
-#' da <- merge(da, PimentelTb13.5.1[, c("ue", "P")],
-#' by = "ue", all.x = TRUE, all.y = FALSE)
-#'
-#' xyplot(soca ~ planta, groups = P, data = da,
-#' type = c("p", "r"), aspect = "iso", grid = TRUE,
-#' xlab = "Produção da cana-planta",
-#' ylab = "Produção da cana-soca",
-#' auto.key = list(title = expression(P[2]*O[5]~(kg~ha^{-1})),
-#' cex.title = 1.1, columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb14.4.1.R b/R/PimentelTb14.4.1.R
deleted file mode 100644
index c122bd082a90df550e9c0d0251147766e85ecb52..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb14.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb14.4.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Leite em um Ensaio de Alimenta\enc{çã}{ca}o de Vacas
-#' @description Experimento de nutrição de vacas, conduzido em períodos
-#' com 12 vacas distribuídas em 4 grupos de 3 vacas. Foram estudados
-#' 3 tipos de alimentação para as vacas em um delineamento quadrado
-#' latino 3 \eqn{\times} 3 em cada grupo (linha = vaca, coluna =
-#' período). A variável resposta é a produção de leite das parcelas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{grupo}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Cada grupo tem 9 parcelas em um quadrado latino 3
-#' \eqn{\times}.}
-#'
-#' \item{\code{vaca}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as vacas,
-#' utilizado como linhas do quadrado latino de 3 \eqn{\times} 3. Ao todo
-#' são 12 vacas, 3 por grupo.}
-#'
-#' \item{\code{periodo}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' períodos sucessivos de produção de leite, utilizado como colunas
-#' do quadrado latino de 3 \eqn{\times} 3.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' tratamentos relacionados à alimentação das vacas.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produções de leite, em kg.}
-#'
-#' }
-#' @keywords SQL
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.4.1, pág. 272)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb14.4.1)
-#' str(PimentelTb14.4.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~trat + vaca + grupo, data = PimentelTb14.4.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ trat,
-#' groups = grupo,
-#' type = c("a", "p"),
-#' auto.key = list(title = "Grupo",
-#' cex.title = 1.1, columns = 4),
-#' data = PimentelTb14.4.1,
-#' ylab = "Produção de leite (kg)",
-#' xlab = "Tratamento de alimentação")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb14.5.1.R b/R/PimentelTb14.5.1.R
deleted file mode 100644
index 74dca9785e6aebbce39d02c084d28bd41b5c887d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb14.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb14.5.1
-#' @title Ensaio de Revers\enc{ã}{a}o na Produ\enc{çã}{ca}o de Leite
-#' @description Experimento de reversão (switch-back) avaliando a
-#' produção de leite em função do nível de nutrição. Os fatores
-#' período, bloco e vaca são de blocagem. O tratamento estudado
-#' tinha 3 níveis. Sendo assim, 6 possibilidades existem: A-B-A,
-#' B-A-B, A-C-A, C-A-C, B-C-B, C-B-C. Cada uma delas foi atribuída a
-#' duas vacas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{periodo}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' períodos sucessivos de produção de leite. No primeiro e terceiro
-#' período as vacas recebem o mesmo tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local (possivelmente mantém juntas vacas de mesma
-#' aptidão leiteira).}
-#'
-#' \item{\code{vaca}}{Fator que identifica as 12 vacas submetidas ao
-#' experimento. Cada vaca foi avaliada nos 3 períodos, sendo os
-#' tratamentos aplicados de forma 1-2-1, ou seja, o primeiro e
-#' último são iguais.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' tratamentos utilizados no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produções de leite, em kg.}
-#'
-#' }
-#' @keywords ER
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.5.1, pág. 278)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb14.5.1)
-#' str(PimentelTb14.5.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~vaca + trat, data = PimentelTb14.5.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ trat,
-#' groups = bloc,
-#' type = c("a", "p"),
-#' auto.key = list(title = "Bloco",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' data = PimentelTb14.5.1,
-#' ylab = "Produção de Leite (em kg)",
-#' xlab = "Tratamento Utilizado")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb14.7.1.R b/R/PimentelTb14.7.1.R
deleted file mode 100644
index 6436840c8ea6c86b1d811c6c554c038a0335d014..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb14.7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb14.7.1
-#' @title Experimento de Pastejo de Bovinos
-#' @description Experimento fatorial que avaliou 2 cargas animais
-#' \eqn{\times} 3 espécies de braquiária, com 2 blocos casualizados
-#' e 8 grupos de novilhos, adaptados do artigo de Pimentel-Gomes et
-#' al. (1988).
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Cada bloco tem 24 unidades experimentais.}
-#'
-#' \item{\code{grupo}}{Fator de 8 níveis qualitativos, que são os grupos
-#' homogêneos de novilhos.}
-#'
-#' \item{\code{carga}}{Fator de 2 níveis métricos que representa a carga
-#' animal, ou seja, o número médio de animais por hectare.}
-#'
-#' \item{\code{braquiaria}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são as
-#' espécies de braquiária.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso dos animais, em kg.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.7.1, pág. 283)
-#'
-#' Pimentel-Gomes, F.; Nunes, S. G.; Gomes, M. de B; Curvo,
-#' J. B. E. Modificação na análise de variância de ensaions de
-#' pastejo com bovinos, considerando os blocos de
-#' animais. Pesq. Agro. Brasileira 23(9): 951-6, 1988.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb14.7.1)
-#' str(PimentelTb14.7.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~braq + bloc + carga, data = PimentelTb14.7.1))
-#'
-#' xyplot(peso ~ braq, data = PimentelTb14.7.1,
-#' groups = carga, type = c("a", "p"),
-#' auto.key = list(title = "Carga (animal/ha)",
-#' cex.title = 1, columns = 2),
-#' ylab = "Peso do animais (kg)",
-#' xlab = "Tipo de braquiária")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb16.2.1.R b/R/PimentelTb16.2.1.R
deleted file mode 100644
index ad9bba3c7065dc6a580307b76e65ec73d26e881a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb16.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb16.2.1
-#' @title Ensaio de Controle de Pragas do Feijoeiro
-#' @description Ensaio de controle de pragas do feijoeiro, realizado
-#' pelo engenheiro agrônomo João Ferreira do Amaral. Nesse
-#' experimento, em 8 blocos casualizados, foram utilizados 5
-#' tratamentos. Além da produção do feijoeiro (g/parcela)
-#' determinou-se o número de plantas de cada parcela para que fosse
-#' corrigida a variação da produção final pela quantidade de plantas
-#' na parcela.
-#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 8 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{inset}}{Fator de 5 níveis qualitativos, que são os
-#' diferentes tipos de inseticidas, sendo um a testemunha e os
-#' demais produtos comerciais.}
-#'
-#' \item{\code{stand}}{Variável quantitativa, que refere-se ao número de
-#' plantas de cada parcela.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de feijão, em g/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC COV
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.2.1, pág. 300)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(PimentelTb16.2.1)
-#' str(PimentelTb16.2.1)
-#'
-#' cex <- with(PimentelTb16.2.1, {
-#' std <- stand - min(stand)
-#' cex <- std/max(std)
-#' cex <- 0.5 + 1 * cex
-#' nums <- function(x) seq(min(x), max(x), length.out = 5)
-#' key <- list(text = list(formatC(nums(stand), digits = 1)),
-#' points = list(cex = nums(cex), pch = 1),
-#' title = "Plantas por parcela",
-#' cex.title = 1.1,
-#' columns = 5)
-#' return(list(cex = cex, key = key))
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ inset, data = PimentelTb16.2.1,
-#' cex = cex$cex, key = cex$key,
-#' ylab = "Produção de feijão (g/parcela)",
-#' xlab = "Inseticidas")
-#'
-#' xyplot(prod ~ stand, data = PimentelTb16.2.1,
-#' groups = inset, type = c("p", "r"),
-#' auto.key = list(title = "Inseticidas", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' ylab = "Produção de feijão (g/parcela)",
-#' xlab = "Plantas por parcela")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb16.3.1.R b/R/PimentelTb16.3.1.R
deleted file mode 100644
index 80e0508877cca8938e741dd60a20edfe42580e61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb16.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb16.3.1
-#' @title Suscetibilidade de Variedades de Soja ao Ataque de Nemat\enc{ó}{o}ides
-#' @description Experimento de Arruda (1952), em blocos casualizados, em
-#' que se compararam 21 variedades de soja para estudar sua
-#' suscetibilidade ao ataque de nematóides. Em cada parcela foram
-#' colocadas plantas da variedade Abura, bastante suscetível a
-#' nematóides cuja infestação seria proporcional à quantidade de
-#' nematoides do solo. Tanto as raízes das variedades estudadas como
-#' as da variedade padrão tiveram sua infestação avaliada a olho,
-#' com atribuição de notas de 0 (sem ataque aparente) a cinco (com
-#' infestação severa). Das variedades estudadas, apenas 15 foram
-#' registradas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 15 níveis qualitativos, que são as
-#' variedades de soja.}
-#'
-#' \item{\code{X}}{Média das notas para infestação nas plantas da
-#' variedade padrão, suscetível ao ataque de nematoide.}
-#'
-#' \item{\code{Y}}{Média das notas para infestação nas plantas das
-#' variedades estudadas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC COV
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.3.1, pág. 306)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb16.3.1)
-#' str(PimentelTb16.3.1)
-#'
-#' PimentelTb16.3.1$varied <- with(PimentelTb16.3.1,
-#' reorder(varied, Y))
-#'
-#' cex <- with(PimentelTb16.3.1, {
-#' x <- X - min(X)
-#' cex <- x/max(x)
-#' cex <- 0.5 + 1 * cex
-#' nums <- function(x) seq(min(x), max(x), length.out = 5)
-#' key <- list(text = list(formatC(nums(x), digits = 1)),
-#' points = list(cex = nums(cex), pch = 1),
-#' title = "Nematóides nas cultivar suscestível",
-#' cex.title = 1.1,
-#' columns = 5)
-#' return(list(cex = cex, key = key))
-#' })
-#'
-#' xyplot(Y ~ varied, data = PimentelTb16.3.1,
-#' cex = cex$cex, key = cex$key,
-#' ylab = "Nível de infestação de nematoides",
-#' xlab = "Variedade")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb17.3.1.R b/R/PimentelTb17.3.1.R
deleted file mode 100644
index 599237ec93eba1b9058c7bbaf2d5d0b2d9ad0879..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb17.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb17.3.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Lenha de Esp\enc{é}{e}cies de Eucaliptos
-#' @description Grupo de dois experimentos com espécies de eucaliptos
-#' realizados pela Companhia Paulista de Estradas de Ferro
-#' (Pimentel-Gomes e Guimarães, 1958). Ambos os ensaios, localizados
-#' lado a lado no campo, tinham 10 espécies, em 5 blocos
-#' casualizados. Uma única espécie (\emph{Eucalyptus saligna})
-#' ocorria em ambos os experimentos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
-#' diferenciar os experimentos que foram instalados lado a lado.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis qualitativos que identifica os
-#' blocos em cada experimento.}
-#'
-#' \item{\code{espec}}{Fator de 19 níveis qualitativos, que são as
-#' espécies de eucalipto.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de lenha, em metros cúbicos por parcela,
-#' com corte aos 8 anos de idade.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.3.1, pág. 317)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb17.3.1)
-#' str(PimentelTb17.3.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~exper + bloc + espec, data = PimentelTb17.3.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ espec,
-#' data = PimentelTb17.3.1,
-#' ylab = expression("Produção de lenha"~(m^3 ~ parcela^{-1})),
-#' xlab = "Espécies de eucalipto")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb17.4.1.R b/R/PimentelTb17.4.1.R
deleted file mode 100644
index 02f77e20fd695e509f40fe78cc653b063682a7c4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb17.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb17.4.1
-#' @title Grupo de Ensaios de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Grupo de dois ensaios com variedades de cana-de-açúcar,
-#' realizado na Argentina por G. Kenning Voss. Os dados referem-se a
-#' um ensaio com 7 variedades de cana em 3 blocos, e outro com
-#' 8 variedades em 4 blocos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 53 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de 2 níveis qualitativos que identifica os
-#' experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis qualitativos que identifica os
-#' blocos em cada experimento.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 11 níveis qualitativos, que são as
-#' variedades de cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Variável resposta medida nas parcelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.4.1, pág. 322)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb17.4.1)
-#' str(PimentelTb17.4.1)
-#'
-#' PimentelTb17.4.1$bloc <- with(PimentelTb17.4.1,
-#' interaction(bloc, exper, drop = TRUE))
-#' ftable(xtabs(~varied + exper + bloc,
-#' data = PimentelTb17.4.1))
-#'
-#' xyplot(y ~ reorder(varied, y), data = PimentelTb17.4.1,
-#' groups = interaction(exper, bloc, drop = TRUE),
-#' type = c("a", "p"),
-#' auto.key = list(title = "Blocos",
-#' cex.title = 1.1, columns = 4),
-#' ylab = "Resposta",
-#' xlab = "Variedades de cana-de-açúcar")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb18.2.1.R b/R/PimentelTb18.2.1.R
deleted file mode 100644
index de5eb4c58767c956c625e61a8acd8648c6eb9dbf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb18.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb18.2.1
-#' @title Ensaio Fatorial com Tratamentos Adicionais de Aduba\enc{çã}{ca}o de
-#' Milho
-#' @description Ensaio de adubação NPK de milho, fatorial de
-#' \eqn{3^{3}}, com confundimento de 2 graus de liberdade da
-#' interação tripla. A cada três blocos de 9 parcelas juntaram-se
-#' mais 5 com tratamentos adicionais combinando calcário e
-#' micronutrientes.
-#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 8 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local. Os blocos tem 14 parcelas, 9 da porção fatorial e
-#' 5 da porção adicional.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 30 níveis qualitativos, que são os
-#' tratamentos aplicados em cada parcela, sendo que cada algarismo
-#' possui um significado diferente conforme sua posição: A posição 1
-#' indica os níveis de nitrogênio, a posição 2 indica os níveis de
-#' fósforo e a posição 3 indica os níveis de potássio. A letra C
-#' indica a adição de calcário e M a adição de micronutrientes.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
-#' nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
-#' fósforo.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator de níveis codificados que representa a dose de
-#' potássio.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica a presença
-#' (1) ou ausência de calcário.}
-#'
-#' \item{\code{micro}}{Fator de níveis codificados que indica a presença
-#' (1) ou ausência de micronutrientes.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3 FATADI
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 18.2.1, pág. 330)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb18.2.1)
-#' str(PimentelTb18.2.1)
-#'
-#' xtabs(~trat + bloc, data = PimentelTb18.2.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb18.2.1,
-#' layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nitrogênio (codificado)",
-#' ylab = expression("Produção de milho"~(ka~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Potássio (codificado)",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb20.2.1.R b/R/PimentelTb20.2.1.R
deleted file mode 100644
index e845ec1edc18ab43300d63f6094d340999b2b46d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb20.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb20.2.1
-#' @title Ensaio Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Ensaio fatorial, de \eqn{3^{2}}, de adubação de
-#' cana-de-açúcar com P e K, em 6 blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{P}}{Variável que indica os níveis de Fósforo (P) em cada
-#' parcela.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Variável que indica os níveis de Potássio (K) em cada
-#' parcela.}
-#'
-#' \item{\code{totais}}{Produção total nos 6 blocos, em ton
-#' ha\eqn{^{-1}}. Valores individuais não disponíveis.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT2
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 20.2.1, pág. 369)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb20.2.1)
-#' str(PimentelTb20.2.1)
-#'
-#' xyplot(totais ~ P, data = PimentelTb20.2.1,
-#' groups = K, type = "o",
-#' auto.key = list(title = "Níveis de Potássio (K)",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' ylab = "Totais de tratamentos (ton/ha)",
-#' xlab = "Níveis de fósforo (P)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb21.5.1.R b/R/PimentelTb21.5.1.R
deleted file mode 100644
index 58eac7df8f995cb1534cd005cbea1a7255797d1d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb21.5.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb21.5.1
-#' @title Porcentagem de Plantas Doentes
-#' @description Ensaio inteiramente casualizado para avaliar a
-#' porcentagem de plantas doentes em um experimento de tomateiros
-#' onde foi estudado um fator de 3 níveis. Para análise dos
-#' resultados pode-se considerar o de Kruskal- Wallis.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de 3 níveis qualitativos, que são os
-#' tratamentos.}
-#'
-#' \item{\code{doentes}}{Porcentagem de plantas doentes em um ensaio de
-#' tomateiros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 21.5.1, pág. 384)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb21.5.1)
-#' str(PimentelTb21.5.1)
-#'
-#' xyplot(doentes ~ trat,
-#' data = PimentelTb21.5.1,
-#' type = c("a", "p"),
-#' ylab = "Porcentagem de plantas doentes",
-#' xlab = "Tratamento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb5.3.1.R b/R/PimentelTb5.3.1.R
deleted file mode 100644
index 7e3daa4db3bfa730367d16f39b942d42ca15c28d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb5.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb5.3.1
-#' @title Teor de colesterol no sangue
-#' @description Pesquisa sobre o efeito do óleo de milho no teor de
-#' colesterol do sangue, realizada em sete pacientes tomados como
-#' blocos, cujos dados foram obtidos pelo médico Dr. Ben Hur
-#' C. Paiva.
-#' @format Um \code{data.frame} com 14 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{periodo}}{Fator de 2 níveis qualitativos, usado para
-#' comparar o teor de colesterol no sangue antes e depois do uso do
-#' óleo de milho.}
-#'
-#' \item{\code{paciente}}{Variável utilizada para identificar os 7
-#' pacientes.}
-#'
-#' \item{\code{colesterol}}{Teor de colesterol no sangue em mg por
-#' 100g.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(colesterol ~ periodo,
-#' groups = paciente,
-#' data = PimentelTb5.3.1,
-#' type = "p",
-#' xlab = "Período",
-#' ylab = "Teor de Colesterol")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb6.3.1.R b/R/PimentelTb6.3.1.R
deleted file mode 100644
index af62ce9575fde28d0fbd3b5b07e375f6ec255092..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb6.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb6.3.1
-#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e Verde em Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Experimento de adubação de cana da Usina Monte Alegre,
-#' com fertilizantes minerais e adubos verdes. O delineamento
-#' utilizado foi um quadrado latino de 6 x 6.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linhas}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as linhas do quadrado latino de 6 x 6.}
-#'
-#' \item{\code{colunas}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as colunas do quadrado latino de 6 x 6.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator de 6 níveis qualitativos, que são os 6
-#' diferentes tipos de tratamento provenientes da combinação de
-#' calcário, crotalária e adubação mineral. A variável assume os
-#' valores 0 ou 1, sendo que 0 representa ausência e 1 representa
-#' presença de cada um dos fatores. A primeira posição representa a
-#' presença ou ausência de calcário, a segurança posição representa
-#' a presença ou ausência de crotalária (adubo verde), e a terceira
-#' posição, caso exista, representa a presença ou ausência de adubo
-#' mineral.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Totais de açúcar provável, em kg por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @details Considerando que a composição do fator adubação é dada por 3
-#' fatores combinados (calcário, crotalária e adubo mineral), ao
-#' transformar os digitos nos níveis desses fatores, tem-se na
-#' realidade um experimento fatorial incompleto no qual não existem
-#' os níveis de de adução mineral para o nível sem crotalária.
-#' @keywords DQL
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 6.3.1, página 99)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb6.3.1)
-#'
-#' str(PimentelTb6.3.1)
-#'
-#' aggregate(prod ~ adub, data = PimentelTb6.3.1, FUN = sum)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub,
-#' data = PimentelTb6.3.1,
-#' xlab = "Combinação calcário-crotalária-adubo",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linhas + colunas,
-#' data = PimentelTb6.3.1, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
-#' panel.text(x, y,
-#' PimentelTb6.3.1$adub[subscripts],
-#' cex = 0.8)
-#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
-#' })
-#'
-#' # Decompondo os digitos para formas os níveis dos fatores
-#' # constituintes.
-#' L <- strsplit(as.character(PimentelTb6.3.1$adub), split = "")
-#' t(sapply(L, FUN = function(x) {
-#' if (length(x) <= 2) c(x, NA) else x
-#' }))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb7.2.1.R b/R/PimentelTb7.2.1.R
deleted file mode 100644
index 235effc64141e9c0976c3f6eac7e0157827aac57..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb7.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb7.2.1
-#' @title Experimento Fatorial Sobre Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
-#' @description Resultados da produção de milho em um experimento
-#' com fatorial \eqn{2^{3}} dos fatores presentes na adubação
-#' minenal (NPK) em delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
-#' aplicação de nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
-#' aplicação de fósforo.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a
-#' aplicação de potássio.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.2.1, página 115)
-#' @examples
-#'
-#' data(PimentelTb7.2.1)
-#' str(PimentelTb7.2.1)
-#'
-#' unique(PimentelTb7.2.1[, 2:4])
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.2.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Níveis codificados de nitrogênio",
-#' ylab = expression("Produção de milho"~(ton~ha^{-1})),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "P"),
-#' auto.key = list(title = "K", cex.title = 1.1, columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb7.6.1.R b/R/PimentelTb7.6.1.R
deleted file mode 100644
index 1a3cff82bcc8c33e052991d961d69edb6bb97ba1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb7.6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb7.6.1
-#' @title Experimento Fatorial Com Confunfimento de Aduba\enc{çã}{ca}o em
-#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Experimento fatorial, de 3\eqn{^{3}}, de adubação de
-#' cana com NPK, feito por Strauss (1951), com confundimento (grupo
-#' W) de dois graus de liberdade da interação tripla N \eqn{\times}
-#' P \eqn{\times} K. Foi usado o confundimento correspondente aos
-#' blocos, e foram feitas duas repetições para os 27 tratamentos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 6 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 3 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local e acomodar o confundimento de dois graus de
-#' liberdade.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro com 2 níveis que indica as duas repetições
-#' realizadas de cada tratamento dentro de cada bloco.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
-#' de nitrogênio usada na adubação.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
-#' de fośforo usada na adubação.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator de 3 níveis codificados que representa a dose
-#' de potássio usada na adubação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de cana-de-açúcar, em t.ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @details Foi constatado que o livro tem um erro de tipografia na
-#' tabela com os dados pois no bloco W1 existem duas ocorrências do
-#' tratamento 202 sendo que a última deveria ser 220. Foi feita a
-#' inclusão desses dados no pacote com essa correção.
-#' @keywords FAT3 confundimento
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.6.1, pág. 126)
-#'
-#' Straus, F. Esperimentos de adubação na zona canavieira de
-#' Pernambuco. In: Terceira Reunião Brasileira de Ciência do
-#' Solo. Anais... t.1 p.336-443, 1951.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb7.6.1)
-#' str(PimentelTb7.6.1)
-#'
-#' xtabs(~N + P + K, data = PimentelTb7.6.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.6.1,
-#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
-#' xlab = "Nível codificado de nitrogênio",
-#' ylab = "Produção de cana-de-açúcar (t/ha)",
-#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb7.8.1.R b/R/PimentelTb7.8.1.R
deleted file mode 100644
index ba7332ae6c9ca04031dbde1f9b8517b43f090840..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb7.8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb7.8.1
-#' @title Acidez de Variedades de Mangas em Fun\enc{çã}{ca}o da \enc{É}{E}poca
-#' @description Experimento fatorial, de 6 \eqn{\times} 3 \eqn{\times}
-#' 3, referente a acidez de 6 variedades de mangas, em 3 meses do
-#' ano e em 3 anos agrícolas sucessivos reproduzidos de um trabalho
-#' de Simão (1960).
-#' @format Um \code{data.frame} com 54 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{mes}}{Fator de 3 níveis qualitativos ordenados que
-#' representam 3 meses do ano: Novembro (N), Dezembro (D) e Janeiro
-#' (J).}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator de 3 níveis métricos, que representam 3
-#' anos consecutivos: 1957, 1958 e 1959.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 6 níveis qualitativos que são as 6
-#' variedades de manga.}
-#'
-#' \item{\code{acidez}}{Acidez das mangas. A escala de medida não foi
-#' informada.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3 PS
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.8.1,
-#' pág 132)
-#'
-#' Simão, S. Estudo da planta e dos frutos da mangueira (\emph{Magnifera
-#' indica} L.). Piracicaba, 1960. Tese.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb7.8.1)
-#' str(PimentelTb7.8.1)
-#'
-#' xyplot(acidez ~ mes | factor(ano), groups = varied,
-#' data = PimentelTb7.8.1,
-#' as.table = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(title = "Variedades", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' xlab = "Meses do ano",
-#' ylab = "Acidez do fruto")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb7.9.1.R b/R/PimentelTb7.9.1.R
deleted file mode 100644
index 91657c705067cb63264b10e30257b25d33ad2ea8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb7.9.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb7.9.1
-#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o NPK no Cafeeiro
-#' @description Experimento fatorial 2 \eqn{\times} 2 \eqn{\times} 2 de
-#' adubação NPK no cafeeiro feito por Malavolta et al. (1958). Foram
-#' contados os galhos secos de 4 pés de café por parcela. Dos
-#' números obtidos extraiu-se a raiz quadrada, portanto, para ter a
-#' variável original de contagem tem-se que elevar aos valores ao
-#' quadrado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 6 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
-#' de nitrogênio aplicada, sendo que a variável assume 1, quando
-#' houver nitrogênio na composição do adubo e -1 caso contrário.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
-#' de fósforo aplicada, sendo que a variável assume 1, quando houver
-#' fósforo na composição do adubo e -1 caso contrário.}
-#'
-#' \item{\code{K}}{Fator de 2 níveis codificados que representa a dose
-#' de potássio aplicada, sendo que a variável assume 1, quando
-#' houver potássio na composição do adubo e -1 caso contrário.}
-#'
-#' \item{\code{quad}}{Raiz quadrada do número de galhos secos de 4 pés
-#' de café por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3 contagem
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.9.1,
-#' pág 137)
-#'
-#' Malavolta, E.; Pimentel-Gomes, F.; Coury, T. Estudos sobre a
-#' alimentação mineral do cafeeiro (\emph{Coffea arabica} L.,
-#' Variedade Bourbon Vermelho). Piracicaba, 1958.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb7.9.1)
-#' str(PimentelTb7.9.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~N + P + K, data = PimentelTb7.9.1))
-#'
-#' xyplot(quad ~ N | factor(P), groups = K, data = PimentelTb7.9.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nível codificado de nitrogênio",
-#' ylab = "Raízes quadradas do número de galhos secos",
-#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb8.3.1.R b/R/PimentelTb8.3.1.R
deleted file mode 100644
index 855d2fba57133cb5ec0445b67c664eff661631f4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb8.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb8.3.1
-#' @title Grupo de Ensaios de Batatinha na Prov\enc{í}{i}ncia de Buenos Aires
-#' @description Grupo de ensaios de competição de variedades de
-#' batatinha, realizados pelo engenheiro agrônomo Oscar A. Garay, da
-#' Estação Experimental de Balcarce, Argentina, instalados em
-#' localidades da região batateira da Província de Buenos Aires.
-#' Cada um deles tinha 4 repetições e 8 variedades em blocos
-#' casualizados. Os dados, no entanto, não são os valores
-#' individuais mas os totais das produções das variedades em cada
-#' experimento, somando as parcelas de todos os blocos. Os quadrados
-#' médios dos resíduos de cada experimento estão disponíveis no
-#' atributo objeto.
-#' @format Um \code{data.frame} com 56 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
-#' variedades de batatinha.}
-#'
-#' \item{\code{exper}}{Fator de 7 níveis qualitativos que refere-se aos
-#' experimentos conduzidos em diferentes localidades na região
-#' batateira da Província de Buenos Aires.}
-#'
-#' \item{\code{totais}}{Totais de variedades em cada experimento,
-#' resultado da soma da produção (t/ha) das parcelas de cada um dos
-#' blocos.}
-#'
-#' }
-#'
-#' O atributo \code{qmr} é um vetor com os quadrados médios residuais da
-#' análise de variância de cada experimento, segundo um modelo para
-#' o delineamento de blocos casualizados. Um exemplo de como são dos
-#' dados individuais está em \code{\link{PimentelEg5.2}}, que
-#' refere-se ao experimento número 3 com todas as observações.
-#' @keywords GE
-#' @seealso \code{\link{PimentelEg5.2}}.
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 8.3.1, pág. 147)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb8.3.1)
-#' str(PimentelTb8.3.1)
-#' attr(PimentelTb8.3.1, "qmr")
-#'
-#' ord <- with(PimentelTb8.3.1, order(exper, varied))
-#' PimentelTb8.3.1 <- PimentelTb8.3.1[ord, ]
-#'
-#' xyplot(totais ~ varied,
-#' groups = exper, type = "o",
-#' data = PimentelTb8.3.1,
-#' xlab = "Variedades de batatinha",
-#' ylab = "Totais das variedades",
-#' auto.key = list(title = "Experimentos", cex.title = 1,
-#' columns = 4))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb9.2.1.R b/R/PimentelTb9.2.1.R
deleted file mode 100644
index b9ef6a3e7c97f9fdfb55e8b843db03c4ad9dac32..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb9.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb9.2.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Adubos Verdes e Milho
-#' @description Experimento com 8 tratamentos (7 adubos verdes e milho)
-#' em blocos ao acaso, com 4 repetições, realizado em dois anos
-#' sucessivos nas mesmas parcelas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 64 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que diferencia os
-#' dois anos sucessivos, tratados como subparcelas.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{cultura}}{Fator de 8 níveis qualitativos, que são os
-#' diferentes tipos de cultura, variando entre adubos verdes e
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de adubos verdes e milho medidos em kg de
-#' matéria verde por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PSS
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.2.1, pág. 166)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb9.2.1)
-#' str(PimentelTb9.2.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cultura,
-#' groups = ano, type = c("p", "a"),
-#' data = PimentelTb9.2.1,
-#' scales = list(x = list(rot = 90)),
-#' auto.key = list(title = "Ano", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' xlab = "Culturas",
-#' ylab = "Produção de matéria verde (kg/parcela)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb9.3.1.R b/R/PimentelTb9.3.1.R
deleted file mode 100644
index 3ac44ae55ce4f606f15bd1497f36641e9b3da4f8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb9.3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb9.3.1
-#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
-#' @description Experimento com 5 variedades de cana-de-açúcar, em
-#' delineamento quadrado latino de 5 x 5, sendo cada parcela
-#' dividida em duas subparcelas, uma sem adubo e outra com adubação
-#' mineral completa.
-#' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as linhas do quadrado latino de 5 x 5.}
-#'
-#' \item{\code{coluna}}{Fator de 5 níveis qualitativos, usado para
-#' identificar as colunas do quadrado latino de 5 x 5.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
-#' variedades de cana-de-açúcar.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator de 2 níveis codificados do tipo binário, que
-#' indica a presença (1) ou ausência (0) de adubação mineral
-#' completa.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de de cana-de-açúcar em kg por
-#' subparcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS DQL
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
-#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.3.1)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb9.3.1)
-#' str(PimentelTb9.3.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied,
-#' groups = adub, type = c("p", "a"),
-#' data = PimentelTb9.3.1,
-#' xlab = "Variedades",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Adubação", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/PimentelTb9.4.1.R b/R/PimentelTb9.4.1.R
deleted file mode 100644
index 1c301a2cc1baacf08ddc7a1681a3fca09f594e20..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/PimentelTb9.4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name PimentelTb9.4.1
-#' @title Brix de Variedades de Mangueira em Faces Diferentes da Planta
-#' @description Experimento que mediu o grau brix de frutos de 5
-#' variedades de mangueira, colhidos de 3 pés por variedade. De cada
-#' pé foram coletados 4 frutos, um em cada lado da planta voltado
-#' para os pontos cardeais (N, S, L e O). Este ensaio pode ser
-#' considerado como em parcelas subdivididas, sendo cada parcela uma
-#' mangueira, e as subparcelas são as 4 faces de cada árvore,
-#' correspondentes aos 4 pontos cardeais.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{direcao}}{Fator de 4 níveis qualitativos que são os 4 os
-#' pontos cardeais Norte, Sul, Leste e Oeste.}
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de 5 níveis qualitativos que são as
-#' variedades de mangueira.}
-#'
-#' \item{\code{brix}}{Brix do fruto da magueira (unidade de medida não
-#' informada).}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS
-#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
-#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.4.1, pág. 175)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(PimentelTb9.4.1)
-#' str(PimentelTb9.4.1)
-#'
-#' xyplot(brix ~ varied,
-#' groups = direcao, type = c("p", "a"),
-#' data = PimentelTb9.4.1,
-#' xlab = "Variedades",
-#' ylab = "Brix",
-#' auto.key = list(title = "Direção", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/Ramalho.R b/R/Ramalho.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d46db1682a750a18f9f3187c3992d1fc688b785d
--- /dev/null
+++ b/R/Ramalho.R
@@ -0,0 +1,1613 @@
+#' @name RamalhoEg11.10
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Sorgo
+#' @description Experimento da avaliação da produção de 40 cultivares de sorgo
+#' conduzido no delineamento alfa-látice.
+#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 3 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 8 níveis, usado para controle local. Os
+#' blocos são incompletos, ou seja, o tamanho do bloco é menor que o
+#' número de níveis de cultivares.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 40 níveis que são as cultivares de
+#' sorgo.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de sorgo, medidos em
+#' kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (pág. 181)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg11.10)
+#'
+#' str(RamalhoEg11.10)
+#'
+#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoEg11.10))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoEg11.10,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
+#'
+#' k <- nlevels(RamalhoEg11.10$cult)
+#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
+#' par(mfrow = c(2, 4))
+#' col <- 1
+#' for (b in levels(RamalhoEg11.10$bloc)) {
+#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
+#' xlim = c(-1.1, 1.1),
+#' ylim = c(-1.1, 1.1),
+#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
+#' mtext(paste("Bloco", b))
+#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoEg11.10, bloc == b)$cult))
+#' cb <- combn(x = i, m = 2)
+#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
+#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
+#' col = col)
+#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
+#' labels = levels(RamalhoEg11.10$cult)[i])
+#' col <- col + 1
+#' }
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg11.13
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Diferentes Popula\enc{çõ}{co}es
+#' @description Experimento envolvendo populações de milho no
+#' delinemanto em blocos aumentados com 4 populações comuns e 25
+#' populações regulares.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pop}}{Fator de 29 níveis que indica as populações de
+#' milho estudadas. Destas, 4 são não regulares (I a IV) pois
+#' ocorrem em todos os blocos e as 25 restantes ocorrem apenas em um
+#' bloco.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis usado para fazer controle
+#' local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medidos em
+#' kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exemplo 11.13, pág. 188)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg11.13)
+#'
+#' str(RamalhoEg11.13)
+#'
+#' xyplot(prod ~ pop, groups = bloc, data = RamalhoEg11.13,
+#' xlab = "População de Milho",
+#' ylab = "Produção em kg/parcela")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg11.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho
+#' @description Experimento conduzido na EMBRAPA Milho e Sorgo em 1997,
+#' envolvendo a avaliação de produção de grãos de 36 cultivares de
+#' milho, conduzido no delineamento de látice quadrado parcialmente
+#' balanceado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 6 níveis, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 36 níveis. Tratamento aplicado
+#' para verificar a produção de grãos de milho.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medidos em kg/parcela
+#' nas parcelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (pág. 171)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg11.4)
+#'
+#' str(RamalhoEg11.4)
+#'
+#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoEg11.4))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoEg11.4,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
+#'
+#' k <- nlevels(RamalhoEg11.4$cult)
+#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
+#' par(mfrow = c(2, 4))
+#' col <- 1
+#' for (b in levels(RamalhoEg11.4$bloc)) {
+#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
+#' xlim = c(-1.1, 1.1),
+#' ylim = c(-1.1, 1.1),
+#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
+#' mtext(paste("Bloco", b))
+#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoEg11.4, bloc == b)$cult))
+#' cb <- combn(x = i, m = 2)
+#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
+#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
+#' col = col)
+#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
+#' labels = levels(RamalhoEg11.4$cult)[i])
+#' col <- col + 1
+#' }
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg12.10
+#' @title Ensaio Dialelo para o Tempo At\enc{é}{e} o Florescimento do Feijoeiro
+#' @description Dados referentes ao cruzamento dialelo realizado por
+#' Arriel et al. (1993), em que foi avaliado o número de dias para o
+#' florescimento do feijoeiro para cada progenie.
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prog1}}{Inteiro que indica o progenitor 1 do cruzamento.}
+#'
+#' \item{\code{prog2}}{Inteiro que indica o progenitor 2 do cruzamento.}
+#'
+#' \item{\code{dias}}{Número médio de dias para o florescimento do
+#' feijoeiro.}
+#'
+#' }
+#' @keywords Dialelo
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exemplo 12.10, pág. 227)
+#'
+#' Arriel, E., Ramalho, M. A. P., Pacheco, C. A. P. Expected and
+#' Realized Gains in the CMS-39 Maize Population after three Cycles
+#' of Selection. Revista Brasileira de Genética. Ribeirão Preto.
+#' v.16, n.4, p.1013. dez. 1993
+#' @examples
+#'
+#' str(RamalhoEg12.10)
+#'
+#' RamalhoEg12.10
+#'
+#' # Número de genitores.
+#' n <- with(RamalhoEg12.10, unique(c(prog1, prog2)))
+#' RamalhoEg12.10 <- transform(RamalhoEg12.10,
+#' prog1 = factor(prog1, levels = n),
+#' prog2 = factor(prog2, levels = n))
+#'
+#' # Matriz do cruzamento dialelo.
+#' X1 <- model.matrix(~0 + prog1, data = RamalhoEg12.10)
+#' X2 <- model.matrix(~0 + prog2, data = RamalhoEg12.10)
+#' X <- 0.5 * (X1 + X2)
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg13.2
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Cons\enc{ó}{o}rcio com Feij\enc{ã}{a}o.
+#' @description Dados referente ao experimento conduzido por Rezende et
+#' al. (1994), envolvendo 4 cultivares de milho consorciadas com 3
+#' de feijão.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{milh}}{Fator categórico de 4 níveis que indica as
+#' cultivares de milho.}
+#'
+#' \item{\code{feij}}{Fator categórico de 3 níveis, indica as cultivares
+#' de milho.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico de 3 níveis, usado para fazer
+#' controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medido em kg/ha.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Número de plantas por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV FAT2 DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 237)
+#'
+#' Rezende, G. D. S. P.; Ramalho, M. A. P. Competitive Ability of
+#' Maize and Commom Bean (Phaseolus Vulgaris L.) Cultivars
+#' Intercropped in Different Environments. Euphytica. Wageningen.
+#' v.123, n.2. 1994.
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEg13.2)
+#'
+#' str(RamalhoEg13.2)
+#'
+#' ftable(with(RamalhoEg13.2,
+#' tapply(prod,
+#' list(milh = milh,
+#' feij = feij,
+#' bloc = bloc),
+#' FUN = mean)))
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ milh, data = RamalhoEg13.2,
+#' groups = feij, type=c("p", "a"),
+#' xlab = "Plantas por Parcela",
+#' ylab = "Produção em (kg/ha)")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg4.3
+#' @title Porcentagem de absor\enc{çã}{ca}o de \enc{á}{a}gua de feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Experimento conduzido na Universidade Federal de Lavras,
+#' avaliando a porcentagem de absorção de água de 10 linhares de
+#' feijão. O delineamento é inteiramente ao acaso com 3 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linh}}{Fator em que os números inteiro representam as
+#' linhagens de feijão.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que indicam as repetições das
+#' linhagens.}
+#'
+#' \item{\code{abs}}{Porcentagem de absorção de água no intervalo [0,
+#' 100].}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 4.3, pág 56)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg4.3)
+#'
+#' aggregate(abs ~ linh, data = RamalhoEg4.3,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg4.7
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de gr\enc{ã}{a}os de arroz.
+#' @description Experimento da produção de grãos na avaliação de
+#' cultivares de arroz, conduzido em Lavras/MG. Delineamento em
+#' blocos casualizados.
+#' @format data.frame com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 10 níveis de cultivares de arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de 3 níveis do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz, medidos kg/ha nas
+#' unidades experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (pg 62)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg4.7)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | bloco, data = RamalhoEg4.7,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = "Produção de grãos")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg7.8
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Cruzamentos Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Experimento referente à produção de grãos de feijão
+#' obtida na avaliação de 24 famílias \eqn{F_{5}} do cruzamento
+#' Jalo x Small White, cujos dados foram obtidos por Souza (1991).
+#' Experimento realizado em blocos incompletos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 240 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fam}}{Família \eqn{F_{5}} do cruzamento Jalo x Small
+#' White.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator que indica a repetição da combinação entre
+#' família \eqn{F_{5}} e planta.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Inteiro que indica a planta de feijão avaliada no
+#' experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, em g/planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 7.8, pág 110).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg7.8)
+#'
+#' str(RamalhoEg7.8)
+#'
+#' xtabs(~fam + rept, data = RamalhoEg7.8)
+#'
+#' ps <- list(box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray90")),
+#' box.umbrella = list(col = 1, lty = 1),
+#' plot.symbol = list(col = 1, cex = 0.7))
+#'
+#' bwplot(prod ~ fam, data = RamalhoEg7.8,
+#' horizontal = FALSE, pch = "|",
+#' xlab = "Família",
+#' ylab = "Produção de grãos (g/planta)",
+#' par.settings = ps)
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg8.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Experimentos para medir a produção de grãos de
+#' cultivares de feijão, conduzidos em Lavras e Patos de Minas/MG
+#' durante o ano de 1990 em delineamento em blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais que representa as
+#' cultivares de feijão.}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator de 2 níveis nominais, municípios onde
+#' foram realizados os experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis que identifica os blocos em cada
+#' um dos experimentos, usado para fazer controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medidos em g/parcela
+#' nas unidades experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 115)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg8.1)
+#'
+#' str(RamalhoEg8.1)
+#'
+#' xtabs(~cult + local, data = RamalhoEg8.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | local, data = RamalhoEg8.1,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Cultivar",
+#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
+#'
+#' ftable(with(RamalhoEg8.1,
+#' tapply(prod,
+#' list(local, cult, bloc = bloc),
+#' FUN = identity)))
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult + local, data = RamalhoEg8.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEg8.8
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o de Popula\enc{çõ}{co}es Segregantes
+#' @description Dados da produção de grãos de feijão obtidos por Corte
+#' et al. (2002) relativos à avaliação de 6 populações segregantes
+#' avaliadas nas gerações F\eqn{_{2}}, F\eqn{_{3}} e F\eqn{_{4}} com
+#' diferente número de blocos. O delineamento foi em blocos
+#' casualizados e cada geração corresponde a um experimento
+#' separado. Sendo assim, a identificação dos blocos é para cada
+#' experimento (geração).
+#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{ger}}{Fator categórico de 3 níveis que representa o
+#' experimento para cada geração segregante de feijoeiro.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico usado para fazer controle local
+#' dentro de cada experimento (geração).}
+#'
+#' \item{\code{pop}}{Fator categórico de 6 níveis que representa as
+#' populações segregates de feijoeiro.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 8.8, pág. 123)
+#'
+#' Corte, H. R., Ramalho, M. A. P., Gonçalves, F. M. A., Abreu. A de
+#' F. B. Natural Selection for Grain Yield in Dry Bean Population
+#' Bred by the Bulk Method. Euphytica. Wageningen. v.123, n.3. 2002
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEg8.8)
+#'
+#' str(RamalhoEg8.8)
+#'
+#' xtabs(~pop + ger, data = RamalhoEg8.8)
+#'
+#' ftable(with(RamalhoEg8.8,
+#' tapply(prod,
+#' list(ger = ger, pop = pop, bloc = bloc),
+#' FUN = identity)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ pop | ger, data = RamalhoEg8.8,
+#' groups = bloc, type = c("p", "a"),
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' xlab = "População",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx1.7
+#' @title Altura de plantas de \emph{Eucaliptus camaldulensis}
+#' @description Amostra da altura média, medida aos 17 meses de vida, de
+#' plantas de famílias de meios-irmãos de \emph{Educaliptus
+#' camaldulensis} avaliadas em três localidades do Estado de Minas
+#' Gerais.
+#' @format Vetor com 100 observações altura das plantas em metros.
+#' @keywords AAS
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 26)
+#'
+#' Castro, N. H. A., Andrade, H. B., Ramalho, m A. P. (1993).
+#' Revista Árvore. Viçosa, v. 17, n.2.
+#'
+#' @examples
+#'
+#' hist(RamalhoEx1.7,
+#' labels = TRUE,
+#' xlim = c(4.5, 7),
+#' col = "steelblue",
+#' main = NULL,
+#' ylab = "Frequência absoluta",
+#' xlab = "Altura (m)")
+#' rug(RamalhoEx1.7)
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx12.2
+#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
+#' @description Conjunto de dados apresentados para exercício. Objetivo
+#' do exercício é estimar a equação de regressão múltipla.
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator que indica as cultivares.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, medidos em kg/ha.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura da planta, em centímetros.}
+#'
+#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RM
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 12.2, pág. 231)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEx12.2)
+#'
+#' str(RamalhoEx12.2)
+#'
+#' pairs(RamalhoEx12.2[, -1])
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' splom(RamalhoEx12.2[, -1], type = c("p", "r"))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx13.1
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Clones de Eucalipto
+#' @description Experimento referente a avaliação de clones de
+#' eucalipto, obtidos na Aracruz Celulose.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clone}}{Fator de 20 níveis que representa o clone de
+#' eucalipto.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura do eucalipto, medido em metros.}
+#'
+#' \item{\code{dap}}{Diâmetro na altura do peito (cm).}
+#'
+#' \item{\code{broto}}{Número médio de brotos por árvore.}
+#'
+#' \item{\code{perc}}{Percentagem de enraizamento das estacas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.1, pág. 255)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEx13.1)
+#'
+#' str(RamalhoEx13.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' splom(RamalhoEx13.1[, -1], type = c("p", "smooth"))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx13.2
+#' @title Peso de Espigas de Cultivares Milho
+#' @description Experimento que avaliou a produção de espigas de
+#' cultivares de milho, em delineamento de blocos casualizados. O
+#' número de plantas por parcela foi medido é uma covariável para o
+#' peso final de espigas por parcela.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico de 8 níveis que indica a cultivar
+#' de milho.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis que são os blocos do
+#' experimento, utilizado para fazer controle local.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Número de plantas por parcela.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso de espigas despalhadas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.2, pág. 256)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEx13.2)
+#'
+#' str(RamalhoEx13.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' cex <- with(RamalhoEx13.2, {
+#' x <- plant - min(plant)
+#' x <- x/max(x)
+#' 0.5 + 1.3 * x
+#' })
+#'
+#' xyplot(peso ~ cult, groups = bloc, data = RamalhoEx13.2,
+#' type = "o", cex = cex,
+#' ylab = "Peso de espigas despalhadas",
+#' xlab = "Cultivares de milho")
+#'
+#' xyplot(peso ~ plant, groups = bloc, data = RamalhoEx13.2,
+#' auto.key = list(columns = 3, title = "Cultivar",
+#' cex.title = 1.1),
+#' xlab = "Peso de espigas",
+#' ylab = "Plantas por parcela")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx13.3
+#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o do Stay Green em Fam\enc{í}{i}lias de Feijoeiro
+#' @description Notas da avaliação do "stay green" obtidos de famílias
+#' de feijoeiro, avaliados nas gerações \eqn{F_{2:3}}, \eqn{F_{2:4}}
+#' e \eqn{F_{2:5}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fam}}{Fator categórico de 20 níveis que indica a família
+#' de feijoeiro.}
+#'
+#' \item{\code{gerac}}{Fator categórico de 3 níveis (\eqn{F_{3}},
+#' \eqn{F_{4}} e \eqn{F_{5}}) que indica a geração do cruzamento.}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Notas para avaliação de "stay green".}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.3, pág. 257)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEx13.3)
+#'
+#' str(RamalhoEx13.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(nota ~ fam, groups = gerac,
+#' data = RamalhoEx13.3, type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Nota de stay green",
+#' xlab = "Família",
+#' auto.key = list(title = "Geração", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+#' ftable(with(RamalhoEx13.3,
+#' tapply(nota,
+#' list(fam = fam,
+#' gerac = gerac),
+#' FUN = mean)))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx3.1
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de plantas de milho ap\enc{ó}{o}s inocula\enc{çã}{ca}o
+#' @description Experimento referente ao número de plantas de milho,
+#' por parcela, após a inoculação com Diploidia. Experimento para
+#' avaliação de fungicidas para tratamento de sementes.
+#' @format data.frame com 20 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fugic}}{Fator que indica o tipo de tratamento aplicado.
+#' Fungicida (A, B, C, D, E) ou controle (Fc).}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Repetições de inoculação do fungicida.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Número de plantas de milho observadas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contagem
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 50)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEx3.1)
+#'
+#' xyplot(jitter(plant) ~ fungic, data = RamalhoEx3.1,
+#' groups = repet, auto.key = TRUE,
+#' xlab = "Fungicida", ylab = "Número de plantas")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx4.1
+#' @title Comprimento de con\enc{í}{i}dios de \emph{Colletotrichum
+#' lindemuthianum}
+#' @description Experimento para avaliar o comprimento de conídios de
+#' diferentes isolados do fungo \emph{Colletotrichum
+#' lindemuthianum}. Experimento inteiramente casualizado com número
+#' desigual de observações.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{coni}}{Identifica o conídio medido na lâmina de cada
+#' isolado (repetições).}
+#'
+#' \item{\code{isol}}{Fator que identifica os isolados do fungo
+#' \emph{Colletotrichum lindemuthianum}}
+#'
+#' \item{\code{comp}}{Comprimento de conídios medidos em \eqn{\mu m.}}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC desbalanceado
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (Exercício 4.1, pág 66)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEx4.1)
+#'
+#' xyplot(comp ~ med | isol, data = RamalhoEx4.1,
+#' xlab = "Repetições",
+#' ylab = "Comprimento")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx4.2
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de perfilhos de arroz
+#' @description Experimento que estudou o número de perfilhos de plantas
+#' de arroz de 8 linhagens em um delineamento de blocos
+#' casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linh}}{Fator de níveis nominais, indicando a linhagem de
+#' arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos de arroz obervado.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC contagem
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (Execício 4.2, pág 66)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEx4.2)
+#'
+#' aggregate(perf ~ linh, data = RamalhoEx4.2,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(perf ~ linh, data = RamalhoEx4.2,
+#' groups = bloc,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Linhagem",
+#' ylab = "Número de perfilho")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx7.10
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz em 18 Popula\enc{çõ}{co}es na F2
+#' @description Experimento referente à produção de arroz obtida na
+#' avaliação de 18 populações \eqn{F_{2}} e duas linhagens
+#' utilizadas como testemunhas. O Experimento foi realizado em
+#' blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 600 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{pop}}{População \eqn{F_{2}} da linhagem de arroz com 18
+#' níveis e 2 testemunhas.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator que indica a repetição da combinação entre
+#' planta e linhagem.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Inteiro que representa a planta de arroz avaliada
+#' no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em g/planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 112).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoEx7.10)
+#'
+#' str(RamalhoEx7.10)
+#'
+#' xtabs(~pop + rept, data = RamalhoEx7.10)
+#'
+#' ps <- list(box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray90")),
+#' box.umbrella = list(col = 1, lty = 1),
+#' plot.symbol = list(col = 1, cex = 0.7))
+#'
+#' bwplot(prod ~ reorder(pop, prod, median), data = RamalhoEx7.10,
+#' horizontal = FALSE, pch = "|",
+#' xlab = "População (ordenada pela mediana)",
+#' ylab = "Produção de grãos (g/parcela)",
+#' par.settings = ps)
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx8.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Munic\enc{í}{i}pios de Minas Gerais
+#' @description Experimentos para avaliar a produção de grãos de
+#' cultivares de arroz, conduzidos em três locais do Estado de Minas
+#' Gerais (Lambari, Lavras e Felixlândia) em delineamento
+#' inteiramente casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais que representa as
+#' cultivares de arroz.}
+#'
+#' \item{\code{local}}{Fator de 3 níveis nominais, municípios de Minas
+#' Gerais onde foram realizados os experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Números inteiros que identificam as repetições em
+#' cada local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC GE
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.1, pág. 132)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoEx8.1)
+#'
+#' str(RamalhoEx8.1)
+#'
+#' with(RamalhoEx8.1,
+#' tapply(prod, list(cult = cult, local = local),
+#' FUN = mean))
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult + local, data = RamalhoEx8.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | local, data = RamalhoEx8.1,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Cultivar de arroz",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+#' # Ordenar cultivares pela média dentro de cada local.
+#' a <- by(data = RamalhoEx8.1, INDICES = RamalhoEx8.1$local,
+#' FUN = function(d) {
+#' with(d, reorder(interaction(cult, local, drop = TRUE),
+#' prod))
+#' })
+#' a <- levels(unlist(a)); a
+#'
+#' RamalhoEx8.1 <- transform(RamalhoEx8.1,
+#' cult.loc = factor(interaction(cult, local),
+#' levels = a))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult.loc | local, data = RamalhoEx8.1,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
+#' scales = list(x = "free"),
+#' xlab = "Cultivar de arroz (ordenadas por local)",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})),
+#' xscale.components = function(...) {
+#' ans <- xscale.components.default(...)
+#' ans$bottom$labels$labels <-
+#' gsub(x = ans$bottom$labels$labels,
+#' pattern = "\\..*$",
+#' replacement = "")
+#' return(ans)
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoEx8.2
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Am\enc{ê}{e}ndoas de Clones de Caju
+#' @description Experimento em delineamento de blocos casualizados para
+#' estudar a produção de amêndoas obtidos da avaliação de clones de
+#' caju, em 5 colheitas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clone}}{Fator categórico de 10 níveis que indica os
+#' clones de caju.}
+#'
+#' \item{\code{colh}}{Fator categórico de 5 níveis que representa as
+#' colheitas em ordem.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico de 4 níveis, usado para controle
+#' local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de clones de caju, medido em g/planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.2, pág. 133)
+#' @examples
+#'
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(RamalhoEx8.2)
+#'
+#' str(RamalhoEx8.2)
+#'
+#' xtabs(~clone + colh, data = RamalhoEx8.2)
+#'
+#' xyplot(prod ~ colh | clone,
+#' groups = bloc, type = "o", lty = 3,
+#' data = RamalhoEx8.2,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 2),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Clone", sep = " "),
+#' xlab = "Colheita",
+#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
+#' layer(panel.xyplot(x = x, groups = NULL,
+#' type = "a", lwd = 2, lty = 1, ...))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb1.2
+#' @title Produtividade M\enc{é}{e}dia de Espiga
+#' @description Experimento da produtividade média de espigas de milho
+#' de diversas cultivares obtidas por Ferreira et al (1995).
+#' @format data.frame com 28 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais das variedades de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade média de espiga (ton
+#' ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords ASS
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 15)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' bk <- c(2.5, 4.25, 6, 7.75, 9.5)
+#' ht <- hist(RamalhoTb1.2$prod,
+#' xlab = expression("Produtividade"~(ton~ha^{-1})),
+#' ylab = "Frequência absoluta",
+#' main = NULL,
+#' breaks = bk,
+#' axes = FALSE,
+#' labels = TRUE)
+#' axis(side = 1, at = bk)
+#' axis(side = 2)
+#' rug(RamalhoTb1.2$prod)
+#'
+#' plot(ecdf(RamalhoTb1.2$prod),
+#' xlab = expression("Produtividade"~(ton~ha^{-1})),
+#' ylab = "Frequência relativa acumulada",
+#' main = NULL)
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb11.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de 16 Cultivares de Sorgo
+#' @description Experimento conduzido na EMBRAPA Milho e Sorgo
+#' envolvendo a avaliação de 16 cultivares de sorgo conduzido
+#' no delineamento de látice quadrado balanceado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 16 níveis. Tratamento aplicado para
+#' verificar a produção de sorgo.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de sorgo, medidos em kg/parcela nas
+#' parcelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (pág. 165)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb11.1)
+#'
+#' str(RamalhoTb11.1)
+#'
+#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoTb11.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoTb11.1,
+#' xlab = "Cultivares de sorgo",
+#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
+#'
+#' k <- nlevels(RamalhoTb11.1$cult)
+#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
+#' par(mfrow = c(2, 2))
+#' col <- 1
+#' for (b in levels(RamalhoTb11.1$bloc)) {
+#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
+#' xlim = c(-1.1, 1.1),
+#' ylim = c(-1.1, 1.1),
+#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
+#' mtext(paste("Bloco", b))
+#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoTb11.1, bloc == b)$cult))
+#' cb <- combn(x = i, m = 2)
+#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
+#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
+#' col = col)
+#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
+#' labels = levels(RamalhoTb11.1$cult)[i])
+#' col <- col + 1
+#' }
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb11.17
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados provenientes de 3 experimentos envolvendo a
+#' produção de grãos de 15 linhagens de feijão, conduzidos sob
+#' delineamento em blocos casualizados incompletos, pois somente as
+#' testemunhas são comuns a todos os blocos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{exp}}{Fator de 3 níveis que indica de qual experimento a
+#' observação provém.}
+#'
+#' \item{\code{linh}}{Fator de 18 níveis onde os níveis 1, 2 e 3 são
+#' testemunhas, comuns a todos os experimentos e os demais (4 a 18)
+#' são as linhagens de feijão avaliadas.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 2 níveis em cada experimento, usado para
+#' fazer controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medidos em kg/parcela
+#' nas unidades experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBI
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 11.17, pág. 193)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb11.17)
+#'
+#' str(RamalhoTb11.17)
+#'
+#' ftable(xtabs(~exp + bloc + linh, data = RamalhoTb11.17))
+#'
+#' dotplot(prod ~ linh | exp, groups = bloc, data = RamalhoTb11.17,
+#' type = "p", as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
+#' xlab = "Linhagem de feijão",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~parcela^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb12.8
+#' @title Componentes da Produ\enc{çã}{ca}o de Linhagens de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados obtidos por Perreira Filho et al. (1987),
+#' referentes ao número médio de vagens por planta, número de
+#' sementes por vagem, peso de 100 sementes e produção de grãos,
+#' obtidos em um experimento de avaliação de linhagens de feijão,
+#' conduzidos em Patos de Minas, MG. Neste experimento, para um
+#' ajuste de regressão múltipla, a produção de grãos de feijão é a
+#' variável dependente e as demais são as variáveis independentes.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linh}}{Fator que indica as linhagens de feijão avaliadas
+#' no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{v}}{Número médio de vagens por planta.}
+#'
+#' \item{\code{s}}{Número de sementes por vagem.}
+#'
+#' \item{\code{z}}{Peso de 100 sementes}
+#'
+#' \item{\code{w}}{Produção de grãos de feijão, medidos em g/planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords RM
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 12.8, pág. 225)
+#'
+#' Pereira Filho, I. A., Ramalho, M. A. P., Ferreira, S. Avaliação
+#' de Progênies de Feijão e Estimativas de Parâmetros Genéticos na
+#' Região do Alto São Francisco em Minas Gerais, Pesquisa
+#' Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 12, n. 9/10, p. 987-993.
+#' 1987.
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb12.8)
+#'
+#' plot(RamalhoTb12.8[, -1])
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' splom(RamalhoTb12.8[, -1])
+#'
+#' splom(RamalhoTb12.8[, -1], type = c("p", "r"))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb13.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho
+#' @description Experimento referente a cultura de milho, cujos dados
+#' foram obtidos de dez plantas. Neste experimento, a produção de
+#' grãos é considerada a variável dependente e a altura da planta a
+#' independente.
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{x}}{Altura da planta, medida em cm.}
+#'
+#' \item{\code{y}}{Produção de grãos, medida em g/planta.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.1, pág. 233)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb13.1)
+#'
+#' str(RamalhoTb13.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(y ~ x, data = RamalhoTb13.1,
+#' type = c("p", "r"),
+#' xlab = "Altura (cm)",
+#' ylab = "Produção (g/planta)")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb13.11
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ra\enc{í}{i}zes de Mandioca
+#' @description Experimento envolvendo a produção de raízes de 20
+#' genótipos parentais (clones) de mandioca e de suas respectivas
+#' filhas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clone}}{Fator de 20 níveis que indica o clone de
+#' mandioca.}
+#'
+#' \item{\code{mae}}{Produção de raízes da planta mãe.}
+#'
+#' \item{\code{filha}}{Produção de raízes da planta filha.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV RS
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.11, pág. 248)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb13.11)
+#'
+#' str(RamalhoTb13.11)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(filha ~ mae, data = RamalhoTb13.11,
+#' type = c("p", "smooth", "g"), aspect = "iso",
+#' xlab = "Produção de raízes na planta mãe",
+#' ylab = "Produção de raízes na planta filha")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb13.13
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Prog\enc{ê}{e}nies de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Experimento referente a avaliação de progênies
+#' provenientes do cruzamento (ESAL 501 x Rio Tibagi), obtidos em 3
+#' gerações (F3, F4 e F5). Foi utilizado o delineamento de blocos
+#' casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prog}}{Fator de 10 níveis que representa a cultivar de
+#' feijão utilizada no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{gerac}}{Fator de 3 níveis (F3, F4 e F5) que são os blocos
+#' do experimento, utilizado para fazer controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medida em g/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.13, pág. 251)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb13.13)
+#'
+#' str(RamalhoTb13.13)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ prog, groups = gerac, data = RamalhoTb13.13,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Progênie de feijoeiro",
+#' ylab = "Produção (g/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Geração", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+#' ftable(with(RamalhoTb13.13,
+#' tapply(prod,
+#' list(prog = prog, gerac = gerac),
+#' FUN = identity)))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb13.15
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ramas de Clones de Mandioca
+#' @description Experimento envolvendo a produção de ramas (parte aérea)
+#' de 20 genótipos parentais (clones) de mandioca e de seus
+#' respectivos decendentes.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{clone}}{Fator categórico de 20 níveis que indica o clone
+#' de mandioca.}
+#'
+#' \item{\code{mae}}{Produção de ramas da planta "mãe".}
+#'
+#' \item{\code{filha}}{Produção de ramas da planta "filha".}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV RS
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.15, pág. 252)
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb13.15)
+#'
+#' str(RamalhoTb13.15)
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' xyplot(filha ~ mae, data = RamalhoTb13.15,
+#' type = c("p", "smooth"), grid = TRUE, aspect = "iso",
+#' xlab = "Produção de ramas na planta mãe",
+#' ylab = "Produção de ramas na planta filha")
+#' layer(panel.abline(a = 0, b = 1, lty = 2))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb13.6
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o e Teor de \eqn{P_{2}O_{5}}
+#' @description Experimento apresentado por Pereira (1993) referente a
+#' avaliação da produção de feijão e teor de \eqn{P_{2}O_{5}} em
+#' cada parcela, cujos dados foram obtidos de 10 cultivares de
+#' feijão. Para este experimento, um estudo por regressão deve
+#' considerar a produtividade de grãos como variável dependente e o
+#' teor como variável independente.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de 10 níveis que representa a cultivar de
+#' feijão utilizada no experimento.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis utilizado para fazer controle
+#' local.}
+#'
+#' \item{\code{teor}}{Teor de \eqn{P_{2}O_{5}} no solo, medidos em ppm.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medida em g/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords COV DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.6, pág. 243 e tabela 13.9, pág. 246)
+#'
+#' Pereira, A. F. Emprego de Covariância visando reduzir o efeito da
+#' heterogeneidade Ambiental nos Experimentos com a Cultura do
+#' Fejoeiro (Phaseolus vulgaris L.) Lavras: UFLA, 1993. 58p.
+#' (Dissertação-Mestrado Fitotecnia).
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb13.6)
+#'
+#' str(RamalhoTb13.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ teor, groups = cult, data = RamalhoTb13.6,
+#' auto.key = list(space = "right", title = "Cultivar"),
+#' xlab = "Teor de P_{2}O_{5}",
+#' ylab = "Produção de grãos de feijão")
+#'
+#' xyplot(prod ~ teor, groups = cult, data = RamalhoTb13.6,
+#' auto.key = list(space = "right",
+#' title = "Cultivar", cex.title = 1.1),
+#' xlab = expression("Teor de"~P[2]*O[5]),
+#' ylab = "Produção de grãos de feijão (g/parcela)")
+#'
+#' unit01 <- function(x) {
+#' x <- x - min(x)
+#' x <- x/max(x)
+#' return(x)
+#' }
+#'
+#' cex <- 0.5 + unit01(RamalhoTb13.6$teor)
+#'
+#' key <- with(RamalhoTb13.6, {
+#' v <- round(seq(min(teor), max(teor), length.out = 4), digits = 0)
+#' cex <- 0.5 + unit01(v)
+#' list(title = expression(Teor~de~P[2]*O[5]),
+#' cex.title = 1.1,
+#' columns = length(v),
+#' text = list(as.character(v)),
+#' points = list(cex = cex, pch = 1))
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoTb13.6,
+#' cex = cex, key = key,
+#' xlab = expression("Teor de"~P[2]*O[5]),
+#' ylab = "Produção de grãos de feijão (g/parcela)")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb3.1
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de nemat\enc{ó}{o}ides por vasos
+#' @description Experimento do número de nematóides (vermes que estão
+#' presentes no solo) por vasos infectando plantas de figo em
+#' diferentes idades de inoculação, experimento com 4 repetições.
+#' @format data.frame com 16 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{dias}}{Idade de inoculação, tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número que indica as repetições de cada
+#' tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{nemat}}{Número de nematóides por vaso coletado.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contagem
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 43)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb3.1)
+#'
+#' # Dados originais.
+#'
+#' aggregate(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' plot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' ylab = "Número de nematóides",
+#' xlab = "Tempo (dias)")
+#'
+#' xyplot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' ylab = "Número de nematóides",
+#' xlab = "Tempo (dias)")
+#'
+#' # Dados aplicando logaritmo.
+#'
+#' aggregate(log(nemat) ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' plot(log10(nemat) ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' ylab = "log do número de nematóides",
+#' xlab = "Tempo (dias)")
+#'
+#' plot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' log = "y",
+#' ylab = "log do número de nematóides",
+#' xlab = "Tempo (dias)")
+#'
+#' xyplot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
+#' scales = list(y = list(log = TRUE)),
+#' ylab = "Número de nematóides",
+#' xlab = "Tempo (dias)")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb3.4
+#' @title Incid\enc{ê}{e}nica de \emph{Colletotrichum} no feijoeiro
+#' @description Experimento para verificar a incidência de patógenos do
+#' tipo \emph{Colletotrichum} nas cultivares de feijão, foi
+#' utilizada uma escala de notas variando de 1 (resistente) a 5
+#' (completamente suscetível), estas notas foram dadas por três
+#' avaliadores. Neste experimento foram avaliados 16 tratamentos com
+#' 3 repetições em blocos casualizados.
+#' @format data.frame com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis numéricos. Tratamento aplicado
+#' para verificar a incidência de \emph{Colletotrichum}.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis quantitativos, usado para
+#' controle local}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Cultivar de feijão.}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Variável reposta, nota atribuída pelos avaliadores
+#' para a incidência de \emph{Colletotrichum}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 45)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb3.1)
+#'
+#' xyplot(nota ~ cult, data = RamalhoTb3.4,
+#' groups = bloc, auto.key = TRUE, jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = "Notas")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb3.6
+#' @title Largura de ascos \emph{Colletrotrichum lindemuthianum}
+#' @description Experimento referente a largura dos ascos de três
+#' isolados do fungo \emph{Colletotrichum lindemuthianum}.
+#' @format data.frame com 90 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número identificador da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{isol}}{Isolados do fungo (A, B e C).}
+#'
+#' \item{\code{larg}}{Largura dos ascos dos isolados.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (pg 48)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamalhoTb3.6)
+#'
+#' aggregate(larg ~ isol, data = RamalhoTb3.6,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb7.1
+#' @title Volume de Madeira em Prog\enc{ê}{e}nies de Eucalipto
+#' @description Pesquisa sobre avaliação de progênies de
+#' \emph{Eucaliptus camaldulensis}, referente ao volume de madeira
+#' por árvore, cujos dados foram obtidos pela V. \& M. Florestal
+#' Ltda. Experimento realizado em blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 180 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prog}}{Progênie de \emph{Eucaliptus camaldulensis}.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que indica o número da parcela com
+#' árvores de cada progênie.}
+#'
+#' \item{\code{plant}}{Inteiro que representa as árvores no parcela.}
+#'
+#' \item{\code{vol}}{Volume de madeira por árvore, medido em m\eqn{^3
+#' \times 10^4}}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras, MG: UFLA. (Tabela 7.1, pág 102).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb7.1)
+#'
+#' str(RamalhoTb7.1)
+#'
+#' xtabs(~prog + rept, data = RamalhoTb7.1)
+#'
+#' xyplot(vol ~ plant, data = RamalhoTb7.1,
+#' jitter.x = TRUE, groups = rept,
+#' xlab = "Progênie",
+#' ylab = expression("Volume de madeira"~(10^{4}~m^{3})))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamalhoTb8.12
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia de Gr\enc{ã}{a}os de Caf\enc{é}{e}-cereja
+#' @description Experimento que estudou a produção média de grãos de
+#' café-cereja, obtidos por Mendes (1994), em função da progênie em
+#' 3 anos. Foi utilizado o delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 4 variáveis, em
+#' que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{prog}}{Fator que distingue as progênies do cultivar de
+#' café Icatu.}
+#'
+#' \item{\code{ano}}{Fator de 3 níveis, colheitas realizadas em
+#' anos sucessivos.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis que são os blocos no
+#' experimento, possivelmente os mesmo blocos e unidades
+#' experimentais em todos os anos, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção média de grãos de café-cereja, em
+#' kg/parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC GE
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
+#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
+#' Lavras: UFLA. (pág. 128)
+#'
+#' Mendes, A. N. G. Avaliação de Metodologias Empregadas na Seleção
+#' de Progênies do Cafeeiro (Coffea arabica L.) no estado de Minas
+#' Gerais. Lavras: UFLA, 1994. 167p.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(RamalhoTb8.12)
+#'
+#' str(RamalhoTb8.12)
+#'
+#' ftable(with(RamalhoTb8.12,
+#' tapply(prod,
+#' list(ano = ano, prog = prog, bloc = bloc),
+#' FUN = identity)))
+#'
+#' xyplot(prod ~ ano | prog, data = RamalhoTb8.12,
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 2),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Progênie", sep = " "),
+#' xlab = "Ano de colheita",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~parcela^{-1})))
+#'
+#' aggregate(prod ~ prog, data = RamalhoTb8.12,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/RamalhoEg11.10.R b/R/RamalhoEg11.10.R
deleted file mode 100644
index abb1ad1108f0b3766d7d13dca9f6b659dc2cd1fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg11.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg11.10
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Sorgo
-#' @description Experimento da avaliação da produção de 40 cultivares de sorgo
-#' conduzido no delineamento alfa-látice.
-#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 3 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 8 níveis, usado para controle local. Os
-#' blocos são incompletos, ou seja, o tamanho do bloco é menor que o
-#' número de níveis de cultivares.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 40 níveis que são as cultivares de
-#' sorgo.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de sorgo, medidos em
-#' kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (pág. 181)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg11.10)
-#'
-#' str(RamalhoEg11.10)
-#'
-#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoEg11.10))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoEg11.10,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
-#'
-#' k <- nlevels(RamalhoEg11.10$cult)
-#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
-#' par(mfrow = c(2, 4))
-#' col <- 1
-#' for (b in levels(RamalhoEg11.10$bloc)) {
-#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
-#' xlim = c(-1.1, 1.1),
-#' ylim = c(-1.1, 1.1),
-#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
-#' mtext(paste("Bloco", b))
-#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoEg11.10, bloc == b)$cult))
-#' cb <- combn(x = i, m = 2)
-#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
-#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
-#' col = col)
-#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
-#' labels = levels(RamalhoEg11.10$cult)[i])
-#' col <- col + 1
-#' }
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg11.13.R b/R/RamalhoEg11.13.R
deleted file mode 100644
index 8749d6fe7ffa32f441dcae2cfb6ceea991a5571a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg11.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg11.13
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Diferentes Popula\enc{çõ}{co}es
-#' @description Experimento envolvendo populações de milho no
-#' delinemanto em blocos aumentados com 4 populações comuns e 25
-#' populações regulares.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pop}}{Fator de 29 níveis que indica as populações de
-#' milho estudadas. Destas, 4 são não regulares (I a IV) pois
-#' ocorrem em todos os blocos e as 25 restantes ocorrem apenas em um
-#' bloco.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis usado para fazer controle
-#' local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medidos em
-#' kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exemplo 11.13, pág. 188)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg11.13)
-#'
-#' str(RamalhoEg11.13)
-#'
-#' xyplot(prod ~ pop, groups = bloc, data = RamalhoEg11.13,
-#' xlab = "População de Milho",
-#' ylab = "Produção em kg/parcela")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg11.4.R b/R/RamalhoEg11.4.R
deleted file mode 100644
index 3f2bd76619e263ceba91c22655609dbe9a891b6f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg11.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg11.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho
-#' @description Experimento conduzido na EMBRAPA Milho e Sorgo em 1997,
-#' envolvendo a avaliação de produção de grãos de 36 cultivares de
-#' milho, conduzido no delineamento de látice quadrado parcialmente
-#' balanceado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 6 níveis, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 36 níveis. Tratamento aplicado
-#' para verificar a produção de grãos de milho.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medidos em kg/parcela
-#' nas parcelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (pág. 171)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg11.4)
-#'
-#' str(RamalhoEg11.4)
-#'
-#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoEg11.4))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoEg11.4,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
-#'
-#' k <- nlevels(RamalhoEg11.4$cult)
-#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
-#' par(mfrow = c(2, 4))
-#' col <- 1
-#' for (b in levels(RamalhoEg11.4$bloc)) {
-#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
-#' xlim = c(-1.1, 1.1),
-#' ylim = c(-1.1, 1.1),
-#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
-#' mtext(paste("Bloco", b))
-#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoEg11.4, bloc == b)$cult))
-#' cb <- combn(x = i, m = 2)
-#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
-#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
-#' col = col)
-#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
-#' labels = levels(RamalhoEg11.4$cult)[i])
-#' col <- col + 1
-#' }
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg12.10.R b/R/RamalhoEg12.10.R
deleted file mode 100644
index 0f250a15b50bc6252af455b2ad07fb7bca0665f6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg12.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg12.10
-#' @title Ensaio Dialelo para o Tempo At\enc{é}{e} o Florescimento do Feijoeiro
-#' @description Dados referentes ao cruzamento dialelo realizado por
-#' Arriel et al. (1993), em que foi avaliado o número de dias para o
-#' florescimento do feijoeiro para cada progenie.
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prog1}}{Inteiro que indica o progenitor 1 do cruzamento.}
-#'
-#' \item{\code{prog2}}{Inteiro que indica o progenitor 2 do cruzamento.}
-#'
-#' \item{\code{dias}}{Número médio de dias para o florescimento do
-#' feijoeiro.}
-#'
-#' }
-#' @keywords Dialelo
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exemplo 12.10, pág. 227)
-#'
-#' Arriel, E., Ramalho, M. A. P., Pacheco, C. A. P. Expected and
-#' Realized Gains in the CMS-39 Maize Population after three Cycles
-#' of Selection. Revista Brasileira de Genética. Ribeirão Preto.
-#' v.16, n.4, p.1013. dez. 1993
-#' @examples
-#'
-#' str(RamalhoEg12.10)
-#'
-#' RamalhoEg12.10
-#'
-#' # Número de genitores.
-#' n <- with(RamalhoEg12.10, unique(c(prog1, prog2)))
-#' RamalhoEg12.10 <- transform(RamalhoEg12.10,
-#' prog1 = factor(prog1, levels = n),
-#' prog2 = factor(prog2, levels = n))
-#'
-#' # Matriz do cruzamento dialelo.
-#' X1 <- model.matrix(~0 + prog1, data = RamalhoEg12.10)
-#' X2 <- model.matrix(~0 + prog2, data = RamalhoEg12.10)
-#' X <- 0.5 * (X1 + X2)
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg13.2.R b/R/RamalhoEg13.2.R
deleted file mode 100644
index 8f97fd42f7bedc365d2bb22be401658e1bf2a2c3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg13.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg13.2
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Cons\enc{ó}{o}rcio com Feij\enc{ã}{a}o.
-#' @description Dados referente ao experimento conduzido por Rezende et
-#' al. (1994), envolvendo 4 cultivares de milho consorciadas com 3
-#' de feijão.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{milh}}{Fator categórico de 4 níveis que indica as
-#' cultivares de milho.}
-#'
-#' \item{\code{feij}}{Fator categórico de 3 níveis, indica as cultivares
-#' de milho.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico de 3 níveis, usado para fazer
-#' controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho, medido em kg/ha.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Número de plantas por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV FAT2 DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 237)
-#'
-#' Rezende, G. D. S. P.; Ramalho, M. A. P. Competitive Ability of
-#' Maize and Commom Bean (Phaseolus Vulgaris L.) Cultivars
-#' Intercropped in Different Environments. Euphytica. Wageningen.
-#' v.123, n.2. 1994.
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEg13.2)
-#'
-#' str(RamalhoEg13.2)
-#'
-#' ftable(with(RamalhoEg13.2,
-#' tapply(prod,
-#' list(milh = milh,
-#' feij = feij,
-#' bloc = bloc),
-#' FUN = mean)))
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ milh, data = RamalhoEg13.2,
-#' groups = feij, type=c("p", "a"),
-#' xlab = "Plantas por Parcela",
-#' ylab = "Produção em (kg/ha)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg4.3.R b/R/RamalhoEg4.3.R
deleted file mode 100644
index c95d52edae70c2b86687c06759f1ec29ca8c4f8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg4.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg4.3
-#' @title Porcentagem de absor\enc{çã}{ca}o de \enc{á}{a}gua de feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Experimento conduzido na Universidade Federal de Lavras,
-#' avaliando a porcentagem de absorção de água de 10 linhares de
-#' feijão. O delineamento é inteiramente ao acaso com 3 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linh}}{Fator em que os números inteiro representam as
-#' linhagens de feijão.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que indicam as repetições das
-#' linhagens.}
-#'
-#' \item{\code{abs}}{Porcentagem de absorção de água no intervalo [0,
-#' 100].}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 4.3, pág 56)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg4.3)
-#'
-#' aggregate(abs ~ linh, data = RamalhoEg4.3,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg4.7.R b/R/RamalhoEg4.7.R
deleted file mode 100644
index ee171dc814b23a75bb62f83b3f1ce474c25f89fe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg4.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg4.7
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de gr\enc{ã}{a}os de arroz.
-#' @description Experimento da produção de grãos na avaliação de
-#' cultivares de arroz, conduzido em Lavras/MG. Delineamento em
-#' blocos casualizados.
-#' @format data.frame com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 10 níveis de cultivares de arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de 3 níveis do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz, medidos kg/ha nas
-#' unidades experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (pg 62)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg4.7)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | bloco, data = RamalhoEg4.7,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = "Produção de grãos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg7.8.R b/R/RamalhoEg7.8.R
deleted file mode 100644
index a081bc1e45b230cc16ae7a8bc55eeab0247f35e7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg7.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg7.8
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Cruzamentos Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Experimento referente à produção de grãos de feijão
-#' obtida na avaliação de 24 famílias \eqn{F_{5}} do cruzamento
-#' Jalo x Small White, cujos dados foram obtidos por Souza (1991).
-#' Experimento realizado em blocos incompletos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 240 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fam}}{Família \eqn{F_{5}} do cruzamento Jalo x Small
-#' White.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator que indica a repetição da combinação entre
-#' família \eqn{F_{5}} e planta.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Inteiro que indica a planta de feijão avaliada no
-#' experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, em g/planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 7.8, pág 110).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg7.8)
-#'
-#' str(RamalhoEg7.8)
-#'
-#' xtabs(~fam + rept, data = RamalhoEg7.8)
-#'
-#' ps <- list(box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray90")),
-#' box.umbrella = list(col = 1, lty = 1),
-#' plot.symbol = list(col = 1, cex = 0.7))
-#'
-#' bwplot(prod ~ fam, data = RamalhoEg7.8,
-#' horizontal = FALSE, pch = "|",
-#' xlab = "Família",
-#' ylab = "Produção de grãos (g/planta)",
-#' par.settings = ps)
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg8.1.R b/R/RamalhoEg8.1.R
deleted file mode 100644
index 1d5cac1f637dfb89165ecf9f32ae75090ec287fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg8.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Experimentos para medir a produção de grãos de
-#' cultivares de feijão, conduzidos em Lavras e Patos de Minas/MG
-#' durante o ano de 1990 em delineamento em blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais que representa as
-#' cultivares de feijão.}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator de 2 níveis nominais, municípios onde
-#' foram realizados os experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis que identifica os blocos em cada
-#' um dos experimentos, usado para fazer controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medidos em g/parcela
-#' nas unidades experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 115)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg8.1)
-#'
-#' str(RamalhoEg8.1)
-#'
-#' xtabs(~cult + local, data = RamalhoEg8.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | local, data = RamalhoEg8.1,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Cultivar",
-#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
-#'
-#' ftable(with(RamalhoEg8.1,
-#' tapply(prod,
-#' list(local, cult, bloc = bloc),
-#' FUN = identity)))
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult + local, data = RamalhoEg8.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEg8.8.R b/R/RamalhoEg8.8.R
deleted file mode 100644
index 35409dfeee7915ab0d1d687297d2378c4e492c65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEg8.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEg8.8
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o de Popula\enc{çõ}{co}es Segregantes
-#' @description Dados da produção de grãos de feijão obtidos por Corte
-#' et al. (2002) relativos à avaliação de 6 populações segregantes
-#' avaliadas nas gerações F\eqn{_{2}}, F\eqn{_{3}} e F\eqn{_{4}} com
-#' diferente número de blocos. O delineamento foi em blocos
-#' casualizados e cada geração corresponde a um experimento
-#' separado. Sendo assim, a identificação dos blocos é para cada
-#' experimento (geração).
-#' @format Um \code{data.frame} com 72 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{ger}}{Fator categórico de 3 níveis que representa o
-#' experimento para cada geração segregante de feijoeiro.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico usado para fazer controle local
-#' dentro de cada experimento (geração).}
-#'
-#' \item{\code{pop}}{Fator categórico de 6 níveis que representa as
-#' populações segregates de feijoeiro.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 8.8, pág. 123)
-#'
-#' Corte, H. R., Ramalho, M. A. P., Gonçalves, F. M. A., Abreu. A de
-#' F. B. Natural Selection for Grain Yield in Dry Bean Population
-#' Bred by the Bulk Method. Euphytica. Wageningen. v.123, n.3. 2002
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEg8.8)
-#'
-#' str(RamalhoEg8.8)
-#'
-#' xtabs(~pop + ger, data = RamalhoEg8.8)
-#'
-#' ftable(with(RamalhoEg8.8,
-#' tapply(prod,
-#' list(ger = ger, pop = pop, bloc = bloc),
-#' FUN = identity)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ pop | ger, data = RamalhoEg8.8,
-#' groups = bloc, type = c("p", "a"),
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
-#' xlab = "População",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx1.7.R b/R/RamalhoEx1.7.R
deleted file mode 100644
index 15df75ba4463fd6cb4cd7a4d36fc6a59812cdeb9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx1.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,27 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx1.7
-#' @title Altura de plantas de \emph{Eucaliptus camaldulensis}
-#' @description Amostra da altura média, medida aos 17 meses de vida, de
-#' plantas de famílias de meios-irmãos de \emph{Educaliptus
-#' camaldulensis} avaliadas em três localidades do Estado de Minas
-#' Gerais.
-#' @format Vetor com 100 observações altura das plantas em metros.
-#' @keywords AAS
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 26)
-#'
-#' Castro, N. H. A., Andrade, H. B., Ramalho, m A. P. (1993).
-#' Revista Árvore. Viçosa, v. 17, n.2.
-#'
-#' @examples
-#'
-#' hist(RamalhoEx1.7,
-#' labels = TRUE,
-#' xlim = c(4.5, 7),
-#' col = "steelblue",
-#' main = NULL,
-#' ylab = "Frequência absoluta",
-#' xlab = "Altura (m)")
-#' rug(RamalhoEx1.7)
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx12.2.R b/R/RamalhoEx12.2.R
deleted file mode 100644
index b7539dce2b221fa8d931107e67551a8c719bd759..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx12.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx12.2
-#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
-#' @description Conjunto de dados apresentados para exercício. Objetivo
-#' do exercício é estimar a equação de regressão múltipla.
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator que indica as cultivares.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, medidos em kg/ha.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura da planta, em centímetros.}
-#'
-#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RM
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 12.2, pág. 231)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEx12.2)
-#'
-#' str(RamalhoEx12.2)
-#'
-#' pairs(RamalhoEx12.2[, -1])
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' splom(RamalhoEx12.2[, -1], type = c("p", "r"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx13.1.R b/R/RamalhoEx13.1.R
deleted file mode 100644
index cb58fcc66aedbe2567936fa11a86310dc7987505..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx13.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx13.1
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Clones de Eucalipto
-#' @description Experimento referente a avaliação de clones de
-#' eucalipto, obtidos na Aracruz Celulose.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clone}}{Fator de 20 níveis que representa o clone de
-#' eucalipto.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura do eucalipto, medido em metros.}
-#'
-#' \item{\code{dap}}{Diâmetro na altura do peito (cm).}
-#'
-#' \item{\code{broto}}{Número médio de brotos por árvore.}
-#'
-#' \item{\code{perc}}{Percentagem de enraizamento das estacas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.1, pág. 255)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEx13.1)
-#'
-#' str(RamalhoEx13.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' splom(RamalhoEx13.1[, -1], type = c("p", "smooth"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx13.2.R b/R/RamalhoEx13.2.R
deleted file mode 100644
index e73816221b68eb8cb05ec6fc9d66a48bb12f9a07..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx13.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx13.2
-#' @title Peso de Espigas de Cultivares Milho
-#' @description Experimento que avaliou a produção de espigas de
-#' cultivares de milho, em delineamento de blocos casualizados. O
-#' número de plantas por parcela foi medido é uma covariável para o
-#' peso final de espigas por parcela.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico de 8 níveis que indica a cultivar
-#' de milho.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis que são os blocos do
-#' experimento, utilizado para fazer controle local.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Número de plantas por parcela.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso de espigas despalhadas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.2, pág. 256)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEx13.2)
-#'
-#' str(RamalhoEx13.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' cex <- with(RamalhoEx13.2, {
-#' x <- plant - min(plant)
-#' x <- x/max(x)
-#' 0.5 + 1.3 * x
-#' })
-#'
-#' xyplot(peso ~ cult, groups = bloc, data = RamalhoEx13.2,
-#' type = "o", cex = cex,
-#' ylab = "Peso de espigas despalhadas",
-#' xlab = "Cultivares de milho")
-#'
-#' xyplot(peso ~ plant, groups = bloc, data = RamalhoEx13.2,
-#' auto.key = list(columns = 3, title = "Cultivar",
-#' cex.title = 1.1),
-#' xlab = "Peso de espigas",
-#' ylab = "Plantas por parcela")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx13.3.R b/R/RamalhoEx13.3.R
deleted file mode 100644
index 8ef3709e4eae3a223f3cdc584f07bb1cb2c00be9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx13.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx13.3
-#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o do Stay Green em Fam\enc{í}{i}lias de Feijoeiro
-#' @description Notas da avaliação do "stay green" obtidos de famílias
-#' de feijoeiro, avaliados nas gerações \eqn{F_{2:3}}, \eqn{F_{2:4}}
-#' e \eqn{F_{2:5}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fam}}{Fator categórico de 20 níveis que indica a família
-#' de feijoeiro.}
-#'
-#' \item{\code{gerac}}{Fator categórico de 3 níveis (\eqn{F_{3}},
-#' \eqn{F_{4}} e \eqn{F_{5}}) que indica a geração do cruzamento.}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Notas para avaliação de "stay green".}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.3, pág. 257)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEx13.3)
-#'
-#' str(RamalhoEx13.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(nota ~ fam, groups = gerac,
-#' data = RamalhoEx13.3, type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Nota de stay green",
-#' xlab = "Família",
-#' auto.key = list(title = "Geração", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-#' ftable(with(RamalhoEx13.3,
-#' tapply(nota,
-#' list(fam = fam,
-#' gerac = gerac),
-#' FUN = mean)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx3.1.R b/R/RamalhoEx3.1.R
deleted file mode 100644
index 0eab250338c8ff6ccc2e6bd72bd75ace60500d2a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx3.1
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de plantas de milho ap\enc{ó}{o}s inocula\enc{çã}{ca}o
-#' @description Experimento referente ao número de plantas de milho,
-#' por parcela, após a inoculação com Diploidia. Experimento para
-#' avaliação de fungicidas para tratamento de sementes.
-#' @format data.frame com 20 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fugic}}{Fator que indica o tipo de tratamento aplicado.
-#' Fungicida (A, B, C, D, E) ou controle (Fc).}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Repetições de inoculação do fungicida.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Número de plantas de milho observadas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords contagem
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 50)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEx3.1)
-#'
-#' xyplot(jitter(plant) ~ fungic, data = RamalhoEx3.1,
-#' groups = repet, auto.key = TRUE,
-#' xlab = "Fungicida", ylab = "Número de plantas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx4.1.R b/R/RamalhoEx4.1.R
deleted file mode 100644
index 0524bb4c10c92f416d6a3ea0a7edffdce68c5ebb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx4.1
-#' @title Comprimento de con\enc{í}{i}dios de \emph{Colletotrichum
-#' lindemuthianum}
-#' @description Experimento para avaliar o comprimento de conídios de
-#' diferentes isolados do fungo \emph{Colletotrichum
-#' lindemuthianum}. Experimento inteiramente casualizado com número
-#' desigual de observações.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{coni}}{Identifica o conídio medido na lâmina de cada
-#' isolado (repetições).}
-#'
-#' \item{\code{isol}}{Fator que identifica os isolados do fungo
-#' \emph{Colletotrichum lindemuthianum}}
-#'
-#' \item{\code{comp}}{Comprimento de conídios medidos em \eqn{\mu m.}}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC desbalanceado
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (Exercício 4.1, pág 66)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEx4.1)
-#'
-#' xyplot(comp ~ med | isol, data = RamalhoEx4.1,
-#' xlab = "Repetições",
-#' ylab = "Comprimento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx4.2.R b/R/RamalhoEx4.2.R
deleted file mode 100644
index 8fe9ed4b9246a63168b84e88ce416a1acec004c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx4.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx4.2
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de perfilhos de arroz
-#' @description Experimento que estudou o número de perfilhos de plantas
-#' de arroz de 8 linhagens em um delineamento de blocos
-#' casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linh}}{Fator de níveis nominais, indicando a linhagem de
-#' arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos de arroz obervado.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC contagem
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (Execício 4.2, pág 66)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEx4.2)
-#'
-#' aggregate(perf ~ linh, data = RamalhoEx4.2,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(perf ~ linh, data = RamalhoEx4.2,
-#' groups = bloc,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Linhagem",
-#' ylab = "Número de perfilho")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx7.10.R b/R/RamalhoEx7.10.R
deleted file mode 100644
index 012e18c7d38475a2c7013c3fc6fcd430a1b1a7bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx7.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx7.10
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz em 18 Popula\enc{çõ}{co}es na F2
-#' @description Experimento referente à produção de arroz obtida na
-#' avaliação de 18 populações \eqn{F_{2}} e duas linhagens
-#' utilizadas como testemunhas. O Experimento foi realizado em
-#' blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 600 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{pop}}{População \eqn{F_{2}} da linhagem de arroz com 18
-#' níveis e 2 testemunhas.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator que indica a repetição da combinação entre
-#' planta e linhagem.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Inteiro que representa a planta de arroz avaliada
-#' no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em g/planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 112).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoEx7.10)
-#'
-#' str(RamalhoEx7.10)
-#'
-#' xtabs(~pop + rept, data = RamalhoEx7.10)
-#'
-#' ps <- list(box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray90")),
-#' box.umbrella = list(col = 1, lty = 1),
-#' plot.symbol = list(col = 1, cex = 0.7))
-#'
-#' bwplot(prod ~ reorder(pop, prod, median), data = RamalhoEx7.10,
-#' horizontal = FALSE, pch = "|",
-#' xlab = "População (ordenada pela mediana)",
-#' ylab = "Produção de grãos (g/parcela)",
-#' par.settings = ps)
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx8.1.R b/R/RamalhoEx8.1.R
deleted file mode 100644
index c5514ea6847ffcc78c00bf8b9c23ced7ee888913..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx8.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx8.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Munic\enc{í}{i}pios de Minas Gerais
-#' @description Experimentos para avaliar a produção de grãos de
-#' cultivares de arroz, conduzidos em três locais do Estado de Minas
-#' Gerais (Lambari, Lavras e Felixlândia) em delineamento
-#' inteiramente casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais que representa as
-#' cultivares de arroz.}
-#'
-#' \item{\code{local}}{Fator de 3 níveis nominais, municípios de Minas
-#' Gerais onde foram realizados os experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Números inteiros que identificam as repetições em
-#' cada local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC GE
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.1, pág. 132)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoEx8.1)
-#'
-#' str(RamalhoEx8.1)
-#'
-#' with(RamalhoEx8.1,
-#' tapply(prod, list(cult = cult, local = local),
-#' FUN = mean))
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult + local, data = RamalhoEx8.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | local, data = RamalhoEx8.1,
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Cultivar de arroz",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-#' # Ordenar cultivares pela média dentro de cada local.
-#' a <- by(data = RamalhoEx8.1, INDICES = RamalhoEx8.1$local,
-#' FUN = function(d) {
-#' with(d, reorder(interaction(cult, local, drop = TRUE),
-#' prod))
-#' })
-#' a <- levels(unlist(a)); a
-#'
-#' RamalhoEx8.1 <- transform(RamalhoEx8.1,
-#' cult.loc = factor(interaction(cult, local),
-#' levels = a))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult.loc | local, data = RamalhoEx8.1,
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 1), type = c("p", "a"),
-#' scales = list(x = "free"),
-#' xlab = "Cultivar de arroz (ordenadas por local)",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})),
-#' xscale.components = function(...) {
-#' ans <- xscale.components.default(...)
-#' ans$bottom$labels$labels <-
-#' gsub(x = ans$bottom$labels$labels,
-#' pattern = "\\..*$",
-#' replacement = "")
-#' return(ans)
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoEx8.2.R b/R/RamalhoEx8.2.R
deleted file mode 100644
index 3c524bcb6af9f81d659ea6d3f4a031fa73c414d6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoEx8.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name RamalhoEx8.2
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Am\enc{ê}{e}ndoas de Clones de Caju
-#' @description Experimento em delineamento de blocos casualizados para
-#' estudar a produção de amêndoas obtidos da avaliação de clones de
-#' caju, em 5 colheitas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clone}}{Fator categórico de 10 níveis que indica os
-#' clones de caju.}
-#'
-#' \item{\code{colh}}{Fator categórico de 5 níveis que representa as
-#' colheitas em ordem.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico de 4 níveis, usado para controle
-#' local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de clones de caju, medido em g/planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.2, pág. 133)
-#' @examples
-#'
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(RamalhoEx8.2)
-#'
-#' str(RamalhoEx8.2)
-#'
-#' xtabs(~clone + colh, data = RamalhoEx8.2)
-#'
-#' xyplot(prod ~ colh | clone,
-#' groups = bloc, type = "o", lty = 3,
-#' data = RamalhoEx8.2,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 2),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Clone", sep = " "),
-#' xlab = "Colheita",
-#' ylab = expression("Produção"~(g~parcela^{-1})))
-#' layer(panel.xyplot(x = x, groups = NULL,
-#' type = "a", lwd = 2, lty = 1, ...))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb1.2.R b/R/RamalhoTb1.2.R
deleted file mode 100644
index 76e8c981b21e0f779785f086cbaa0e75db33538f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb1.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb1.2
-#' @title Produtividade M\enc{é}{e}dia de Espiga
-#' @description Experimento da produtividade média de espigas de milho
-#' de diversas cultivares obtidas por Ferreira et al (1995).
-#' @format data.frame com 28 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais das variedades de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade média de espiga (ton
-#' ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords ASS
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 15)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' bk <- c(2.5, 4.25, 6, 7.75, 9.5)
-#' ht <- hist(RamalhoTb1.2$prod,
-#' xlab = expression("Produtividade"~(ton~ha^{-1})),
-#' ylab = "Frequência absoluta",
-#' main = NULL,
-#' breaks = bk,
-#' axes = FALSE,
-#' labels = TRUE)
-#' axis(side = 1, at = bk)
-#' axis(side = 2)
-#' rug(RamalhoTb1.2$prod)
-#'
-#' plot(ecdf(RamalhoTb1.2$prod),
-#' xlab = expression("Produtividade"~(ton~ha^{-1})),
-#' ylab = "Frequência relativa acumulada",
-#' main = NULL)
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb11.1.R b/R/RamalhoTb11.1.R
deleted file mode 100644
index 0f71e6fd38296695374376758c2ae73276255e3e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb11.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb11.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de 16 Cultivares de Sorgo
-#' @description Experimento conduzido na EMBRAPA Milho e Sorgo
-#' envolvendo a avaliação de 16 cultivares de sorgo conduzido
-#' no delineamento de látice quadrado balanceado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 80 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 16 níveis. Tratamento aplicado para
-#' verificar a produção de sorgo.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de sorgo, medidos em kg/parcela nas
-#' parcelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (pág. 165)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb11.1)
-#'
-#' str(RamalhoTb11.1)
-#'
-#' addmargins(xtabs(~cult + bloc, data = RamalhoTb11.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoTb11.1,
-#' xlab = "Cultivares de sorgo",
-#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~parcela^{-1})))
-#'
-#' k <- nlevels(RamalhoTb11.1$cult)
-#' a <- seq(0, 2 * pi, length.out = k + 1)[-(k + 1)]
-#' par(mfrow = c(2, 2))
-#' col <- 1
-#' for (b in levels(RamalhoTb11.1$bloc)) {
-#' plot(sin(a), cos(a), asp = 1,
-#' xlim = c(-1.1, 1.1),
-#' ylim = c(-1.1, 1.1),
-#' axes = FALSE, xlab = NA, ylab = NA)
-#' mtext(paste("Bloco", b))
-#' i <- unique(as.integer(subset(RamalhoTb11.1, bloc == b)$cult))
-#' cb <- combn(x = i, m = 2)
-#' segments(x0 = sin(a[cb[1, ]]), y0 = cos(a[cb[1, ]]),
-#' x1 = sin(a[cb[2, ]]), y1 = cos(a[cb[2, ]]),
-#' col = col)
-#' text(x = 1.08 * sin(a[i]), y = 1.08 * cos(a[i]),
-#' labels = levels(RamalhoTb11.1$cult)[i])
-#' col <- col + 1
-#' }
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb11.17.R b/R/RamalhoTb11.17.R
deleted file mode 100644
index 60b9882bc498632f967f9b2bbb0098161801a86b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb11.17.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb11.17
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados provenientes de 3 experimentos envolvendo a
-#' produção de grãos de 15 linhagens de feijão, conduzidos sob
-#' delineamento em blocos casualizados incompletos, pois somente as
-#' testemunhas são comuns a todos os blocos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{exp}}{Fator de 3 níveis que indica de qual experimento a
-#' observação provém.}
-#'
-#' \item{\code{linh}}{Fator de 18 níveis onde os níveis 1, 2 e 3 são
-#' testemunhas, comuns a todos os experimentos e os demais (4 a 18)
-#' são as linhagens de feijão avaliadas.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 2 níveis em cada experimento, usado para
-#' fazer controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medidos em kg/parcela
-#' nas unidades experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBI
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 11.17, pág. 193)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb11.17)
-#'
-#' str(RamalhoTb11.17)
-#'
-#' ftable(xtabs(~exp + bloc + linh, data = RamalhoTb11.17))
-#'
-#' dotplot(prod ~ linh | exp, groups = bloc, data = RamalhoTb11.17,
-#' type = "p", as.table = TRUE, layout = c(NA, 1),
-#' xlab = "Linhagem de feijão",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~parcela^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb12.8.R b/R/RamalhoTb12.8.R
deleted file mode 100644
index 5df1b86f236c2a726861a6ed0aa2f5e9bd0ae673..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb12.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb12.8
-#' @title Componentes da Produ\enc{çã}{ca}o de Linhagens de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados obtidos por Perreira Filho et al. (1987),
-#' referentes ao número médio de vagens por planta, número de
-#' sementes por vagem, peso de 100 sementes e produção de grãos,
-#' obtidos em um experimento de avaliação de linhagens de feijão,
-#' conduzidos em Patos de Minas, MG. Neste experimento, para um
-#' ajuste de regressão múltipla, a produção de grãos de feijão é a
-#' variável dependente e as demais são as variáveis independentes.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linh}}{Fator que indica as linhagens de feijão avaliadas
-#' no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{v}}{Número médio de vagens por planta.}
-#'
-#' \item{\code{s}}{Número de sementes por vagem.}
-#'
-#' \item{\code{z}}{Peso de 100 sementes}
-#'
-#' \item{\code{w}}{Produção de grãos de feijão, medidos em g/planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords RM
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 12.8, pág. 225)
-#'
-#' Pereira Filho, I. A., Ramalho, M. A. P., Ferreira, S. Avaliação
-#' de Progênies de Feijão e Estimativas de Parâmetros Genéticos na
-#' Região do Alto São Francisco em Minas Gerais, Pesquisa
-#' Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 12, n. 9/10, p. 987-993.
-#' 1987.
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb12.8)
-#'
-#' plot(RamalhoTb12.8[, -1])
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' splom(RamalhoTb12.8[, -1])
-#'
-#' splom(RamalhoTb12.8[, -1], type = c("p", "r"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb13.1.R b/R/RamalhoTb13.1.R
deleted file mode 100644
index 562bd262e5e27cbeb692a41860de495426b61598..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb13.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb13.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho
-#' @description Experimento referente a cultura de milho, cujos dados
-#' foram obtidos de dez plantas. Neste experimento, a produção de
-#' grãos é considerada a variável dependente e a altura da planta a
-#' independente.
-#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{x}}{Altura da planta, medida em cm.}
-#'
-#' \item{\code{y}}{Produção de grãos, medida em g/planta.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.1, pág. 233)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb13.1)
-#'
-#' str(RamalhoTb13.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(y ~ x, data = RamalhoTb13.1,
-#' type = c("p", "r"),
-#' xlab = "Altura (cm)",
-#' ylab = "Produção (g/planta)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb13.11.R b/R/RamalhoTb13.11.R
deleted file mode 100644
index f3e8922488d0d68092ba044c29ef7fbb52a0573b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb13.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb13.11
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ra\enc{í}{i}zes de Mandioca
-#' @description Experimento envolvendo a produção de raízes de 20
-#' genótipos parentais (clones) de mandioca e de suas respectivas
-#' filhas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clone}}{Fator de 20 níveis que indica o clone de
-#' mandioca.}
-#'
-#' \item{\code{mae}}{Produção de raízes da planta mãe.}
-#'
-#' \item{\code{filha}}{Produção de raízes da planta filha.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV RS
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.11, pág. 248)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb13.11)
-#'
-#' str(RamalhoTb13.11)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(filha ~ mae, data = RamalhoTb13.11,
-#' type = c("p", "smooth", "g"), aspect = "iso",
-#' xlab = "Produção de raízes na planta mãe",
-#' ylab = "Produção de raízes na planta filha")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb13.13.R b/R/RamalhoTb13.13.R
deleted file mode 100644
index b952b3a9bc2a92b26e4aa8d122fdb0207f48e658..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb13.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb13.13
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Prog\enc{ê}{e}nies de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Experimento referente a avaliação de progênies
-#' provenientes do cruzamento (ESAL 501 x Rio Tibagi), obtidos em 3
-#' gerações (F3, F4 e F5). Foi utilizado o delineamento de blocos
-#' casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prog}}{Fator de 10 níveis que representa a cultivar de
-#' feijão utilizada no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{gerac}}{Fator de 3 níveis (F3, F4 e F5) que são os blocos
-#' do experimento, utilizado para fazer controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medida em g/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.13, pág. 251)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb13.13)
-#'
-#' str(RamalhoTb13.13)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ prog, groups = gerac, data = RamalhoTb13.13,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Progênie de feijoeiro",
-#' ylab = "Produção (g/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Geração", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-#' ftable(with(RamalhoTb13.13,
-#' tapply(prod,
-#' list(prog = prog, gerac = gerac),
-#' FUN = identity)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb13.15.R b/R/RamalhoTb13.15.R
deleted file mode 100644
index b2b536109747ceee844c9f58fca1b87068d84440..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb13.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb13.15
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ramas de Clones de Mandioca
-#' @description Experimento envolvendo a produção de ramas (parte aérea)
-#' de 20 genótipos parentais (clones) de mandioca e de seus
-#' respectivos decendentes.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{clone}}{Fator categórico de 20 níveis que indica o clone
-#' de mandioca.}
-#'
-#' \item{\code{mae}}{Produção de ramas da planta "mãe".}
-#'
-#' \item{\code{filha}}{Produção de ramas da planta "filha".}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV RS
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.15, pág. 252)
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb13.15)
-#'
-#' str(RamalhoTb13.15)
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' xyplot(filha ~ mae, data = RamalhoTb13.15,
-#' type = c("p", "smooth"), grid = TRUE, aspect = "iso",
-#' xlab = "Produção de ramas na planta mãe",
-#' ylab = "Produção de ramas na planta filha")
-#' layer(panel.abline(a = 0, b = 1, lty = 2))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb13.6.R b/R/RamalhoTb13.6.R
deleted file mode 100644
index d833c1609a969d785657de0117f70055a9683a13..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb13.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb13.6
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o e Teor de \eqn{P_{2}O_{5}}
-#' @description Experimento apresentado por Pereira (1993) referente a
-#' avaliação da produção de feijão e teor de \eqn{P_{2}O_{5}} em
-#' cada parcela, cujos dados foram obtidos de 10 cultivares de
-#' feijão. Para este experimento, um estudo por regressão deve
-#' considerar a produtividade de grãos como variável dependente e o
-#' teor como variável independente.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de 10 níveis que representa a cultivar de
-#' feijão utilizada no experimento.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis utilizado para fazer controle
-#' local.}
-#'
-#' \item{\code{teor}}{Teor de \eqn{P_{2}O_{5}} no solo, medidos em ppm.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, medida em g/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords COV DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.6, pág. 243 e tabela 13.9, pág. 246)
-#'
-#' Pereira, A. F. Emprego de Covariância visando reduzir o efeito da
-#' heterogeneidade Ambiental nos Experimentos com a Cultura do
-#' Fejoeiro (Phaseolus vulgaris L.) Lavras: UFLA, 1993. 58p.
-#' (Dissertação-Mestrado Fitotecnia).
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb13.6)
-#'
-#' str(RamalhoTb13.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ teor, groups = cult, data = RamalhoTb13.6,
-#' auto.key = list(space = "right", title = "Cultivar"),
-#' xlab = "Teor de P_{2}O_{5}",
-#' ylab = "Produção de grãos de feijão")
-#'
-#' xyplot(prod ~ teor, groups = cult, data = RamalhoTb13.6,
-#' auto.key = list(space = "right",
-#' title = "Cultivar", cex.title = 1.1),
-#' xlab = expression("Teor de"~P[2]*O[5]),
-#' ylab = "Produção de grãos de feijão (g/parcela)")
-#'
-#' unit01 <- function(x) {
-#' x <- x - min(x)
-#' x <- x/max(x)
-#' return(x)
-#' }
-#'
-#' cex <- 0.5 + unit01(RamalhoTb13.6$teor)
-#'
-#' key <- with(RamalhoTb13.6, {
-#' v <- round(seq(min(teor), max(teor), length.out = 4), digits = 0)
-#' cex <- 0.5 + unit01(v)
-#' list(title = expression(Teor~de~P[2]*O[5]),
-#' cex.title = 1.1,
-#' columns = length(v),
-#' text = list(as.character(v)),
-#' points = list(cex = cex, pch = 1))
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = RamalhoTb13.6,
-#' cex = cex, key = key,
-#' xlab = expression("Teor de"~P[2]*O[5]),
-#' ylab = "Produção de grãos de feijão (g/parcela)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb3.1.R b/R/RamalhoTb3.1.R
deleted file mode 100644
index 91e32ad5a6d931d22a34c290015eef944ef97125..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb3.1
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de nemat\enc{ó}{o}ides por vasos
-#' @description Experimento do número de nematóides (vermes que estão
-#' presentes no solo) por vasos infectando plantas de figo em
-#' diferentes idades de inoculação, experimento com 4 repetições.
-#' @format data.frame com 16 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{dias}}{Idade de inoculação, tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número que indica as repetições de cada
-#' tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{nemat}}{Número de nematóides por vaso coletado.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 43)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb3.1)
-#'
-#' # Dados originais.
-#'
-#' aggregate(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' plot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' ylab = "Número de nematóides",
-#' xlab = "Tempo (dias)")
-#'
-#' xyplot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' ylab = "Número de nematóides",
-#' xlab = "Tempo (dias)")
-#'
-#' # Dados aplicando logaritmo.
-#'
-#' aggregate(log(nemat) ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' plot(log10(nemat) ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' ylab = "log do número de nematóides",
-#' xlab = "Tempo (dias)")
-#'
-#' plot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' log = "y",
-#' ylab = "log do número de nematóides",
-#' xlab = "Tempo (dias)")
-#'
-#' xyplot(nemat ~ dias, data = RamalhoTb3.1,
-#' scales = list(y = list(log = TRUE)),
-#' ylab = "Número de nematóides",
-#' xlab = "Tempo (dias)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb3.4.R b/R/RamalhoTb3.4.R
deleted file mode 100644
index d0eabb836be0274e0a04464590b8287f90f635d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb3.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb3.4
-#' @title Incid\enc{ê}{e}nica de \emph{Colletotrichum} no feijoeiro
-#' @description Experimento para verificar a incidência de patógenos do
-#' tipo \emph{Colletotrichum} nas cultivares de feijão, foi
-#' utilizada uma escala de notas variando de 1 (resistente) a 5
-#' (completamente suscetível), estas notas foram dadas por três
-#' avaliadores. Neste experimento foram avaliados 16 tratamentos com
-#' 3 repetições em blocos casualizados.
-#' @format data.frame com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis numéricos. Tratamento aplicado
-#' para verificar a incidência de \emph{Colletotrichum}.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 3 níveis quantitativos, usado para
-#' controle local}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Cultivar de feijão.}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Variável reposta, nota atribuída pelos avaliadores
-#' para a incidência de \emph{Colletotrichum}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 45)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb3.1)
-#'
-#' xyplot(nota ~ cult, data = RamalhoTb3.4,
-#' groups = bloc, auto.key = TRUE, jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = "Notas")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb3.6.R b/R/RamalhoTb3.6.R
deleted file mode 100644
index e7b03e14603052fdcddd29399b38c377db7c3c49..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb3.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb3.6
-#' @title Largura de ascos \emph{Colletrotrichum lindemuthianum}
-#' @description Experimento referente a largura dos ascos de três
-#' isolados do fungo \emph{Colletotrichum lindemuthianum}.
-#' @format data.frame com 90 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número identificador da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{isol}}{Isolados do fungo (A, B e C).}
-#'
-#' \item{\code{larg}}{Largura dos ascos dos isolados.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (pg 48)
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamalhoTb3.6)
-#'
-#' aggregate(larg ~ isol, data = RamalhoTb3.6,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb7.1.R b/R/RamalhoTb7.1.R
deleted file mode 100644
index f36764b76ba7425a7af266aeb9e5031d73db3182..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb7.1
-#' @title Volume de Madeira em Prog\enc{ê}{e}nies de Eucalipto
-#' @description Pesquisa sobre avaliação de progênies de
-#' \emph{Eucaliptus camaldulensis}, referente ao volume de madeira
-#' por árvore, cujos dados foram obtidos pela V. \& M. Florestal
-#' Ltda. Experimento realizado em blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 180 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prog}}{Progênie de \emph{Eucaliptus camaldulensis}.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que indica o número da parcela com
-#' árvores de cada progênie.}
-#'
-#' \item{\code{plant}}{Inteiro que representa as árvores no parcela.}
-#'
-#' \item{\code{vol}}{Volume de madeira por árvore, medido em m\eqn{^3
-#' \times 10^4}}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras, MG: UFLA. (Tabela 7.1, pág 102).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb7.1)
-#'
-#' str(RamalhoTb7.1)
-#'
-#' xtabs(~prog + rept, data = RamalhoTb7.1)
-#'
-#' xyplot(vol ~ plant, data = RamalhoTb7.1,
-#' jitter.x = TRUE, groups = rept,
-#' xlab = "Progênie",
-#' ylab = expression("Volume de madeira"~(10^{4}~m^{3})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamalhoTb8.12.R b/R/RamalhoTb8.12.R
deleted file mode 100644
index 68e6a81b0710440d9db2e191fc00c4f89e42598a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamalhoTb8.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name RamalhoTb8.12
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia de Gr\enc{ã}{a}os de Caf\enc{é}{e}-cereja
-#' @description Experimento que estudou a produção média de grãos de
-#' café-cereja, obtidos por Mendes (1994), em função da progênie em
-#' 3 anos. Foi utilizado o delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 4 variáveis, em
-#' que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{prog}}{Fator que distingue as progênies do cultivar de
-#' café Icatu.}
-#'
-#' \item{\code{ano}}{Fator de 3 níveis, colheitas realizadas em
-#' anos sucessivos.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis que são os blocos no
-#' experimento, possivelmente os mesmo blocos e unidades
-#' experimentais em todos os anos, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção média de grãos de café-cereja, em
-#' kg/parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC GE
-#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
-#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
-#' Lavras: UFLA. (pág. 128)
-#'
-#' Mendes, A. N. G. Avaliação de Metodologias Empregadas na Seleção
-#' de Progênies do Cafeeiro (Coffea arabica L.) no estado de Minas
-#' Gerais. Lavras: UFLA, 1994. 167p.
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(RamalhoTb8.12)
-#'
-#' str(RamalhoTb8.12)
-#'
-#' ftable(with(RamalhoTb8.12,
-#' tapply(prod,
-#' list(ano = ano, prog = prog, bloc = bloc),
-#' FUN = identity)))
-#'
-#' xyplot(prod ~ ano | prog, data = RamalhoTb8.12,
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' as.table = TRUE, layout = c(NA, 2),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Progênie", sep = " "),
-#' xlab = "Ano de colheita",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~parcela^{-1})))
-#'
-#' aggregate(prod ~ prog, data = RamalhoTb8.12,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/Ramos.R b/R/Ramos.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..845fafc2231e9e42b647f4f64e64bf5564d7b8dc
--- /dev/null
+++ b/R/Ramos.R
@@ -0,0 +1,464 @@
+#' @name RamosAnC1
+#' @title Temperatura do \enc{ó}{o}leo de misturadores
+#' @description Conjunto de dados da temperatura do óleo de misturadores,
+#' com 25 amostras de tamanho 8 de um processo metalúrgico.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{oleo}}{Temperatura ddo óleo (em °C ).}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 133).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC1)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(RamosAnC1$oleo, RamosAnC1$amostra)
+#'
+#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab =
+#' "Temperatura média", title = " ")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosAnC2
+#' @title Teor de s\enc{ó}{o}dio em um processo qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Conjunto de dados do teor de sódio (Na)
+#' em 25 amostras de tamanho 5 de um processo químico.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 125 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{sodio}}{Teor do sódio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 134).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC2)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(RamosAnC2$sodio, RamosAnC2$amostra)
+#'
+#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, ylab = "Média amostral", xlab =
+#' "Amostra", title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosAnC4
+#' @title Processo produtivo de canetas
+#' @description Conjunto de dados de um processo produtivo
+#' de canetas, com 34 amostras de tamanhos diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 34 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{tamamostra}}{Tamanho da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{naoconf}}{Número de canetas não conformes na amostra.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 135).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC4)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosAnC4$naoconf, sizes = RamosAnC4$tamamostra, type = "p",
+#' xlab = "Amostra", ylab = "Número de canetas não conformes", title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosAnC6
+#' @title Processo de fabrica\enc{çã}{ca}o de panelas
+#' @description Conjunto de dados de um processo de fabricação
+#' de panelas, com 30 amostras com tamanhos diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{tamamostra}}{Tamanho da amostra de panelas avaliadas.}
+#'
+#' \item{\code{naoconf}}{Número de não conformidades nas panelas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 136).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC6)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosAnC6$naoconf, sizes = RamosAnC6$tamamostra, type = "u",
+#' ylim = c(0,2.5), xlab = "Amostra", ylab = "Número de não
+#' conformidades em panelas", title = "")
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosAnC7
+#' @title Processo qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Conjunto de dados de um processo químico com
+#' o pH da água, e pH do cloreto de potássio em 30 amostras
+#' de tamanho 1.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{phagua}}{pH da água.}
+#'
+#' \item{\code{phclore}}{pH do cloreto de potássio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 137).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC7)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosAnC7$phagua, type="xbar.one",
+#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph da água",
+#' title = "")
+#' qcc(RamosAnC7$phclore, type="xbar.one",
+#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph do cloreto",
+#' title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosAnC8
+#' @title Teor de elementos qu\enc{í}{i}micos
+#' @description Conjunto de dados de teor de elementos químicos
+#' resultantes de análises de laboratório em 30 amostras
+#' unitárias.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 8 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{magnes}}{Teor do magnésio.}
+#'
+#' \item{\code{ferro}}{Teor do ferro.}
+#'
+#' \item{\code{fosfor}}{Teor do fósforo.}
+#'
+#' \item{\code{potass}}{Teor do potássio.}
+#'
+#' \item{\code{calcio}}{Teor do cálcio.}
+#'
+#' \item{\code{aluminio}}{Teor do alumínio.}
+#'
+#' \item{\code{vanad}}{Teor do vanádio.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 138).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosAnC8)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosAnC8$magnes, type="xbar.one",
+#' xlab = "Amostras", ylab = "Teor do magnésio",
+#' title = "")
+#'
+#' qcc(RamosAnC8$ferro, type="xbar.one",
+#' xlab = "Amostras", ylab = "Teor do ferro",
+#' title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb2.5
+#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura de garrafas
+#' @description Distribuição de frequências para as
+#' resistências à ruptura de 100 garrafas de
+#' refrigerante de um litro.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{forca}}{Resistência das garrafas.}
+#'
+#' \item{\code{freq}}{Frequências observadas para as resistências.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 29).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb2.5)
+#'
+#' barplot(RamosTb2.5$freq, names=RamosTb2.5$forca,
+#' xlab = 'Resistência', ylab = 'Frequência')
+#'
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb2.6
+#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura e peso de garrafas
+#' @description Resistência e peso de 25 garrafas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{forca}}{Força de resistência à ruptura.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso da garrafa (em gramas).}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb2.6)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(forca ~ peso, pch = 20,
+#' data = RamosTb2.6, type = c("g", "p"))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb2.7
+#' @title Processo de fundi\enc{çã}{ca}o de magn\enc{é}{e}sio
+#' @description Dados referente a um processo de fundição
+#' de magnésio, compreendendo a recuperação do metal
+#' e os valores do fluxo de regeneração adicionada.
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fluxo}}{Fluxo de recuperação do metal no processo
+#' de fundição.}
+#'
+#' \item{\code{recupe}}{Recuperação do metal.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb2.7)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(recupe ~ fluxo, pch = 20,
+#' data = RamosTb2.7, type = c( "g", "p"))
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb3.1
+#' @title Teor de fl\enc{ú}{u}or de um processo qu\enc{í}{i}mico
+#' @description Conjunto de dados sobre teor de flúor com 15
+#' amostras de tamanho 5 de um processo químico.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{fluor}}{Teor de flúor.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 38).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb3.1)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(RamosTb3.1$fluor, RamosTb3.1$amostra)
+#'
+#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab =
+#' "Amostra", ylab = "Teor médio de fluor", title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb4.1
+#' @title Temperatura de eletrodos de carbono
+#' @description Conjunto de dados referente às temperaturas de eletrodos
+#' de carbono, com 25 amostras de tamanho 8, em um processo
+#' de fabricação de alumínio.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{temperat}}{Temperatura dos eletrodos de carbono (em °C ).}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 56).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb4.1)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' obj <- qcc.groups(RamosTb4.1$temperat, RamosTb4.1$amostra)
+#'
+#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab =
+#' "Temperatura média", title = " ")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb5.2
+#' @title Itens n\enc{ã}{a}o conformes no processo produtivo de ovos de galinha
+#' @description Número de ovos não conformes de um processo
+#' produtivo de ovos de galinha, com 30 amostras de
+#' tamanhos diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{tamamostra}}{Número de unidades amostradas.}
+#'
+#' \item{\code{naoconf}}{Número de ovos não conformes na amostra.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 79).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb5.2)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosTb5.2$naoconf, sizes = RamosTb5.2$tamamostra, type = "p",
+#' xlab = "Amostra", ylab = "Fração de ovos não conformes", title =
+#' "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb5.8
+#' @title Taxa de defeitos na fabrica\enc{çã}{ca}o de copos de cristal
+#' @description Número de não conformidades em um processo de fabricação
+#' de copos de cristal, com amostras de tamanhos diferentes.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 26 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{tamamostra}}{Número de unidades amostradas.}
+#'
+#' \item{\code{naoconf}}{Número de não conformidades na amostra.}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 96).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb5.8)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosTb5.8$naoconf, sizes = RamosTb5.8$tamamostra, type = "u",
+#' xlab = "Amostra", ylab = "Taxa de não conformidades", title = "")
+#'
+NULL
+
+#' @name RamosTb6.1
+#' @title Densidade aparente de um processo de eletrodos
+#' @description Dados da densidade aparente de um processo de produtivo
+#' de eletrodos de carbono.
+#'
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
+#'
+#' \item{\code{densi}}{Densidade aparente (em g/cm^{3} do eletrodo).}
+#'
+#' }
+#' @keywords CEQ
+#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
+#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
+#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 106).
+#'
+#' @examples
+#'
+#' data(RamosTb6.1)
+#'
+#' library(qcc)
+#'
+#' qcc(RamosTb6.1$densi, type = "xbar.one",
+#' std.dev = "SD", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab = "Densidade",
+#' title = "")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/RamosAnC1.R b/R/RamosAnC1.R
deleted file mode 100644
index e9b055c1caa6b7380417080d0e2142e200421009..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC1
-#' @title Temperatura do \enc{ó}{o}leo de misturadores
-#' @description Conjunto de dados da temperatura do óleo de misturadores,
-#' com 25 amostras de tamanho 8 de um processo metalúrgico.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{oleo}}{Temperatura ddo óleo (em °C ).}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 133).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC1)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(RamosAnC1$oleo, RamosAnC1$amostra)
-#'
-#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab =
-#' "Temperatura média", title = " ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosAnC2.R b/R/RamosAnC2.R
deleted file mode 100644
index a63c7206a04cf6797c73b5f08576412b085f1c43..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC2.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC2
-#' @title Teor de s\enc{ó}{o}dio em um processo qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Conjunto de dados do teor de sódio (Na)
-#' em 25 amostras de tamanho 5 de um processo químico.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 125 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{sodio}}{Teor do sódio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 134).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC2)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(RamosAnC2$sodio, RamosAnC2$amostra)
-#'
-#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, ylab = "Média amostral", xlab =
-#' "Amostra", title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosAnC4.R b/R/RamosAnC4.R
deleted file mode 100644
index adea97524f5313b467fef3a5a32d2d3ad3b03dd1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC4.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC4
-#' @title Processo produtivo de canetas
-#' @description Conjunto de dados de um processo produtivo
-#' de canetas, com 34 amostras de tamanhos diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 34 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{tamamostra}}{Tamanho da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{naoconf}}{Número de canetas não conformes na amostra.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 135).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC4)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosAnC4$naoconf, sizes = RamosAnC4$tamamostra, type = "p",
-#' xlab = "Amostra", ylab = "Número de canetas não conformes", title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosAnC6.R b/R/RamosAnC6.R
deleted file mode 100644
index 04766329570b044c2a9450f3f56202d7de75fc96..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC6.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC6
-#' @title Processo de fabrica\enc{çã}{ca}o de panelas
-#' @description Conjunto de dados de um processo de fabricação
-#' de panelas, com 30 amostras com tamanhos diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{tamamostra}}{Tamanho da amostra de panelas avaliadas.}
-#'
-#' \item{\code{naoconf}}{Número de não conformidades nas panelas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 136).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC6)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosAnC6$naoconf, sizes = RamosAnC6$tamamostra, type = "u",
-#' ylim = c(0,2.5), xlab = "Amostra", ylab = "Número de não
-#' conformidades em panelas", title = "")
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosAnC7.R b/R/RamosAnC7.R
deleted file mode 100644
index 84ae5912abd422136c94c012b1a7f6c64ee4a38a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC7.R
+++ /dev/null
@@ -1,36 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC7
-#' @title Processo qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Conjunto de dados de um processo químico com
-#' o pH da água, e pH do cloreto de potássio em 30 amostras
-#' de tamanho 1.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{phagua}}{pH da água.}
-#'
-#' \item{\code{phclore}}{pH do cloreto de potássio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 137).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC7)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosAnC7$phagua, type="xbar.one",
-#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph da água",
-#' title = "")
-#' qcc(RamosAnC7$phclore, type="xbar.one",
-#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph do cloreto",
-#' title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosAnC8.R b/R/RamosAnC8.R
deleted file mode 100644
index 902ad240a5ac44d8b7a5f1d117aa3c27a9668e8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosAnC8.R
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-#' @name RamosAnC8
-#' @title Teor de elementos qu\enc{í}{i}micos
-#' @description Conjunto de dados de teor de elementos químicos
-#' resultantes de análises de laboratório em 30 amostras
-#' unitárias.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 8 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{magnes}}{Teor do magnésio.}
-#'
-#' \item{\code{ferro}}{Teor do ferro.}
-#'
-#' \item{\code{fosfor}}{Teor do fósforo.}
-#'
-#' \item{\code{potass}}{Teor do potássio.}
-#'
-#' \item{\code{calcio}}{Teor do cálcio.}
-#'
-#' \item{\code{aluminio}}{Teor do alumínio.}
-#'
-#' \item{\code{vanad}}{Teor do vanádio.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 138).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosAnC8)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosAnC8$magnes, type="xbar.one",
-#' xlab = "Amostras", ylab = "Teor do magnésio",
-#' title = "")
-#'
-#' qcc(RamosAnC8$ferro, type="xbar.one",
-#' xlab = "Amostras", ylab = "Teor do ferro",
-#' title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb2.5.R b/R/RamosTb2.5.R
deleted file mode 100644
index f4e6d559aafe837f3bd86e3cb856049e4f03d532..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb2.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-#' @name RamosTb2.5
-#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura de garrafas
-#' @description Distribuição de frequências para as
-#' resistências à ruptura de 100 garrafas de
-#' refrigerante de um litro.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{forca}}{Resistência das garrafas.}
-#'
-#' \item{\code{freq}}{Frequências observadas para as resistências.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 29).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb2.5)
-#'
-#' barplot(RamosTb2.5$freq, names=RamosTb2.5$forca,
-#' xlab = 'Resistência', ylab = 'Frequência')
-#'
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb2.6.R b/R/RamosTb2.6.R
deleted file mode 100644
index e19990cc6e6b077f55be2c5f63522efc0792072a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb2.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
-#' @name RamosTb2.6
-#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura e peso de garrafas
-#' @description Resistência e peso de 25 garrafas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{forca}}{Força de resistência à ruptura.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso da garrafa (em gramas).}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb2.6)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(forca ~ peso, pch = 20,
-#' data = RamosTb2.6, type = c("g", "p"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb2.7.R b/R/RamosTb2.7.R
deleted file mode 100644
index 2c0165b27157ea64e3cc448f4b4c8c23055b879b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb2.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-#' @name RamosTb2.7
-#' @title Processo de fundi\enc{çã}{ca}o de magn\enc{é}{e}sio
-#' @description Dados referente a um processo de fundição
-#' de magnésio, compreendendo a recuperação do metal
-#' e os valores do fluxo de regeneração adicionada.
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fluxo}}{Fluxo de recuperação do metal no processo
-#' de fundição.}
-#'
-#' \item{\code{recupe}}{Recuperação do metal.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb2.7)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(recupe ~ fluxo, pch = 20,
-#' data = RamosTb2.7, type = c( "g", "p"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb3.1.R b/R/RamosTb3.1.R
deleted file mode 100644
index 074552d538aa4a7eef9d6040db8e5941c37d60bd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb3.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name RamosTb3.1
-#' @title Teor de fl\enc{ú}{u}or de um processo qu\enc{í}{i}mico
-#' @description Conjunto de dados sobre teor de flúor com 15
-#' amostras de tamanho 5 de um processo químico.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{fluor}}{Teor de flúor.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 38).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb3.1)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(RamosTb3.1$fluor, RamosTb3.1$amostra)
-#'
-#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab =
-#' "Amostra", ylab = "Teor médio de fluor", title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb4.1.R b/R/RamosTb4.1.R
deleted file mode 100644
index bbde5e824d25228d531f35b1ceb94d9d835a2ae1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name RamosTb4.1
-#' @title Temperatura de eletrodos de carbono
-#' @description Conjunto de dados referente às temperaturas de eletrodos
-#' de carbono, com 25 amostras de tamanho 8, em um processo
-#' de fabricação de alumínio.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{temperat}}{Temperatura dos eletrodos de carbono (em °C ).}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 56).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb4.1)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' obj <- qcc.groups(RamosTb4.1$temperat, RamosTb4.1$amostra)
-#'
-#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab =
-#' "Temperatura média", title = " ")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb5.2.R b/R/RamosTb5.2.R
deleted file mode 100644
index b4bcce948da0fb686cec1c7f9854b31fe063d0fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name RamosTb5.2
-#' @title Itens n\enc{ã}{a}o conformes no processo produtivo de ovos de galinha
-#' @description Número de ovos não conformes de um processo
-#' produtivo de ovos de galinha, com 30 amostras de
-#' tamanhos diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{tamamostra}}{Número de unidades amostradas.}
-#'
-#' \item{\code{naoconf}}{Número de ovos não conformes na amostra.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 79).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb5.2)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosTb5.2$naoconf, sizes = RamosTb5.2$tamamostra, type = "p",
-#' xlab = "Amostra", ylab = "Fração de ovos não conformes", title =
-#' "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb5.8.R b/R/RamosTb5.8.R
deleted file mode 100644
index af47385f003bc02cb864313af2cf1d58e39a32e9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb5.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name RamosTb5.8
-#' @title Taxa de defeitos na fabrica\enc{çã}{ca}o de copos de cristal
-#' @description Número de não conformidades em um processo de fabricação
-#' de copos de cristal, com amostras de tamanhos diferentes.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 26 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{tamamostra}}{Número de unidades amostradas.}
-#'
-#' \item{\code{naoconf}}{Número de não conformidades na amostra.}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 96).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb5.8)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosTb5.8$naoconf, sizes = RamosTb5.8$tamamostra, type = "u",
-#' xlab = "Amostra", ylab = "Taxa de não conformidades", title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/RamosTb6.1.R b/R/RamosTb6.1.R
deleted file mode 100644
index 2b2f702458008eebf75f87282f2819f4ec8d4f0e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/RamosTb6.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-#' @name RamosTb6.1
-#' @title Densidade aparente de um processo de eletrodos
-#' @description Dados da densidade aparente de um processo de produtivo
-#' de eletrodos de carbono.
-#'
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
-#'
-#' \item{\code{densi}}{Densidade aparente (em g/cm^{3} do eletrodo).}
-#'
-#' }
-#' @keywords CEQ
-#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
-#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
-#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 106).
-#'
-#' @examples
-#'
-#' data(RamosTb6.1)
-#'
-#' library(qcc)
-#'
-#' qcc(RamosTb6.1$densi, type = "xbar.one",
-#' std.dev = "SD", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab = "Densidade",
-#' title = "")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Storck.R b/R/Storck.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..98d7b4560c85198eaf51737620ed4fab997e0265
--- /dev/null
+++ b/R/Storck.R
@@ -0,0 +1,327 @@
+#' @name StorckEg2.3.5
+#' @title Rendimento de Cultivares de Alho
+#' @description Dados de um experimento no delineamento quadrado latino
+#' em que foram avaliados os rendimentos (t/ha) de quatro cultivares
+#' de alho. Na escolha do delineamento, o bloqueamento de linhas foi
+#' em razão da heterogeniedade da fertilidade entre as curvas de
+#' nível (cada curva igual a uma linha) e o bloqueamento de colunas
+#' foi devido à heterogeneidade entre os tamanhos dos bulbos de
+#' alho.
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{fila}}{Fator que indica a fila ou curva nível,
+#' considerada para blocar a fertilidade do solo que muda entre as
+#' curvas de nível.}
+#'
+#' \item{\code{col}}{Fator que bloca o tamanho do bulbo de alho (florão,
+#' graudo, médio e miúdo) usado para o plantio.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' alho.}
+#'
+#' \item{\code{rend}}{Rendimento, em toneladas por hectare.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 2.3.5, pág 63)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckEg2.3.5)
+#' str(StorckEg2.3.5)
+#'
+#' xyplot(rend ~ cult, data = StorckEg2.3.5,
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "Rendimento")
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb101
+#' @title Grupo de Experimentos de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
+#' @description Grupo de experimentos, avaliando 6 cultivres de milho,
+#' conduzidos em 4 locais (4 ambientes) da região central d Rio
+#' Grande do Sul, no delineamento de blocos ao acaso com 4
+#' repetições. Foi avaliado o rendimento de grãos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 96 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{loc}}{Fator categórico que representa os locais
+#' (ambientes) de instalação dos experimentos.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos em cada
+#' um dos locais.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Rendimento de grãos, em kg por parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords GE DBC
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 101, pág. 182)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb101)
+#' str(StorckTb101)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult | loc, groups = bloc, data = StorckTb101,
+#' type = "o", as.table = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = "Rendimento de grãos (kg/parcela)")
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb2
+#' @title Peso das Plantas 30 ap\enc{ó}{o}s a Semeadura
+#' @description Experimento referente ao peso das plantas aos 30 dias
+#' após a semeadura.
+#' @format data.frame com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{trat}{Fator de níveis nominais que são os tratamento
+#' aplicados.}
+#'
+#' \item{rep}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
+#' tratamento.}
+#'
+#' \item{peso}{Peso das plantas 30 dias após a semeadura.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFMS. (Tabela 2, pág. 21)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb2)
+#' str(StorckTb2)
+#'
+#' xyplot(peso ~ trat,
+#' data = StorckTb2,
+#' ylab = "Peso das plantas",
+#' xlab = "Tratamentos")
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb56
+#' @title Experimento Bifatorial em Delineamento de Blocos Casualizados
+#' @description Resultados (kg/parcela) em um experimento bifatorial 3
+#' \eqn{\times} 4 no delineamento de blocos ao acaso.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{espec}}{Fator de 3 níveis que representa espécies.}
+#'
+#' \item{\code{manejo}}{Fator de 4 níveis que representa formas de
+#' manejo.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis que são os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Resultados de produção (kg/parcela).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 56, pg 134)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb56)
+#' str(StorckTb56)
+#'
+#' xyplot(prod ~ manejo, groups = espec, data = StorckTb56,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tipos de manejo",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb60
+#' @title Experimento Bifatorial em Delineamento de Blocos Ao Acaso
+#' @description Resultados fictícios (kg/parcela) de um experimento
+#' bifatorial 4 \eqn{\times} 3, no delineamento de blocos ao acaso,
+#' com 4 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa 4 cultivares de
+#' milho.}
+#'
+#' \item{\code{manejo}}{Fator cetegórico que representa 3 formas de
+#' manejo. }
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa 4 blocos.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Resultados (kg/parcela) medido em cada parcela.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 60, pág. 138)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb60)
+#' str(StorckTb60)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, groups = manejo, data = StorckTb60,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tipos de manejo",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Manejo", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb67
+#' @title Efeito da Dose de NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
+#' @description Resultados ficitícios (kg/parcela) de um experimento
+#' bifatorial 3 \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso
+#' com 4 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa 3 cultivares de
+#' trigo.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Fator métrico que representa 5 doses equidistantes
+#' de NPK, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção (kg parcela\eqn{^{-1}}) nas unidades
+#' experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT2
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 67, pág. 144)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb67)
+#' str(StorckTb67)
+#'
+#' xyplot(prod ~ dose, data = StorckTb67,
+#' groups = cult, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Dose de NPK (kg/ha)",
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Cultivar", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb74
+#' @aliases StorckTb88
+#' @title \enc{É}{E}poca e Densidade de Semeadura na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
+#' @description Resultados ficitícios de um experimento fatorial 3
+#' \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso, com arranjo
+#' dos fatores em parcela subdividida, que estudou o efeito da época
+#' e densidade de semeadura na produção de milho. O fator época de
+#' semeadura foi casualizado às parcelas de cada bloco e a densidade
+#' de semeadura casualizado às subparcelas dentro de um mesmo nível
+#' de época de semeadura.
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa 3 épocas de
+#' semeadura de milho.}
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Fator métrico que representa 5 densidades de
+#' semeadura: 30, 35, 40, 45 e 50 mil plantas ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{result}}{Produção (kg/parcela).}
+#'
+#' }
+#' @details Este é um experimento que poderia ter sido feito em arranjo
+#' fatorial sem ser com parcelas subdivididas. No entanto,
+#' aumentaria o número de vizinhanças entre parcelas de época
+#' diferente já que a casualização seria de \eqn{3 \times 5 = 15}
+#' tratamentos em cada bloco. Isso iria complicar a semeadura
+#' mecanizada pois o trator iria manobrar sobre as parcelas da época
+#' 1 quando fosse semear as parcelas da época 2. Por essa razão o
+#' experimento em parcelas subdivididas é considerado. Não foi
+#' portanto uma verdadeira restrição de casualização (como acontece
+#' com camadas do solo ou tempo) mas sim uma dificuldade logística.
+#' @keywords DIC FAT2 PS
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 74, pág. 150 e Tabela 88, pág. 168)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb74)
+#' str(StorckTb74)
+#'
+#' xyplot(prod ~ dens, groups = epoc, data = StorckTb74,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = expression("Densidade de plantio" ~
+#' (""%*% mil ~ plantas~ha^{-1})),
+#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
+#' auto.key = list(title = "Época de semeadura", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3))
+#'
+NULL
+
+#' @name StorckTb8
+#' @title Experimento no Delimeamento Inteiramente Casualizado Com Um
+#' Fator
+#' @description Dados referentes a um experimento conduzido no
+#' delineamento inteiramente casualizado. Não há expicação prática
+#' para as variáveis do experimento.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator com seis níveis que representam os
+#' tratamentos aplicados.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições de cada
+#' tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{res}}{Representa a variável resposta observada.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
+#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
+#' UFSM. (Tabela 8, pág. 33)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(StorckTb8)
+#' str(StorckTb8)
+#'
+#' xyplot(res ~ trat, data = StorckTb8, jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos", ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/StorckEg2.3.5.R b/R/StorckEg2.3.5.R
deleted file mode 100644
index ce909d7c515d0fb3c1fef7c6e88a56710f79323d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckEg2.3.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name StorckEg2.3.5
-#' @title Rendimento de Cultivares de Alho
-#' @description Dados de um experimento no delineamento quadrado latino
-#' em que foram avaliados os rendimentos (t/ha) de quatro cultivares
-#' de alho. Na escolha do delineamento, o bloqueamento de linhas foi
-#' em razão da heterogeniedade da fertilidade entre as curvas de
-#' nível (cada curva igual a uma linha) e o bloqueamento de colunas
-#' foi devido à heterogeneidade entre os tamanhos dos bulbos de
-#' alho.
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{fila}}{Fator que indica a fila ou curva nível,
-#' considerada para blocar a fertilidade do solo que muda entre as
-#' curvas de nível.}
-#'
-#' \item{\code{col}}{Fator que bloca o tamanho do bulbo de alho (florão,
-#' graudo, médio e miúdo) usado para o plantio.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' alho.}
-#'
-#' \item{\code{rend}}{Rendimento, em toneladas por hectare.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 2.3.5, pág 63)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckEg2.3.5)
-#' str(StorckEg2.3.5)
-#'
-#' xyplot(rend ~ cult, data = StorckEg2.3.5,
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "Rendimento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb101.R b/R/StorckTb101.R
deleted file mode 100644
index dcf6b890eb457a3b13ee52e83be217313d6e8f0c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb101.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name StorckTb101
-#' @title Grupo de Experimentos de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
-#' @description Grupo de experimentos, avaliando 6 cultivres de milho,
-#' conduzidos em 4 locais (4 ambientes) da região central d Rio
-#' Grande do Sul, no delineamento de blocos ao acaso com 4
-#' repetições. Foi avaliado o rendimento de grãos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 96 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{loc}}{Fator categórico que representa os locais
-#' (ambientes) de instalação dos experimentos.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos em cada
-#' um dos locais.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Rendimento de grãos, em kg por parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords GE DBC
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 101, pág. 182)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb101)
-#' str(StorckTb101)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult | loc, groups = bloc, data = StorckTb101,
-#' type = "o", as.table = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = "Rendimento de grãos (kg/parcela)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb2.R b/R/StorckTb2.R
deleted file mode 100644
index f1aac25aae3e54fd6ac5fccc3053878a0b0cc885..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name StorckTb2
-#' @title Peso das Plantas 30 ap\enc{ó}{o}s a Semeadura
-#' @description Experimento referente ao peso das plantas aos 30 dias
-#' após a semeadura.
-#' @format data.frame com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{trat}{Fator de níveis nominais que são os tratamento
-#' aplicados.}
-#'
-#' \item{rep}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
-#' tratamento.}
-#'
-#' \item{peso}{Peso das plantas 30 dias após a semeadura.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFMS. (Tabela 2, pág. 21)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb2)
-#' str(StorckTb2)
-#'
-#' xyplot(peso ~ trat,
-#' data = StorckTb2,
-#' ylab = "Peso das plantas",
-#' xlab = "Tratamentos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb56.R b/R/StorckTb56.R
deleted file mode 100644
index 196b62f15e31b236ae8c353cb5742075c3cef017..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb56.R
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-#' @name StorckTb56
-#' @title Experimento Bifatorial em Delineamento de Blocos Casualizados
-#' @description Resultados (kg/parcela) em um experimento bifatorial 3
-#' \eqn{\times} 4 no delineamento de blocos ao acaso.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{espec}}{Fator de 3 níveis que representa espécies.}
-#'
-#' \item{\code{manejo}}{Fator de 4 níveis que representa formas de
-#' manejo.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 4 níveis que são os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Resultados de produção (kg/parcela).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 56, pg 134)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb56)
-#' str(StorckTb56)
-#'
-#' xyplot(prod ~ manejo, groups = espec, data = StorckTb56,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tipos de manejo",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Espécie", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb60.R b/R/StorckTb60.R
deleted file mode 100644
index 37c41d56f51f736ebb2ee570d763df46de2a84e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb60.R
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-#' @name StorckTb60
-#' @title Experimento Bifatorial em Delineamento de Blocos Ao Acaso
-#' @description Resultados fictícios (kg/parcela) de um experimento
-#' bifatorial 4 \eqn{\times} 3, no delineamento de blocos ao acaso,
-#' com 4 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa 4 cultivares de
-#' milho.}
-#'
-#' \item{\code{manejo}}{Fator cetegórico que representa 3 formas de
-#' manejo. }
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa 4 blocos.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Resultados (kg/parcela) medido em cada parcela.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 60, pág. 138)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb60)
-#' str(StorckTb60)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, groups = manejo, data = StorckTb60,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tipos de manejo",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Manejo", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb67.R b/R/StorckTb67.R
deleted file mode 100644
index 0889adbf1e4a87c385df4a630fe6cefc2af5b0b2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb67.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name StorckTb67
-#' @title Efeito da Dose de NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
-#' @description Resultados ficitícios (kg/parcela) de um experimento
-#' bifatorial 3 \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso
-#' com 4 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa 3 cultivares de
-#' trigo.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Fator métrico que representa 5 doses equidistantes
-#' de NPK, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção (kg parcela\eqn{^{-1}}) nas unidades
-#' experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT2
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 67, pág. 144)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb67)
-#' str(StorckTb67)
-#'
-#' xyplot(prod ~ dose, data = StorckTb67,
-#' groups = cult, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Dose de NPK (kg/ha)",
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Cultivar", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb74.R b/R/StorckTb74.R
deleted file mode 100644
index aac8202e89b7afc5904740a294896d9e96ff0315..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb74.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name StorckTb74
-#' @aliases StorckTb88
-#' @title \enc{É}{E}poca e Densidade de Semeadura na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
-#' @description Resultados ficitícios de um experimento fatorial 3
-#' \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso, com arranjo
-#' dos fatores em parcela subdividida, que estudou o efeito da época
-#' e densidade de semeadura na produção de milho. O fator época de
-#' semeadura foi casualizado às parcelas de cada bloco e a densidade
-#' de semeadura casualizado às subparcelas dentro de um mesmo nível
-#' de época de semeadura.
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa 3 épocas de
-#' semeadura de milho.}
-#'
-#' \item{\code{dens}}{Fator métrico que representa 5 densidades de
-#' semeadura: 30, 35, 40, 45 e 50 mil plantas ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{result}}{Produção (kg/parcela).}
-#'
-#' }
-#' @details Este é um experimento que poderia ter sido feito em arranjo
-#' fatorial sem ser com parcelas subdivididas. No entanto,
-#' aumentaria o número de vizinhanças entre parcelas de época
-#' diferente já que a casualização seria de \eqn{3 \times 5 = 15}
-#' tratamentos em cada bloco. Isso iria complicar a semeadura
-#' mecanizada pois o trator iria manobrar sobre as parcelas da época
-#' 1 quando fosse semear as parcelas da época 2. Por essa razão o
-#' experimento em parcelas subdivididas é considerado. Não foi
-#' portanto uma verdadeira restrição de casualização (como acontece
-#' com camadas do solo ou tempo) mas sim uma dificuldade logística.
-#' @keywords DIC FAT2 PS
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 74, pág. 150 e Tabela 88, pág. 168)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb74)
-#' str(StorckTb74)
-#'
-#' xyplot(prod ~ dens, groups = epoc, data = StorckTb74,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = expression("Densidade de plantio" ~
-#' (""%*% mil ~ plantas~ha^{-1})),
-#' ylab = "Produção (kg/parcela)",
-#' auto.key = list(title = "Época de semeadura", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3))
-#'
-NULL
diff --git a/R/StorckTb8.R b/R/StorckTb8.R
deleted file mode 100644
index 85b02bd96869d926422893373ea0383d9fa40c58..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/StorckTb8.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name StorckTb8
-#' @title Experimento no Delimeamento Inteiramente Casualizado Com Um
-#' Fator
-#' @description Dados referentes a um experimento conduzido no
-#' delineamento inteiramente casualizado. Não há expicação prática
-#' para as variáveis do experimento.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator com seis níveis que representam os
-#' tratamentos aplicados.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que representa as repetições de cada
-#' tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{res}}{Representa a variável resposta observada.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
-#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
-#' UFSM. (Tabela 8, pág. 33)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(StorckTb8)
-#' str(StorckTb8)
-#'
-#' xyplot(res ~ trat, data = StorckTb8, jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos", ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Vieira.R b/R/Vieira.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6458fb82d1e416148ff5ab1013284bda58081c75
--- /dev/null
+++ b/R/Vieira.R
@@ -0,0 +1,417 @@
+#' @name VieiraEx7.3
+#' @title Experimento de um Fator em DIC com N\enc{ú}{u}mero Diferente de
+#' Repeti\enc{çõ}{co}es
+#' @description Dados de um experimento inteiramente ao acaso com número
+#' diferente de repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{tratamento}}{Tratamento aplicado na unidade
+#' experimental.}
+#'
+#' \item{\code{valor}}{Valor da resposta medida nas unidades
+#' experimentais.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
+#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.3, pág. 85).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraEx7.3)
+#' str(VieiraEx7.3)
+#'
+#' xtabs(~tratamento, data = VieiraEx7.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(valor ~ tratamento, data = VieiraEx7.3,
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"))
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraEx7.5
+#' @title Experimento Com Um Fator e Repeti\enc{çã}{ca}o Dentro dos Blocos
+#' @description Dados de um experimento em delineamento de blocos
+#' casualizados com repetição de tratamentos dentro dos blocos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Bloco ao qual a unidade experimental pertence.}
+#'
+#' \item{\code{tratamento}}{Tratamento aplicado nas unidades
+#' experimentais.}
+#'
+#' \item{\code{valor}}{Valor da resposta medida na unidade
+#' experimental.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.5, pág. 85).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(VieiraEx7.5)
+#' str(VieiraEx7.5)
+#'
+#' xtabs(~bloco + tratamento, data = VieiraEx7.5)
+#'
+#' xyplot(valor ~ tratamento, groups = bloco, data = VieiraEx7.5,
+#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Valor", xlab = "Tratamento")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraEx8.3
+#' @title Experimento Em Blocos Casualizados Com Repeti\enc{çõ}{co}es Nos Blocos
+#' @description Dados de um experimento em delineamento em blocos
+#' casualizados com repetições dos tratamentos dentro dos blocos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator categóricos de 4 níveis que são os
+#' tratamentos aplicados.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico com 2 níveis que são os blocos
+#' do experimento.}
+#'
+#' \item{\code{valor}}{Valor observado da resposta de cada unidade
+#' experimental.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
+#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 8.3, pág. 102).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(VieiraEx8.3)
+#' str(VieiraEx8.3)
+#'
+#' xtabs(~bloco + trat, data = VieiraEx8.3)
+#'
+#' xyplot(valor ~ trat, group = bloco, data = VieiraEx8.3,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Valor", xlab = "Tratamento")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraPg50.1
+#' @title Experimento em Delineamento Inteiramente Casualizado
+#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
+#' estudou o efeito de um fator de 5 níveis categóricos em uma
+#' resposta na escala dos números inteiros.
+#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator categórico de 5 níveis.}
+#'
+#' \item{\code{resp}}{Variável resposta em números inteiros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, exercício 2).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraPg50.1)
+#'
+#' str(VieiraPg50.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(resp ~ trat, data = VieiraPg50.1,
+#' jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamento",
+#' ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraPg50.2
+#' @title Calibra\enc{çã}{ca}o de Voltr\enc{í}{i}metros
+#' @description Num laboratório são usados quatro voltímetros
+#' diferentes. Para verificar se estes estão igualmente calibrados,
+#' mediu-se a mesma força constante de 100 volts 5 vezes com cada
+#' voltímetro.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{voltim}}{Fator categórico de 4 níveis que representa o
+#' voltímetro usado.}
+#'
+#' \item{\code{voltagem}}{Voltagem obtida com os voltímetros na força
+#' constante de 100 volts.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, Exercício 4).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraPg50.2)
+#'
+#' str(VieiraPg50.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(voltagem ~ voltim, data = VieiraPg50.2,
+#' xlab = "Voltímetro",
+#' ylab = "Voltagem")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraPg57.1
+#' @title Dados de um Experimento em Blocos Casualizados
+#' @description Resultados de um experimento em delineamento de blocos
+#' casualizados que estudou o efeito de um fator de 3 níveis
+#' categóricos sobre uma variável resposta representada na escala
+#' dos números inteiros.
+#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator categórico 3 níveis.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{resp}}{Variável resposta em números inteiros.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 3).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraPg57.1)
+#'
+#' str(VieiraPg57.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(resp ~ trat, groups = bloc, data = VieiraPg57.1,
+#' type = "o", xlab = "Tratamento", ylab = "Resposta")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraPg57.2
+#' @title Peso de Ratos em Fun\enc{çã}{ca}o da Idade
+#' @description Os dados referem-se ao peso de 3 ratos medidos 5 vezes
+#' dos 30 aos 46 dias de idade. Para fazer análise dos dados,
+#' pode-se considerar que os ratos são os blocos e que a idade é o
+#' fator de interesse.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rato}}{Número do rato.}
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Fator de 5 níveis, da idade dos ratos em dias.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 4).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraPg57.2)
+#'
+#' str(VieiraPg57.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(peso ~ idade, groups = rato,
+#' data = VieiraPg57.2, type = "b",
+#' xlab = "Idade (dias)",
+#' ylab = "Peso (g)")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraTb4.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
+#' @description Experimento que mediu a produção, em kg/100
+#' m\eqn{^{-2}}), de 4 variedades de milho em um delineamento
+#' inteiramente casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator categórico de 4 níveis que indica as
+#' variedades de milho.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, medida em kg/100 m\eqn{^{2}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág 44, tabela 4.1).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraTb4.1)
+#'
+#' str(VieiraTb4.1)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied, data = VieiraTb4.1,
+#' xlab = "Variedades",
+#' ylab = "Produção de milho")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraTb5.3
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
+#' @description Experimento da produção de milho de 4 diferentes
+#' variedades em um delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que indicam a variedade
+#' do milho.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis, usado para controle local.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de milho em kg/100 m\eqn{^{2}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
+#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 53, tabela 5.3).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraTb5.3)
+#'
+#' str(VieiraTb5.3)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(prod ~ varied, groups = bloc,
+#' data = VieiraTb5.3,
+#' xlab = "Variedade",
+#' ylab = "Produção de milho")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraTb7.2
+#' @title N\enc{ú}{u}meros de Ovos de Poedeiras em Fun\enc{çã}{ca}o do Estilo Musical
+#' @description Dados que refere-se ao número de ovos por poedeira 35
+#' dias após o início do experimento em função do estilo musical do
+#' som ambiente: música sertaneja (a), música clássica (b) e música
+#' popular (c).
+#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{musica}}{Estilo musical do som ambiente no qual ficavam
+#' as poedeiras.}
+#'
+#' \item{\code{ovos}}{Número de ovos aos 35 dias após o início do
+#' experimento.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
+#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.2, pág. 74).
+#' @examples
+#'
+#' data(VieiraTb7.2)
+#' str(VieiraTb7.2)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(ovos ~ musica, data = VieiraTb7.2,
+#' xlab = "Estilo músical ambiente",
+#' ylab = "Número de ovos aos 35 dias")
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraTb7.7
+#' @title Teste Sobre Conhecimento em Fun\enc{çã}{ca}o da Fonte de Informa\enc{çã}{ca}o
+#' @description Dados referentes às notas dos alunos em um teste de
+#' conhecimento segundo a fonte de informação (tratamento).
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco ao qual a
+#' observação pertence. Os blocos controlam para a faixa de idade
+#' dos alunos.}
+#'
+#' \item{\code{fonte}}{Fator categórico que representa a fonte de
+#' informação a qual o aluno teve acesso.}
+#'
+#' \item{\code{nota}}{Nota do aluno no teste.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
+#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.7, pág. 81; Tabela 8.2, pág. 94).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(VieiraTb7.7)
+#' str(VieiraTb7.7)
+#'
+#' xtabs(~bloco + fonte, data = VieiraTb7.7)
+#'
+#' xyplot(nota ~ fonte, groups = bloco, data = VieiraTb7.7,
+#' type = c("p", "a"))
+#'
+NULL
+
+#' @name VieiraTb8.5
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Itens Produzidos Em Fun\enc{çã}{ca}o do Tipo de M\enc{á}{a}quina
+#' @description Os dados advém de um experimento no qual foram
+#' comparados cinco tipos de máquinas, operadas por três diferentes
+#' operadores (blocos). O objetivo era verificar a suspeita de que
+#' o tipo de máquina usada na fabricação de determinado item tem
+#' efeito sobre a quantidade de itens produzidos por dia em uma
+#' fábrica.
+#'
+#' Os operadores foram tomados como blocos, pois já se sabia que
+#' existia diferença entre eles. Cada um deles trabalhou quatro dias
+#' em cada máquina (sorteadas aleatóriamente) e ao final de cada dia
+#' obteve-se a quantidade de itens produzidos por operador.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{maquina}}{Fator categórico com 5 níveis que representa os
+#' tipos de máquinas.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categóricos com 3 níveis que representa os
+#' operadores.}
+#'
+#' \item{\code{qtd}}{Quantidade de itens produzidos por dia.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
+#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 8.5, pág. 98).
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(VieiraTb8.5)
+#' str(VieiraTb8.5)
+#'
+#' xtabs(~bloco + maquina, data = VieiraTb8.5)
+#'
+#' xyplot(qtd ~ maquina, group = bloco, data = VieiraTb8.5,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Quantidade de itens produzidos por dia",
+#' xlab = "Tipo de máquina")
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/VieiraEx7.3.R b/R/VieiraEx7.3.R
deleted file mode 100644
index 16bc8031b7a5e4ec646cbc1891462f2ea29726b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraEx7.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name VieiraEx7.3
-#' @title Experimento de um Fator em DIC com N\enc{ú}{u}mero Diferente de
-#' Repeti\enc{çõ}{co}es
-#' @description Dados de um experimento inteiramente ao acaso com número
-#' diferente de repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{tratamento}}{Tratamento aplicado na unidade
-#' experimental.}
-#'
-#' \item{\code{valor}}{Valor da resposta medida nas unidades
-#' experimentais.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
-#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.3, pág. 85).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraEx7.3)
-#' str(VieiraEx7.3)
-#'
-#' xtabs(~tratamento, data = VieiraEx7.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(valor ~ tratamento, data = VieiraEx7.3,
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraEx7.5.R b/R/VieiraEx7.5.R
deleted file mode 100644
index 63b1be44bd625ceb79e92174f2d352c30e808d7a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraEx7.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name VieiraEx7.5
-#' @title Experimento Com Um Fator e Repeti\enc{çã}{ca}o Dentro dos Blocos
-#' @description Dados de um experimento em delineamento de blocos
-#' casualizados com repetição de tratamentos dentro dos blocos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Bloco ao qual a unidade experimental pertence.}
-#'
-#' \item{\code{tratamento}}{Tratamento aplicado nas unidades
-#' experimentais.}
-#'
-#' \item{\code{valor}}{Valor da resposta medida na unidade
-#' experimental.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.5, pág. 85).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(VieiraEx7.5)
-#' str(VieiraEx7.5)
-#'
-#' xtabs(~bloco + tratamento, data = VieiraEx7.5)
-#'
-#' xyplot(valor ~ tratamento, groups = bloco, data = VieiraEx7.5,
-#' jitter.x = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Valor", xlab = "Tratamento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraEx8.3.R b/R/VieiraEx8.3.R
deleted file mode 100644
index 14aa4266bd6dc1320858ea443f932a1250ca7f5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraEx8.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-#' @name VieiraEx8.3
-#' @title Experimento Em Blocos Casualizados Com Repeti\enc{çõ}{co}es Nos Blocos
-#' @description Dados de um experimento em delineamento em blocos
-#' casualizados com repetições dos tratamentos dentro dos blocos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator categóricos de 4 níveis que são os
-#' tratamentos aplicados.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico com 2 níveis que são os blocos
-#' do experimento.}
-#'
-#' \item{\code{valor}}{Valor observado da resposta de cada unidade
-#' experimental.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
-#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 8.3, pág. 102).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(VieiraEx8.3)
-#' str(VieiraEx8.3)
-#'
-#' xtabs(~bloco + trat, data = VieiraEx8.3)
-#'
-#' xyplot(valor ~ trat, group = bloco, data = VieiraEx8.3,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Valor", xlab = "Tratamento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraPg50.1.R b/R/VieiraPg50.1.R
deleted file mode 100644
index 4cb47164f9f35d68239e24b3ea57a71883141ec9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraPg50.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name VieiraPg50.1
-#' @title Experimento em Delineamento Inteiramente Casualizado
-#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado que
-#' estudou o efeito de um fator de 5 níveis categóricos em uma
-#' resposta na escala dos números inteiros.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator categórico de 5 níveis.}
-#'
-#' \item{\code{resp}}{Variável resposta em números inteiros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, exercício 2).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraPg50.1)
-#'
-#' str(VieiraPg50.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(resp ~ trat, data = VieiraPg50.1,
-#' jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamento",
-#' ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraPg50.2.R b/R/VieiraPg50.2.R
deleted file mode 100644
index 7ac680b631e1cd3397b308d7b8a8c4cd45bc0f90..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraPg50.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name VieiraPg50.2
-#' @title Calibra\enc{çã}{ca}o de Voltr\enc{í}{i}metros
-#' @description Num laboratório são usados quatro voltímetros
-#' diferentes. Para verificar se estes estão igualmente calibrados,
-#' mediu-se a mesma força constante de 100 volts 5 vezes com cada
-#' voltímetro.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{voltim}}{Fator categórico de 4 níveis que representa o
-#' voltímetro usado.}
-#'
-#' \item{\code{voltagem}}{Voltagem obtida com os voltímetros na força
-#' constante de 100 volts.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, Exercício 4).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraPg50.2)
-#'
-#' str(VieiraPg50.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(voltagem ~ voltim, data = VieiraPg50.2,
-#' xlab = "Voltímetro",
-#' ylab = "Voltagem")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraPg57.1.R b/R/VieiraPg57.1.R
deleted file mode 100644
index 6f247e831936662e5a7280d825caa0ed898d5768..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraPg57.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name VieiraPg57.1
-#' @title Dados de um Experimento em Blocos Casualizados
-#' @description Resultados de um experimento em delineamento de blocos
-#' casualizados que estudou o efeito de um fator de 3 níveis
-#' categóricos sobre uma variável resposta representada na escala
-#' dos números inteiros.
-#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator categórico 3 níveis.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{resp}}{Variável resposta em números inteiros.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 3).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraPg57.1)
-#'
-#' str(VieiraPg57.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(resp ~ trat, groups = bloc, data = VieiraPg57.1,
-#' type = "o", xlab = "Tratamento", ylab = "Resposta")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraPg57.2.R b/R/VieiraPg57.2.R
deleted file mode 100644
index 495c854916377e8a16b92c805114ef49cb409ca2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraPg57.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name VieiraPg57.2
-#' @title Peso de Ratos em Fun\enc{çã}{ca}o da Idade
-#' @description Os dados referem-se ao peso de 3 ratos medidos 5 vezes
-#' dos 30 aos 46 dias de idade. Para fazer análise dos dados,
-#' pode-se considerar que os ratos são os blocos e que a idade é o
-#' fator de interesse.
-#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rato}}{Número do rato.}
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Fator de 5 níveis, da idade dos ratos em dias.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 4).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraPg57.2)
-#'
-#' str(VieiraPg57.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(peso ~ idade, groups = rato,
-#' data = VieiraPg57.2, type = "b",
-#' xlab = "Idade (dias)",
-#' ylab = "Peso (g)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraTb4.1.R b/R/VieiraTb4.1.R
deleted file mode 100644
index 99381b3f7360412f2b3b0581451589d87723b72c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraTb4.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-#' @name VieiraTb4.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
-#' @description Experimento que mediu a produção, em kg/100
-#' m\eqn{^{-2}}), de 4 variedades de milho em um delineamento
-#' inteiramente casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator categórico de 4 níveis que indica as
-#' variedades de milho.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, medida em kg/100 m\eqn{^{2}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág 44, tabela 4.1).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraTb4.1)
-#'
-#' str(VieiraTb4.1)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied, data = VieiraTb4.1,
-#' xlab = "Variedades",
-#' ylab = "Produção de milho")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraTb5.3.R b/R/VieiraTb5.3.R
deleted file mode 100644
index dd23369705394fef1bb70dce2b02343e3824af81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraTb5.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name VieiraTb5.3
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Variedades de Milho
-#' @description Experimento da produção de milho de 4 diferentes
-#' variedades em um delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{varied}}{Fator de níveis nominais que indicam a variedade
-#' do milho.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator de 5 níveis, usado para controle local.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de milho em kg/100 m\eqn{^{2}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
-#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 53, tabela 5.3).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraTb5.3)
-#'
-#' str(VieiraTb5.3)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(prod ~ varied, groups = bloc,
-#' data = VieiraTb5.3,
-#' xlab = "Variedade",
-#' ylab = "Produção de milho")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraTb7.2.R b/R/VieiraTb7.2.R
deleted file mode 100644
index f50f7ac93315d08bb3c916b97c67024ca31ca911..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraTb7.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-#' @name VieiraTb7.2
-#' @title N\enc{ú}{u}meros de Ovos de Poedeiras em Fun\enc{çã}{ca}o do Estilo Musical
-#' @description Dados que refere-se ao número de ovos por poedeira 35
-#' dias após o início do experimento em função do estilo musical do
-#' som ambiente: música sertaneja (a), música clássica (b) e música
-#' popular (c).
-#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{musica}}{Estilo musical do som ambiente no qual ficavam
-#' as poedeiras.}
-#'
-#' \item{\code{ovos}}{Número de ovos aos 35 dias após o início do
-#' experimento.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
-#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.2, pág. 74).
-#' @examples
-#'
-#' data(VieiraTb7.2)
-#' str(VieiraTb7.2)
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' xyplot(ovos ~ musica, data = VieiraTb7.2,
-#' xlab = "Estilo músical ambiente",
-#' ylab = "Número de ovos aos 35 dias")
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraTb7.7.R b/R/VieiraTb7.7.R
deleted file mode 100644
index f2b3f9665a2d8a12768499aebae819a283939c08..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraTb7.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-#' @name VieiraTb7.7
-#' @title Teste Sobre Conhecimento em Fun\enc{çã}{ca}o da Fonte de Informa\enc{çã}{ca}o
-#' @description Dados referentes às notas dos alunos em um teste de
-#' conhecimento segundo a fonte de informação (tratamento).
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco ao qual a
-#' observação pertence. Os blocos controlam para a faixa de idade
-#' dos alunos.}
-#'
-#' \item{\code{fonte}}{Fator categórico que representa a fonte de
-#' informação a qual o aluno teve acesso.}
-#'
-#' \item{\code{nota}}{Nota do aluno no teste.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
-#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.7, pág. 81; Tabela 8.2, pág. 94).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(VieiraTb7.7)
-#' str(VieiraTb7.7)
-#'
-#' xtabs(~bloco + fonte, data = VieiraTb7.7)
-#'
-#' xyplot(nota ~ fonte, groups = bloco, data = VieiraTb7.7,
-#' type = c("p", "a"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/VieiraTb8.5.R b/R/VieiraTb8.5.R
deleted file mode 100644
index 9b4695470c3b9700c52eea9bfe4a1e344f360a3b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/VieiraTb8.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name VieiraTb8.5
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Itens Produzidos Em Fun\enc{çã}{ca}o do Tipo de M\enc{á}{a}quina
-#' @description Os dados advém de um experimento no qual foram
-#' comparados cinco tipos de máquinas, operadas por três diferentes
-#' operadores (blocos). O objetivo era verificar a suspeita de que
-#' o tipo de máquina usada na fabricação de determinado item tem
-#' efeito sobre a quantidade de itens produzidos por dia em uma
-#' fábrica.
-#'
-#' Os operadores foram tomados como blocos, pois já se sabia que
-#' existia diferença entre eles. Cada um deles trabalhou quatro dias
-#' em cada máquina (sorteadas aleatóriamente) e ao final de cada dia
-#' obteve-se a quantidade de itens produzidos por operador.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{maquina}}{Fator categórico com 5 níveis que representa os
-#' tipos de máquinas.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categóricos com 3 níveis que representa os
-#' operadores.}
-#'
-#' \item{\code{qtd}}{Quantidade de itens produzidos por dia.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
-#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 8.5, pág. 98).
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(VieiraTb8.5)
-#' str(VieiraTb8.5)
-#'
-#' xtabs(~bloco + maquina, data = VieiraTb8.5)
-#'
-#' xyplot(qtd ~ maquina, group = bloco, data = VieiraTb8.5,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Quantidade de itens produzidos por dia",
-#' xlab = "Tipo de máquina")
-#'
-NULL
diff --git a/R/Zimmermann.R b/R/Zimmermann.R
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ba1e9a4c3d6d91625267d21a4abdd45d3d678427
--- /dev/null
+++ b/R/Zimmermann.R
@@ -0,0 +1,2400 @@
+#' @name ZimmermannTb10.15
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Ap\enc{ó}{o}s Pastagem em Cultivares de Arroz
+#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
+#' delineamento de blocos ao acaso, para testar o efeito da
+#' aplicação de adubos em arroz após pastagem no qual foram
+#' utilizadas três cultivares. Nesta tabela constam os dados de de
+#' produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}, de duas dessas
+#' cultivares.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' bloco ao qual a observação pertence.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator de níveis métricos que identifica a
+#' quantidade de adubação aplicada. Os níveis estão codificados na
+#' escala natural e não na escala real.}
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis cateóricos que identifica o
+#' genótipo de arroz.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @details A formulação da adubação empregada no ensaio de cultivar de
+#' arroz teve a seguinte composição
+#'
+#' \tabular{rrrrrr}{
+#' Adub \tab N \tab P\eqn{_2}O\eqn{_5} \tab K\eqn{_2}O
+#' \tab Micros \tab Zn\cr
+#' 1 \tab 6 \tab 30 \tab 27 \tab 45 \tab 2\cr
+#' 2 \tab 12 \tab 60 \tab 54 \tab 90 \tab 4\cr
+#' 3 \tab 18 \tab 90 \tab 81 \tab 135 \tab 6
+#' }
+#' @keywords DBC EF
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 10.15, pág. 210)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb10.15)
+#'
+#' str(ZimmermannTb10.15)
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub | geno, groups = bloco, data = ZimmermannTb10.15,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Nível de adubação",
+#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb10.20
+#' @title Nitrog\enc{ê}{e}nio, Irriga\enc{çã}{ca}o e Preparo do Solo para Feijoeiro
+#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
+#' delineamento de blocos ao acaso, com duas repetições e parcelas
+#' divididas. Se testaram, nas faixas horizontais, as lâminas de
+#' água aplicada em irrigação 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 categóricos que identifica a lâmina
+#' de água aplicada ou intensidade de irrigação.}
+#'
+#' \item{\code{nit}}{Fator de níveis categóricos que identifica a dose
+#' de nitrogênio aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{solo}}{Fator de níveis categóricos que identifica a forma
+#' de preparação do solo.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' bloco.}
+#'
+#' \item{\code{massa}}{Massa de 100 grãos de feijão, sem unidade de
+#' medida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC PSS EF
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 10.20, pág 213)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb10.20)
+#'
+#' str(ZimmermannTb10.20)
+#'
+#' ftable(xtabs(~solo + nit + lam, data = ZimmermannTb10.20))
+#'
+#' xyplot(massa ~ lam | solo, groups = nit,
+#' data = ZimmermannTb10.20,
+#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Níveis de nitrgênio",
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Solo"),
+#' xlab = "Lâmina de irrigação",
+#' ylab = "Massa de 100 grãos de feijão")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb10.6
+#' @title Doses de Fungicida para Brusone na Cultura do Arroz
+#' @description Dados de um experimento com dois fatores, em
+#' delineamento de parcelas divididas em blocos ao acaso. O
+#' experimento avaliou o efeito de 3 doses do fungicida Fongorene
+#' (0, 400 e 800 gramas por 100 kg) em cultivares de arroz. Mediu-se
+#' a percentagem de área foliar lesionada por brusone em cinco
+#' datas, e depois calculou-se a área sob a curva do progresso da
+#' doença (ASCPD). Os dados estão transformados em logaritmo.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que indica a cultivar do arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco ao qual a
+#' observação pertence.}
+#'
+#' \item{\code{dose}}{Fator métrico que representa a dose usada do
+#' fungicida, em gramas por hectare.}
+#'
+#' \item{\code{ascpd}}{Logarítimo da área sob a curva de progresso da
+#' doença.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PS DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 10.6, pág. 201)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb10.6)
+#'
+#' str(ZimmermannTb10.6)
+#'
+#' xyplot(ascpd ~ dose, groups = cult, data = ZimmermannTb10.6,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = expression("Doses de inseticida"~(g~100~kg^{-1})),
+#' ylab = "Logaritmo da área sob a curva de progresso da doença")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb10.9
+#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Manejo de Inseticida em Cultivares de Arroz
+#' @description Dados de um em delineamento de blocos completos ao
+#' acaso, em parcelas subdivididas. O experimento avaliou o efeito
+#' de 2 épocas de plantio e aplicação (ou não) do inseticida
+#' Fipronil em três cultivares de arroz. As épocas de plantio foram
+#' implantadas nas parcelas principais, o inseticida nas subparcelas
+#' e os genótipos nas sub-parcelas. Os resultados são dados de peso
+#' de 100 espiguetas de arroz, em gramas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{epoca}}{Fator de níveis categóricos que indica a época do
+#' plantio.}
+#'
+#' \item{\code{inset}}{Fator de níveis numéricos que representa a
+#' aplicação (1) ou não (0) de Fipronil.}
+#'
+#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis nominais que identifica o
+#' genótipo de arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que identifica o bloco
+#' ao qual a observação pertence.}
+#'
+#' \item{\code{peso}}{Peso de 100 espiguetas de arroz, em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords PSS DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 10.9, pág. 205)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb10.9)
+#'
+#' str(ZimmermannTb10.9)
+#'
+#' ftable(xtabs(~genot + epoca + inset, data = ZimmermannTb10.9))
+#'
+#' xyplot(peso ~ genot | epoca, groups = inset,
+#' data = ZimmermannTb10.9,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Genótipo de arroz",
+#' ylab = "Peso de 100 espiguetas (g)")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb11.1
+#' @title Espa\enc{ç}{c}amento e Densidade de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
+#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
+#' confundimento total da interação dupla. O ensaio foi conduzido em
+#' dois blocos ao acaso de tamanho 4 dentro de quatro repetições, em
+#' que cada uma continha um par de blocos (8 parcelas). Os fatores
+#' estudados foram: densidades de plantio de 50 e 90 sementes por
+#' metro, espaçamentos entre linhas de 35cm e 50cm e fator presença
+#' ou ausência de adubação nitrogenada em cobertura. A variável
+#' resposta é a produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
+#' repetição contém um par de blocos de tamanho 4.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' bloco em cada repetição.}
+#'
+#' \item{\code{densi}}{Fator codificado que representa a densidade de
+#' plantio (50 e 90).}
+#'
+#' \item{\code{espac}}{Fator codificado que representa o espaçamento
+#' entre as linhas de semeadura (35 e 50 cm).}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que indica a presença ou não de
+#' adubação nitrogenada (1 e 0).}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb11.7}}. Os ensaios
+#' \code{ZimmermannTb11.1} e \code{ZimmermannTb11.7} possuem os
+#' mesmos valores observados da resposta e fatores estudados, o que
+#' muda é a estrutura de confundimento utilizada, com modificação do
+#' tamanho dos blocos para que isso fosse ilustrado. O primeiro tem
+#' 2 blocos de tamanho 4 em cada repetição e o segundo tem 4 blocos
+#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
+#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
+#' reais para conduzir as análises.
+#' @keywords DBC FAT confundimento
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 11.1, pág. 221)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb11.1)
+#'
+#' str(ZimmermannTb11.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(densi) | factor(adub), groups = espac,
+#' data = ZimmermannTb11.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Densidade de semeadura",
+#' ylab = expression ("Produção de Arroz"~(kg~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Espaçamento", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Adubação"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb11.10
+#' @title Espa\enc{ç}{c}amento Entre Linhas e Densidade no Plantio de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^2}, com a
+#' cultura do feijoeiro testando espaçamento entre linhas de plantio
+#' (0.45, 0.6 e 0.75 m) e densidade de plantio (7, 10 e 13 sementes
+#' por metro). Os dados se referem à cultivar Jalo
+#' Precoce. Adotou-se o delineamento de blocos ao acaso com
+#' confundimento parcial de 2 graus de liberdade da interação
+#' densidade com espaçamento. Os resultados são de altura de
+#' plantas, em centímetros.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 6 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
+#' repetição tinha 3 blocos de tamanho 3.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco em cada
+#' repetição.}
+#'
+#' \item{\code{espac}}{Fator de níveis codificados que identifica o
+#' espaçamento utilizado (0.45, 0.6 e 0.75 m).}
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Fator de níveis codificados que identifica a
+#' densidade de plantio utilizada (7, 10 e 13 sementes por metro).}
+#'
+#' \item{\code{altura}}{Altura de plantas, em cm.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT confundimento
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 231)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb11.10)
+#'
+#' str(ZimmermannTb11.10)
+#'
+#' ftable(xtabs(~espac + dens + rept, data = ZimmermannTb11.10))
+#' ftable(xtabs(~espac + dens + interaction(rept, bloco),
+#' data = ZimmermannTb11.10))
+#'
+#' xyplot(altura ~ factor(espac) | rept, groups = dens,
+#' data = ZimmermannTb11.10, as.table = TRUE,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Níveis de espaçamento",
+#' ylab = "Altura de plantas (cm)",
+#' auto.key = list(title = "Densidade", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Repetição"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb11.13
+#' @title Absor\enc{çã}{ca}o e Transloca\enc{çã}{ca}o de Zinco em Arroz de Terras Altas
+#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^3}, com
+#' confundimento parcial de 2 graus de liberdade da interação dupla.
+#' O estudo é sobre a absorção e translocação de zinco em arroz de
+#' terras altas sob a influência de fósforo e calcário num
+#' delineamento de blocos ao acaso organizado em repetições.
+#' Utilizou-se o grupo Z de Yates para fazer o confundimento. Os
+#' dados são de produção de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 81 observações e 6 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica as repetições. Cada
+#' repetição tem 3 blocos de tamanho 9.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' blocos em cada repretição.}
+#'
+#' \item{\code{zinco}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' zinco aplicado: 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{fosf}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' fósforo aplicado: 0, 50 e 100 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' calcário aplicado: 0, 1.5 e 3 kg ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT confundimento
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 11.13, pág. 234)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb11.13)
+#'
+#' str(ZimmermannTb11.13)
+#'
+#' ftable(xtabs(~fosf + calc + zinco,
+#' data = ZimmermannTb11.13))
+#'
+#' ftable(xtabs(~fosf + calc + zinco +
+#' interaction(bloco, rept),
+#' data = ZimmermannTb11.13))
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(fosf) | factor(calc),
+#' data = ZimmermannTb11.13, as.table = TRUE,
+#' groups = zinco, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Fósforo",
+#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Zinco", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Calcário"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb11.19
+#' @title Produtividade de arroz irrigado em ensaio fatorial com confundimento
+#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^5}, com
+#' confundimento da interação de quinta ordem.
+#' Estudou-se o efeito dos cinco principais problemas da cultura: controle de
+#' invasoras, adubação, irrigação, controle de doenças e
+#' cultivar. A interação de quarta ordem (5 fatores) foi
+#' confundida com blocos. Os dados da produtividade do arroz estão
+#' em kg/ha.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 7 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica o bloco.}
+#'
+#' \item{\code{irri}}{Fator codificado que representa a irrigação:
+#' permanente e interminentente.}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que representa a adubação: 30 e
+#' 60 kg de N ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator codificado que representa a cultivar de
+#' arroz: IAC 435 e IR 841-63-5-I-9-33.}
+#'
+#' \item{\code{doen}}{Fator codificado que representa o controle das
+#' doenças: sem controle e controle com aplicação de Manzate.}
+#'
+#' \item{\code{inva}}{Fator codificado que representa o controle das
+#' plantas invasoras: aplicação de Stan F-34 e Ronstar.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de arroz irrigado (kg
+#' ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC FAT confundimento
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 11.19, pág. 237)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(ZimmermannTb11.19)
+#' str(ZimmermannTb11.19)
+#'
+#' ftable(xtabs(~irri + cult + adub + doen + inva,
+#' data = ZimmermannTb11.19))
+#'
+#' useOuterStrips(
+#' xyplot(prod ~ factor(irri) | factor(inva) + factor(doen),
+#' data = ZimmermannTb11.19,
+#' groups = interaction(cult, adub, sep = ":"),
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Irrigação",
+#' ylab = expression("Produtividade"~(kg~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Cultivar:Adubação",
+#' cex.title = 1.1,
+#' columns = 4)),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Invasora"),
+#' strip.left = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Doença"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb11.7
+#' @title Espa\enc{ç}{c}amento, Densidade e Nitrog\enc{ê}{e}nio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
+#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
+#' confundimento de duas das interações simples. Referem-se à
+#' produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}. O ensaio foi
+#' conduzido em 4 blocos ao acaso de tamanho 2 dentro de quatro
+#' repetições, em que cada uma continha 4 blocos (8 parcelas). Os
+#' fatores foram: densidades de plantio de 50 e 90 sementes por
+#' metro, espaçamentos entre linhas de 35cm e 50cm e fator presença
+#' ou ausência de adubação nitrogenada em cobertura.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 7 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
+#' repetição contém quatro blocos de tamanho 2.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
+#' bloco em cada repetição.}
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Fator codificado que representa a densidade de
+#' plantio (50 e 90).}
+#'
+#' \item{\code{espac}}{Fator codificado que representa o espaçamento
+#' entre as linhas de semeadura (35 e 50 cm).}
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que indica a presença ou não de
+#' adubação nitrogenada (1 e 0).}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb11.1}}. Os ensaios
+#' \code{ZimmermannTb11.1} e \code{ZimmermannTb11.7} possuem os
+#' mesmos valores observados da resposta e fatores estudados, o que
+#' muda é a estrutura de confundimento utilizada, com modificação do
+#' tamanho dos blocos para que isso fosse ilustrado. O primeiro tem
+#' 2 blocos de tamanho 4 em cada repetição e o segundo tem 4 blocos
+#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
+#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
+#' reais para conduzir as análises.
+#' @keywords DBC FAT confundimento
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 11.7, pág 226)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb11.7)
+#'
+#' str(ZimmermannTb11.7)
+#'
+#' ftable(xtabs(~adub + espac + dens + bloco, data = ZimmermannTb11.7))
+#'
+#' xyplot(prod ~ factor(dens) | factor(adub), groups = espac,
+#' data = ZimmermannTb11.7,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Densidade de semeadura",
+#' ylab = expression ("Produção de Arroz"~(kg~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Espaçamento", cex.title = 1.1,
+#' columns = 2),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Adubação"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.1
+#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz Irrigado
+#' @description Dados do Ensaio 1 de um experimento em DIC, que estudou
+#' a produtividade de grãos de arroz em lavoura conduzida com
+#' inundação contínua durante todo o ciclo. O experimento teve seis
+#' repetições e sete tratamentos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
+#' arroz irrigado.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições de
+#' cada tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado. A unidade de
+#' medida não é conhecida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 249)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.1)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.1)
+#'
+#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Produção de grãos de arroz irrigado")
+#'
+#' aggregate(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.13
+#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de Insetos Infectados
+#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento em DBC que estudou a
+#' patogenicidade de fungos ao percevejo do grão de arroz. A
+#' testemunha sem infecção (1) era o tratamento comum entre os dois
+#' experimentos. Os dados se referem à proporção de percevejos
+#' infectados, medida transformada pelo arco seno da raiz quadrada
+#' da proporção.
+#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
+#' arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{asinprop}}{Arco seno da raíz quadrada
+#' (\eqn{\arcsin(\sqrt{p})}) da proporção (em radianos) de insetos
+#' infectados.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC proporção
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tab 12.13, pág 255)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.13)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.13)
+#'
+#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.13,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção de insetos infectados")
+#'
+#' aggregate(asinprop ~ trat, data = ZimmermannTb12.13,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.14
+#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de insetos infectados
+#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC que estudou a
+#' patogenicidade de fungos as percevejo do grão de arroz. A
+#' testemunha sem infecção (1) era o tratamento comum entre os dois
+#' experimentos. Os dados se referem à proporção de percevejos
+#' infectados, transformada pelo arco seno da raiz quadrada da
+#' proporção.
+#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
+#' arroz.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{asinprop}}{Arco seno da raíz quadrada
+#' (\eqn{\arcsin(\sqrt{p})}) da proporção (em radianos) de insetos
+#' infectados.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC proporção
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 255)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.14)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.14)
+#'
+#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.14,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção de insetos infectados")
+#'
+#' aggregate(asinprop ~ trat, data = ZimmermannTb12.14,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.19
+#' @title Produtividade de feij\enc{ã}{a}o em ensaio de competi\enc{çã}{ca}o de cultivares
+#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento em DBC de competição
+#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
+#' no município de Senador Canedo (GO). Houveram três cultivares
+#' testemunhas e mais seis em cada ensaio. Cada experimento foi
+#' conduzido no período de inverno, sob irrigação por aspersão. Os
+#' dados são relativos à produtividade de grãos, em kg/ha.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Identifica a cultivar de
+#' feijão.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.19, pág 258)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.19)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.19)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.19,
+#' groups = bloco, type = "b",
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Produtividade de grãos",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.19,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.2
+#' @title Estudo sobre produtividade de gr\enc{ã}{a}os de arroz irrigado
+#' @description Dados do Ensaio 2 de um experimento em DIC, que estudou
+#' a produtividade de grãos de arroz em lavoura conduzida com
+#' inundação contínua até a fase de diferenciação do primórdio
+#' floral e drenada após esta fase. O experimento teve seis
+#' repetições e sete tratamentos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{geno}{Fator de níveis nominais. Genótipo do arroz
+#' irrigado.}
+#'
+#' \item{rept}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
+#' tratamento.}
+#'
+#' \item{prod}{Produção de grãos de arroz irrigado. A unidade de medida
+#' não é conhecida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.2, pág 249)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.2)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.2)
+#'
+#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.2,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Produção de grãos de arroz irrigado")
+#'
+#' aggregate(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.2,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.20
+#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC de competição
+#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
+#' no município de Santo Antonio de Goiás (GO). Houveram três
+#' cultivares testemunhas e mais seis em cada ensaio. Cada
+#' experimento foi conduzido no período de inverno, sob irrigação
+#' por aspersão. Os dados são relativos à produtividade de grãos, em
+#' kg/ha.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. dentifica a cultivar de
+#' feijão.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 258)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.20)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.20,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Produtividade de grãos")
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.20,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.26
+#' @title Produtividade de Arroz para Resist\enc{ê}{e}ncia a Insetos
+#' @description Ensaio 1 de um experimento em DQL, que avaliou a
+#' resistência a insetos em seis cultivares de arroz, sendo uma
+#' delas comum ao ensaio 2. Os dados são de produtividade de
+#' espiguetas, em gramas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{linha}{Fator de níveis numéricos. Indica em que linha do
+#' quadrado a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{coluna}{Fator de níveis numéricos. Indica em que coluna do
+#' quadrado a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{cult}{Indica a cultivar.}
+#'
+#' \item{prod}{Produção de espiguetas, em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 261)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(reshape)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.26)
+#' str(ZimmermannTb12.26)
+#'
+#' cast(ZimmermannTb12.26, linha ~ coluna, value = "cult")
+#' cast(ZimmermannTb12.26, linha ~ coluna, value = "prod")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
+#' data = ZimmermannTb12.26, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
+#' panel.text(x, y, ZimmermannTb12.26$cult[subscripts],
+#' cex = 0.8)
+#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.26, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produtividade de espiguetas"~(g)))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.27
+#' @title Produtividade de Arroz para Resist\enc{ê}{e}ncia a Insetos
+#' @description Ensaio 2 de um experimento em delineamento quadrado
+#' latino, que avaliou a resistência a insetos em seis cultivares de
+#' arroz, sendo uma delas comum ao ensaio 1. Os dados são de
+#' produtividade de espiguetas, em gramas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
+#' quadrado latino a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
+#' quadrado latino a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{cult}{Fator de níveis nominais que representam as cultivares
+#' de arroz.}
+#'
+#' \item{prod}{Produção de espiguetas, em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.27, pág 262)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(reshape)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.27)
+#' str(ZimmermannTb12.27)
+#'
+#' cast(ZimmermannTb12.27, linha ~ coluna, value = "cult")
+#' cast(ZimmermannTb12.27, linha ~ coluna, value = "prod")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
+#' data = ZimmermannTb12.27, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
+#' panel.text(x, y, ZimmermannTb12.27$cult[subscripts],
+#' cex = 0.8)
+#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.27, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produtividade de espiguetas"~(g)))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.32
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
+#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
+#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
+#' São apresentadas na tabela a média nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
+#' e geral.
+#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
+#' da observação.}
+#'
+#' \item{\code{irrigados}}{Médias nos ensaios irrigados.}
+#'
+#' \item{\code{sequeiro}}{Médias nos ensaios de sequeiro.}
+#'
+#' \item{\code{geral}}{Média geral.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.32, pág 264)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.32)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.32)
+#'
+#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.32,
+#' type = "o", jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Genótipo",
+#' ylab = "Média Geral",
+#' main = "Competição de Cultivares de Feijão",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.33
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
+#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
+#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
+#' São apresentadas na tabela o total nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
+#' e geral.
+#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
+#' da observação.}
+#'
+#' \item{\code{irrigados}}{Totais nos ensaios irrigados.}
+#'
+#' \item{\code{sequeiro}}{Totais nos ensaios de sequeiro.}
+#'
+#' \item{\code{geral}}{Total geral.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.33, pág 265)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.33)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.33)
+#'
+#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.33,
+#' type = "o", jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Genótipo",
+#' ylab = "Total Geral",
+#' main = "Competição de Cultivares de Feijão",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.7
+#' @title \enc{Á}{A}rea Sob a Curva do Progresso de Brusone
+#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento que avaliou as
+#' cultivares para a área foliar atacada por brusone
+#' (\emph{Pyricularia Orizae} L.) em diferentes datas e se calculou
+#' área sob a curva do progresso da doença. Este primeiro
+#' experimento foi semeado na densidade de oitenta sementes por
+#' metro. Os dados foram transformados por logaritmo natural,
+#' procurando-se uma maior homogeneização das variâncias.
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Indica a cultivar.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{aacpd}}{Logaritmo natural da área sob a curva de
+#' progresso da doença. A unidade de medida não é conhecida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 12.7, pág 251)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.7)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.7)
+#'
+#' xyplot(aacpd ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.7,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Logaritmo da área sob a curva de progresso da doença")
+#'
+#' aggregate(aacpd ~ cult, data = ZimmermannTb12.7,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb12.8
+#' @title \enc{Á}{A}rea Sob a Curva do Progresso de uma doen\enc{ç}{c}a
+#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento que avaliou as
+#' cultivares para a área foliar atacada por brusone
+#' (\emph{Pyricularia Orizae} L.) em diferentes datas e se calculou
+#' área sob a curva do progresso da doença. Este primeiro
+#' experimento foi semeado na densidade de duzentas sementes por
+#' metro. Os dados foram transformados por logaritmo natural,
+#' procurando-se uma maior homogeneização das variâncias.
+#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Indica a cultivar.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{aacpd}}{Logaritmo natural da área sob a curva de
+#' progresso da doença. A unidade de medida não é conhecida.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 252)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb12.8)
+#'
+#' str(ZimmermannTb12.8)
+#'
+#' xyplot(aacpd ~ cult, groups = bloco, data = ZimmermannTb12.8,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Área sob a curva do progresso da doença")
+#'
+#' aggregate(aacpd ~ cult, data = ZimmermannTb12.8,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb13.1
+#' @title \enc{Í}{I}ndice de \enc{Á}{A}rea de Folhar e Idade das Plantas
+#' @description Em um plantio de feijão com a cultivar Jalo Precoce
+#' foram coletadas plantas em dias sequenciais (Idades), e o índice
+#' de área foliar (IAF) foi medido.
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 5 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{idade}}{Variável métrica que a idade das plantas.}
+#'
+#' \item{\code{IAF}}{Índice de área foliar.}
+#'
+#' \item{\code{x2}}{IAF elevada ao quadrado.}
+#'
+#' \item{\code{y2}}{Idade elevada ao quadrado.}
+#'
+#' \item{\code{xy}}{Produto entre idade e IAF.}
+#'
+#' }
+#' @keywords REG
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 13.1, pág 272)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb13.1)
+#' str(ZimmermannTb13.1)
+#'
+#' splom(ZimmermannTb13.1, type = c("p", "smooth"))
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb14.3
+#' @title Estande de Plantas e Produtividade de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados de um ensaio de competição de cultivares de feijão
+#' onde foram registrados a produtivididade, bem como o estande por
+#' área útil, para sete cultivares de arroz. O experimento foi feito
+#' em delineamento de blocos completos ao acaso e a informação de
+#' estande foi medida para explicar parte da variação em
+#' produtividade das parcelas, já maior estande favorece maior
+#' produtividade.
+#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as cultivares de
+#' feijão.}
+#'
+#' \item{\code{stand}}{Estande de plantas na área útil da parcela.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade, em kg ha\eqn{^{-1}}}
+#'
+#' }
+#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb4.4}} contém dados referentes ao
+#' mesmo ensaio, porém com mais cultivares e sem a informação de
+#' estande.
+#' @keywords DBC COV
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 14.3, pág 293)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb14.3)
+#' str(ZimmermannTb14.3)
+#'
+#' cex <- with(ZimmermannTb14.3, {
+#' x <- stand - min(stand)
+#' x <- 0.5 + 1 * x/max(x)
+#' L <- cbind(cex = fivenum(x), labels = fivenum(stand))
+#' return(list(cex = x, legend = L))
+#' })
+#'
+#' key <- list(
+#' title = "Stand", cex.title = 1.1, columns = 5,
+#' points = list(pch = 1, cex = cex$legend[, "cex"]),
+#' text = list(c(sprintf("%0.0f", cex$legend[, "labels"]))))
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb14.3,
+#' type = c("p", "a"), cex = cex$cex,
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "Produção", key = key)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, groups = bloc, data = ZimmermannTb14.3,
+#' type = "a", xlab = "Cultivares", ylab = "Produção",
+#' key = key,
+#' panel = function(x, y, subscripts, groups, ...) {
+#' panel.xyplot(x = x, y = y,
+#' subscripts = subscripts,
+#' groups = groups, ...)
+#' col <- trellis.par.get()$superpose.symbol$col[
+#' groups[subscripts]]
+#' panel.points(x = x, y = y, cex = cex$cex[subscripts],
+#' col = col)
+#' panel.text(x = x, y = y, pos = 2, cex = 0.8,
+#' labels = sprintf("%d", ZimmermannTb14.3$stand))
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb14.9
+#' @title Controle de Insetos na Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
+#' @description Dados de um ensaio de controle de insetos/pragas na
+#' cultura do arroz. O experimento foi feito em delineamento
+#' quadrado latino 6 \eqn{\times} 6 mas há uma um dado perdido
+#' (linha 6, coluna 2). Esta observação recebeu o valor \code{NA}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator que indica a linha do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{coluna}}{Fator que indica a coluna do quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{inset}}{Fator que indica o tratamento para controle de
+#' insetos.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos por área útil da parcela.}
+#'
+#' }
+#' @seealso Dados do mesmo experimento, referente à variável de contagem
+#' número de perfilhos de arroz, estão disponíveis em
+#' \code{\link{ZimmermannTb5.15}}.
+#' @keywords DQL desbalanceado
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 14.9, pág. 297)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb14.9)
+#' str(ZimmermannTb14.9)
+#'
+#' # Indicadora de observação perdida/ausente.
+#' is.na(ZimmermannTb14.9$prod)
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
+#' data = ZimmermannTb14.9, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
+#' panel.text(x, y,
+#' labels = ZimmermannTb14.9$inset[subscripts],
+#' pos = 3)
+#' panel.text(x, y, sprintf("%0.1f", z), pos = 1,
+#' col = is.na(z[subscripts]) + 1)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ inset,
+#' data = na.omit(ZimmermannTb14.9),
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Inseticidas",
+#' ylab = "Produção")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb15.1
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Perfilhos por Planta em Fun\enc{çã}{ca}o de 4 Fatores
+#' @description Dados de um ensaio fatorial fracionado \eqn{2^{4-1}}, em
+#' blocos ao acaso. O experimento mediu o número médio de perfilhos
+#' por planta. Os quatro fatores estudados foram: cultivar,
+#' calcário, gesso e fósforo. Para os fatores abióticos, o nível
+#' baixo correspondeu à não aplicação do insumo e para as
+#' cultivares, a IAC 47. O nível 1 correspondeu a: cultivar IAC 165,
+#' 5000 kg ha\eqn{^{-1}} de calcário, 1500 kg ha\eqn{^{-1}} de gesso
+#' e kg ha\eqn{^{-1}} de fósforo.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis codificados que representa as
+#' cultivares: IAC 47 e IAC 165.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator codificado que representa as doses de
+#' calcário: 0 e 5000 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{gess}}{Fator codificado que representa as doses de gesso:
+#' 0 e 1500 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{p2o5}}{Fator codificado que representa as doses de
+#' fósforo: 0 e 50 kg de P\eqn{_2}O\eqn{_5} ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{perf}}{Número médio de perfilhos por planta.}
+#'
+#' }
+#' @details Apesar de ter sido um experimento feito em blocos, não foi
+#' utilizado confundimento bom blocos, pois todos os blocos tiveram
+#' a mesma fração do fatorial (a fração complementar não foi
+#' utilizada).
+#' @keywords DBC FRAC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 306)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb15.1)
+#' str(ZimmermannTb15.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~cult + calc + gess + p2o5, data = ZimmermannTb15.1))
+#'
+#' xyplot(perf ~ factor(calc) | factor(cult),
+#' groups = interaction(gess, p2o5, sep = ":"),
+#' data = ZimmermannTb15.1,
+#' xlab = "Nível de calcário",
+#' ylab = "Número médio de perfilhos por planta",
+#' auto.key = list(title = "Gesso:Fósforo", cex.title = 1.1,
+#' columns = 4),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Cultivar",
+#' factor.levels = c("IAC 47", "IAC 165")))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb15.10
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
+#' @description Dados de produção de grãos em terras altas, em kg
+#' ha\eqn{^{-1}}. Este é um ensaio contendo apenas uma repetição de
+#' um fatorial fracionado correspondente a 1/5 de um \eqn{5^3}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{N}}{Fator codificado que representa a dose de
+#' nitrogênio.}
+#'
+#' \item{\code{P}}{Fator codificado que representa a dose de fósforo.}
+#
+#' \item{\code{K}}{Fator codificado que representa a dose de potássio.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos, kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FRAC superficie
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 15.10, pág. 314)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb15.10)
+#' str(ZimmermannTb15.10)
+#'
+#' # Arranjo de fatores como a estrutura de quadrado latino.
+#' reshape::cast(data = ZimmermannTb15.10,
+#' formula = N ~ P, value = "K")
+#'
+#' xyplot(prod ~ N + P + K, data = ZimmermannTb15.10,
+#' outer = TRUE, as.table = TRUE, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Níveis de NPK",
+#' ylab = "Produção de grãos")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb15.4
+#' @title Fatorial Fracionado para Estudo da Aduba\enc{çã}{ca}o em Arroz
+#' @description Dados de um ensaio com fração 1/3 de um fatorial
+#' \eqn{3^3}, conduzido em blocos ao acaso. O estudo é sobre a
+#' absorção e translocação de zinco em arroz de terras altas sob a
+#' influência de fósforo e calcário. Os níveis dos fatores eram de
+#' 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}} para o zinco, 0, 50 e 100 kg
+#' ha\eqn{^{-1}} para o fósforo e 0, 1.5 e 3 ton ha\eqn{^{-1}} para
+#' o calcário. Os dados são de produção de grãos, em kg
+#' ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
+#' blocos.}
+#'
+#' \item{\code{zinco}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' zinco aplicado: 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{fosf}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' fósforo aplicado: 0, 50 e 100 kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
+#' calcário aplicado: 0, 1.5 e 3 kg ton ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @seealso Estes dados são na realiadade uma adaptação dos dados em
+#' \code{\link{ZimmermannTb11.13}} pois referem-se ao conjunto dos 3
+#' blocos (do total de 9) continham a combinação 000 de zinco,
+#' fósforo e cálcio.
+#' @keywords DBC FRAC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 15.4, pág. 309)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb15.4)
+#' str(ZimmermannTb15.4)
+#'
+#' xyplot(prod ~ zinco | factor(fosf), groups = calc,
+#' data = ZimmermannTb15.4, as.table = TRUE,
+#' xlab = "Níveis codificados de zinco",
+#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~ha^{-1})),
+#' auto.key = list(title = "Calcário", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Fósforo"))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.1
+#' @aliases ZimmermannTb16.2
+#' @title An\enc{á}{a}lise de Composi\enc{çã}{ca}o do Solo Aluviais
+#' @description Dados de análise de solos aluviais, que apresentaram pH
+#' abaixo de sete, referentes à associação existente entre teor de
+#' matéria orgânica no solo (porcentagem) com disponibilidade de
+#' fósforo (mg kg\eqn{^{-1}}). A amostra tem apenas sete
+#' observações.
+#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 7 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{origem}}{Fator de níveis nominais que identifica o local
+#' de origem da amostra de solo.}
+#'
+#' \item{\code{mo}}{Matéria orgânica no solo (\%).}
+#'
+#' \item{\code{fosf}}{Disponibilidade de fósforo no solo (mg
+#' kg\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' \item{\code{pmo}}{Posto da váriavel \code{mo}.}
+#'
+#' \item{\code{pfosf}}{Posto da váriavel \code{fosf}.}
+#'
+#' \item{\code{Nc}}{Indica o número de pares de postos concordantes.}
+#'
+#' \item{\code{Nd}}{Indica o número de pares de postos discordantes.}
+#'
+#' }
+#' @keywords correlacao
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.1, pág. 327)
+#' @examples
+#'
+#' data(ZimmermannTb16.1)
+#' str(ZimmermannTb16.1)
+#'
+#' mean(ZimmermannTb16.1$mo)
+#' mean(ZimmermannTb16.1$fosf)
+#'
+#' with(ZimmermannTb16.1, {
+#' cbind(pmo = rank(mo), pfosf = rank(fosf))
+#' })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.10
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Colmos Atacados por \emph{Elasmopalpus}
+#' @description Experimento realizado em delineamento quadrado latino 6
+#' \eqn{times} 6. Os dados são referentes ao número de colmos
+#' atacados por \emph{Elasmopalpus lignosellus} L. em plantas de
+#' arroz. São apresentados na tabela também os respectivos postos de
+#' cada dado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{linha}{Fator categórico que representa as linhas do quadrado
+#' latino.}
+#'
+#' \item{coluna}{Fator categórico que representa as colunas do quadrado
+#' latino.}
+#'
+#' \item{trat}{Fator que representa o tratamento aplicado.}
+#'
+#' \item{colmos}{Número de colmos atacados por \emph{E. lignosellus}.}
+#'
+#' \item{posto}{Posto correspondente ao número de colmos atacados de
+#' cada unidade experimental (\eqn{6 \times 6 = 36}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL contagem
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.10, pág. 357)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb16.10)
+#' str(ZimmermannTb16.10)
+#'
+#' ZimmermannTb16.10$posto <- rank(ZimmermannTb16.10$colmos)
+#'
+#' levelplot(colmos ~ linha + coluna,
+#' data = ZimmermannTb16.10, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
+#' trat <- ZimmermannTb16.10$trat[subscripts]
+#' posto <- ZimmermannTb16.10$posto[subscripts]
+#' panel.text(x, y, labels = trat, pos = 3)
+#' panel.text(x, y,
+#' labels = sprintf("%0.1f (%0.1f)",
+#' z, posto),
+#' pos = 1)
+#' })
+#'
+#' xyplot(colmos ~ trat, data = ZimmermannTb16.10,
+#' type = c("p", "a"),
+#' ylab = "Número de colmos atacados",
+#' xlab = "Tratamento")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.3
+#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Org\enc{â}{a}nica de Solos de V\enc{á}{a}rzea
+#' @description Teores de matéria orgânica de solos aluviais e gely
+#' húmicos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 14 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{solo}}{Tipo de solo, sendo A - aluviais e B - gley
+#' húmicos.}
+#'
+#' \item{\code{mo}}{Teor de matéria orgânica do solo (\%).}
+#'
+#' }
+#' @keywords TODO
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.3, pág. 337)
+#' @examples
+#'
+#' # Postos.
+#' rank(ZimmermannTb16.3$mo)
+#'
+#' aggregate(mo ~ solo, data = ZimmermannTb16.3, FUN = mean)
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.4
+#' @title Hastes Mortas de Arroz por \emph{Elasmopalpus lignosellus} L.
+#' @description Dados de um experimento em delineamento inteiramente
+#' casualizado que estudou cultivares de arroz, em casa de
+#' vegetação. Os dados são referentes ao número de hastes mortas por
+#' \emph{Elasmopalpus lignosellus} por parcela. Cada cultivar foi
+#' repetida três vezes.
+#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as cultivares de
+#' arroz.}
+#'
+#' \item{\code{nmort}}{Número de hastes mortas por \emph{Elasmopalpus
+#' lignosellus} por parcela.}
+#'
+#' \item{\code{posto}}{Posto da váriavel \code{nmort}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC contagem
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.4, pág. 341)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb16.4)
+#' str(ZimmermannTb16.4)
+#'
+#' xyplot(nmort ~ cult, data = ZimmermannTb16.4,
+#' xlab = "Cultivar",
+#' ylab = "Número de hastes mortas")
+#'
+#' rank(ZimmermannTb16.4$nmort)
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.5
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz
+#' @description Experimento realizado em delineamento em blocos
+#' completos ao acaso, utilizando oito cultivares de arroz
+#' irrigado. Os dados são referentes ao número de dias até a
+#' floração das plantas de arroz, uma variável do tipo tempo até o
+#' evento/desfecho. São apresentados na tabela também os respectivos
+#' postos de cada dado, a fim de facilitar a aplicação do teste de
+#' Friedman (teste não paramétrico).
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{bloco}{Fator categórico que indica o bloco.}
+#'
+#' \item{cult}{Fator categórico que indica a cultivar.}
+#'
+#' \item{dias}{Número total de dias até a floração das plantas.}
+#'
+#' \item{posto}{Posto corresponden ao número de dias de cada cultivas
+#' dentro de cada bloco. O posto pode ser calculado com a função
+#' \code{\link[base]{rank}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC sobrevivencia
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.5, pág 347)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb16.5)
+#' str(ZimmermannTb16.5)
+#'
+#' # Como calcular o posto no R.
+#' p <- by(data = ZimmermannTb16.5,
+#' INDICES = ZimmermannTb16.5$bloco,
+#' FUN = function(dataset) {
+#' dataset$posto <- rank(dataset$dias)
+#' return(dataset)
+#' })
+#' ZimmermannTb16.5 <- do.call(rbind, p)
+#' rownames(ZimmermannTb16.5) <- NULL
+#'
+#' xyplot(dias + posto ~ cult, outer = TRUE, groups = bloco,
+#' data = ZimmermannTb16.5, jitter.x = TRUE,
+#' scales = list(y = list(relation = "free"),
+#' x = list(rot = 90)),
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "",
+#' strip = strip.custom(factor.levels = c("Dias para floração",
+#' "Posto")))
+#'
+#' xyplot(posto ~ dias, data = ZimmermannTb16.5,
+#' xlab = "Dias para floração", ylab = "Posto",
+#' jitter.y = TRUE)
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb16.8
+#' @title Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz em um Reticulado
+#' Quadrado
+#' @description Experimento realizado em delineamento reticulado
+#' quadrado 5 \eqn{\times} 5, com três repetições. Os dados são
+#' referentes ao número de dias até a floração das cultivares de
+#' arroz de terras altas. São apresentados na tabela também os
+#' respectivos postos de cada dado, segundo a metodologia definida
+#' no teste de Durbin.
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{rept}{Fator categórico que representas as repetições de
+#' blocos. Cada repetição contém 5 blocos de tamanho 5 e uma
+#' repetição de cada cultivar.}
+#'
+#' \item{bloco}{Fator que identifica os blocos dentro de cada
+#' repetição.}
+#'
+#' \item{cult}{Fator que representa as cultivares.}
+#'
+#' \item{dias}{Número total de dias até a floração.}
+#'
+#' \item{posto}{Posto correpondente ao número de dias para floração das
+#' cultivares dentro dos blocos.}
+#'
+#' }
+#' @seealso Os dados de produção de arroz do mesmo ensaio estão
+#' disponíveis em \code{\link{ZimmermannTb7.1}}.
+#' @keywords LAT sobrevivencia
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 16.8, pág. 353)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb16.8)
+#' str(ZimmermannTb16.8)
+#'
+#' p <- by(data = ZimmermannTb16.8,
+#' INDICES = with(ZimmermannTb16.8,
+#' interaction(bloco, rept)),
+#' FUN = function(dataset) {
+#' dataset$posto <- rank(dataset$dias)
+#' return(dataset)
+#' })
+#' ZimmermannTb16.8 <- do.call(rbind, p)
+#' rownames(ZimmermannTb16.5) <- NULL
+#'
+#' xyplot(dias + posto ~ cult, outer = TRUE, groups = rept,
+#' data = ZimmermannTb16.8, jitter.x = TRUE,
+#' scales = list(y = list(relation = "free"),
+#' x = list(rot = 90)),
+#' xlab = "Cultivares", ylab = "",
+#' strip = strip.custom(factor.levels = c("Dias para floração",
+#' "Posto")))
+#'
+#' xyplot(posto ~ dias, data = ZimmermannTb16.8,
+#' xlab = "Dias para floração", ylab = "Posto",
+#' jitter.y = TRUE)
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb3.12
+#' @title Dados de mat\enc{é}{e}ria seca em plantas
+#' @description Experimento em DIC que estudou a produção de matéria
+#' seca em plantas de arroz, em gramas. No experimento foram
+#' utilizados cinco vasos para cada um de quatro tratamentos e três
+#' plantas para cada vaso (parcela).
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{solo}}{Fator de níveis nominais representados por
+#' inteiros. Indica o tipo de solo aonde o arroz foi plantado.}
+#'
+#' \item{\code{planta}}{Fator de níveis numéricos que identifica as
+#' plantas dentro dos vasos.}
+#'
+#' \item{\code{vaso}}{Fator de níveis numéricos que identifica os vasos
+#' de cada tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de matéria seca das plantas, em gramas.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Table 3.12, pág 62)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb3.12)
+#'
+#' str(ZimmermannTb3.12)
+#' xtabs(~solo + vaso, data = ZimmermannTb3.12)
+#'
+#' aggregate(prod ~ solo, data = ZimmermannTb3.12,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(prod ~ solo, groups = vaso, data = ZimmermannTb3.12,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Produção de matéria seca das plantas (g)")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb3.2.1
+#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o nitrogenada na Cultura do Arroz
+#' @description Dados de um experimento em DIC que visa estudar a
+#' adubação nitrogenada no arroz irrigado, com 4 tratamentos e 8
+#' repetições. A resposta observada foi a produção de grãos de arroz
+#' irrigado, em kg ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{adub}}{Fator de níveis nominais. Indica a adubação
+#' aplicada ao arroz irrigado.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições de
+#' cada tratamento.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado em kg
+#' ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (pg 54)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb3.2.1)
+#'
+#' str(ZimmermannTb3.2.1)
+#'
+#' unstack(x = ZimmermannTb3.2.1, form = prod ~ adub)
+#'
+#' aggregate(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.2.1,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+#' xyplot(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.2.1,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = expression(Produção~de~grãos~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb3.5
+#' @title Fracionamento da Aduba\enc{çã}{ca}o na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
+#' Irrigado
+#' @description Dados de um estudo sobre adubação nitrogenada na cultura
+#' do arroz irrigado. Foram testadas quatros formas de aplicação do
+#' adubo fazendo o fracionamento das quantidades em diferentes
+#' épocas. O experimento foi instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado com 8 repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis categóricos que representa as
+#' formas de adubação: 1 = 80 kg/ha no plantio, 2 = 40 kg/ha 40 dias
+#' no plantio após a emergência (DAE), 3 = 13.2 kg/ha no plantio e
+#' 66.8 kg/ha aos 40 DAE, e 4 = 13.2 kg/ha no plantio e 33.4 kg/ha
+#' aos 40 e 60 DAE.}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repretições de uma forma
+#' de adubação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado (ka
+#' ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 3.5, pág. 54)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb3.5)
+#' str(ZimmermannTb3.5)
+#'
+#' # Quantidade[época].
+#' adub <- expression(80[0],
+#' 40[0] + 40[40],
+#' 13.2[0] + 66.8[40],
+#' 13.2[0] + 33.4[40] + 33.4[60])
+#' xyplot(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.5,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Formas de adubação",
+#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})),
+#' scales = list(x = list(labels = adub)))
+#'
+#' aggregate(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.5,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), sd = sd(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb4.11
+#' @title Alturas M\enc{é}{e}dias de Perfilhos
+#' @description Dados de um ensaio com dez genótipos, quatro blocos e
+#' cinco amostras por parcela, tomadas ao acaso, das alturas dos
+#' perfilhos, medidos em cm.
+#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo
+#' da planta.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{amostra}}{Fator de níveis numéricos. Identifica à qual
+#' amostra pertence a observação.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura de perfilhos (cm).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 4.11, pág 79)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb4.11)
+#'
+#' str(ZimmermannTb4.11)
+#'
+#' xyplot(alt ~ geno, groups = bloco,
+#' data = ZimmermannTb4.11,
+#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Altura média de perfilhos (cm)",
+#' scales=list(x=list(rot=90)))
+#'
+#' aggregate(alt ~ geno, data = ZimmermannTb4.11,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb4.4
+#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
+#' @description Dados de um ensaio de competição de cultivares, em
+#' blocos completos ao acaso, da produção de grãos de feijão em
+#' kg/ha. O experimento teve quinze tratamentos (cultivares e/ou
+#' linhagens) e quatro blocos.
+#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Cultivar de feijão.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
+#' observação.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão (ka ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DBC
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 4.4, pág 72)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb4.4)
+#'
+#' str(ZimmermannTb4.4)
+#'
+#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb4.4,
+#' groups = bloco, type = "o", jitter.x = TRUE,
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produção de feijão"~(kg~ha^{-1})),
+#' main = "Experimento de competição de cultivares",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb4.4,
+#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb5.11
+#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de hastes sobreviventes ao ataque de insetos
+#' @description Experimento em delineamento quadrado latino onde foram
+#' tomadas quatro amostras em cada uma das parcelas (tipo de
+#' inseticida) no que diz respeito ao número total de hastes e
+#' número de hastes mortas por cupim (\emph{Sinthermes} sp.) e
+#' lagarta elasmo (\emph{Elasmopalpus} sp.). Com base nestes
+#' números, a proporção de hastes sobreviventes ao ataque de insetos
+#' foi calculada.
+#' @format Um \code{data.frame} com 484 observações e 5 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
+#' quadrado latino em que está a unidade experimental.}
+#'
+#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
+#' quadrado latino a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{inset}{Fator de níveis nominais. Indica o inseticida
+#' aplicado.}
+#'
+#' \item{amostra}{Fator de níveis numéricos. Identifica a amostra em
+#' cada unidade experimental.}
+#'
+#' \item{prop}{Proporção de hastes sobreviventes ao ataque de insetos. O
+#' Só é conhecida a proporção amostral. Não são conhecidos o
+#' númerador (número hastes sobreviventes) e denominador (total de
+#' hastes avaliadas).}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 5.1, pág 101)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb5.11)
+#'
+#' str(ZimmermannTb5.11)
+#'
+#' aux <- aggregate(prop ~ linha + coluna + inset,
+#' data = ZimmermannTb5.11, FUN = mean)
+#' str(aux)
+#'
+#' levelplot(prop ~ linha + coluna,
+#' data = aux, aspect = "iso",
+#' lbl = as.character(aux$inset),
+#' panel = function(x, y, z, lbl, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, ...)
+#' panel.text(x = x, y = y, labels = lbl, pos = 3)
+#' panel.text(x = x, y = y,
+#' labels = sprintf("%0.2f", z),
+#' pos = 1, cex = 0.8)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prop ~ inset, data = ZimmermannTb5.11,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Inseticida",
+#' ylab = "Proporção de hastes sobreviventes")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb5.15
+#' @title N\enc{ú}{u}mero de Perfilhos em Arroz em Fun\enc{çã}{ca}o de 6 Tratamentos
+#' @description Esperimento conduzido pelo pesquisador Evane Ferreira,
+#' em Santo Antônio de Goiás, em 1998. O estudo avaliou o número de
+#' perfilhos de arroz em função de 6 tratamentos (não mencionados)
+#' arranjados em um delineamento quadrado latino.
+#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que representa as linhas do
+#' quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{coluna}}{Fator categórico que representa as colunas do
+#' quadrado latino.}
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator categórico que representa os tratamentos
+#' estudados.}
+#'
+#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos de arroz.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL contagem
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 5.15, pág. 107)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb5.15)
+#' str(ZimmermannTb5.15)
+#'
+#' xyplot(perf ~ trat,
+#' data = ZimmermannTb5.15,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Tratamento",
+#' ylab = "Número de perfilhos")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb5.2
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Gen\enc{ó}{o}tipos de Arroz
+#' @description Experimento em delineamento quadrado latino cujo
+#' objetivo foi medir a resposta em produtividade de um grupo de
+#' oito genótipos de arroz ao ataque inicial de pragas.
+#' @format Um \code{data.frame} com 64 observações e 4 variáveis
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
+#' quadrado latino a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
+#' quadrado latino a unidade experimental está.}
+#'
+#' \item{geno}{Fator de níveis nominais que representam os genótipos de
+#' arroz em estudo.}
+#'
+#' \item{prod}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DQL
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 5.2, pág 92)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(reshape)
+#'
+#' data(ZimmermannTb5.2)
+#'
+#' str(ZimmermannTb5.2)
+#'
+#' cast(ZimmermannTb5.2, linha ~ coluna, value = "geno")
+#' cast(ZimmermannTb5.2, linha ~ coluna, value = "prod")
+#'
+#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
+#' data = ZimmermannTb5.2, aspect = "iso",
+#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
+#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
+#' panel.text(x, y, ZimmermannTb5.2$geno[subscripts],
+#' pos = 3)
+#' panel.text(x, y, sprintf("%0.1f", z), pos = 1)
+#' })
+#'
+#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb5.2, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Genótipos de arroz",
+#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb7.1
+#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares em Reticulado Quadrado
+#' @description Experimento feito pelos pesquisadores Orlando Peixoto
+#' Moraes, Emilio da Maia de Castro e Flavio Breseghello, da Embrapa
+#' Arroz e Feijão, na fazenda Capivara em Santo Antônio de Goiás. O
+#' delineamento reticulado quadrado 5 \eqn{\times} 5 acomodou 25
+#' cultivares, cada uma repetida 3 vezes. Foi medida a produção das
+#' cultivares.
+#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica os grupos de
+#' blocos que formam uma repetição. Cada repetição tem 5 blocos de
+#' tamanho 5.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos dentro
+#' das repetições.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
+#' arroz.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, kg ha\eqn{^{-1}}.}
+#'
+#' }
+#' @keywords LAT
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 7.1, pág. 136)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb7.1)
+#' str(ZimmermannTb7.1)
+#'
+#' ftable(xtabs(~rept + cult, data = ZimmermannTb7.1))
+#' ftable(xtabs(~rept + bloc + cult, data = ZimmermannTb7.1))
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), groups = rept,
+#' data = ZimmermannTb7.1,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Cultivares",
+#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb7.4
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Ensaio Reticulado Retangular
+#' @description Dados de um estudo sobre competição de cultivares e
+#' linhagens de arroz irrigado quanto a produtividade. O experimento
+#' foi conduzido em ensaio em reticulado retangular 5 \eqn{\times} 6
+#' (blocos de tamanho 5, 6 blocos por repetição), com três
+#' repetições.
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que representa as repetições do
+#' experimento. Cada repetições tem 6 blocos de tamanho 3,
+#' perfazendo 30 parcelas, uma para cada uma das
+#' cultivares/linhagens estudadas.}
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que indentifica os blocos.}
+#'
+#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as
+#' cultivares/linhagens em competição.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado (ka
+#' ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords reticulado
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 7.4, pág. 140)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb7.4)
+#' str(ZimmermannTb7.4)
+#'
+#' xtabs(~bloc + rept, data = ZimmermannTb7.4)
+#' xtabs(~cult + rept, data = ZimmermannTb7.4)
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod),
+#' data = ZimmermannTb7.4, type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Cultiavres",
+#' ylab = expression("Produção de grãos de arroz"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb8.5
+#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o em Delineamento de Blocos Aumentos
+#' de Federer
+#' @description Dados de um estudo em desenho de blocos aumentados de
+#' Federer, com total de dezoito blocos, cada um com quatro
+#' testemunhas (1 a 4), e 12 linhagens, num total de 216
+#' linhagens. Os dados são de apenas 10 dos blocos, contendo 9
+#' parcelas em cada um, 4 delas sendo testemunhas e as 5 restantes
+#' são linhagens. A resposta medida foi a produção de grãos de
+#' feijão em kg ha\eqn{^{-1}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
+#' experimento. Cada bloco tem tamanho 9.}
+#'
+#' \item{\code{linh}}{Fator categórico que identifica as linhagens do
+#' experimento. A linhagens identificas de 1 a 4 são as
+#' testemunhas.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão (ka ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords BAF
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 8.5, pág. 158)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb8.5)
+#' str(ZimmermannTb8.5)
+#'
+#' xtabs(~linh, data = ZimmermannTb8.5)
+#' xtabs(~bloc, data = ZimmermannTb8.5)
+#'
+#' xyplot(prod ~ reorder(linh, prod), data = ZimmermannTb8.5,
+#' xlab = "Linhagens (ordenadas)",
+#' ylab = expression("Produção de grãos de feijão"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb9.13
+#' @title Mat\enc{é}{e}ria Seca de Feij\enc{ã}{a}o em Fatorial 3x3
+#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{times} 3,
+#' considerando três níveis de densidade de solo e três doses
+#' microelementos. Cada vaso continha três plantas de arroz e,
+#' adicionalmente aos microelementos, foi feita adubação com 4 g por
+#' vaso de formulado 5-30-15. Os dados são de matéria seca de
+#' feijão, em escala logarítmica. O experimento foi instalado em
+#' delineamento de blocos casualizados.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{micro}}{Fator de níveis métricos que são as doses de
+#' microelementos (FTE-BR-12) aplicado ao solo (g vaso\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' \item{\code{dens}}{Fator de níveis métricos que é densidade do solo
+#' na qual foram cultivadas as plantas (g dm\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições de cada cela
+#' experimental.}
+#'
+#' \item{\code{imseca}}{Logaritimo decimal da matéria seca das plantas
+#' de feijão.}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 9.13, pág 179)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb9.13)
+#' str(ZimmermannTb9.13)
+#'
+#' xtabs(~micro + dens, data = ZimmermannTb9.13)
+#'
+#' xyplot(lms ~ dens, data = ZimmermannTb9.13,
+#' groups = micro, type = c("p", "a"),
+#' auto.key = list(
+#' title = expression("Microelementos"~(g~vaso^{-1})),
+#' cex.title = 1.1, columns = 3),
+#' xlab = expression("Densidade do solo"~(g~cm^{-3})),
+#' ylab = "log da matéria seca")
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb9.17
+#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
+#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{\times} 3,
+#' referentes à produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}. O
+#' delineamento é o de blocos completos ao acaso, com três
+#' repetições. Foram testados os efeitos do nitrogênio, potássio e
+#' épocas de aplicação destes elementos na produtividade da soca do
+#' arroz irrigado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 81 observações e 5 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa a época de
+#' aplicação dos nutrientes.}
+#'
+#' \item{\code{pota}}{Fator categórico que representa a dose de potássio
+#' aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{nitr}}{Fator categórico que representa a dose de
+#' nitrogênio aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
+#' experimento. Os blocos tinham tamanho \eqn{3^3 = 27}.}
+#'
+#' \item{\code{prod}}{Produção de grão de arroz em (kg ha\eqn{^{-1}}).}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 9.17, pág. 182)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb9.17)
+#' str(ZimmermannTb9.17)
+#'
+#' ftable(xtabs(~nitr + pota + epoc, data = ZimmermannTb9.17))
+#'
+#' xyplot(prod ~ nitr | epoc, data = ZimmermannTb9.17,
+#' groups = pota, type = c("p", "a"),
+#' as.table = TRUE,
+#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
+#' columns = 3),
+#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
+#' var.name = "Época",
+#' sep = " : "),
+#' xlab = "Nitrogênio",
+#' ylab = expression("Produção de grãos de arroz"~(kg~ha^{-1})))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb9.22
+#' @title Fungicidas e Pol\enc{í}{i}mero na Infec\enc{çã}{ca}o de \emph{Fusarium} em
+#' Sementes
+#' @description Resultados de um experimento fatorial com tratamentos
+#' adicionais \eqn{3 \times 3 + 2} que estudou o número de sementes
+#' infectadas por fusaruim em função aplicação de fungicidas às
+#' sementes e do uso associado de um polímero depois do fungicida ou
+#' misturado a ele. Os dois tratamentos adicionais era a aplicação
+#' isolada do polímero e uma testemunha sem qualquer tratamento. O
+#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
+#' casualizado.
+#' @format Um \code{data.frame} com 55 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{trat}}{Fator cetegórico que identifica as celas
+#' experimentais do fatorial com tratamentos adicionais.}
+#'
+#' \item{\code{fung}}{Fator categórico que identifica os níveis dos
+#' fungicidas aplicados às sementes. Benlate, Captam e Derosal são
+#' os fungicidas. O polímero puro e uma testemunha também foram
+#' investigados.}
+#'
+#' \item{\code{aplic}}{Fator categórico que indica a forma de aplicação
+#' do fungicida em relação ao polímero: antes do polímero, misturado
+#' com o polímero ou o fungicída puro.}
+#'
+#' \item{\code{nsi}}{Número de sementes infectadas por \emph{fusarium}
+#' de um total de 40 sementes.}
+#'
+#' }
+#' @keywords DIC binomial
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 9.22, pág. 188)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' data(ZimmermannTb9.22)
+#' str(ZimmermannTb9.22)
+#'
+#' xtabs(~fung + aplic, ZimmermannTb9.22)
+#'
+#' xyplot(nsi/40 ~ trat, data = ZimmermannTb9.22,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Proporção de sementes infectadas",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+#' # Gráfico da função arco seno da raíz.
+#' curve(asin(sqrt(x)), from = 0, to = 1)
+#'
+#' # Transformação arco seno da raíz quadrada da proporção.
+#' asin(sqrt(ZimmermannTb9.22$nsi/40))
+#'
+#' # A transformação não elimina os zeros.
+#' xyplot(asin(sqrt(nsi/40)) ~ trat, data = ZimmermannTb9.22,
+#' xlab = "Tratamentos",
+#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção",
+#' scales = list(x = list(rot = 90)))
+#'
+NULL
+
+#' @name ZimmermannTb9.26
+#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Altura de Plantas
+#' @description Dados de um estudo em fatorial \eqn{3^3}, sobre adubação
+#' nitrogenada e potássica e suas épocas de aplicação. Os dados são
+#' referentes a altura de plantas no cultivo da soca de arroz
+#' irrigado. Dados referen-se apenas aos valores do primeiro
+#' bloco. Veja \code{\link{ZimmermannTb9.17}}.
+#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa a época de
+#' aplicação dos nutrientes.}
+#'
+#' \item{\code{pota}}{Fator categórico que representa a dose de potássio
+#' aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{nitr}}{Fator categórico que representa a dose de
+#' nitrogênio aplicada.}
+#'
+#' \item{\code{alt}}{Altura das plantas (cm).}
+#'
+#' }
+#' @keywords FAT3
+#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
+#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
+#' Feijão. (Tabela 9.26, pág. 190)
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' data(ZimmermannTb9.26)
+#' str(ZimmermannTb9.26)
+#'
+#' ftable(xtabs(~epoc + nitr + pota, data = ZimmermannTb9.26))
+#'
+#' useOuterStrips(xyplot(alt ~ nitr + pota | epoc, outer = TRUE,
+#' data = ZimmermannTb9.26,
+#' type = c("p", "a"),
+#' xlab = "Níveis de nitrogênio/potássio",
+#' ylab = "Altura das plantas (cm)"),
+#' strip = strip.custom(
+#' strip.name = TRUE, var.name = "Época"),
+#' strip.left = strip.custom(
+#' factor.levels = c("Nitrogênio", "Potássio")))
+#'
+NULL
+
diff --git a/R/ZimmermannTb10.15.R b/R/ZimmermannTb10.15.R
deleted file mode 100644
index 1f186adf52b05c07efdca7f9ade9a0f164f6e3a4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb10.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb10.15
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Ap\enc{ó}{o}s Pastagem em Cultivares de Arroz
-#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
-#' delineamento de blocos ao acaso, para testar o efeito da
-#' aplicação de adubos em arroz após pastagem no qual foram
-#' utilizadas três cultivares. Nesta tabela constam os dados de de
-#' produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}, de duas dessas
-#' cultivares.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' bloco ao qual a observação pertence.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator de níveis métricos que identifica a
-#' quantidade de adubação aplicada. Os níveis estão codificados na
-#' escala natural e não na escala real.}
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis cateóricos que identifica o
-#' genótipo de arroz.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @details A formulação da adubação empregada no ensaio de cultivar de
-#' arroz teve a seguinte composição
-#'
-#' \tabular{rrrrrr}{
-#' Adub \tab N \tab P\eqn{_2}O\eqn{_5} \tab K\eqn{_2}O
-#' \tab Micros \tab Zn\cr
-#' 1 \tab 6 \tab 30 \tab 27 \tab 45 \tab 2\cr
-#' 2 \tab 12 \tab 60 \tab 54 \tab 90 \tab 4\cr
-#' 3 \tab 18 \tab 90 \tab 81 \tab 135 \tab 6
-#' }
-#' @keywords DBC EF
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 10.15, pág. 210)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb10.15)
-#'
-#' str(ZimmermannTb10.15)
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub | geno, groups = bloco, data = ZimmermannTb10.15,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Nível de adubação",
-#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb10.20.R b/R/ZimmermannTb10.20.R
deleted file mode 100644
index f6b40ad61c0cc009494ccd08f99a253474c07250..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb10.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb10.20
-#' @title Nitrog\enc{ê}{e}nio, Irriga\enc{çã}{ca}o e Preparo do Solo para Feijoeiro
-#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
-#' delineamento de blocos ao acaso, com duas repetições e parcelas
-#' divididas. Se testaram, nas faixas horizontais, as lâminas de
-#' água aplicada em irrigação 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 categóricos que identifica a lâmina
-#' de água aplicada ou intensidade de irrigação.}
-#'
-#' \item{\code{nit}}{Fator de níveis categóricos que identifica a dose
-#' de nitrogênio aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{solo}}{Fator de níveis categóricos que identifica a forma
-#' de preparação do solo.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' bloco.}
-#'
-#' \item{\code{massa}}{Massa de 100 grãos de feijão, sem unidade de
-#' medida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC PSS EF
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 10.20, pág 213)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb10.20)
-#'
-#' str(ZimmermannTb10.20)
-#'
-#' ftable(xtabs(~solo + nit + lam, data = ZimmermannTb10.20))
-#'
-#' xyplot(massa ~ lam | solo, groups = nit,
-#' data = ZimmermannTb10.20,
-#' type = c("p", "a"), as.table = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Níveis de nitrgênio",
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, var.name = "Solo"),
-#' xlab = "Lâmina de irrigação",
-#' ylab = "Massa de 100 grãos de feijão")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb10.6.R b/R/ZimmermannTb10.6.R
deleted file mode 100644
index 4122005944cf07d4fcd9c72445318a132086f71f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb10.6.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb10.6
-#' @title Doses de Fungicida para Brusone na Cultura do Arroz
-#' @description Dados de um experimento com dois fatores, em
-#' delineamento de parcelas divididas em blocos ao acaso. O
-#' experimento avaliou o efeito de 3 doses do fungicida Fongorene
-#' (0, 400 e 800 gramas por 100 kg) em cultivares de arroz. Mediu-se
-#' a percentagem de área foliar lesionada por brusone em cinco
-#' datas, e depois calculou-se a área sob a curva do progresso da
-#' doença (ASCPD). Os dados estão transformados em logaritmo.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que indica a cultivar do arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco ao qual a
-#' observação pertence.}
-#'
-#' \item{\code{dose}}{Fator métrico que representa a dose usada do
-#' fungicida, em gramas por hectare.}
-#'
-#' \item{\code{ascpd}}{Logarítimo da área sob a curva de progresso da
-#' doença.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PS DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 10.6, pág. 201)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb10.6)
-#'
-#' str(ZimmermannTb10.6)
-#'
-#' xyplot(ascpd ~ dose, groups = cult, data = ZimmermannTb10.6,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = expression("Doses de inseticida"~(g~100~kg^{-1})),
-#' ylab = "Logaritmo da área sob a curva de progresso da doença")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb10.9.R b/R/ZimmermannTb10.9.R
deleted file mode 100644
index b49cc57b942d43b96a489ed2a47c5035b9b0dc0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb10.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb10.9
-#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Manejo de Inseticida em Cultivares de Arroz
-#' @description Dados de um em delineamento de blocos completos ao
-#' acaso, em parcelas subdivididas. O experimento avaliou o efeito
-#' de 2 épocas de plantio e aplicação (ou não) do inseticida
-#' Fipronil em três cultivares de arroz. As épocas de plantio foram
-#' implantadas nas parcelas principais, o inseticida nas subparcelas
-#' e os genótipos nas sub-parcelas. Os resultados são dados de peso
-#' de 100 espiguetas de arroz, em gramas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{epoca}}{Fator de níveis categóricos que indica a época do
-#' plantio.}
-#'
-#' \item{\code{inset}}{Fator de níveis numéricos que representa a
-#' aplicação (1) ou não (0) de Fipronil.}
-#'
-#' \item{\code{genot}}{Fator de níveis nominais que identifica o
-#' genótipo de arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis nominais que identifica o bloco
-#' ao qual a observação pertence.}
-#'
-#' \item{\code{peso}}{Peso de 100 espiguetas de arroz, em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords PSS DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 10.9, pág. 205)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb10.9)
-#'
-#' str(ZimmermannTb10.9)
-#'
-#' ftable(xtabs(~genot + epoca + inset, data = ZimmermannTb10.9))
-#'
-#' xyplot(peso ~ genot | epoca, groups = inset,
-#' data = ZimmermannTb10.9,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Genótipo de arroz",
-#' ylab = "Peso de 100 espiguetas (g)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb11.1.R b/R/ZimmermannTb11.1.R
deleted file mode 100644
index 32b6790249694c41a17a1ae5d932a490957add38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb11.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb11.1
-#' @title Espa\enc{ç}{c}amento e Densidade de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
-#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
-#' confundimento total da interação dupla. O ensaio foi conduzido em
-#' dois blocos ao acaso de tamanho 4 dentro de quatro repetições, em
-#' que cada uma continha um par de blocos (8 parcelas). Os fatores
-#' estudados foram: densidades de plantio de 50 e 90 sementes por
-#' metro, espaçamentos entre linhas de 35cm e 50cm e fator presença
-#' ou ausência de adubação nitrogenada em cobertura. A variável
-#' resposta é a produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
-#' repetição contém um par de blocos de tamanho 4.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' bloco em cada repetição.}
-#'
-#' \item{\code{densi}}{Fator codificado que representa a densidade de
-#' plantio (50 e 90).}
-#'
-#' \item{\code{espac}}{Fator codificado que representa o espaçamento
-#' entre as linhas de semeadura (35 e 50 cm).}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que indica a presença ou não de
-#' adubação nitrogenada (1 e 0).}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb11.7}}. Os ensaios
-#' \code{ZimmermannTb11.1} e \code{ZimmermannTb11.7} possuem os
-#' mesmos valores observados da resposta e fatores estudados, o que
-#' muda é a estrutura de confundimento utilizada, com modificação do
-#' tamanho dos blocos para que isso fosse ilustrado. O primeiro tem
-#' 2 blocos de tamanho 4 em cada repetição e o segundo tem 4 blocos
-#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
-#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
-#' reais para conduzir as análises.
-#' @keywords DBC FAT confundimento
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 11.1, pág. 221)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb11.1)
-#'
-#' str(ZimmermannTb11.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(densi) | factor(adub), groups = espac,
-#' data = ZimmermannTb11.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Densidade de semeadura",
-#' ylab = expression ("Produção de Arroz"~(kg~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Espaçamento", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Adubação"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb11.10.R b/R/ZimmermannTb11.10.R
deleted file mode 100644
index c540f9b8daae6cbcf3351d57c78c58fb40a5a74f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb11.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb11.10
-#' @title Espa\enc{ç}{c}amento Entre Linhas e Densidade no Plantio de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^2}, com a
-#' cultura do feijoeiro testando espaçamento entre linhas de plantio
-#' (0.45, 0.6 e 0.75 m) e densidade de plantio (7, 10 e 13 sementes
-#' por metro). Os dados se referem à cultivar Jalo
-#' Precoce. Adotou-se o delineamento de blocos ao acaso com
-#' confundimento parcial de 2 graus de liberdade da interação
-#' densidade com espaçamento. Os resultados são de altura de
-#' plantas, em centímetros.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 6 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
-#' repetição tinha 3 blocos de tamanho 3.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que identifica o bloco em cada
-#' repetição.}
-#'
-#' \item{\code{espac}}{Fator de níveis codificados que identifica o
-#' espaçamento utilizado (0.45, 0.6 e 0.75 m).}
-#'
-#' \item{\code{dens}}{Fator de níveis codificados que identifica a
-#' densidade de plantio utilizada (7, 10 e 13 sementes por metro).}
-#'
-#' \item{\code{altura}}{Altura de plantas, em cm.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT confundimento
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 231)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb11.10)
-#'
-#' str(ZimmermannTb11.10)
-#'
-#' ftable(xtabs(~espac + dens + rept, data = ZimmermannTb11.10))
-#' ftable(xtabs(~espac + dens + interaction(rept, bloco),
-#' data = ZimmermannTb11.10))
-#'
-#' xyplot(altura ~ factor(espac) | rept, groups = dens,
-#' data = ZimmermannTb11.10, as.table = TRUE,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Níveis de espaçamento",
-#' ylab = "Altura de plantas (cm)",
-#' auto.key = list(title = "Densidade", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Repetição"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb11.13.R b/R/ZimmermannTb11.13.R
deleted file mode 100644
index 99cd291850ea5b64dd50badf27d7c4ee3361c4bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb11.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb11.13
-#' @title Absor\enc{çã}{ca}o e Transloca\enc{çã}{ca}o de Zinco em Arroz de Terras Altas
-#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^3}, com
-#' confundimento parcial de 2 graus de liberdade da interação dupla.
-#' O estudo é sobre a absorção e translocação de zinco em arroz de
-#' terras altas sob a influência de fósforo e calcário num
-#' delineamento de blocos ao acaso organizado em repetições.
-#' Utilizou-se o grupo Z de Yates para fazer o confundimento. Os
-#' dados são de produção de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 81 observações e 6 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica as repetições. Cada
-#' repetição tem 3 blocos de tamanho 9.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' blocos em cada repretição.}
-#'
-#' \item{\code{zinco}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' zinco aplicado: 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{fosf}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' fósforo aplicado: 0, 50 e 100 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' calcário aplicado: 0, 1.5 e 3 kg ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT confundimento
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 11.13, pág. 234)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb11.13)
-#'
-#' str(ZimmermannTb11.13)
-#'
-#' ftable(xtabs(~fosf + calc + zinco,
-#' data = ZimmermannTb11.13))
-#'
-#' ftable(xtabs(~fosf + calc + zinco +
-#' interaction(bloco, rept),
-#' data = ZimmermannTb11.13))
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(fosf) | factor(calc),
-#' data = ZimmermannTb11.13, as.table = TRUE,
-#' groups = zinco, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Fósforo",
-#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Zinco", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Calcário"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb11.19.R b/R/ZimmermannTb11.19.R
deleted file mode 100644
index d27334f9f1114f6829cb7cbb4a3525052fd49614..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb11.19.R
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb11.19
-#' @title Produtividade de arroz irrigado em ensaio fatorial com confundimento
-#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^5}, com
-#' confundimento da interação de quinta ordem.
-#' Estudou-se o efeito dos cinco principais problemas da cultura: controle de
-#' invasoras, adubação, irrigação, controle de doenças e
-#' cultivar. A interação de quarta ordem (5 fatores) foi
-#' confundida com blocos. Os dados da produtividade do arroz estão
-#' em kg/ha.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 7 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica o bloco.}
-#'
-#' \item{\code{irri}}{Fator codificado que representa a irrigação:
-#' permanente e interminentente.}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que representa a adubação: 30 e
-#' 60 kg de N ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator codificado que representa a cultivar de
-#' arroz: IAC 435 e IR 841-63-5-I-9-33.}
-#'
-#' \item{\code{doen}}{Fator codificado que representa o controle das
-#' doenças: sem controle e controle com aplicação de Manzate.}
-#'
-#' \item{\code{inva}}{Fator codificado que representa o controle das
-#' plantas invasoras: aplicação de Stan F-34 e Ronstar.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de arroz irrigado (kg
-#' ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC FAT confundimento
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 11.19, pág. 237)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(ZimmermannTb11.19)
-#' str(ZimmermannTb11.19)
-#'
-#' ftable(xtabs(~irri + cult + adub + doen + inva,
-#' data = ZimmermannTb11.19))
-#'
-#' useOuterStrips(
-#' xyplot(prod ~ factor(irri) | factor(inva) + factor(doen),
-#' data = ZimmermannTb11.19,
-#' groups = interaction(cult, adub, sep = ":"),
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Irrigação",
-#' ylab = expression("Produtividade"~(kg~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Cultivar:Adubação",
-#' cex.title = 1.1,
-#' columns = 4)),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Invasora"),
-#' strip.left = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Doença"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb11.7.R b/R/ZimmermannTb11.7.R
deleted file mode 100644
index 83326b890e29ceebb057396e73de1634def5f723..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb11.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb11.7
-#' @title Espa\enc{ç}{c}amento, Densidade e Nitrog\enc{ê}{e}nio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
-#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
-#' confundimento de duas das interações simples. Referem-se à
-#' produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}. O ensaio foi
-#' conduzido em 4 blocos ao acaso de tamanho 2 dentro de quatro
-#' repetições, em que cada uma continha 4 blocos (8 parcelas). Os
-#' fatores foram: densidades de plantio de 50 e 90 sementes por
-#' metro, espaçamentos entre linhas de 35cm e 50cm e fator presença
-#' ou ausência de adubação nitrogenada em cobertura.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 7 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica a repetição. Cada
-#' repetição contém quatro blocos de tamanho 2.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica o
-#' bloco em cada repetição.}
-#'
-#' \item{\code{dens}}{Fator codificado que representa a densidade de
-#' plantio (50 e 90).}
-#'
-#' \item{\code{espac}}{Fator codificado que representa o espaçamento
-#' entre as linhas de semeadura (35 e 50 cm).}
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator codificado que indica a presença ou não de
-#' adubação nitrogenada (1 e 0).}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb11.1}}. Os ensaios
-#' \code{ZimmermannTb11.1} e \code{ZimmermannTb11.7} possuem os
-#' mesmos valores observados da resposta e fatores estudados, o que
-#' muda é a estrutura de confundimento utilizada, com modificação do
-#' tamanho dos blocos para que isso fosse ilustrado. O primeiro tem
-#' 2 blocos de tamanho 4 em cada repetição e o segundo tem 4 blocos
-#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
-#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
-#' reais para conduzir as análises.
-#' @keywords DBC FAT confundimento
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 11.7, pág 226)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb11.7)
-#'
-#' str(ZimmermannTb11.7)
-#'
-#' ftable(xtabs(~adub + espac + dens + bloco, data = ZimmermannTb11.7))
-#'
-#' xyplot(prod ~ factor(dens) | factor(adub), groups = espac,
-#' data = ZimmermannTb11.7,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Densidade de semeadura",
-#' ylab = expression ("Produção de Arroz"~(kg~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Espaçamento", cex.title = 1.1,
-#' columns = 2),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Adubação"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.1.R b/R/ZimmermannTb12.1.R
deleted file mode 100644
index 3eeef3ca47b56fd94bbe7cedfaca0d9e2e1a7db4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.1
-#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz Irrigado
-#' @description Dados do Ensaio 1 de um experimento em DIC, que estudou
-#' a produtividade de grãos de arroz em lavoura conduzida com
-#' inundação contínua durante todo o ciclo. O experimento teve seis
-#' repetições e sete tratamentos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
-#' arroz irrigado.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições de
-#' cada tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado. A unidade de
-#' medida não é conhecida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 249)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.1)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.1)
-#'
-#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Produção de grãos de arroz irrigado")
-#'
-#' aggregate(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.13.R b/R/ZimmermannTb12.13.R
deleted file mode 100644
index eb786ca5e8e934c793467b5923c9e854c1fb2ead..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.13
-#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de Insetos Infectados
-#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento em DBC que estudou a
-#' patogenicidade de fungos ao percevejo do grão de arroz. A
-#' testemunha sem infecção (1) era o tratamento comum entre os dois
-#' experimentos. Os dados se referem à proporção de percevejos
-#' infectados, medida transformada pelo arco seno da raiz quadrada
-#' da proporção.
-#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
-#' arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{asinprop}}{Arco seno da raíz quadrada
-#' (\eqn{\arcsin(\sqrt{p})}) da proporção (em radianos) de insetos
-#' infectados.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC proporção
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tab 12.13, pág 255)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.13)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.13)
-#'
-#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.13,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção de insetos infectados")
-#'
-#' aggregate(asinprop ~ trat, data = ZimmermannTb12.13,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.14.R b/R/ZimmermannTb12.14.R
deleted file mode 100644
index 1305cc0bac76d1761937e02456630cc530ac28f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.14.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.14
-#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de insetos infectados
-#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC que estudou a
-#' patogenicidade de fungos as percevejo do grão de arroz. A
-#' testemunha sem infecção (1) era o tratamento comum entre os dois
-#' experimentos. Os dados se referem à proporção de percevejos
-#' infectados, transformada pelo arco seno da raiz quadrada da
-#' proporção.
-#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado em
-#' arroz.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{asinprop}}{Arco seno da raíz quadrada
-#' (\eqn{\arcsin(\sqrt{p})}) da proporção (em radianos) de insetos
-#' infectados.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC proporção
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 255)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.14)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.14)
-#'
-#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.14,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção de insetos infectados")
-#'
-#' aggregate(asinprop ~ trat, data = ZimmermannTb12.14,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.19.R b/R/ZimmermannTb12.19.R
deleted file mode 100644
index dc5d62c7708e94d6b584abac599fc7cf87ae4494..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.19.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.19
-#' @title Produtividade de feij\enc{ã}{a}o em ensaio de competi\enc{çã}{ca}o de cultivares
-#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento em DBC de competição
-#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
-#' no município de Senador Canedo (GO). Houveram três cultivares
-#' testemunhas e mais seis em cada ensaio. Cada experimento foi
-#' conduzido no período de inverno, sob irrigação por aspersão. Os
-#' dados são relativos à produtividade de grãos, em kg/ha.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Identifica a cultivar de
-#' feijão.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.19, pág 258)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.19)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.19)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.19,
-#' groups = bloco, type = "b",
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Produtividade de grãos",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.19,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.2.R b/R/ZimmermannTb12.2.R
deleted file mode 100644
index 8bfda257d640b44a2c5e79febfc9217885aa2a66..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.2
-#' @title Estudo sobre produtividade de gr\enc{ã}{a}os de arroz irrigado
-#' @description Dados do Ensaio 2 de um experimento em DIC, que estudou
-#' a produtividade de grãos de arroz em lavoura conduzida com
-#' inundação contínua até a fase de diferenciação do primórdio
-#' floral e drenada após esta fase. O experimento teve seis
-#' repetições e sete tratamentos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{geno}{Fator de níveis nominais. Genótipo do arroz
-#' irrigado.}
-#'
-#' \item{rept}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
-#' tratamento.}
-#'
-#' \item{prod}{Produção de grãos de arroz irrigado. A unidade de medida
-#' não é conhecida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.2, pág 249)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.2)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.2)
-#'
-#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.2,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Produção de grãos de arroz irrigado")
-#'
-#' aggregate(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.2,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.20.R b/R/ZimmermannTb12.20.R
deleted file mode 100644
index 8aaff6fd413527d462d9a207a54958af8b2d140f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.20.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.20
-#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC de competição
-#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
-#' no município de Santo Antonio de Goiás (GO). Houveram três
-#' cultivares testemunhas e mais seis em cada ensaio. Cada
-#' experimento foi conduzido no período de inverno, sob irrigação
-#' por aspersão. Os dados são relativos à produtividade de grãos, em
-#' kg/ha.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. dentifica a cultivar de
-#' feijão.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 258)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.20)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.20,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Produtividade de grãos")
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.20,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.26.R b/R/ZimmermannTb12.26.R
deleted file mode 100644
index 7d71240cf3729ce4b60f75e0809e9a851f3792eb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.26.R
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.26
-#' @title Produtividade de Arroz para Resist\enc{ê}{e}ncia a Insetos
-#' @description Ensaio 1 de um experimento em DQL, que avaliou a
-#' resistência a insetos em seis cultivares de arroz, sendo uma
-#' delas comum ao ensaio 2. Os dados são de produtividade de
-#' espiguetas, em gramas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{linha}{Fator de níveis numéricos. Indica em que linha do
-#' quadrado a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{coluna}{Fator de níveis numéricos. Indica em que coluna do
-#' quadrado a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{cult}{Indica a cultivar.}
-#'
-#' \item{prod}{Produção de espiguetas, em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 261)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(reshape)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.26)
-#' str(ZimmermannTb12.26)
-#'
-#' cast(ZimmermannTb12.26, linha ~ coluna, value = "cult")
-#' cast(ZimmermannTb12.26, linha ~ coluna, value = "prod")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
-#' data = ZimmermannTb12.26, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
-#' panel.text(x, y, ZimmermannTb12.26$cult[subscripts],
-#' cex = 0.8)
-#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.26, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produtividade de espiguetas"~(g)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.27.R b/R/ZimmermannTb12.27.R
deleted file mode 100644
index fddf80d0fa2eeac86779d75bede3fa5fa502126c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.27.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.27
-#' @title Produtividade de Arroz para Resist\enc{ê}{e}ncia a Insetos
-#' @description Ensaio 2 de um experimento em delineamento quadrado
-#' latino, que avaliou a resistência a insetos em seis cultivares de
-#' arroz, sendo uma delas comum ao ensaio 1. Os dados são de
-#' produtividade de espiguetas, em gramas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
-#' quadrado latino a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
-#' quadrado latino a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{cult}{Fator de níveis nominais que representam as cultivares
-#' de arroz.}
-#'
-#' \item{prod}{Produção de espiguetas, em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.27, pág 262)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(reshape)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.27)
-#' str(ZimmermannTb12.27)
-#'
-#' cast(ZimmermannTb12.27, linha ~ coluna, value = "cult")
-#' cast(ZimmermannTb12.27, linha ~ coluna, value = "prod")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
-#' data = ZimmermannTb12.27, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts, ...)
-#' panel.text(x, y, ZimmermannTb12.27$cult[subscripts],
-#' cex = 0.8)
-#' panel.text(x, y, z, pos = 1)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.27, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produtividade de espiguetas"~(g)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.32.R b/R/ZimmermannTb12.32.R
deleted file mode 100644
index 11b003c7aca1368185c05b4f46452c23bd259723..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.32.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.32
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
-#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
-#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
-#' São apresentadas na tabela a média nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
-#' e geral.
-#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
-#' da observação.}
-#'
-#' \item{\code{irrigados}}{Médias nos ensaios irrigados.}
-#'
-#' \item{\code{sequeiro}}{Médias nos ensaios de sequeiro.}
-#'
-#' \item{\code{geral}}{Média geral.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.32, pág 264)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.32)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.32)
-#'
-#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.32,
-#' type = "o", jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Genótipo",
-#' ylab = "Média Geral",
-#' main = "Competição de Cultivares de Feijão",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.33.R b/R/ZimmermannTb12.33.R
deleted file mode 100644
index 5374ddd44d7b753f92a4d44ab644ea3ef105eca1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.33.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.33
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
-#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
-#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
-#' São apresentadas na tabela o total nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
-#' e geral.
-#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
-#' da observação.}
-#'
-#' \item{\code{irrigados}}{Totais nos ensaios irrigados.}
-#'
-#' \item{\code{sequeiro}}{Totais nos ensaios de sequeiro.}
-#'
-#' \item{\code{geral}}{Total geral.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.33, pág 265)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.33)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.33)
-#'
-#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.33,
-#' type = "o", jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Genótipo",
-#' ylab = "Total Geral",
-#' main = "Competição de Cultivares de Feijão",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.7.R b/R/ZimmermannTb12.7.R
deleted file mode 100644
index f5184a2b6f34a883a6f97e09df2924a4ea9742dd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.7.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.7
-#' @title \enc{Á}{A}rea Sob a Curva do Progresso de Brusone
-#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento que avaliou as
-#' cultivares para a área foliar atacada por brusone
-#' (\emph{Pyricularia Orizae} L.) em diferentes datas e se calculou
-#' área sob a curva do progresso da doença. Este primeiro
-#' experimento foi semeado na densidade de oitenta sementes por
-#' metro. Os dados foram transformados por logaritmo natural,
-#' procurando-se uma maior homogeneização das variâncias.
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Indica a cultivar.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{aacpd}}{Logaritmo natural da área sob a curva de
-#' progresso da doença. A unidade de medida não é conhecida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 12.7, pág 251)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.7)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.7)
-#'
-#' xyplot(aacpd ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.7,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Logaritmo da área sob a curva de progresso da doença")
-#'
-#' aggregate(aacpd ~ cult, data = ZimmermannTb12.7,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb12.8.R b/R/ZimmermannTb12.8.R
deleted file mode 100644
index cbbc5f9e711f912da4440ce32985d2fda342f561..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb12.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb12.8
-#' @title \enc{Á}{A}rea Sob a Curva do Progresso de uma doen\enc{ç}{c}a
-#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento que avaliou as
-#' cultivares para a área foliar atacada por brusone
-#' (\emph{Pyricularia Orizae} L.) em diferentes datas e se calculou
-#' área sob a curva do progresso da doença. Este primeiro
-#' experimento foi semeado na densidade de duzentas sementes por
-#' metro. Os dados foram transformados por logaritmo natural,
-#' procurando-se uma maior homogeneização das variâncias.
-#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Indica a cultivar.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{aacpd}}{Logaritmo natural da área sob a curva de
-#' progresso da doença. A unidade de medida não é conhecida.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 252)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb12.8)
-#'
-#' str(ZimmermannTb12.8)
-#'
-#' xyplot(aacpd ~ cult, groups = bloco, data = ZimmermannTb12.8,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Área sob a curva do progresso da doença")
-#'
-#' aggregate(aacpd ~ cult, data = ZimmermannTb12.8,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb13.1.R b/R/ZimmermannTb13.1.R
deleted file mode 100644
index c4445089ee2a89786ec3854eb7ab04bef0f612b9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb13.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb13.1
-#' @title \enc{Í}{I}ndice de \enc{Á}{A}rea de Folhar e Idade das Plantas
-#' @description Em um plantio de feijão com a cultivar Jalo Precoce
-#' foram coletadas plantas em dias sequenciais (Idades), e o índice
-#' de área foliar (IAF) foi medido.
-#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 5 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{idade}}{Variável métrica que a idade das plantas.}
-#'
-#' \item{\code{IAF}}{Índice de área foliar.}
-#'
-#' \item{\code{x2}}{IAF elevada ao quadrado.}
-#'
-#' \item{\code{y2}}{Idade elevada ao quadrado.}
-#'
-#' \item{\code{xy}}{Produto entre idade e IAF.}
-#'
-#' }
-#' @keywords REG
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 13.1, pág 272)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb13.1)
-#' str(ZimmermannTb13.1)
-#'
-#' splom(ZimmermannTb13.1, type = c("p", "smooth"))
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb14.3.R b/R/ZimmermannTb14.3.R
deleted file mode 100644
index abd760c9a6686db3f3bcc3df7d60155a445a2493..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb14.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb14.3
-#' @title Estande de Plantas e Produtividade de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados de um ensaio de competição de cultivares de feijão
-#' onde foram registrados a produtivididade, bem como o estande por
-#' área útil, para sete cultivares de arroz. O experimento foi feito
-#' em delineamento de blocos completos ao acaso e a informação de
-#' estande foi medida para explicar parte da variação em
-#' produtividade das parcelas, já maior estande favorece maior
-#' produtividade.
-#' @format Um \code{data.frame} com 28 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as cultivares de
-#' feijão.}
-#'
-#' \item{\code{stand}}{Estande de plantas na área útil da parcela.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade, em kg ha\eqn{^{-1}}}
-#'
-#' }
-#' @seealso \code{\link{ZimmermannTb4.4}} contém dados referentes ao
-#' mesmo ensaio, porém com mais cultivares e sem a informação de
-#' estande.
-#' @keywords DBC COV
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 14.3, pág 293)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb14.3)
-#' str(ZimmermannTb14.3)
-#'
-#' cex <- with(ZimmermannTb14.3, {
-#' x <- stand - min(stand)
-#' x <- 0.5 + 1 * x/max(x)
-#' L <- cbind(cex = fivenum(x), labels = fivenum(stand))
-#' return(list(cex = x, legend = L))
-#' })
-#'
-#' key <- list(
-#' title = "Stand", cex.title = 1.1, columns = 5,
-#' points = list(pch = 1, cex = cex$legend[, "cex"]),
-#' text = list(c(sprintf("%0.0f", cex$legend[, "labels"]))))
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb14.3,
-#' type = c("p", "a"), cex = cex$cex,
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "Produção", key = key)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, groups = bloc, data = ZimmermannTb14.3,
-#' type = "a", xlab = "Cultivares", ylab = "Produção",
-#' key = key,
-#' panel = function(x, y, subscripts, groups, ...) {
-#' panel.xyplot(x = x, y = y,
-#' subscripts = subscripts,
-#' groups = groups, ...)
-#' col <- trellis.par.get()$superpose.symbol$col[
-#' groups[subscripts]]
-#' panel.points(x = x, y = y, cex = cex$cex[subscripts],
-#' col = col)
-#' panel.text(x = x, y = y, pos = 2, cex = 0.8,
-#' labels = sprintf("%d", ZimmermannTb14.3$stand))
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb14.9.R b/R/ZimmermannTb14.9.R
deleted file mode 100644
index 85676ca9a6b18bff5b167dbf3cbec19be5036062..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb14.9.R
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb14.9
-#' @title Controle de Insetos na Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
-#' @description Dados de um ensaio de controle de insetos/pragas na
-#' cultura do arroz. O experimento foi feito em delineamento
-#' quadrado latino 6 \eqn{\times} 6 mas há uma um dado perdido
-#' (linha 6, coluna 2). Esta observação recebeu o valor \code{NA}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator que indica a linha do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{coluna}}{Fator que indica a coluna do quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{inset}}{Fator que indica o tratamento para controle de
-#' insetos.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos por área útil da parcela.}
-#'
-#' }
-#' @seealso Dados do mesmo experimento, referente à variável de contagem
-#' número de perfilhos de arroz, estão disponíveis em
-#' \code{\link{ZimmermannTb5.15}}.
-#' @keywords DQL desbalanceado
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 14.9, pág. 297)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb14.9)
-#' str(ZimmermannTb14.9)
-#'
-#' # Indicadora de observação perdida/ausente.
-#' is.na(ZimmermannTb14.9$prod)
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
-#' data = ZimmermannTb14.9, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
-#' panel.text(x, y,
-#' labels = ZimmermannTb14.9$inset[subscripts],
-#' pos = 3)
-#' panel.text(x, y, sprintf("%0.1f", z), pos = 1,
-#' col = is.na(z[subscripts]) + 1)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ inset,
-#' data = na.omit(ZimmermannTb14.9),
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Inseticidas",
-#' ylab = "Produção")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb15.1.R b/R/ZimmermannTb15.1.R
deleted file mode 100644
index 97bce6690cb8edca70e5d78cae8354195dbb2517..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb15.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb15.1
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Perfilhos por Planta em Fun\enc{çã}{ca}o de 4 Fatores
-#' @description Dados de um ensaio fatorial fracionado \eqn{2^{4-1}}, em
-#' blocos ao acaso. O experimento mediu o número médio de perfilhos
-#' por planta. Os quatro fatores estudados foram: cultivar,
-#' calcário, gesso e fósforo. Para os fatores abióticos, o nível
-#' baixo correspondeu à não aplicação do insumo e para as
-#' cultivares, a IAC 47. O nível 1 correspondeu a: cultivar IAC 165,
-#' 5000 kg ha\eqn{^{-1}} de calcário, 1500 kg ha\eqn{^{-1}} de gesso
-#' e kg ha\eqn{^{-1}} de fósforo.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis codificados que representa as
-#' cultivares: IAC 47 e IAC 165.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator codificado que representa as doses de
-#' calcário: 0 e 5000 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{gess}}{Fator codificado que representa as doses de gesso:
-#' 0 e 1500 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{p2o5}}{Fator codificado que representa as doses de
-#' fósforo: 0 e 50 kg de P\eqn{_2}O\eqn{_5} ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{perf}}{Número médio de perfilhos por planta.}
-#'
-#' }
-#' @details Apesar de ter sido um experimento feito em blocos, não foi
-#' utilizado confundimento bom blocos, pois todos os blocos tiveram
-#' a mesma fração do fatorial (a fração complementar não foi
-#' utilizada).
-#' @keywords DBC FRAC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 306)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb15.1)
-#' str(ZimmermannTb15.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~cult + calc + gess + p2o5, data = ZimmermannTb15.1))
-#'
-#' xyplot(perf ~ factor(calc) | factor(cult),
-#' groups = interaction(gess, p2o5, sep = ":"),
-#' data = ZimmermannTb15.1,
-#' xlab = "Nível de calcário",
-#' ylab = "Número médio de perfilhos por planta",
-#' auto.key = list(title = "Gesso:Fósforo", cex.title = 1.1,
-#' columns = 4),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Cultivar",
-#' factor.levels = c("IAC 47", "IAC 165")))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb15.10.R b/R/ZimmermannTb15.10.R
deleted file mode 100644
index ae8dd983b25ea44c4360612f48619a9c74d99e7a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb15.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb15.10
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
-#' @description Dados de produção de grãos em terras altas, em kg
-#' ha\eqn{^{-1}}. Este é um ensaio contendo apenas uma repetição de
-#' um fatorial fracionado correspondente a 1/5 de um \eqn{5^3}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{N}}{Fator codificado que representa a dose de
-#' nitrogênio.}
-#'
-#' \item{\code{P}}{Fator codificado que representa a dose de fósforo.}
-#
-#' \item{\code{K}}{Fator codificado que representa a dose de potássio.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos, kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FRAC superficie
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 15.10, pág. 314)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb15.10)
-#' str(ZimmermannTb15.10)
-#'
-#' # Arranjo de fatores como a estrutura de quadrado latino.
-#' reshape::cast(data = ZimmermannTb15.10,
-#' formula = N ~ P, value = "K")
-#'
-#' xyplot(prod ~ N + P + K, data = ZimmermannTb15.10,
-#' outer = TRUE, as.table = TRUE, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Níveis de NPK",
-#' ylab = "Produção de grãos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb15.4.R b/R/ZimmermannTb15.4.R
deleted file mode 100644
index b875f79cbe29651a65ef8f0055836a8a1a94a9cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb15.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb15.4
-#' @title Fatorial Fracionado para Estudo da Aduba\enc{çã}{ca}o em Arroz
-#' @description Dados de um ensaio com fração 1/3 de um fatorial
-#' \eqn{3^3}, conduzido em blocos ao acaso. O estudo é sobre a
-#' absorção e translocação de zinco em arroz de terras altas sob a
-#' influência de fósforo e calcário. Os níveis dos fatores eram de
-#' 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}} para o zinco, 0, 50 e 100 kg
-#' ha\eqn{^{-1}} para o fósforo e 0, 1.5 e 3 ton ha\eqn{^{-1}} para
-#' o calcário. Os dados são de produção de grãos, em kg
-#' ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator de níveis categóricos que identifica os
-#' blocos.}
-#'
-#' \item{\code{zinco}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' zinco aplicado: 0, 5 e 10 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{fosf}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' fósforo aplicado: 0, 50 e 100 kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{calc}}{Fator de níveis codificados que indica o nível de
-#' calcário aplicado: 0, 1.5 e 3 kg ton ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @seealso Estes dados são na realiadade uma adaptação dos dados em
-#' \code{\link{ZimmermannTb11.13}} pois referem-se ao conjunto dos 3
-#' blocos (do total de 9) continham a combinação 000 de zinco,
-#' fósforo e cálcio.
-#' @keywords DBC FRAC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 15.4, pág. 309)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb15.4)
-#' str(ZimmermannTb15.4)
-#'
-#' xyplot(prod ~ zinco | factor(fosf), groups = calc,
-#' data = ZimmermannTb15.4, as.table = TRUE,
-#' xlab = "Níveis codificados de zinco",
-#' ylab = expression("Produção de grãos"~(kg~ha^{-1})),
-#' auto.key = list(title = "Calcário", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Fósforo"))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.1.R b/R/ZimmermannTb16.1.R
deleted file mode 100644
index 4ba618ea1cd7e8063f2e6dadde97bc008d9cf76c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.1
-#' @aliases ZimmermannTb16.2
-#' @title An\enc{á}{a}lise de Composi\enc{çã}{ca}o do Solo Aluviais
-#' @description Dados de análise de solos aluviais, que apresentaram pH
-#' abaixo de sete, referentes à associação existente entre teor de
-#' matéria orgânica no solo (porcentagem) com disponibilidade de
-#' fósforo (mg kg\eqn{^{-1}}). A amostra tem apenas sete
-#' observações.
-#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 7 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{origem}}{Fator de níveis nominais que identifica o local
-#' de origem da amostra de solo.}
-#'
-#' \item{\code{mo}}{Matéria orgânica no solo (\%).}
-#'
-#' \item{\code{fosf}}{Disponibilidade de fósforo no solo (mg
-#' kg\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' \item{\code{pmo}}{Posto da váriavel \code{mo}.}
-#'
-#' \item{\code{pfosf}}{Posto da váriavel \code{fosf}.}
-#'
-#' \item{\code{Nc}}{Indica o número de pares de postos concordantes.}
-#'
-#' \item{\code{Nd}}{Indica o número de pares de postos discordantes.}
-#'
-#' }
-#' @keywords correlacao
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.1, pág. 327)
-#' @examples
-#'
-#' data(ZimmermannTb16.1)
-#' str(ZimmermannTb16.1)
-#'
-#' mean(ZimmermannTb16.1$mo)
-#' mean(ZimmermannTb16.1$fosf)
-#'
-#' with(ZimmermannTb16.1, {
-#' cbind(pmo = rank(mo), pfosf = rank(fosf))
-#' })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.10.R b/R/ZimmermannTb16.10.R
deleted file mode 100644
index 61d071f5a1ade8281f49887894502b3f9b0025c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.10.R
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.10
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Colmos Atacados por \emph{Elasmopalpus}
-#' @description Experimento realizado em delineamento quadrado latino 6
-#' \eqn{times} 6. Os dados são referentes ao número de colmos
-#' atacados por \emph{Elasmopalpus lignosellus} L. em plantas de
-#' arroz. São apresentados na tabela também os respectivos postos de
-#' cada dado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 5 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{linha}{Fator categórico que representa as linhas do quadrado
-#' latino.}
-#'
-#' \item{coluna}{Fator categórico que representa as colunas do quadrado
-#' latino.}
-#'
-#' \item{trat}{Fator que representa o tratamento aplicado.}
-#'
-#' \item{colmos}{Número de colmos atacados por \emph{E. lignosellus}.}
-#'
-#' \item{posto}{Posto correspondente ao número de colmos atacados de
-#' cada unidade experimental (\eqn{6 \times 6 = 36}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL contagem
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.10, pág. 357)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb16.10)
-#' str(ZimmermannTb16.10)
-#'
-#' ZimmermannTb16.10$posto <- rank(ZimmermannTb16.10$colmos)
-#'
-#' levelplot(colmos ~ linha + coluna,
-#' data = ZimmermannTb16.10, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
-#' trat <- ZimmermannTb16.10$trat[subscripts]
-#' posto <- ZimmermannTb16.10$posto[subscripts]
-#' panel.text(x, y, labels = trat, pos = 3)
-#' panel.text(x, y,
-#' labels = sprintf("%0.1f (%0.1f)",
-#' z, posto),
-#' pos = 1)
-#' })
-#'
-#' xyplot(colmos ~ trat, data = ZimmermannTb16.10,
-#' type = c("p", "a"),
-#' ylab = "Número de colmos atacados",
-#' xlab = "Tratamento")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.3.R b/R/ZimmermannTb16.3.R
deleted file mode 100644
index 2d4c921848bf48b7c30a8edfa049345071d132ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.3.R
+++ /dev/null
@@ -1,26 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.3
-#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Org\enc{â}{a}nica de Solos de V\enc{á}{a}rzea
-#' @description Teores de matéria orgânica de solos aluviais e gely
-#' húmicos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 14 observações e 2 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{solo}}{Tipo de solo, sendo A - aluviais e B - gley
-#' húmicos.}
-#'
-#' \item{\code{mo}}{Teor de matéria orgânica do solo (\%).}
-#'
-#' }
-#' @keywords TODO
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.3, pág. 337)
-#' @examples
-#'
-#' # Postos.
-#' rank(ZimmermannTb16.3$mo)
-#'
-#' aggregate(mo ~ solo, data = ZimmermannTb16.3, FUN = mean)
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.4.R b/R/ZimmermannTb16.4.R
deleted file mode 100644
index d3d39136b0a72245b21a01bde9372f7aa63db699..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,38 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.4
-#' @title Hastes Mortas de Arroz por \emph{Elasmopalpus lignosellus} L.
-#' @description Dados de um experimento em delineamento inteiramente
-#' casualizado que estudou cultivares de arroz, em casa de
-#' vegetação. Os dados são referentes ao número de hastes mortas por
-#' \emph{Elasmopalpus lignosellus} por parcela. Cada cultivar foi
-#' repetida três vezes.
-#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as cultivares de
-#' arroz.}
-#'
-#' \item{\code{nmort}}{Número de hastes mortas por \emph{Elasmopalpus
-#' lignosellus} por parcela.}
-#'
-#' \item{\code{posto}}{Posto da váriavel \code{nmort}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.4, pág. 341)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb16.4)
-#' str(ZimmermannTb16.4)
-#'
-#' xyplot(nmort ~ cult, data = ZimmermannTb16.4,
-#' xlab = "Cultivar",
-#' ylab = "Número de hastes mortas")
-#'
-#' rank(ZimmermannTb16.4$nmort)
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.5.R b/R/ZimmermannTb16.5.R
deleted file mode 100644
index 1693b6559252dda0d9624f9414cf51b65ad1c4d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.5
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz
-#' @description Experimento realizado em delineamento em blocos
-#' completos ao acaso, utilizando oito cultivares de arroz
-#' irrigado. Os dados são referentes ao número de dias até a
-#' floração das plantas de arroz, uma variável do tipo tempo até o
-#' evento/desfecho. São apresentados na tabela também os respectivos
-#' postos de cada dado, a fim de facilitar a aplicação do teste de
-#' Friedman (teste não paramétrico).
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{bloco}{Fator categórico que indica o bloco.}
-#'
-#' \item{cult}{Fator categórico que indica a cultivar.}
-#'
-#' \item{dias}{Número total de dias até a floração das plantas.}
-#'
-#' \item{posto}{Posto corresponden ao número de dias de cada cultivas
-#' dentro de cada bloco. O posto pode ser calculado com a função
-#' \code{\link[base]{rank}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC sobrevivencia
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.5, pág 347)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb16.5)
-#' str(ZimmermannTb16.5)
-#'
-#' # Como calcular o posto no R.
-#' p <- by(data = ZimmermannTb16.5,
-#' INDICES = ZimmermannTb16.5$bloco,
-#' FUN = function(dataset) {
-#' dataset$posto <- rank(dataset$dias)
-#' return(dataset)
-#' })
-#' ZimmermannTb16.5 <- do.call(rbind, p)
-#' rownames(ZimmermannTb16.5) <- NULL
-#'
-#' xyplot(dias + posto ~ cult, outer = TRUE, groups = bloco,
-#' data = ZimmermannTb16.5, jitter.x = TRUE,
-#' scales = list(y = list(relation = "free"),
-#' x = list(rot = 90)),
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "",
-#' strip = strip.custom(factor.levels = c("Dias para floração",
-#' "Posto")))
-#'
-#' xyplot(posto ~ dias, data = ZimmermannTb16.5,
-#' xlab = "Dias para floração", ylab = "Posto",
-#' jitter.y = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb16.8.R b/R/ZimmermannTb16.8.R
deleted file mode 100644
index c813ad897488eb0b5be0aed68c0a962272c8bbea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb16.8.R
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb16.8
-#' @title Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz em um Reticulado
-#' Quadrado
-#' @description Experimento realizado em delineamento reticulado
-#' quadrado 5 \eqn{\times} 5, com três repetições. Os dados são
-#' referentes ao número de dias até a floração das cultivares de
-#' arroz de terras altas. São apresentados na tabela também os
-#' respectivos postos de cada dado, segundo a metodologia definida
-#' no teste de Durbin.
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{rept}{Fator categórico que representas as repetições de
-#' blocos. Cada repetição contém 5 blocos de tamanho 5 e uma
-#' repetição de cada cultivar.}
-#'
-#' \item{bloco}{Fator que identifica os blocos dentro de cada
-#' repetição.}
-#'
-#' \item{cult}{Fator que representa as cultivares.}
-#'
-#' \item{dias}{Número total de dias até a floração.}
-#'
-#' \item{posto}{Posto correpondente ao número de dias para floração das
-#' cultivares dentro dos blocos.}
-#'
-#' }
-#' @seealso Os dados de produção de arroz do mesmo ensaio estão
-#' disponíveis em \code{\link{ZimmermannTb7.1}}.
-#' @keywords LAT sobrevivencia
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 16.8, pág. 353)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb16.8)
-#' str(ZimmermannTb16.8)
-#'
-#' p <- by(data = ZimmermannTb16.8,
-#' INDICES = with(ZimmermannTb16.8,
-#' interaction(bloco, rept)),
-#' FUN = function(dataset) {
-#' dataset$posto <- rank(dataset$dias)
-#' return(dataset)
-#' })
-#' ZimmermannTb16.8 <- do.call(rbind, p)
-#' rownames(ZimmermannTb16.5) <- NULL
-#'
-#' xyplot(dias + posto ~ cult, outer = TRUE, groups = rept,
-#' data = ZimmermannTb16.8, jitter.x = TRUE,
-#' scales = list(y = list(relation = "free"),
-#' x = list(rot = 90)),
-#' xlab = "Cultivares", ylab = "",
-#' strip = strip.custom(factor.levels = c("Dias para floração",
-#' "Posto")))
-#'
-#' xyplot(posto ~ dias, data = ZimmermannTb16.8,
-#' xlab = "Dias para floração", ylab = "Posto",
-#' jitter.y = TRUE)
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb3.12.R b/R/ZimmermannTb3.12.R
deleted file mode 100644
index 38b3911a11a3611653c6e1da0af9c115b4133e0b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb3.12.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb3.12
-#' @title Dados de mat\enc{é}{e}ria seca em plantas
-#' @description Experimento em DIC que estudou a produção de matéria
-#' seca em plantas de arroz, em gramas. No experimento foram
-#' utilizados cinco vasos para cada um de quatro tratamentos e três
-#' plantas para cada vaso (parcela).
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{solo}}{Fator de níveis nominais representados por
-#' inteiros. Indica o tipo de solo aonde o arroz foi plantado.}
-#'
-#' \item{\code{planta}}{Fator de níveis numéricos que identifica as
-#' plantas dentro dos vasos.}
-#'
-#' \item{\code{vaso}}{Fator de níveis numéricos que identifica os vasos
-#' de cada tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de matéria seca das plantas, em gramas.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Table 3.12, pág 62)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb3.12)
-#'
-#' str(ZimmermannTb3.12)
-#' xtabs(~solo + vaso, data = ZimmermannTb3.12)
-#'
-#' aggregate(prod ~ solo, data = ZimmermannTb3.12,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(prod ~ solo, groups = vaso, data = ZimmermannTb3.12,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Produção de matéria seca das plantas (g)")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb3.2.1.R b/R/ZimmermannTb3.2.1.R
deleted file mode 100644
index db5f6cb31eab31cea680fcc4f13f3d3ca25260be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb3.2.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb3.2.1
-#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o nitrogenada na Cultura do Arroz
-#' @description Dados de um experimento em DIC que visa estudar a
-#' adubação nitrogenada no arroz irrigado, com 4 tratamentos e 8
-#' repetições. A resposta observada foi a produção de grãos de arroz
-#' irrigado, em kg ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{adub}}{Fator de níveis nominais. Indica a adubação
-#' aplicada ao arroz irrigado.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Número inteiro que identifica as repetições de
-#' cada tratamento.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado em kg
-#' ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (pg 54)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb3.2.1)
-#'
-#' str(ZimmermannTb3.2.1)
-#'
-#' unstack(x = ZimmermannTb3.2.1, form = prod ~ adub)
-#'
-#' aggregate(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.2.1,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.2.1,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = expression(Produção~de~grãos~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb3.5.R b/R/ZimmermannTb3.5.R
deleted file mode 100644
index 99a85685baf723276587bcaf3473904b53f91317..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb3.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb3.5
-#' @title Fracionamento da Aduba\enc{çã}{ca}o na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
-#' Irrigado
-#' @description Dados de um estudo sobre adubação nitrogenada na cultura
-#' do arroz irrigado. Foram testadas quatros formas de aplicação do
-#' adubo fazendo o fracionamento das quantidades em diferentes
-#' épocas. O experimento foi instalado em delineamento inteiramente
-#' casualizado com 8 repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator de níveis categóricos que representa as
-#' formas de adubação: 1 = 80 kg/ha no plantio, 2 = 40 kg/ha 40 dias
-#' no plantio após a emergência (DAE), 3 = 13.2 kg/ha no plantio e
-#' 66.8 kg/ha aos 40 DAE, e 4 = 13.2 kg/ha no plantio e 33.4 kg/ha
-#' aos 40 e 60 DAE.}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repretições de uma forma
-#' de adubação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado (ka
-#' ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 3.5, pág. 54)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb3.5)
-#' str(ZimmermannTb3.5)
-#'
-#' # Quantidade[época].
-#' adub <- expression(80[0],
-#' 40[0] + 40[40],
-#' 13.2[0] + 66.8[40],
-#' 13.2[0] + 33.4[40] + 33.4[60])
-#' xyplot(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.5,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Formas de adubação",
-#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})),
-#' scales = list(x = list(labels = adub)))
-#'
-#' aggregate(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.5,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), sd = sd(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb4.11.R b/R/ZimmermannTb4.11.R
deleted file mode 100644
index 6ac373b3d40061d956a3b29539fadeb862004273..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb4.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb4.11
-#' @title Alturas M\enc{é}{e}dias de Perfilhos
-#' @description Dados de um ensaio com dez genótipos, quatro blocos e
-#' cinco amostras por parcela, tomadas ao acaso, das alturas dos
-#' perfilhos, medidos em cm.
-#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo
-#' da planta.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{amostra}}{Fator de níveis numéricos. Identifica à qual
-#' amostra pertence a observação.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura de perfilhos (cm).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 4.11, pág 79)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb4.11)
-#'
-#' str(ZimmermannTb4.11)
-#'
-#' xyplot(alt ~ geno, groups = bloco,
-#' data = ZimmermannTb4.11,
-#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Altura média de perfilhos (cm)",
-#' scales=list(x=list(rot=90)))
-#'
-#' aggregate(alt ~ geno, data = ZimmermannTb4.11,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb4.4.R b/R/ZimmermannTb4.4.R
deleted file mode 100644
index d4d06e989b457b2948b5bc7293a3fd4619dda051..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb4.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb4.4
-#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
-#' @description Dados de um ensaio de competição de cultivares, em
-#' blocos completos ao acaso, da produção de grãos de feijão em
-#' kg/ha. O experimento teve quinze tratamentos (cultivares e/ou
-#' linhagens) e quatro blocos.
-#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator de níveis nominais. Cultivar de feijão.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Número inteiro que identifica o bloco da
-#' observação.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão (ka ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DBC
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 4.4, pág 72)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb4.4)
-#'
-#' str(ZimmermannTb4.4)
-#'
-#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb4.4,
-#' groups = bloco, type = "o", jitter.x = TRUE,
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produção de feijão"~(kg~ha^{-1})),
-#' main = "Experimento de competição de cultivares",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-#' aggregate(prod ~ cult, data = ZimmermannTb4.4,
-#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb5.11.R b/R/ZimmermannTb5.11.R
deleted file mode 100644
index bce291e690c62fde8d9f25c68636bc0ce3483f9a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb5.11.R
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb5.11
-#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de hastes sobreviventes ao ataque de insetos
-#' @description Experimento em delineamento quadrado latino onde foram
-#' tomadas quatro amostras em cada uma das parcelas (tipo de
-#' inseticida) no que diz respeito ao número total de hastes e
-#' número de hastes mortas por cupim (\emph{Sinthermes} sp.) e
-#' lagarta elasmo (\emph{Elasmopalpus} sp.). Com base nestes
-#' números, a proporção de hastes sobreviventes ao ataque de insetos
-#' foi calculada.
-#' @format Um \code{data.frame} com 484 observações e 5 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
-#' quadrado latino em que está a unidade experimental.}
-#'
-#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
-#' quadrado latino a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{inset}{Fator de níveis nominais. Indica o inseticida
-#' aplicado.}
-#'
-#' \item{amostra}{Fator de níveis numéricos. Identifica a amostra em
-#' cada unidade experimental.}
-#'
-#' \item{prop}{Proporção de hastes sobreviventes ao ataque de insetos. O
-#' Só é conhecida a proporção amostral. Não são conhecidos o
-#' númerador (número hastes sobreviventes) e denominador (total de
-#' hastes avaliadas).}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 5.1, pág 101)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb5.11)
-#'
-#' str(ZimmermannTb5.11)
-#'
-#' aux <- aggregate(prop ~ linha + coluna + inset,
-#' data = ZimmermannTb5.11, FUN = mean)
-#' str(aux)
-#'
-#' levelplot(prop ~ linha + coluna,
-#' data = aux, aspect = "iso",
-#' lbl = as.character(aux$inset),
-#' panel = function(x, y, z, lbl, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, ...)
-#' panel.text(x = x, y = y, labels = lbl, pos = 3)
-#' panel.text(x = x, y = y,
-#' labels = sprintf("%0.2f", z),
-#' pos = 1, cex = 0.8)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prop ~ inset, data = ZimmermannTb5.11,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Inseticida",
-#' ylab = "Proporção de hastes sobreviventes")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb5.15.R b/R/ZimmermannTb5.15.R
deleted file mode 100644
index 714a762998910a07166f38664f728175481b6bea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb5.15.R
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb5.15
-#' @title N\enc{ú}{u}mero de Perfilhos em Arroz em Fun\enc{çã}{ca}o de 6 Tratamentos
-#' @description Esperimento conduzido pelo pesquisador Evane Ferreira,
-#' em Santo Antônio de Goiás, em 1998. O estudo avaliou o número de
-#' perfilhos de arroz em função de 6 tratamentos (não mencionados)
-#' arranjados em um delineamento quadrado latino.
-#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{linha}}{Fator categórico que representa as linhas do
-#' quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{coluna}}{Fator categórico que representa as colunas do
-#' quadrado latino.}
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator categórico que representa os tratamentos
-#' estudados.}
-#'
-#' \item{\code{perf}}{Número de perfilhos de arroz.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL contagem
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 5.15, pág. 107)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb5.15)
-#' str(ZimmermannTb5.15)
-#'
-#' xyplot(perf ~ trat,
-#' data = ZimmermannTb5.15,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Tratamento",
-#' ylab = "Número de perfilhos")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb5.2.R b/R/ZimmermannTb5.2.R
deleted file mode 100644
index 5c97e8de6e9f83094cbd78c21d4b140fe2b19cf8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb5.2.R
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb5.2
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Gen\enc{ó}{o}tipos de Arroz
-#' @description Experimento em delineamento quadrado latino cujo
-#' objetivo foi medir a resposta em produtividade de um grupo de
-#' oito genótipos de arroz ao ataque inicial de pragas.
-#' @format Um \code{data.frame} com 64 observações e 4 variáveis
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{linha}{Fator de níveis nominais. Indica em que linha do
-#' quadrado latino a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{coluna}{Fator de níveis nominais. Indica em que coluna do
-#' quadrado latino a unidade experimental está.}
-#'
-#' \item{geno}{Fator de níveis nominais que representam os genótipos de
-#' arroz em estudo.}
-#'
-#' \item{prod}{Produção de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DQL
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 5.2, pág 92)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(reshape)
-#'
-#' data(ZimmermannTb5.2)
-#'
-#' str(ZimmermannTb5.2)
-#'
-#' cast(ZimmermannTb5.2, linha ~ coluna, value = "geno")
-#' cast(ZimmermannTb5.2, linha ~ coluna, value = "prod")
-#'
-#' levelplot(prod ~ linha + coluna,
-#' data = ZimmermannTb5.2, aspect = "iso",
-#' panel = function(x, y, z, subscripts, ...) {
-#' panel.levelplot(x, y, z, subscripts = subscripts)
-#' panel.text(x, y, ZimmermannTb5.2$geno[subscripts],
-#' pos = 3)
-#' panel.text(x, y, sprintf("%0.1f", z), pos = 1)
-#' })
-#'
-#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb5.2, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Genótipos de arroz",
-#' ylab = expression("Produção de arroz"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb7.1.R b/R/ZimmermannTb7.1.R
deleted file mode 100644
index 8102da5fec368c947f527e9f738d370185d7c8d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb7.1.R
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb7.1
-#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares em Reticulado Quadrado
-#' @description Experimento feito pelos pesquisadores Orlando Peixoto
-#' Moraes, Emilio da Maia de Castro e Flavio Breseghello, da Embrapa
-#' Arroz e Feijão, na fazenda Capivara em Santo Antônio de Goiás. O
-#' delineamento reticulado quadrado 5 \eqn{\times} 5 acomodou 25
-#' cultivares, cada uma repetida 3 vezes. Foi medida a produção das
-#' cultivares.
-#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que identifica os grupos de
-#' blocos que formam uma repetição. Cada repetição tem 5 blocos de
-#' tamanho 5.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos dentro
-#' das repetições.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
-#' arroz.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de arroz, kg ha\eqn{^{-1}}.}
-#'
-#' }
-#' @keywords LAT
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 7.1, pág. 136)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb7.1)
-#' str(ZimmermannTb7.1)
-#'
-#' ftable(xtabs(~rept + cult, data = ZimmermannTb7.1))
-#' ftable(xtabs(~rept + bloc + cult, data = ZimmermannTb7.1))
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod), groups = rept,
-#' data = ZimmermannTb7.1,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Cultivares",
-#' ylab = expression("Produção"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb7.4.R b/R/ZimmermannTb7.4.R
deleted file mode 100644
index 2d916884ff7020d54e119697f4c77778798d0e49..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb7.4.R
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb7.4
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Ensaio Reticulado Retangular
-#' @description Dados de um estudo sobre competição de cultivares e
-#' linhagens de arroz irrigado quanto a produtividade. O experimento
-#' foi conduzido em ensaio em reticulado retangular 5 \eqn{\times} 6
-#' (blocos de tamanho 5, 6 blocos por repetição), com três
-#' repetições.
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Fator categórico que representa as repetições do
-#' experimento. Cada repetições tem 6 blocos de tamanho 3,
-#' perfazendo 30 parcelas, uma para cada uma das
-#' cultivares/linhagens estudadas.}
-#'
-#' \item{\code{bloco}}{Fator categórico que indentifica os blocos.}
-#'
-#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que identifica as
-#' cultivares/linhagens em competição.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz irrigado (ka
-#' ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords reticulado
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 7.4, pág. 140)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb7.4)
-#' str(ZimmermannTb7.4)
-#'
-#' xtabs(~bloc + rept, data = ZimmermannTb7.4)
-#' xtabs(~cult + rept, data = ZimmermannTb7.4)
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(cult, prod),
-#' data = ZimmermannTb7.4, type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Cultiavres",
-#' ylab = expression("Produção de grãos de arroz"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb8.5.R b/R/ZimmermannTb8.5.R
deleted file mode 100644
index 15ed0540970492f2532948fdca69ce219e788027..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb8.5.R
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb8.5
-#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o em Delineamento de Blocos Aumentos
-#' de Federer
-#' @description Dados de um estudo em desenho de blocos aumentados de
-#' Federer, com total de dezoito blocos, cada um com quatro
-#' testemunhas (1 a 4), e 12 linhagens, num total de 216
-#' linhagens. Os dados são de apenas 10 dos blocos, contendo 9
-#' parcelas em cada um, 4 delas sendo testemunhas e as 5 restantes
-#' são linhagens. A resposta medida foi a produção de grãos de
-#' feijão em kg ha\eqn{^{-1}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 90 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que identifica os blocos do
-#' experimento. Cada bloco tem tamanho 9.}
-#'
-#' \item{\code{linh}}{Fator categórico que identifica as linhagens do
-#' experimento. A linhagens identificas de 1 a 4 são as
-#' testemunhas.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão (ka ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords BAF
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 8.5, pág. 158)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb8.5)
-#' str(ZimmermannTb8.5)
-#'
-#' xtabs(~linh, data = ZimmermannTb8.5)
-#' xtabs(~bloc, data = ZimmermannTb8.5)
-#'
-#' xyplot(prod ~ reorder(linh, prod), data = ZimmermannTb8.5,
-#' xlab = "Linhagens (ordenadas)",
-#' ylab = expression("Produção de grãos de feijão"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb9.13.R b/R/ZimmermannTb9.13.R
deleted file mode 100644
index 901e035321361c4b78f3d4e14c9bcdd931a897ee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb9.13.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb9.13
-#' @title Mat\enc{é}{e}ria Seca de Feij\enc{ã}{a}o em Fatorial 3x3
-#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{times} 3,
-#' considerando três níveis de densidade de solo e três doses
-#' microelementos. Cada vaso continha três plantas de arroz e,
-#' adicionalmente aos microelementos, foi feita adubação com 4 g por
-#' vaso de formulado 5-30-15. Os dados são de matéria seca de
-#' feijão, em escala logarítmica. O experimento foi instalado em
-#' delineamento de blocos casualizados.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{micro}}{Fator de níveis métricos que são as doses de
-#' microelementos (FTE-BR-12) aplicado ao solo (g vaso\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' \item{\code{dens}}{Fator de níveis métricos que é densidade do solo
-#' na qual foram cultivadas as plantas (g dm\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições de cada cela
-#' experimental.}
-#'
-#' \item{\code{imseca}}{Logaritimo decimal da matéria seca das plantas
-#' de feijão.}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 9.13, pág 179)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb9.13)
-#' str(ZimmermannTb9.13)
-#'
-#' xtabs(~micro + dens, data = ZimmermannTb9.13)
-#'
-#' xyplot(lms ~ dens, data = ZimmermannTb9.13,
-#' groups = micro, type = c("p", "a"),
-#' auto.key = list(
-#' title = expression("Microelementos"~(g~vaso^{-1})),
-#' cex.title = 1.1, columns = 3),
-#' xlab = expression("Densidade do solo"~(g~cm^{-3})),
-#' ylab = "log da matéria seca")
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb9.17.R b/R/ZimmermannTb9.17.R
deleted file mode 100644
index 21c92fcee399343e0ddeff9667203966592c112c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb9.17.R
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb9.17
-#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
-#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{\times} 3,
-#' referentes à produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}. O
-#' delineamento é o de blocos completos ao acaso, com três
-#' repetições. Foram testados os efeitos do nitrogênio, potássio e
-#' épocas de aplicação destes elementos na produtividade da soca do
-#' arroz irrigado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 81 observações e 5 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa a época de
-#' aplicação dos nutrientes.}
-#'
-#' \item{\code{pota}}{Fator categórico que representa a dose de potássio
-#' aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{nitr}}{Fator categórico que representa a dose de
-#' nitrogênio aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
-#' experimento. Os blocos tinham tamanho \eqn{3^3 = 27}.}
-#'
-#' \item{\code{prod}}{Produção de grão de arroz em (kg ha\eqn{^{-1}}).}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 9.17, pág. 182)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb9.17)
-#' str(ZimmermannTb9.17)
-#'
-#' ftable(xtabs(~nitr + pota + epoc, data = ZimmermannTb9.17))
-#'
-#' xyplot(prod ~ nitr | epoc, data = ZimmermannTb9.17,
-#' groups = pota, type = c("p", "a"),
-#' as.table = TRUE,
-#' auto.key = list(title = "Potássio", cex.title = 1.1,
-#' columns = 3),
-#' strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
-#' var.name = "Época",
-#' sep = " : "),
-#' xlab = "Nitrogênio",
-#' ylab = expression("Produção de grãos de arroz"~(kg~ha^{-1})))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb9.22.R b/R/ZimmermannTb9.22.R
deleted file mode 100644
index 700dbc174178b6bfb3d8bc6505122ea9b3fa95d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb9.22.R
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb9.22
-#' @title Fungicidas e Pol\enc{í}{i}mero na Infec\enc{çã}{ca}o de \emph{Fusarium} em
-#' Sementes
-#' @description Resultados de um experimento fatorial com tratamentos
-#' adicionais \eqn{3 \times 3 + 2} que estudou o número de sementes
-#' infectadas por fusaruim em função aplicação de fungicidas às
-#' sementes e do uso associado de um polímero depois do fungicida ou
-#' misturado a ele. Os dois tratamentos adicionais era a aplicação
-#' isolada do polímero e uma testemunha sem qualquer tratamento. O
-#' experimento foi instalado em delineamento inteiramente
-#' casualizado.
-#' @format Um \code{data.frame} com 55 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{trat}}{Fator cetegórico que identifica as celas
-#' experimentais do fatorial com tratamentos adicionais.}
-#'
-#' \item{\code{fung}}{Fator categórico que identifica os níveis dos
-#' fungicidas aplicados às sementes. Benlate, Captam e Derosal são
-#' os fungicidas. O polímero puro e uma testemunha também foram
-#' investigados.}
-#'
-#' \item{\code{aplic}}{Fator categórico que indica a forma de aplicação
-#' do fungicida em relação ao polímero: antes do polímero, misturado
-#' com o polímero ou o fungicída puro.}
-#'
-#' \item{\code{nsi}}{Número de sementes infectadas por \emph{fusarium}
-#' de um total de 40 sementes.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC binomial
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 9.22, pág. 188)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(ZimmermannTb9.22)
-#' str(ZimmermannTb9.22)
-#'
-#' xtabs(~fung + aplic, ZimmermannTb9.22)
-#'
-#' xyplot(nsi/40 ~ trat, data = ZimmermannTb9.22,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Proporção de sementes infectadas",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-#' # Gráfico da função arco seno da raíz.
-#' curve(asin(sqrt(x)), from = 0, to = 1)
-#'
-#' # Transformação arco seno da raíz quadrada da proporção.
-#' asin(sqrt(ZimmermannTb9.22$nsi/40))
-#'
-#' # A transformação não elimina os zeros.
-#' xyplot(asin(sqrt(nsi/40)) ~ trat, data = ZimmermannTb9.22,
-#' xlab = "Tratamentos",
-#' ylab = "Arco seno da raíz da proporção",
-#' scales = list(x = list(rot = 90)))
-#'
-NULL
diff --git a/R/ZimmermannTb9.26.R b/R/ZimmermannTb9.26.R
deleted file mode 100644
index e9b13dac13209f290a754e0d4f0f79f757b9f114..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/R/ZimmermannTb9.26.R
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-#' @name ZimmermannTb9.26
-#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Altura de Plantas
-#' @description Dados de um estudo em fatorial \eqn{3^3}, sobre adubação
-#' nitrogenada e potássica e suas épocas de aplicação. Os dados são
-#' referentes a altura de plantas no cultivo da soca de arroz
-#' irrigado. Dados referen-se apenas aos valores do primeiro
-#' bloco. Veja \code{\link{ZimmermannTb9.17}}.
-#' @format Um \code{data.frame} com 27 observações e 4 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{\code{epoc}}{Fator categórico que representa a época de
-#' aplicação dos nutrientes.}
-#'
-#' \item{\code{pota}}{Fator categórico que representa a dose de potássio
-#' aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{nitr}}{Fator categórico que representa a dose de
-#' nitrogênio aplicada.}
-#'
-#' \item{\code{alt}}{Altura das plantas (cm).}
-#'
-#' }
-#' @keywords FAT3
-#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
-#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
-#' Feijão. (Tabela 9.26, pág. 190)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#' library(latticeExtra)
-#'
-#' data(ZimmermannTb9.26)
-#' str(ZimmermannTb9.26)
-#'
-#' ftable(xtabs(~epoc + nitr + pota, data = ZimmermannTb9.26))
-#'
-#' useOuterStrips(xyplot(alt ~ nitr + pota | epoc, outer = TRUE,
-#' data = ZimmermannTb9.26,
-#' type = c("p", "a"),
-#' xlab = "Níveis de nitrogênio/potássio",
-#' ylab = "Altura das plantas (cm)"),
-#' strip = strip.custom(
-#' strip.name = TRUE, var.name = "Época"),
-#' strip.left = strip.custom(
-#' factor.levels = c("Nitrogênio", "Potássio")))
-#'
-NULL