Inicia o pacote labestData.

CONTRIBUTING.md

+% Guia de Contribuição
+% PET Estatística UFPR - <pet.estatistica.ufpr@gmail.com>
+
+> "O segredo de progredir é começar. O segredo se começar é dividir as
+> tarefas árduas e complicadas em tarefas pequenas e fáceis de executar
+> e depois começar pela primeira."
+>
+>> -- Mark Twain
+
+## Para que serve um Guia de Contribuição? ##
+
+O Guia de Contribuição Serve para orientar a forma de trabalhar, tanto
+individual quanto em equipe, para que seja eficiente, padronizada,
+coordenada e segura. Ele estabelece as regras e etapas principais do
+deselvolvimento de um projeto. O Guia de Contribuição incluí orientações
+de como escrever o código, mensagens de commit, etc TODO
+
+Interessados em participar do projeto devem se orientar pelo Guia de
+Contribuição sobre como o desenvolvimento acontece, das tarefas às
+responsabilidades dos indivíduos e equipes, das etapas e prazos aos
+resultados do projeto.
+
+## O que é um fluxo de trabalho? ##
+
+O fluxo de trabalho é a sequência de etapas que devem ser cumpridas para
+atingir um resultado.
+
+## Qual é o fluxo de trabalho do *labestData*?
+
+  1. Criar um *issue* para o Projeto no GitLab. Ao criar o *issue*,
+     dedique-se para escrever uma detalhada descrição do trabalho a ser
+     feito. Isso informa a equipe sobre onde você irá trabalhar para que
+     não se dublique os esforços. Todo issue têm um número associado,
+     como `#7` e isso deve ser usado nas comunicações.
+  2. Faça uma atualização do seu ramo `devel` local com o ramo `devel`
+     do projeto no GitLab (atualize o HEAD). Isso pode ser feito com o
+     comando `git pull` ou com `git fetch + git merge`. Em caso de
+     insegurança, visite a Apostila de Git do PET Estatística.
+  3. Crie um *branch* para começar o trabalho que você descreveu no
+     *issue* que acabou de criar. O nome do ramo deve ser `issue#?`, em
+     que `'?` representa o número do *issue*, por exemplo,
+     `issue#321`. Usar es'ses nomes facilita para os membros descobrirem
+     do se se trata esse *branch*, pois basta consultar o *issue* de
+     mesmo número.
+  4. Faça o trabalho que descreveu. Nessa etapa você senta na frente do
+     computador e escreve e isso envolve os seguintes passos:
+     1. Escreve, corrija, aperfeiçoe, amplie, revise, organize, limpe,
+        etc. Faça o trabalho.
+     2. Faça *commits* com regularidade, de preferência, por unidades de
+        trabalho para as quais se tem um significado claro - uma unidade
+        de trabalho comitável - que possa ser expresso sem prejuízo por
+        uma frase curta ou por uma lista de frases curtas. Quando não
+        souber se já possuí uma unidade de trabalho merecedora de
+        *commit*, faça o *commit* do mesmo jeito. Não seja precioso com
+        isso. No entanto, seja caprichoso ao fazer a sua mensagem de
+        *commit* para garentir que esteja em conformidade com o guia de
+        boas práticas.
+     3. Em intervalos maiores, mas ainda com frequência, suba seu
+        trabalho para o repositório. Isso se faz com o comando `git
+        push`. É importante fazer sempre para evitar de perder o
+        trabalho da sua máquina que está sujeita a avaria.
+  6. Quando cumprir com o trabalho previsto no seu *issue*, dê o push
+     final e faça uma requisição de mescla - um *merge request* (MR). Ao
+     criar o MR, assim como foi para o *issue*, existe um espaço para a
+     descrição de tudo o que o *branch*. Basicamente isso é um resumo de
+     todos os *commits* feitos. Embora a descrição do *issue* informe o
+     que estava previsto fazer, isso não significa que tudo foi
+     feito. Você pode ter feito trabalho a mais, ou visto que algo não
+     foi necessário. Então relate na descrição do MR exatamente o
+     que será adicionado ao ramo alvo. Os MR devem ser para o ramo
+     `devel` e devem ser atribuídos à outra pessoa.
+  7. Aguarde a avaliação do MR. Nessa etapa quem trabalha é o *merger* -
+     colaborador  responsável por  avaliar o  seu *branch*  e aplicar  o
+     *merge*. Em caso de aprovação, o *merge* será aplicado. Em caso
+     contrário, você será notificado.
+  8. Se o MR não foi aceito, o *merger* vai informar o que fazer com
+     mensagem abaixo da descrição do merge. Faça as adequações
+     solicitadas. Retome da etapa 4.
+  9. Quando o MR for aprovado, feche o *issue* correspondente. Indique
+     na mensagem de fechamento do *issue* qual foi o número do MR
+     dele. Os ramos de demanda - com prefixo *issue* - são removidos
+     após o *merge* mas os *issues* e os MR - que junto com os *commits*
+     contam a trajetória do projeto - permanem no GitLab.
+
+## O que é um Guia de Estilo de Código? ##
+
+Um Guia de Estilo de Código é um conjunto de recomendações (ou regras)
+para padronizar a forma de escrever código.  Códigos que são escritos
+seguindo um estilo padrão são mais fáceis de manter, modificar e
+garantir que estão corretamente escritos e funcionais, principalmente
+quando muitos programadores estão envolvidos.
+
+Quase todas as linguagem de programação permitem que os usuários adotem
+diferentes padrões de escrita de código.  Algumas não diferenciam
+maiúsculas e outras não exigem indentação, por exemplo. Em função de
+simplicidade, comodismo ou inércia na hora de escrever ou de
+características da linguagem ou do editor, os usuários quase sempre tem
+padrão particular para escrita de código.
+
+## Qual o guia de estilo de código? ##
+
+No pacote *labestData* deve ser considerado o idiom padrão do R,
+descrito no [STYLEGUIDE.md].
+
+## Como dar nome aos datasets? ##
+
+No caso de datasets de livros (obras impressas), o nome do dataset é
+formado pelo sobrenome do primeiro autor seguido da indentificação da
+tabela na obra. Considera os exemplos
+
+  * ZimmermannTb8.2: Tabela 8.2 do Zimmermann (2004);
+  * RamalhoTb4.3: Tabela 3 do capítulo 4 em Ramalho, Ferreira e Oliveira
+    (2005). Nesse livro as tabelas tem numeração reiniciada em todo
+    capítulo e por isso adiciona-se o numeral do capítulo para evitar
+    ambiguidade, já que vários capítulos podem ter a tabela 1.
+  * BanzattoQd3.6.1: Quadro 3.6.1 do Banzatto e Kronka (2013). Este
+    livro usa o nome quadro ao invés de tabela.
+  * DiasEx10.7: Exercício 7 do capítulo 10 em Dias e Barros (2009). Os
+    exercício são númerados dentro dos capítulos então adiciona-se o
+    digito do capítulo para não haver ambiguidade.
+  * StorkEg2.3.5: Exemplo 2.3.4 do Stork et al. (2011). Para não
+    confundir Exercício e Exemplo, consideramos abreviar com Eg de
+    *exempli gratia*.
+  * BarbinPg52: Tabela sem legenda na página 52 do Barbin (2013). Nesse
+    caso identifica-se usando a página. No caso de várias tabelas na
+    mesma página, use mais um digito separado por ponto: Pg52.1 e
+    Pg52.2.
+  * PimentelPg142: Dados em Pimentel-Gomes (2009) que estão em tabelas
+    distribuidas em duas páginas mas não tem legenda, assim usa-se o
+    número da primeira página.
+
+A prioridade na hora de atribuir a identificação é a seguinte: Tabela =
+Quadro > Exemplo = Exercício > Página. Ou seja, se a tabela 5 faz parte
+do exemplo 3 que está na página 122, o nome do dataset terá sulfixo
+Tb5. Note que uma página pode ter mais de uma tabela, bem como um
+exemplo. Além do mais, diferentes edições podem preservar com mais
+facilidade a numeração das tabelas do que a localização delas nas mesmas
+páginas. Sendo assim, um dataset só será identificado como sulfixo Ex ou
+Eg se não tiver legenda (Tabela ou Quadro) e só será identificado pela
+página se não houver outra alternativa.
+
+## Como formatar as variáveis? ##
+
+O nome das variáveis não deve conter acentos (ASCII pleno), não pode
+iniciar com número e só admite o underline como não alfanumérico. As
+variáveis de nome composto e longo poder ser representadas por siglas, e
+as de nome simples mas longo, por abreviação. Veja a tabela com
+exemplos.
+
+| Variável resposta         | Nome da coluna |
+|---------------------------+----------------|
+| Dias                      | dias           |
+| Idade                     | idade          |
+| Renda                     | renda          |
+| Produtividade             | prod           |
+| Temperatura               | temp           |
+| Pressão sanguínea         | ps             |
+| Massa seca de parte aérea | mspa           |
+
+## O que colocar na documentação? ##
+
+Os datasets devem ter uma documentação precisa. Existem vários campos da
+documentação que podem ser usados, no entanto, alguns poucos são
+sufícientes minimo. TODO
+
+Abaixo tem-se a documentação do *data.frame* `RamalhoTb4.7`. Embora os campos
+sejam praticamente autoexplicativos, segue breve explicação.
+
+  * `@name`: o nome do dataset.
+  * `@title`: título que representa o dataset.
+  * `@description`: descrição do conjunto de dados. Pode conter mais de
+    um parágrafo.
+  * `@format `: forma e conteúdo do dataset. Informa as dimensões e cada
+    uma das variáveis (nome, descrição, unidade de medida, tipo de
+    valor).
+  * `@keywords`: palavras que classificam o dataset, como o tipo de
+    variável resposta e delineamento (ex: DIC, DQL, contagem,
+    proporção). Elas aparecem no índice remissivo no manual em PDF.
+  * `@source`: indica a fonte dos dados. Normalmente é a referência
+    bibliográfia, a url do endereço de origem ou o nome proprietário dos
+    dados (indivíduo, grupo ou instituição).
+  * `@examples`: contém código R que produz gráficos e tabelas com os
+    dados.
+
+```
+#' @name RamalhoTb4.7
+#' @title Produção de arrozeiro em função de cultivares
+#'
+#' @description Produção em função de cultivares de arroz em um
+#'     experimento instalado em delineamento de blocos casualidados.
+#'
+#' @format Um data.frame com 30 linhas e 3 colunas.
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{bloco}}{Blocos do experimento com 3 níveis
+#'     qualitativos. Sua função é de controle local.}
+#'
+#' \item{\code{cultivar}}{Fator de interesse com 10 níveis
+#'     qualitativos. São as cultivares de arroz estudadas no
+#'     experimento.}
+#'
+#' \item{\code{producao}}{Produção de arroz medida em cada parcela
+#' (kg/ha).}
+#'
+#' }
+#'
+#' @keywords DBC arroz
+#'
+#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., & Oliveira,
+#'     A. C. de. (2005). Experimentação em genética e melhoramento de
+#'     plantas (2nd ed., p. 322). Editora UFLA. (tabela 7, página 62)
+#'
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#' data(RamalhoTb4.7)
+#'
+#' xyplot(producao ~ cultivar, groups = bloco, data = RamalhoTb4.7,
+#'        ylab="Produção (kg/ha)", xlab="Cultivar")
+#'
+NULL
+```
+
+Por razão ainda desconhecida, títulos com acentos são substituídos por
+NA no manual em PDF. Na documentação em HTML, no entanto, e produzida
+sem erros.
+
+<!--
+<http://ase-research.org/R/>
+<http://r-pkgs.had.co.nz/man.html#man-data>
+-->
+
+<!------------------------------------------- -->
+
+## Como criar um *branch*? ##
+
+Um *branch* é criado de duas formas, conforme abaixo.
+
+```
+# Com duas instruções.
+git branch novo   # cria
+git checkout novo # move
+
+# Com uma instruções 2 em 1
+git checkout -b novo
+```
+
+## Como criar um *issue*? ##
+
+De uma maneira simples, um *issue* é uma tarefa. Quando você cria um
+*issue*, você está documentando algo que precisa ser feito. Essas
+tarefas podem ser relacionadas à criação ou correção no seu pacote.
+
+Na página do repositório existe uma entrada chama
+[*Issues*](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData/issues)
+no menu esquerdo. Ao entrar nessa página, existe um botão de create
+[new issue](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/iguir2/issues/new?).
+
+Na página de criar um *issue*, você deve preencher os seguintes campos:
+
+  * Title: com um título que representa o seu *issue*.
+  * Description: com uma descrição detalhada do que deve ser feito no
+    *issue*.
+  * Assignee: com quem é o responsável pelo desenvolvimento do issue*.
+  * Milestone: com a marca de milha a que o *issue* pertence, se alguma.
+  * Labels: com as palavras chaves apropriadas para o *issue*, se
+    alguma.
+
+Feito isso, clique em *Submit issue*.
+
+## Quanto de trabalho representa um *issue*? ##
+
+É difícil ser preciso nisso, mas aconselha-se que no *labestData* um
+*issue* 1) seja o trabalho correspondente a duas horas de dedicação ou,
+ainda que o tempo estimado não seja perto desse, que 2) seja uma unidade
+característica de trabalho que não vale a pena dividir em mais *issues*.
+
+A última situação ocorre, por exemplo, quando você precisa criar uma
+grande função, que demora por volta de 5 horas de trabalho. Uma
+dedicação de 2 horas pode não ter uma função pronta que passe nas
+verificações de *build*. No primeiro caso, por outro lado, se o trabalho
+é texto, por exemplo, mesmo que este esteja incompleto a verificação de
+*build* ser verde.
+
+## Como fechar ou editar um issue ##
+
+Para editar, basta acessar o menu
+[*Issues*](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData/issues)
+e abrir o *issue* desejado. A edição permite editar praticamente tudo,
+embora seja desaconselhado modificar o título e descrição do
+mesmo. Deve-se dedicar na hora de atribuir título e descriação para que
+sejam apropriados e sem necessidade de mudar.
+
+Na página de um *issue* é possível fazer uma discussão sobre ele, bem
+como atribuir a outro colaborador. Quandor o issue for concluído,
+deve-se fechá-lo.
+
+## Como fazer mensagens de *commit*? ##
+
+Começar com verbo no imperativo.
+
+## Como criar um *merge request*? ##
+
+Criar um *merge request* (requisição de junção), acesse o menu
+[*Merge resquest*](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData/merge_requests)
+e preencha de forma semelhante ao que se faz com o *issue*.
+
+Note que a descrição do *issue* representa o será feito e do *merge
+request* o que foi feito.
+
+## Quais as exigências para aceitar um *MR*? ##
+
+Para que um *merge request* seja aceito, 3 condições precisam ser
+satisfeitas:
+
+  1. O trabalho deve estar concluído. Isso significa de o que previsto
+     precisa ser cumprido. Em caso de não conclusão, uma justificativa
+     deve ser dada e aceita. Se o trabalho foi mal dimensionado, abra um
+     *issue* no futuro para concluí-lo.
+  2. O *branch* tem que ter *build sucess*. A vantagem, dentre muitas,
+     da integração contínua, é sabermos se um ramo tem problemas de
+     código. Se um *branch* não passa nas verificações do *build*,
+     quando deveria passar, então algo está errado e precisa ser
+     consertado.
+  3. O trabalho deve estar em conformidade com o Guia de Estilo de
+     Código. Ainda que o *branch* esteja verde - com *build status*
+     positivo - o *merger* (pessoa responsável pelo *merge*) deve
+     inspecionar o seu código e verificar se está em conformidade com o
+     Guia de Estilo de Código. Não havendo conformidade, ele vai indicar
+     as correções a serem feitas.
+
+## Existe um *checklist* para incluir um *dataset*? ##
+
+Na lista que segue abaixo, dados representa o nome do dataset e o
+diretório raíz é o `/labestData`.
+
+  1. Criar o `dados.txt`. Criar o arquivo texto com os dados no
+     diretório `./data-raw`. Usar TAB com separador de campo e ponto
+     como separador decimal.
+  2. Criar o `dados.rda`. Carregar o `dados.txt` e criar a imagem do
+     objeto (`*.rda` ou `*.RData`) no diretório `./data`. A forma mais
+     simples é usar a função `devtools::use_data(dados)`.
+  3. Fazer a documentação dos dados. Criar o arquivo `dados.R` no
+     diretório `./R/`.
+  4. Gerar o arquivo `dados.Rd`. Com o comando `devtools::document()`
+     gerar os arquivos de documentação que ficam no diretório
+     `./man`. Use `devtools::check_doc()` para verificar a documentação.
+  5. Por fim, execute `devtools::check()` e `devtools::build()`. Observe
+     se ocorrem notificações de `ERROR`, `WARNING` ou `NOTE`. Faça
+     correções para removê-las.
+
+No final, você deve ter a essa estrutura de diretório abaixo
+
+```
+labestData/
+  |-- DESCRIPTION
+  |-- NAMESPACE
+  |-- data-raw/
+  |   `-- dados.txt
+  |-- data/
+  |   `-- dados.rda
+  |-- man/
+  |   `-- dados.Rd
+  `-- R/
+      `-- dados.R
+```
+
+## Existe um *checklist* antes de submeter um MR? ##
+
+  1. As atividades do *issue* foram concluídas.
+  2. O código está de acordo com o Guia de Estilo de Código.
+  3. O `devtools::check()` e `devtools::build()` executam notificações
+     negativas.
+  4. O *branch* passa na integração contínua com *build status*
+     positivo.

DESCRIPTION

+Package: labestData
+Title: Conjuntos de Dados para Ensino de Estatística
+Version: 0.0-1
+Authors@R: as.person(c(
+    "PET Estatística UFPR <pet.estatistica.ufpr@gmail.com> [cre]",
+    "Altamiro Antonio Basiewics <alfbasiewics@bol.com.br> [ctb]",
+    "Angela Luiza Cunha Legey <angelalegey@gmail.com> [ctb]",
+    "Bruna Davies Wundervald <brunadaviesw@gmail.com> [ctb]",
+    "Bruno Geronymo <geronymobruno@hotmail.com> [ctb]",
+    "Daniel Ikenaga <oladani@gmail.com> [ctb]",
+    "Eduardo Elias Ribeiro Junior <edujrrib@gmail.com> [ctb]",
+    "Gabriel Sartori Klostermann <gabrielsartori2008@gmail.com> [ctb]",
+    "Jhenifer Caetano Veloso <jhenicaet@gmail.com> [ctb]",
+    "Monica Ludmila Hintz De Oliveira <monica.ludmila@gmail.com> [ctb]",
+    "Paula Alessandra Zeizer Dimas <alessandra.zeizer@gmail.com> [ctb]",
+    "Alcides Conte Neto <neto_conte@hotmail.com> [ctb]",
+    "Walmes Marques Zeviani <walmes@ufpr.br> [ctb]",
+    "Cesar Augusto Taconeli <taconeli@ufpr.br> [ctb]"))
+Description: O labestData é um projeto coletivo do PET Estatística UFPR
+    para desenvolver um pacote R com conjuntos de dados para ensino de
+    Estatística.  Os objetivos desse projeto são 1) capacitar os membros
+    do PET Estatística a desenvolver pacote R com versionamento Git e 2)
+    contribuir com a comunidade científica ao reunir, organizar, manter
+    e disponibilizar conjuntos de dados disponíveis em livros, páginas
+    de internet e arquivos pessoais.
+License: GPL-3
+URL: http://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData
+BugReports: http://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData/issues
+LazyData: true
+Encoding: UTF-8
+Depends:
+    R (>= 3.2.3)
+Suggests:
+    lattice

R/PimentelEg5.2.R

+#' @name PimentelEg5.2
+#' @title Competição 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 data.frame com 32 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{bloco}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+#'     controle local.}
+#'
+#' \item{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 batatinha
+#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatístitica
+#'     Experimental (15th ed.). Piracicaba: FEALQ.
+#' @examples
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(producao ~ variedade, groups = bloco, data = PimentelEg5.2,
+#'        type = "b",
+#'        ylab=expression(Produção~(t~ha^{-1})),
+#'        xlab="Variedades de batatinha")
+#'
+NULL

R/labestData.R

+#' @name labestData
+#' @title Conjuntos de Dados para Ensino de Estatística
+#' @docType package
+#' @description O labestData é um projeto coletivo do PET Estatística
+#'     UFPR para desenvolver um pacote R com conjuntos de dados para
+#'     ensino de Estatística.  Os objetivos desse projeto são 1)
+#'     capacitar os membros do PET Estatística a desenvolver pacote R
+#'     com versionamento Git e 2) contribuir com a comunidade científica
+#'     ao reunir, organizar, manter e disponibilizar conjuntos de dados
+#'     disponíveis em livros, páginas de internet e arquivos pessoais.
+#'
+NULL

README.md

+% labestData
+% PET Estatística UFPR - <pet.estatistica.ufpr@gmail.com>
+
+> “Without data, you're just another person with an opinion.”
+>
+>> -- W. Edwards Deming
+
+> “It is a capital mistake to theorize before one has data. Insensibly
+> one begins to twist facts to suit theories, instead of theories to
+> suit facts.”
+>
+>> -- Arthur Conan Doyle, Sherlock Holmes
+
+## O que o *labestData*?
+
+O *labestData* é um projeto coletivo do PET Estatística UFPR para
+desenvolver um pacote R com conjuntos de dados para ensino de
+Estatística.
+
+## Quais são os objetivos do projeto *labestaData*?
+
+O projeto tem dois objetivos principais:
+
+  1. Capacitar os membros do PET Estatística (bolsistas e voluntários)
+     a desenvolver pacote R com versionamento Git;
+  2. Contribuir com o Departamento de Estatística, e a comunidade
+     científica em geral, por reunir, organizar, manter e disponibilizar
+     conjuntos de dados na forma de um pacote R de tal forma que possam
+     ser usados para o ensino de Estatística.
+
+## Quem são os desenvolvedores do *labestData*?
+
+Os colaboradores do *labestData* são os bolsistas do PET, voluntários e
+professores.
+
+|                                  | Tipo       | 1 etapa | 2 etapa |
+|----------------------------------+------------+---------+---------|
+| Alcides Conte Neto               | Voluntário | S       | -       |
+| Altamiro Antonio Basiewics       | Petiano    | S       | -       |
+| Angela Luiza Cunha Legey         | Petiana    | S       | -       |
+| Bruna Davies Wundervald          | Petiana    | S       | -       |
+| Bruno Geronymo                   | Petiano    | S       | -       |
+| Daniel Ikenaga                   | Petiano    | S       | -       |
+| Eduardo Elias Ribeiro Junior     | Petiano    | S       | -       |
+| Gabriel Sartori Klostermann      | Petiano    | S       | -       |
+| Jhenifer Caetano Veloso          | Petiana    | S       | -       |
+| Monica Ludmila Hintz De Oliveira | Petiana    | S       | -       |
+| Paula Alessandra Zeizer Dimas    | Petiana    | S       | -       |
+| Walmes Marques Zeviani           | Professor  | S       | -       |
+| Cesar Augusto Taconeli           | Professor  | S       | -       |
+
+## Como fazer para ser colaborar do *labestData*?
+
+Colaborações são muito bem vindas. Para colaborar, entre em contato com
+PET Estatística (<pet.estatistica.ufpr@gmail.com>, PC09, 04133613261) ou
+com o Tutor (<walmes@ufpr.br>. 04133613573) comunicando a
+intenção. Antes, no entanto, leia o Guia de Contribuição:
+[CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md).
+
+## Quando é desenvolvido o pacote *labestData*?
+
+O *labestData* foi planejado para ser desenvolvido em duas etapas.  A
+primeira etapa inicia em 29/02/2016 com duração de 10 semanas (fim em
+06/05). A segunda inicia em 01/08/2016 com duração de 7 semanas (fim em
+16/09).
+
+## De onde serão obtidos os conjuntos de dados para o *labestData*?
+
+Os dados a serem incluídos no pacote serão provenientes de 4 principais
+fontes:
+
+  1. Livros. Os livros que exibem aplicações normalmente contém dados em
+     formas de tabela, em CD-Rom que acompanha o livro, pacote ou em
+     site com materiais suplementares. Essa será a maior fonte de dados
+     para o pacote labestData.
+  2. Internet. A internet está repleta de dados. Existem dados prontos
+     em formas de tabela (páginas pessoais, orgãos públicos, instiuições
+     de pesquisa, resultados de enquetes, etc) e também dados não
+     tabulados/organizados que podem ser capturados (com *web scrap*,
+     por exemplo) e processados.
+  3. Arquivos pessoais. Alunos, professores, pesquisadores também podem
+     disponibilizar os dados de suas pesquisas para inclusão no pacote.
+  4. Simulação. Embora sejam artificiais, dados proveninentes de
+     simulação podem ser considerados pois, muitas vezes, são
+     deliberadamente feitos com uma particular característica relevante
+     para um problema. No pacote labestData essa será a menor fonte de
+     dados.
+
+Esses dados serão incluídos no pacote, logicamente, sendo feita uma
+referências apropriada da fonte. Se a fonte for livro (site), será
+indicado a obra (endereço) de tal forma que as pessoas possam encontrar
+o original. Dados de arquivos pessoais também farão referência sobre os
+proprietários dos dados, pessoas ou instituições.
+
+## Quais os tipos de dados que serão considerados no *labestData*?
+
+Por razões de conveniência, a primeira etapa do pacote irá priorizar
+dados correspondentes às disciplinas de Análise de Regressão Linear
+(CE071), Planjamento de Experimentos I (CE213) e Métodos Estatísticos
+Multivariados (CE090). No Curso de Estatística da UFPR, essas
+disciplinas são ofertadas no primeiro semestre. Na segunda etapa, os
+dados irão priorizar as disciplinas de Modelos Lineares Generalizados
+(CE225), Controle de Processos Industriais (CE074) e Extensões de
+Modelos de Regressão (CE092). Essas disciplinas são ofertadas no segundo
+semestre para o Curso de Estatística da UFPR.
+
+Embora sejam esses os contextos de prioridade, dados de outras áreas são
+igualmente bem vindos, como dados espaciais, séries temporais, de
+análise de sobreviência, de questionário, etc.
+
+Os dados reais devem possuir uma boa descrição das variáveis (nome,
+unidade de medida, instrumento de medida usado, definição da unidade
+experimental), dos objetivos do experimento/estudo, de algumas hipóteses
+preliminares, da forma de condução do experimento/coleta de dados, das
+condições de contorno do experimento, etc.
+
+## O que o *labestData* possui além dos conjuntos de dados?
+
+Além dos dados, o pacote possui vinhetas (**vignettes**) com estudos de
+caso com os dados do pacote. Essas vinhetas são um guia simples de como
+coordenar funções do R para analisar os dados. Embora as vinhetas sejam
+para alguns dados, elas servem de inspiração ou roteiro para os demais
+dados do pacote.
+
+## Quem pode usar o *labestData*?
+
+O *labestData* é um pacote livre para o uso. O estudante pode usar (e
+deve) para praticar a execução de análises, os cientistas podem usar
+como referência para análise dos dados de suas pesquisas e os
+professores podem usar como ferramenta de ensino. Ao tornar público
+qualquer material que use elementos do pacote, solicitamos que faça
+citação do mesmo.
+
+## Como citar o pacote *labestData*?
+
+PET Estatística UFPR (2016). **labestData: conjuntos de dados para
+ensino de estatística**. R package version x.y-z.
+https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData
+
+    @Manual{labestData2016,
+      title = {labestData: conjuntos de dados para ensino de estatística},
+      author = {PET Estatística UFPR},
+      year = {2016},
+      note = {R package version x.y-z},
+      url = {https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData},
+    }
+
+**Atenção**: x.y-z deve ser substituído pela versão considerada do
+pacote.
+
+## Como usar os conjuntos de dados do *labestData*?
+
+Para usar os conjuntos de dados você precisa instalar o pacote. Existem
+duas formas de fazer isso:
+
+  1. Instalando o pacote pelos arquivos fonte: você precisar baixar o
+     arquivo com os fontes (`labestData.tar.gz` para Linux e
+     `labestData.zip` para Windows) e, de dentro de uma sessão R,
+     instalar com
+
+        install.packages("labestData.tar.gz", repos = NULL)
+  2. Instalando a partir do endereço do repositório. Para isso você
+     precisa ter o pacote `devtools` instalado (com todas as suas
+     dependências). De dentro de uma sessão R, instale com
+
+        library(devtools)
+        install_git("https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData.git")
+
+Depois de instalado, basta carregar o pacote e chamar o conjunto de
+dados que deseja usar.
+
+    library(labestData)      # Carrega o pacote para sessão.
+    ls("package:labestData") # Lista os objetos do pacote.
+    data(dados)              # Traz para área de trabalho um dataset.
+    str(dados)               # Mostra a estrutura do dataset.
+
+## Como reportar sugestões ou erros ao projeto *labestData*?
+
+Você pode abrir *issues* no projeto *labestData* em dois repositórios:
+
+  1. No repositório principal dentro do GitLab do c3sl:
+     <https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labesData/issues>.
+     Apenas usuários com conta no GitLab do c3sl podem abrir *issue*.
+  2. No repositório espelho no GitHub:
+     <https://github.com/pet-estatistica/labestData/issues>. Qualquer
+     usuário do GitHub pode abrir *issue*.
+
+Caso você não tenha conta em nenhum dos dois serviços, nem se interessa
+em abrir uma conta, envie sua sugestão/bug para o endereço
+<pet.estatistica.ufpr@gmail.com>. Coloque no início título da mensagem
+(*subject*) a palavra `[labestData]`, e.g. `[labesData] Dados com número
+incorreto de observações`.

data-raw/PimentelEg5.2

+bloco	variedade	producao
+I	Kennebec	9.2
+I	Huinkul	21.1
+I	S. Rafalela	22.6
+I	Buena Vista	15.4
+I	B 25-50 E	12.7
+I	B 1-52	20
+I	B 116-51	23.1
+I	B 72-53 A	18
+II	Kennebec	13.4
+II	Huinkul	27
+II	S. Rafalela	29.9
+II	Buena Vista	11.9
+II	B 25-50 E	18
+II	B 1-52	21.1
+II	B 116-51	24.2
+II	B 72-53 A	24.6
+III	Kennebec	11
+III	Huinkul	26.4
+III	S. Rafalela	24.2
+III	Buena Vista	10.1
+III	B 25-50 E	18.2
+III	B 1-52	20
+III	B 116-51	26.4
+III	B 72-53 A	24
+IV	Kennebec	9.2
+IV	Huinkul	25.7
+IV	S. Rafalela	25.1
+IV	Buena Vista	12.3
+IV	B 25-50 E	17.1
+IV	B 1-52	28
+IV	B 116-51	16.3
+IV	B 72-53 A	24.6

man/PimentelEg5.2.Rd

+% Generated by roxygen2 (4.1.1): do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/PimentelEg5.2.R
+\name{PimentelEg5.2}
+\alias{PimentelEg5.2}
+\title{Competição de variedades de batatinha}
+\format{data.frame com 32 observações e 3 variáveis, em que
+
+\describe{
+
+\item{bloco}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
+    controle local.}
+
+\item{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.}
+
+}}
+\source{
+Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatístitica
+    Experimental (15th ed.). Piracicaba: FEALQ.
+}
+\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.
+}
+\examples{
+library(lattice)
+
+xyplot(producao ~ variedade, groups = bloco, data = PimentelEg5.2,
+       type = "b",
+       ylab=expression(Produção~(t~ha^{-1})),
+       xlab="Variedades de batatinha")
+}
+\keyword{DBC}
+\keyword{batatinha}
+

man/labestData.Rd

+% Generated by roxygen2 (4.1.1): do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/labestData.R
+\docType{package}
+\name{labestData}
+\alias{labestData}
+\alias{labestData-package}
+\title{Conjuntos de Dados para Ensino de Estatística}
+\description{
+O labestData é um projeto coletivo do PET Estatística
+    UFPR para desenvolver um pacote R com conjuntos de dados para
+    ensino de Estatística.  Os objetivos desse projeto são 1)
+    capacitar os membros do PET Estatística a desenvolver pacote R
+    com versionamento Git e 2) contribuir com a comunidade científica
+    ao reunir, organizar, manter e disponibilizar conjuntos de dados
+    disponíveis em livros, páginas de internet e arquivos pessoais.
+}
+