From add3b00a463902e5a461ba30f65e90e55b8bcdfb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Walmes Zeviani <walmes@ufpr.br> Date: Wed, 7 Sep 2016 20:29:50 -0300 Subject: [PATCH] Encurta a referencia e tiny a documentacao. --- R/Paula.R | 1577 +++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 747 insertions(+), 830 deletions(-) diff --git a/R/Paula.R b/R/Paula.R index eaa2412b..993d4b93 100644 --- a/R/Paula.R +++ b/R/Paula.R @@ -1,10 +1,10 @@ #' @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. -#' +#' 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).} @@ -13,39 +13,39 @@ #' #' \item{\code{sexo}}{Sexo do paciente (masculino, feminino).} #' -#' \item{\code{hl}}{Intensidade da célula histiócitos-linfócitos (ausente, -#' discreta, moderada, intensa).} +#' \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) +#' @source PAULA (2004), Eg 1.12.2, pág. 85. #' #' @examples #' #' data(PaulaEg1.12.2) -#' #' str(PaulaEg1.12.2) #' #' library(lattice) -#' bwplot(idade ~ hl | tipo, +#' +#' bwplot(idade ~ hl | tipo, pch = "|", #' data = PaulaEg1.12.2, #' ylab = "Idade", #' xlab = "Intensidade da célula histiócitos-linfócitos") #' -#' bwplot(idade ~ ff | tipo, +#' bwplot(idade ~ ff | tipo, pch = "|", #' 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)) +#' 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 @@ -57,8 +57,8 @@ NULL #' 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).} @@ -71,9 +71,7 @@ NULL #' #' } #' @keywords MLG -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 1.12.4, pág. 90) -#' +#' @source PAULA (2004), Eg 1.12.4, pág. 90. #' @examples #' #' data(PaulaEg1.12.4) @@ -87,18 +85,14 @@ NULL #' 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, +#' bwplot(tempo ~ massat | caq, pch = "|", #' 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)")) +#' xlab = "Presença de massa tumoral") #' NULL @@ -107,8 +101,8 @@ NULL #' @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.} @@ -124,41 +118,36 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), (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, +#' 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) +#' grid = TRUE, +#' scales = list(x = list(rot = 90))) #' 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. -#' +#' @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).} @@ -169,16 +158,12 @@ NULL #' #' \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) -#' +#' @keywords RL dummy +#' @source PAULA (2004), Eg 1.12.6, pág. 97. #' @examples #' #' data(PaulaEg1.12.6) -#' #' str(PaulaEg1.12.6) #' #' library(lattice) @@ -187,8 +172,7 @@ NULL #' data = PaulaEg1.12.6, #' type = c("p", "smooth"), #' xlab = "Anos de experiência", -#' ylab = "Salário", -#' main = "Dispersão de Salário por Anos de Experiência") +#' ylab = "Salário") #' NULL @@ -197,15 +181,15 @@ NULL #' @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). +#' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{frota}}{Fator com dois níveis que indica de qual frota é #' a embarcação, \code{Santos} ou \code{Ubatuba}.} @@ -231,16 +215,14 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords RM positivo-assimétrico +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEg2.4.2) #' str(PaulaEg2.4.2) #' #' # Separando as covariáveis numéricas @@ -283,17 +265,18 @@ NULL NULL #' @name PaulaEg2.4.3 -#' @title Valores Pagos de Seguros sob Influ\enc{ê}{e}ncia de Representa\enc{çã}{ca}o Legal +#' @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. +#' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{valor}}{Valor pago do seguro, em dólares australianos.} #' @@ -309,16 +292,14 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords RM dummy positivo-assimétrico +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEg2.4.3) #' str(PaulaEg2.4.3) #' #' # Número de seguros pagos em cada combinação de mês e @@ -355,7 +336,8 @@ NULL #' quantidades de nitrogênio (N) e fosfato (P2O5) utilizadas na #' adubação. #' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis. -#' \describe{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{N}}{Quantidade de nitrogênio utilizada na adubação, em #' libras/acre.} @@ -366,23 +348,23 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RM positivo-assimétrico +#' @source PAULA (2004), Exemplo 2.5.2, pág. 144. #' @examples -#' data(PaulaEg2.5.2) #' +#' 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"), @@ -400,31 +382,30 @@ NULL #' 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. +#' 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{ +#' +#' \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.} +#' 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.) -#' +#' @keywords FAT2 longitudinal positivo-assimétrico +#' @source PAULA (2004), Exemplo 2.8.1, pág. 150; Exemplo 2.9.3, +#' pág. 169. #' @examples -#' data(PaulaEg2.8.1) #' +#' data(PaulaEg2.8.1) #' str(PaulaEg2.8.1) #' #' # Experimento balanceado, 15 observações para cada tipo em cada @@ -433,7 +414,8 @@ NULL #' xtabs(fnpc ~ tipo + semana, data = PaulaEg2.8.1) #' #' library(lattice) -#' bwplot(fnpc ~ tipo | factor(semana), +#' +#' bwplot(fnpc ~ tipo | factor(semana), pch = "|", #' data = PaulaEg2.8.1, #' as.table = TRUE, #' strip = strip.custom(strip.names = TRUE, @@ -457,27 +439,30 @@ NULL #' auto.key = list( #' points = FALSE, #' lines = TRUE, -#' title = 'snack', +#' title = "snack", +#' cex.title = 1.1, #' 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. -#' +#' @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{trat}{Identifica a presença ou não do tratamento (sim = 1 e não +#' = 0).} #' #' \item{casos}{Número inteiro que identifica a quantidade de casos #' ocorridos.} @@ -486,37 +471,35 @@ NULL #' #' } #' -#' @keywords MLG binarios -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.1 pág. 201) +#' @keywords MLG FAT2 binarios +#' @source PAULA (2004), Eg 3.5.1 pág. 201. #' @examples #' #' library(lattice) #' #' data(PaulaEg3.5.1) +#' str(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))) #' -#' 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. -#' +#' @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{ @@ -527,30 +510,27 @@ NULL #' #' } #' @keywords MLG binarios -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.5.2 pág. 203) +#' @source PAULA (2004), 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") +#' stack = TRUE, col = "lightblue", +#' xlab = "Dose (em ppm)", +#' ylab = "Proporção de embriões mortos") #' 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. -#' +#' @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{ @@ -564,31 +544,29 @@ NULL #' #' } #' @keywords MLG binarios -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11a pág. 237) +#' @source PAULA (2004), 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])) +#' xyplot(mortos/(sum(mortos)) ~ dose, +#' data = PaulaEg3.6.11a, +#' type = "o", +#' xlab = "Dose de disulfeto de carbono gasoso", +#' ylab = "Proporção de besouros mortos") #' 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. -#' +#' @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{ @@ -601,36 +579,37 @@ NULL #' #' } #' @keywords MLG -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.11b pág. 241) +#' @source PAULA (2004), Eg 3.6.11b pág. 241. #' @examples #' #' library(lattice) #' #' data(PaulaEg3.6.11b) -#' +#' str(PaulaEg3.6.11b) +#' PaulaEg3.6.11b$idade <- +#' as.numeric(as.character(PaulaEg3.6.11b$idade)) #' #' 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.") +#' ylab = "Meninas menstruando/Entrevistadas") +#' NULL #' @name PaulaEg3.6.9c -#' @title Prefer\enc{ê}{e}ncia de consumidores +#' @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 +#' 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{pref}{Preferência do comprador por um tipo de automóvel (1 = +#' americano, 0 = japonês).} #' #' \item{idade}{Idade do comprador (em anos).} #' @@ -640,33 +619,32 @@ NULL #' #' } #' @keywords MLG binarios -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Eg 3.6.9c pág. 231) +#' @source PAULA (2004), 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") +#' type = "p", pch = "|", +#' xlab = "Preferência - Japonês e Americano", +#' ylab = "Idade do Comprador") #' NULL #' @name PaulaEg4.2.6 -#' @title Perfis de Clientes de uma Loja nas \enc{Á}{A}reas de uma Cidade +#' @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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{nclien}}{Número de clientes da loja na área.} #' @@ -683,19 +661,17 @@ NULL #' #' } #' @keywords contagem -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exemplo 4.2.6, pág. 299) -#' +#' @source PAULA (2004), 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 @@ -705,9 +681,10 @@ NULL #' @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. +#' 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 @@ -716,9 +693,9 @@ NULL #' \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{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).} @@ -726,16 +703,13 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords contagem +#' @source PAULA (2004), 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 @@ -750,6 +724,7 @@ NULL #' data = PaulaEg4.3.6) #' #' library(latticeExtra) +#' #' fl1 <- c("Aborígene", "Não Aborígene") #' fl2 <- c("Feminino", "Masculino") #' useOuterStrips( @@ -757,7 +732,7 @@ NULL #' groups = desemp, #' data = PaulaEg4.3.6, #' type = c("p", "a", "g"), -#' ylab = 'Número de dias ausente', +#' ylab = "Número de dias ausente", #' auto.key = list( #' columns = 2, cex.title = 1, #' title = "Desempenho escolar")), @@ -767,16 +742,17 @@ NULL 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 +#' @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.} @@ -787,11 +763,11 @@ NULL #' #' \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{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).} +#' os ácaros (central ou lateral).} #' #' \item{\code{reg}}{Região onde a placa de esterco foi coletada (São #' Roque, Pindamonhangaba, Nova Odessa ou Ribeirão Preto).} @@ -800,10 +776,8 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords contagem +#' @source PAULA (2004), (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. @@ -811,7 +785,6 @@ NULL #' @examples #' #' data(PaulaEg5.2.8a) -#' #' str(PaulaEg5.2.8a) #' #' library(lattice) @@ -821,7 +794,6 @@ NULL #' type = c("p", "g"), #' lwd = 2, col.line = 1) #' -#' NULL #' @name PaulaEg5.2.8c @@ -829,8 +801,8 @@ NULL #' @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.} @@ -840,19 +812,17 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords unitário +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' xtabs(~varied + local, data = PaulaEg5.2.8c) +#' #' boxplot(incid ~ local, data = PaulaEg5.2.8c, #' xlab = "Local", #' ylab = "Área Afetada") @@ -864,18 +834,19 @@ NULL NULL #' @name PaulaEg5.5.1 -#' @title Ensaio Cl\enc{í}{i}nico com Indiv\enc{í}{i}duos Epil\enc{é}{e}pticos +#' @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. -#' +#' 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.} @@ -893,18 +864,17 @@ NULL #' #' } #' @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) -#' +#' @source PAULA (2004), 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. +#' Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press. Seção +#' 8.4. #' @examples #' #' data(PaulaEg5.5.1) -#' #' str(PaulaEg5.5.1) #' +#' ftable(xtabs(~period + seman + trat, data = PaulaEg5.5.1)) +#' #' library(lattice) #' #' xyplot(ataq ~ period | trat, groups = indiv, data = PaulaEg5.5.1, @@ -920,12 +890,12 @@ NULL #' 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. - +#' 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.} @@ -944,16 +914,13 @@ NULL #' #' } #' @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) -#' +#' @source PAULA (2004), 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) @@ -976,15 +943,16 @@ NULL 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 +#' @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. -#' +#' 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.} @@ -992,29 +960,29 @@ NULL #' \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{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) -#' +#' @keywords longitudinal quase-verossimilhança +#' @source PAULA (2004), 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. -#' +#' estimating equations to a dental randomized clinical +#' trial. Journal of Biopharmaceutical Statistics 9, 161-178. #' @examples #' #' data(PaulaEg5.5.3) +#' str(PaulaEg5.5.3) +#' +#' xtabs(~trat + period, data = PaulaEg5.5.3) #' -#' require(lattice) +#' library(lattice) #' #' xyplot(escore ~ period | trat, groups = volunt, -#' xlab = 'Período', ylab = 'Escore', type = c("p", "a"), -#' data = PaulaEg5.5.3) +#' xlab = "Período", ylab = "Escore", type = c("p", "a"), +#' data = PaulaEg5.5.3) #' NULL @@ -1027,7 +995,8 @@ NULL #' de vida, havendo interesse em explicá-la utilizando as demais #' informações. #' @format Um \code{data.frame} com 50 observações e 9 variáveis. -#' \describe{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{estado}}{Nome do estado.} #' @@ -1051,10 +1020,8 @@ NULL #' \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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.19, pág. 109. #' @examples #' #' data(PaulaEx1.13.19) @@ -1071,13 +1038,13 @@ 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. -#' +#' @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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{gasto}}{Gasto com publicidade do produto (em mil #' dólares).} @@ -1094,16 +1061,15 @@ NULL #' 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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.20, pág. 110. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.20) #' +#' data(PaulaEx1.13.20) #' str(PaulaEx1.13.20) #' #' library(lattice) +#' #' splom(PaulaEx1.13.20, #' type = c("p", "g", "smooth"), #' col.line = 1) @@ -1118,7 +1084,8 @@ NULL #' variável de interesse é o número de octanas da gasolina #' produzida. #' @format Um \code{data.frame} com 82 observações e 5 variáveis. -#' \describe{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{x1}}{Variável não nomeada. Imagina-se que se tenha #' relação com o número de octanas da gasolina.} @@ -1135,16 +1102,15 @@ NULL #' \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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.21, pág. 110. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.21) #' +#' data(PaulaEx1.13.21) #' str(PaulaEx1.13.21) #' #' library(lattice) +#' #' splom(PaulaEx1.13.21, #' type = c("p", "g", "smooth"), #' col.line = 1) @@ -1157,7 +1123,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{impos}}{Valor cobrado de imposto, em 100 dólares.} #' @@ -1170,16 +1137,15 @@ NULL #' \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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.22, pág. 111. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.22) #' +#' data(PaulaEx1.13.22) #' str(PaulaEx1.13.22) #' #' library(lattice) +#' #' splom(PaulaEx1.13.22, #' type = c("p", "g", "smooth"), #' col.line = 1) @@ -1193,7 +1159,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{diam}}{Diâmetro da cerejeira, em polegadas. Provavelmente #' o diâmetro foi calculado à altura do peito (\eqn{\approx} @@ -1204,16 +1171,15 @@ NULL #' \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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.23, pág. 111. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.23) #' +#' data(PaulaEx1.13.23) #' str(PaulaEx1.13.23) #' #' library(lattice) +#' #' splom(PaulaEx1.13.23, #' type = c("p", "g", "smooth"), #' lwd = 2, col.line = 1) @@ -1228,6 +1194,7 @@ NULL #' 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.} @@ -1243,20 +1210,20 @@ NULL #' \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) +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), Exercicío 1.13.24, pág. 112. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.24) #' +#' 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))) #' @@ -1272,7 +1239,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{area}}{Área total do imóvel, em pés quadrados.} #' @@ -1280,15 +1248,14 @@ NULL #' #' } #' @keywords TODO -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 1.13.25, -#' pág. 112) +#' @source PAULA (2004), Exercício 1.13.25, pág. 112. #' @examples -#' data(PaulaEx1.13.25) #' +#' data(PaulaEx1.13.25) #' str(PaulaEx1.13.25) #' #' library(lattice) +#' #' xyplot(preco ~ area, data = PaulaEx1.13.25, #' type = c("p", "smooth", "g")) #' @@ -1298,8 +1265,8 @@ NULL #' @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 @@ -1309,33 +1276,32 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords RS heterovar +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' 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 +#' @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 @@ -1345,21 +1311,18 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords RS +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEx2.10.16) #' str(PaulaEx2.10.16) #' #' library(lattice) +#' #' xyplot(fatura ~ gastos, #' data = PaulaEx2.10.16, #' type = c("p", "g", "smooth")) @@ -1372,14 +1335,15 @@ NULL #' 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. +#' 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}).} +#' experimental do filme (temperaturas 72\eqn{^\circ}C, +#' 82\eqn{^\circ}C e 92\eqn{^\circ}C).} #' #' \item{\code{dmax}}{Valor da densidade máxima do filme (unidade de #' medida não informada).} @@ -1387,21 +1351,21 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RS dummy +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEx2.10.17) #' str(PaulaEx2.10.17) #' #' library(lattice) +#' +#' xyplot(tempo ~ dmax | temp, type = c("p", "r"), +#' data = PaulaEx2.10.17) +#' #' xyplot(tempo ~ dmax, #' groups = temp, #' data = PaulaEx2.10.17, @@ -1410,8 +1374,8 @@ NULL #' corner = c(0.95, 0.95), #' lines = TRUE, #' cex.title = 1, -#' title = "Temperatura" -#' ), panel = function(x, y, ...){ +#' title = "Temperatura"), +#' panel = function(x, y, ...){ #' panel.xyplot(x, y, ...) #' panel.loess(x, y, col = 1, ...) #' }) @@ -1419,18 +1383,18 @@ NULL 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 +#' @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{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 @@ -1439,21 +1403,18 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RL dummy heterovar +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEx2.10.19) #' str(PaulaEx2.10.19) #' #' library(latticeExtra) +#' #' xyplot(tempo ~ ncel, #' groups = carac, #' data = PaulaEx2.10.19, @@ -1464,8 +1425,7 @@ NULL #' corner = c(0.95, 0.95), #' lines = TRUE, #' cex.title = 1, -#' title = "Característica morfológica " -#' )) +#' title = "Característica morfológica")) #' NULL @@ -1481,7 +1441,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{valorv}}{Valor do veículo, em dez mil dólares #' australianos.} @@ -1508,18 +1469,15 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords RM contagem +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEx2.10.20) #' str(PaulaEx2.10.20) #' #' # Variável de interesse - custo médio de um sinistro @@ -1535,6 +1493,7 @@ NULL #' #' # Dispersão das variáveis numéricas #' library(lattice) +#' #' splom(PaulaEx2.10.20[, index], #' type = c("p", "g", "smooth"), #' lwd = 2, col.line = 1) @@ -1542,14 +1501,16 @@ NULL NULL #' @name PaulaEx2.10.7 -#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia de Vidros sob Efeito de Voltagem e Temperatura +#' @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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{tempo}}{Tempo de resistência do vidro, mensurado em #' horas.} @@ -1561,20 +1522,19 @@ NULL #' valores em graus Celsius.} #' #' } -#' @keywords positivo-assimétrico -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 2.10.7, -#' pág. 175) -#' +#' @keywords FAT2 +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaEx2.10.7) #' str(PaulaEx2.10.7) #' +#' xtabs(~volt + temp, data = PaulaEx2.10.7) +#' #' library(lattice) +#' #' xyplot(tempo ~ volt, #' groups = temp, #' data = PaulaEx2.10.7, @@ -1610,10 +1570,8 @@ NULL NULL #' @name PaulaEx3.7.14 -#' @title Confiabilidade de equipamentos -#' +#' @title Confiabilidade de Equipamentos #' @description Dados referentes aos tempos de falhas de equipamentos. -#' #' @format Um \code{data.frame} com 4 variáveis. #' #' \describe{ @@ -1622,46 +1580,45 @@ NULL #' #' \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{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.} +#' \item{\code{yit}}{Número de falhas no intervalo entre os tempos t-1 e +#' t.} #' #' } #' @keywords sobrevivencia -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. -#' (Exercício 3.7.14, página 272) -#' +#' @source PAULA (2004), 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) -#' +#' and the Kaplan-Meier curve. J. Amer. Stat. Assoc., 83. (Páginas +#' 414-425) #' @examples #' -#' require(lattice) +#' library(lattice) #' #' data(PaulaEx3.7.14) +#' str(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") +#' xyplot(nit ~ temp, +#' groups = equip, +#' data = PaulaEx3.7.14, +#' type = "o", +#' auto.key = TRUE, +#' xlab = "Tempos", +#' ylab = "Número de equipamentos operantes") +#' NULL #' @name PaulaEx3.7.15 -#' @title Tumor benigno na mama -#' +#' @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. -#' +#' 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{ @@ -1670,14 +1627,16 @@ NULL #' #' \item{\code{obs}}{Observação (1 = caso, 2 = controle).} #' -#' \item{\code{idade}}{Idade do paciente no momento da entrevista (em anos).} +#' \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{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).} #' @@ -1693,58 +1652,49 @@ NULL #' #' \item{\code{iupmen}}{Idade do último período menstrual.} #' -#' \item{\code{ec}}{Estado civil (1 = casada, 2 = divorciada, 3 = separada, -#' 4 = viúva, 5 = solteira).} +#' \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) -#' +#' @keywords RM +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' # Transformar variáveis #' 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) -#' ) +#' 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") +#' + numab + numfi + peso + idupmens + ec, +#' data = PaulaEx3.7.15) +#' 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. -#' +#' @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{conc}}{Concentração (R = rotenine, D = deguelin e M = +#' mistura).} #' #' \item{\code{dose}}{Dose aplicada da concentração.} #' @@ -1753,33 +1703,33 @@ NULL #' \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) -#' +#' @source PAULA (2004), 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) +#' str(PaulaEx3.7.16) #' -#' require(lattice) +#' library(lattice) +#' +#' xyplot(mort/exp ~ dose, +#' groups = conc, +#' data = PaulaEx3.7.16, +#' type = "o", +#' auto.key = TRUE, +#' ylab = "Proporção de insetos mortos", +#' xlab = "Dose") #' -#' 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 -#' +#' @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. -#' +#' 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{ @@ -1796,21 +1746,16 @@ NULL #' \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) -#' -#' +#' @keywords contingência +#' @source PAULA (2004), Exercício 3.7.19, página 276. #' @references Agresti A. (1990). Categorical Data Analysis. John Wiley, -#' New York. (página 253)) -#' +#' New York. (página 253)) #' @examples #' #' data(PaulaEx3.7.19) +#' str(PaulaEx3.7.19) #' -#' require(vcd) +#' library(vcd) #' #' # Paciente que sobreviveram #' ss <- xtabs(sobres ~ idade + ncigar + tgest, PaulaEx3.7.19) @@ -1829,17 +1774,16 @@ NULL #' 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 +#' @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 9 variáveis. #' #' \describe{ #' @@ -1855,58 +1799,52 @@ NULL #' #' \item{\code{tmax}}{Temperatura máxima antes do tratamento (*10 F°).} #' -#' \item{\code{trat}}{Tratamento (1 = satisfatório, 0 = não satisfatório).} +#' \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) #' +#' } +#' @keywords sobrevivência binaria +#' @source PAULA (2004), 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) #' +# Transformar variáveis. #' 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) -#' ) +#' PaulaEx3.7.20, +#' PaulaEx3.7.20$trat = as.factor(PaulaEx3.7.20$trat), +#' PaulaEx3.7.20$sit = as.factor(PaulaEx3.7.20$sit)) #' +#' library(car) #' -#' require(car) -#' -#' scatterplotMatrix(~ idade + mdd + im + cl + md + tmax + trat -#' + tsobre + sit, +#' scatterplotMatrix(~idade + mdd + im + cl + md + tmax + trat + tsobre + +#' sit, #' spread = FALSE, #' pch = 20, #' lwd = 2, -#' smooth = TRUE, +#' smooth = TRUE, #' data = PaulaEx3.7.20, -#' cex = 1.5, -#' main = "Matriz de gráficos de dispersão - Leucemia") +#' cex = 1.5) +#' NULL #' @name PaulaEx3.7.21 -#' @title Fatores Ambientais na Abund\enc{â}{a}ncia de Duas Esp\enc{é}{e}cies de Lagarto +#' @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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{grahani}}{Quantidade de lagartos da espécie #' \emph{grahani}.} @@ -1914,22 +1852,21 @@ NULL #' \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{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{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) +#' @source PAULA (2004), Exercício 21, pág. 277. #' @examples #' #' library(lattice) @@ -1955,7 +1892,7 @@ NULL NULL #' @name PaulaEx3.7.22 -#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de caduquice +#' @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 @@ -1974,9 +1911,7 @@ NULL #' #' } #' @keywords binomial -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.22, -#' pág. 278) +#' @source PAULA (2004), Exercício 3.7.22, pág. 278. #' @examples #' #' library(lattice) @@ -1992,7 +1927,8 @@ NULL NULL #' @name PaulaEx3.7.23 -#' @title Incid\enc{ê}{e}ncia de Dengue e Fatores Socio-econ\enc{ô}{o}micos +#' @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. #' @@ -2020,10 +1956,8 @@ NULL #' 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) +#' @keywords binario +#' @source PAULA (2004), Exercício 3.7.23, pág. 279. #' @examples #' #' library(lattice) @@ -2039,11 +1973,12 @@ NULL 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. +#' @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{ @@ -2070,9 +2005,7 @@ NULL #' #' } #' @keywords binomial -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 3.7.24, -#' pág. 279) +#' @source PAULA (2004), Exercício 3.7.24, pág. 279. #' @examples #' #' library(lattice) @@ -2105,10 +2038,8 @@ NULL #' \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) +#' @keywords binomial contingência +#' @source PAULA (2004), Exercício 3.7.25, pág. 280. #' @examples #' #' library(lattice) @@ -2122,6 +2053,7 @@ NULL #' title = "Fumante", cex.title = 1.1), #' xlab = "Peso (kg)", ylab = "Pulsação em repouso") #' +#' layout(1) #' mosaicplot(xtabs(~fuma + pulsa, data = PaulaEx3.7.25)) #' NULL @@ -2129,11 +2061,11 @@ 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. -#' +#' 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.} @@ -2143,37 +2075,37 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords bionomial +#' @source PAULA (2004), 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)) +#' 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. -#' +#' 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.} @@ -2183,38 +2115,37 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords binomial +#' @source PAULA (2004), 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)) -#' +#' 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. -#' +#' 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.} @@ -2224,39 +2155,38 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords binomial +#' @source PAULA (2004), 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)) -#' -#' +#' xyplot(cmort/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. -#' +#' @title Germinação de Sementes +#' @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.} @@ -2267,23 +2197,19 @@ NULL #' #' \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) -#' +#' @keywords binomial +#' @source PAULA (2004), 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", @@ -2292,15 +2218,16 @@ NULL NULL #' @name PaulaEx4.6.15 -#' @title N\enc{ú}{u}mero de Infec\enc{çõ}{co}es de Ouvido em Recrutas Americanos +#' @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 +#' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{habito}}{Fator com dois níveis que indica o hábito em #' nadar do recruta (\code{ocasional} ou \code{frequente}).} @@ -2311,32 +2238,32 @@ NULL #' \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{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) -#' +#' @keywords contagem contingência +#' @source PAULA (2004), 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) +#' mv <- aggregate(ninfec ~ ., +#' data = PaulaEx4.6.15, +#' FUN = function(x) { +#' c(mu = mean(x), var = var(x)) +#' }) #' #' library(lattice) #' @@ -2351,6 +2278,7 @@ NULL #' }) #' #' library(latticeExtra) +#' #' useOuterStrips( #' xyplot(ninfec ~ idade | habito + local, #' groups = sexo, @@ -2372,7 +2300,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{temp}}{Temperatura da água, mensurada em dois níveis #' (\code{alta} e \code{baixa}).} @@ -2387,21 +2316,18 @@ NULL #' (\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}.} +#' 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) -#' +#' @source PAULA (2004), 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) @@ -2409,6 +2335,7 @@ NULL #' plot(xt) #' #' library(latticeExtra) +#' #' useOuterStrips( #' xyplot(nind ~ maciez | prefer + usom, #' groups = temp, @@ -2423,15 +2350,16 @@ NULL 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. +#' @title Ovos Eclodidos de \emph{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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{dose}}{Dosagem de \emph{Nitrofen} aplicada, em mg/l.} #' @@ -2439,28 +2367,23 @@ NULL #' 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) -#' +#' 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 RL contagem +#' @source PAULA (2004), 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, @@ -2476,11 +2399,11 @@ NULL #' 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. -#' +#' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{nquedas}}{Número de quedas no período de seis meses.} #' @@ -2491,22 +2414,20 @@ NULL #' \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{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) -#' +#' @keywords RM contagem +#' @source PAULA (2004), 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) @@ -2521,25 +2442,27 @@ NULL #' auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2, #' title = "Sexo")) #' -#' splom(~ PaulaEx4.6.5[, c("nquedas", "balan", "forca")], +#' 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 +#' @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. +#' 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 +#' \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 @@ -2557,16 +2480,13 @@ NULL #' #' } #' @keywords contagem -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio -#' computacional. São Paulo, SP: IME-USP. (Exercício 4.6.6, pág. 343) -#' +#' @source PAULA (2004), 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. +#' 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 @@ -2605,87 +2525,93 @@ NULL #' 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{ +#' \describe{ #' -#' \item{\code{comp}}{Comprimento da peça de tecido produzida, em metros.} +#' \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) -#' +#' @keywords RL contagem +#' @source PAULA (2004), 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") +#' 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") +#' 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 +#' @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. -#' +#' 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{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) -#' +#' @keywords DBC FAT2 +#' @source PAULA (2004), 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. -#' +#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and +#' the Sciences. John Wiley, New York. #' @examples #' #' library(lattice) #' #' data(PaulaEx5.6.13) +#' str(PaulaEx5.6.13) +#' +#' ftable(xtabs(~dia + metod + mistur, 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") +#' 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. -#' +#' @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.} @@ -2701,19 +2627,19 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords contagem +#' @source PAULA (2004), 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. -#' +#' Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and +#' the Sciences. John Wiley, New York. #' @examples #' #' library(lattice) #' #' data(PaulaEx5.6.14) +#' str(PaulaEx5.6.14) +#' +#' xtabs(~period + trat, data = PaulaEx5.6.14) #' #' xyplot(celucanc ~ period, groups = rato, #' type = c("p", "g", "a"), data = PaulaEx5.6.14) @@ -2721,20 +2647,21 @@ NULL 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 +#' @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{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).} #' @@ -2742,42 +2669,44 @@ NULL #' #' \item{\code{trat}}{Tratamento aplicado placebo ou Auronofin).} #' -#' \item{\code{result}}{Avaliação do paciente classificada em -#' bom e regular ou ruim.} +#' \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) -#' +#' @keywords binario +#' @source PAULA (2004), 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. -#' +#' 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"), +#' str(PaulaEx5.6.15) +#' +#' tb <- xtabs(~result + trat + period, data = PaulaEx5.6.15) +#' barchart(tb, +#' horizontal = FALSE, +#' beside = FALSE, +#' stack = FALSE, +#' 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") +#' x = list(alternating = 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 +#' @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).} @@ -2787,32 +2716,26 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RL +#' @source PAULA (2004), Tabela 1.6, pág. 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) +#' ylab = "Renda", +#' xlab = "Estados", +#' data = PaulaTb1.6, +#' 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") +#' type = c("p", "smooth")) #' NULL @@ -2820,9 +2743,9 @@ NULL #' @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. -#' +#' temperatura de 300\eqn{^\circ}F. #' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 2 variáveis. +#' #' \describe{ #' #' \item{\code{num}}{Número de bactérias sobreviventes.} @@ -2830,14 +2753,11 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RL contagem +#' @source PAULA (2004), Tabela 1.9, pág. 88. #' @examples #' #' data(PaulaTb1.9) -#' #' str(PaulaTb1.9) #' #' library(lattice) @@ -2846,9 +2766,7 @@ NULL #' ylab = "Número de bactérias", #' xlab = "Tempo de exposição", #' data = PaulaTb1.9, -#' type = c("o"), -#' main = "Número de Bactérias Sobreviventes por Tempo de Exposição") - +#' type = "o") #' NULL @@ -2860,7 +2778,8 @@ NULL #' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{turb}}{Fator com cinco níveis que indica o tipo de #' turbina.} @@ -2869,15 +2788,13 @@ NULL #' 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) -#' +#' @keywords DIC +#' @source PAULA (2004), 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) #' +#' data(PaulaTb2.1) #' str(PaulaTb2.1) #' #' # Dados no formato "largo", conforme tabela 2.1 (Paula, 2004) @@ -2886,6 +2803,7 @@ NULL #' aggregate(tempo ~ turb, summary, data = PaulaTb2.1) #' #' library(lattice) +#' #' xyplot(tempo ~ turb, #' data = PaulaTb2.1, #' type = c("p", "g", "smooth")) @@ -2903,6 +2821,7 @@ NULL #' 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.} @@ -2910,16 +2829,15 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords RL +#' @source PAULA (2004), Tabela 2.6, pág. 159. #' @examples -#' data(PaulaTb2.6) #' +#' 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, ...) { @@ -2930,13 +2848,12 @@ NULL 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. -#' +#' @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{ @@ -2945,40 +2862,43 @@ NULL #' #' \item{razao}{Logaritmo da razão de ar inspirado.} #' -#' \item{resp}{Ocorrência ou não de compressão de vaso (ocorrência = 1 -#' e ausência = 0).} +#' \item{resp}{Ocorrência ou não de compressão de vaso (ocorrência = 1 e +#' ausência = 0).} #' #' } -#' @keywords MLG binarios -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.12 pág. 227) +#' @keywords binario +#' @source PAULA (2004), 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(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") #' -#' 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. -#' +#' @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{ @@ -2992,32 +2912,33 @@ NULL #' \item{inset}{Tipo de inseticida.} #' #' } -#' @keywords MLG -#' @source Paula, G. A. (2004). Modelos de regressão: com apoio computacional. -#' São Paulo, SP: IME-USP. (Tb 3.20 pág. 246) +#' @keywords FAT2 binomial dummy +#' @source PAULA (2004), 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") +#' 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") +#' 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. -#' +#' @description Experimento com duas espécies de \emph{rotifers}, um +#' tipo microscópio de invertebrado aquático. São apresentados pra +#' cada espécie a densidade relativa da substância, o número de +#' \emph{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.} @@ -3029,19 +2950,16 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords binomial +#' @source PAULA (2004), Tb 3.21, pág. 257. #' @examples #' #' data(PaulaTb3.21) -#' #' str(PaulaTb3.21) #' #' library(lattice) #' -#' xyplot(PaulaTb3.21$susp/PaulaTb3.21$exp ~ dens, +#' xyplot(susp/exp ~ dens, #' groups = esp, #' data = PaulaTb3.21, #' xlab = "Densidade", @@ -3052,13 +2970,14 @@ NULL NULL #' @name PaulaTb4.12 -#' @title Associa\enc{çã}{ca}o entre Renda e Satisfa\enc{çã}{ca}o no Emprego +#' @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 @@ -3074,22 +2993,20 @@ NULL #' \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) -#' +#' @keywords contagem contingência +#' @source PAULA (2004), 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, @@ -3105,11 +3022,11 @@ NULL #' @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. -#' +#' 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{ +#' +#' \describe{ #' #' \item{\code{doenca}}{Fator com dois níveis que indica a ocorrência #' (\code{sim}) ou não ocorrência (\code{não}) de doença das @@ -3120,25 +3037,23 @@ NULL #' \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 +#' \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}.} +#' \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) -#' +#' @keywords contagem contingência +#' @source PAULA (2004), 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) @@ -3146,6 +3061,7 @@ NULL #' plot(xt) #' #' library(lattice) +#' #' xyplot(nind ~ colest | doenca, #' groups = pa, #' data = PaulaTb4.14, @@ -3160,16 +3076,17 @@ NULL NULL #' @name PaulaTb4.2 -#' @title Mortes por C\enc{â}{a}ncer de Pulm\enc{ã}{a}o e Consumo de Cigarro +#' @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.} +#' \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).} @@ -3177,25 +3094,25 @@ NULL #' \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, +#' \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) +#' @keywords contagem contingência +#' @source PAULA (2004), 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)) +#' (xt <- xtabs((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc + idade, +#' data = PaulaTb4.2)) #' plot(xt) #' #' library(lattice) -#' xyplot((nmortes/tpessoas)*100 ~ cmdc, +#' +#' xyplot((nmortes/tpessoas) * 100 ~ cmdc, #' xlab = "Consumo médio de cigarros", #' ylab = "Taxa de mortes por câncer de pulmão", #' groups = idade, @@ -3212,6 +3129,7 @@ NULL #' 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).} @@ -3235,13 +3153,11 @@ NULL #' 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) +#' @keywords RM contagem +#' @source PAULA (2004), Tabela 4.7, pág. 317. #' @examples #' #' data(PaulaTb4.7) -#' #' str(PaulaTb4.7) #' #' library(lattice) @@ -3251,39 +3167,39 @@ 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). +#' @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{ +#' +#' \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})).} +#' 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{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) +#' @keywords contagem contingência +#' @source PAULA (2004), Tabela 4.9 pág. 322. #' @examples #' #' data(PaulaTb4.9) -#' #' str(PaulaTb4.9) #' #' # Número de observações em cada combinação das variáveis explicativas @@ -3296,6 +3212,7 @@ NULL #' plot(xt) #' #' library(lattice) +#' #' xyplot(avarias/meses ~ tipo | peri, #' groups = ano, #' data = PaulaTb4.9, -- GitLab