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Commit bac3ceee authored by Walmes Marques Zeviani's avatar Walmes Marques Zeviani
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#' @name NetoEx3.11
#' @title Síntese de Polipirrol
#' @description Como exercício num curso de quimioterapia, foram
#' analisados dados obtidos por um pesquisador numa série de
#' experimentos de síntese de polipirrol numa matriz de EPDM. O
#' plano fatorial é um \eqn{2^3} com duas repetições.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{t}}{Tempo da reação.}
#'
#' \item{\code{C}}{Concentração de oxidante.}
#'
#' \item{\code{P}}{Tamanho da partícula.}
#'
#' \item{\code{rend}}{Rendimento da reação (\%).}
#'
#' }
#' @keywords FAT2K
#' @source NETO et al. (2010), Exercício 3.11, pág. 126.
#' @examples
#'
#' data(NetoEx3.11)
#' str(NetoEx3.11)
#'
#' par(mfrow = c(1,3))
#' with(NetoEx3.11, {
#' interaction.plot(t, C, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Tempo de Reação x Conc. de Oxidante",
#' col = "blue")
#' interaction.plot(t, P, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Tempo de Reação x Tamanho da Partícula",
#' col = "green")
#' interaction.plot(C, P, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Conc. de Oxidente x Tamanho da Partícula",
#' col = "red")
#' })
#'
NULL
#' @name NetoTb2.2
#' @title Pesos de Caroços Extraídos de um Pacote de Feijão
#' @description Pesos individuais de 140 caroços retirados
#' aleatoriamente de um pacote contendo 1 kg de feijão preto.
#' @format Um \code{vetor} numérico com 140 observações.
#' @keywords AAS
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 2.2, pág. 32.
#' @examples
#'
#' data(NetoTb2.2)
#' str(NetoTb2.2)
#'
#' hist(NetoTb2.2,
#' xlab = "Peso",
#' ylab = "Frequência",
#' main = "Pesos dos Caroços",
#' col = "grey",
#' prob = TRUE)
#' lines(density(NetoTb2.2), lwd = 2)
#'
NULL
#' @name NetoTb2.4
#' @title Comparação de Titulação de Viangre por 2 Químicos
#' @description Dois químicos, Arrhenius e Berzelius, foram encarregados
#' de analisar lotes de vinagre de 5 diferentes fabricantes. O
#' experimento contém um único fator com dois níveis (os químicos) e
#' uma resposta (o teor de acído acético, em \%). As medidas são
#' pareadas, ou seja, os dois quimícos avaliam cada um dos vinagres
#' gerando, para cada vinagre, um par de valores da resposta.
#' @format Um \code{data.frame} com 5 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{Arr}}{Teores de ácido acético determinados pelo Químico
#' Arrhenius.}
#'
#' \item{\code{Ber}}{Teores de ácido acético determinados pelo Químico
#' Berzelius.}
#'
#' \item{\code{d}}{Diferença de concentação obtida entre os químicos
#' para a amostra de vinagre do mesmo fabricante.}
#'
#' }
#' @keywords pareada
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 2.4, pág. 79.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#' library(latticeExtra)
#'
#' data(NetoTb2.4)
#' str(NetoTb2.4)
#'
#' dotplot(1:length(d) ~ Arr + Ber,
#' data = NetoTb2.4,
#' auto.key = TRUE,
#' xlab = "Teor de ácido acético (%)",
#' ylab = "Fabricantes")
#'
#' xyplot(Arr ~ Ber,
#' data = NetoTb2.4,
#' aspect = "iso",
#' grid = TRUE,
#' xlab = "Berzelius",
#' ylab = "Arrhenius") +
#' layer(panel.abline(a = 0, b = 1, lty = 2))
#'
NULL
#' @name NetoTb2A.1
#' @title Tempo de Casa ao Trabalho em 3 Percursos
#' @description Foi cronometrado o tempo transcorrido desde o momento em
#' que o ônibus passa por uma ponte no trajeto até a hora que o
#' pesquisador chega à seu destino final. Os dados possem registros
#' do dia da semana e do percurso que foi feito.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{sai}}{Variável que indica o horário de saída do
#' pesquisador rumo ao destino final.}
#'
#' \item{dia}{Fator de 5 níveis referentes aos dias da semana em que o
#' pesquisador realizou o trajeto.}
#'
#' \item{perc}{Fator de 3 níveis referentes ao percurso (trajeto)
#' realizado.}
#'
#' \item{tem}{Tempo até chegar os destino final, em minutos.}
#'
#' }
#' @keywords RM
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 2A.1, pág. 86.
#' @examples
#'
#' data(NetoTb2A.1)
#' str(NetoTb2A.1)
#'
#' library(lattice)
#'
#' NetoTb2A.1$hora <- as.POSIXct(NetoTb2A.1$sai, format = "%H:%M")
#' NetoTb2A.1$hora <- as.numeric(difftime(NetoTb2A.1$hora,
#' min(NetoTb2A.1$hora),
#' units = "mins"))
#'
#' addmargins(xtabs(~dia + perc, data = NetoTb2A.1))
#'
#' xyplot(tem ~ hora | perc,
#' type = "p",
#' groups = dia,
#' auto.key = TRUE,
#' par.settings = list(superpose.symbol = list(pch = 19)),
#' data = NetoTb2A.1,
#' xlab = "Ensaio",
#' ylab = "Tempo",
#' main = "Tempo de Viagem")
#'
NULL
#' @name NetoTb2A.3
#' @title Bioequivalencia de Medicamentos Genéricos e de Marca
#' @description Foram ministrados dois medicamentos distintos, um
#' genérico e um de marca, em 21 voluntários e observou-se a área
#' abaixo da curva de concentração do princípio ativo no sangue, em
#' função do tempo, dos indivíduos no período de 8 horas.
#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{vol}}{Número do voluntário que foi submetido aos dois
#' medicamentos.}
#'
#' \item{\code{A}}{Valor da área abaixo da curva da concentração do
#' princípio ativo no sangue no período de 8 horas do medicamento
#' genérico.}
#'
#' \item{\code{B}}{Valor da área abaixo da curva da concentração do
#' princípio ativo no sangue no período de 8 horas do medicamento de
#' referência.}
#'
#' }
#' @keywords pareado
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 2A.3, pág. 93.
#' @examples
#'
#' data(NetoTb2A.3)
#' str(NetoTb2A.3)
#'
#' library(lattice)
#'
#' dotplot(reorder(vol, B) ~ A + B,
#' data = NetoTb2A.3,
#' auto.key = TRUE,
#' xlab = "Área abaixo da curva",
#' ylab = "Voluntários\n(ordenados pelo medicamento de referência)",
#' par.settings = list(superpose.symbol = list(pch = 19)))
#'
NULL
#' @name NetoTb2A.5
#' @title Produtividade de Algas Marinhas
#' @description Teor de agar-agar de algas retiradas de 2 locais com
#' diferentes níveis de atividade industrial.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{local}}{Local de onde foram extraídas as amostras de
#' alga: A - local com pouca atividade urbana mas com atividade
#' industrial, B - local com muita atividade urbana mas sem
#' atividade industrial.}
#'
#' \item{\code{teor}}{Teor de agar-agar observado (\%) da alga.}
#'
#' }
#' @keywords AAS
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 2A.5, pág. 97.
#' @examples
#'
#' data(NetoTb2A.5)
#' str(NetoTb2A.5)
#'
#' library(lattice)
#'
#' bwplot(teor ~ local, data = NetoTb2A.5,
#' par.settings = list(box.dot = list(pch = "|"),
#' box.umbrella = list(lty = 1, col = 1),
#' box.rectangle = list(col = 1,
#' fill = "gray50")))
#'
NULL
#' @name NetoTb3.3
#' @title Rendimento de uma Reação em Função da Temperatura, Catalizador
#' e Concentração
#' @description Resultado de um planejamento fatorial \eqn{2^3}, em
#' duplicata, que estudou o rendimento de uma reação em função dos
#' níveis de temperatura, tipo de catalizador e níveis de
#' concentação.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 5 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{f1}}{Temperatura (40 e 60\eqn{^\circ}C).}
#'
#' \item{\code{f2}}{Tipo de catalisador (A e B).}
#'
#' \item{\code{f3}}{Concentração (1 e 1.5 M).}
#'
#' \item{\code{rend}}{Rendimento da reação (\%).}
#'
#' \item{\code{ord}}{Ordem da realização das corridas.}
#'
#' }
#' @keywords FAT2K
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 3.3, pág. 121.
#' @examples
#'
#' data(NetoTb3.3)
#' str(NetoTb3.3)
#'
#' par(mfrow = c(1, 3))
#' with(NetoTb3.3, {
#' interaction.plot(f1, f2, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Temperatura x Catalizador",
#' col = "blue")
#' interaction.plot(f1, f3, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Temperatura x Concentração",
#' col = "green")
#' interaction.plot(f2, f3, rend,
#' ylab = "Rendimento Médio",
#' main = "Catalizador x Concentração",
#' col = "red")
#' })
#'
NULL
#' @name NetoTb3.6
#' @title Influência de Quatro Fatores no Rendimento de uma Reação
#' @description Resultados de um experimento fatorial \eqn{2^4} que
#' estudou o efeito de quatro fatores no rendimento de uma reação
#' química.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 5 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{f1}}{Temperatura (40 e 60\eqn{^\circ}C).}
#'
#' \item{\code{f2}}{Tipo de catalisador (A e B).}
#'
#' \item{\code{f3}}{Concentração (1 e 1.5 M).}
#'
#' \item{\code{f4}}{Acidez (pH 7 e 6).}
#'
#' \item{rend}{Rendimento de uma reação.}
#'
#' }
#' @keywords FAT2K
#' @source NETO et al. (2010), Tabela 3.6, pág. 130.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(NetoTb3.6)
#' str(NetoTb3.6)
#'
#' xyplot(res ~ f1 | f2,
#' groups = interaction(f3, f4, sep = ":"),
#' data = NetoTb3.6,
#' type = c("p", "a"),
#' auto.key = TRUE)
#'
NULL
i t C P rend
1 -1 -1 -1 4.39
2 1 -1 -1 6.21
3 -1 1 -1 14.51
4 1 1 -1 19.57
5 -1 -1 1 2.09
6 1 -1 1 3.15
7 -1 1 1 11.77
8 1 1 1 19.4
9 -1 -1 -1 4.73
10 1 -1 -1 5.75
11 -1 1 -1 13.45
12 1 1 -1 21.11
13 -1 -1 1 1.93
14 1 -1 1 3.39
15 -1 1 1 12.69
16 1 1 1 17.98
0.1188
0.1795
0.2382
0.2505
0.1810
0.2833
0.2309
0.1746
0.2327
0.2311
0.2459
0.1996
0.2096
0.1814
0.2595
0.1848
0.1965
0.2593
0.2647
0.1399
0.2673
0.1910
0.2091
0.1823
0.2126
0.2380
0.2458
0.1677
0.2137
0.1902
0.2098
0.1995
0.2054
0.1340
0.1470
0.2184
0.1773
0.1799
0.2666
0.2790
0.1795
0.1409
0.2660
0.1590
0.1596
0.1930
0.1496
0.2456
0.1793
0.1970
0.1817
0.1732
0.1561
0.2051
0.2674
0.2254
0.1340
0.2585
0.2535
0.1988
0.2369
0.1733
0.2126
0.1722
0.2504
0.1980
0.1865
0.1828
0.2423
0.1644
0.1736
0.1987
0.1766
0.2455
0.1701
0.1573
0.2237
0.2153
0.1874
0.1904
0.1826
0.2146
0.2048
0.1462
0.2285
0.1402
0.2087
0.1663
0.2012
0.1935
0.2296
0.2482
0.2620
0.2008
0.2055
0.1696
0.1996
0.2365
0.1869
0.1911
0.1860
0.1965
0.2058
0.1985
0.3043
0.2060
0.2335
0.1971
0.1968
0.1421
0.2200
0.1708
0.1642
0.1740
0.2215
0.2262
0.1463
0.1629
0.2266
0.2186
0.2045
0.2326
0.1666
0.1769
0.1683
0.2097
0.2173
0.2341
0.2433
0.1202
0.2025
0.2465
0.2507
0.2089
0.2080
0.1950
0.1917
0.1875
0.2143
0.1606
\ No newline at end of file
Amo Arrh Ber d
1 3.77 3.62 0.15
2 3.85 3.69 0.16
3 4.07 4.10 -0.03
4 4.83 4.70 0.13
5 5.05 4.89 0.16
ens sai dia perc tem
1 10:55 seg C 18.3
2 11:20 qua C 18.9
3 10:40 sex B 10.9
4 11:25 seg C 20.7
5 12:50 sex B 11.4
6 11:30 qua C 22.9
7 11:25 qua B 12.1
8 07:35 ter A 12.8
9 08:10 seg C 56.3
10 07:00 ter A 13.3
11 08:10 qui B 10.9
12 17:00 sex A 13.1
13 15:00 qua A 12.7
14 12:30 seg C 20.6
15 07:30 ter C 18.9
16 12:30 qua B 11
17 08:15 sex B 10.3
18 07:05 qui A 13
19 12:50 seg C 18.6
20 07:35 ter A 13
21 08:00 qui B 10.6
22 09:20 qua B 10.4
23 07:15 qui C 21.5
24 08:15 sexta B 10.9
25 08:40 segunda B 10.9
26 08:40 quarta B 11
27 09:00 sexta C 19.1
28 10:00 quarta C 16.1
29 09:10 sexta B 12.1
30 09:15 quarta C 18.1
31 11:15 segunda B 12.2
32 14:30 sexta C 19.2
vol A B
1 12.761 10.983
2 10.241 8.211
3 8.569 9.105
4 13.321 12.508
5 11.481 12.114
6 14.061 11.520
7 12.287 11.983
8 14.696 14.454
9 12.526 11.246
10 9.060 10.740
11 12.329 10.879
12 13.244 13.818
13 7.864 7.156
14 9.684 12.297
15 11.811 12.279
16 10.109 9.571
17 10.966 9.895
18 10.485 15.579
19 11.899 9.296
20 13.200 16.163
21 12.368 11.838
A B
39.75 42.37
36.4 45.23
33.88 34.14
27.85 37
31.42 29.96
34.4 31.82
36.62 34.58
36.5 42.58
38.04 42.38
23.8 NA
ens f1 f2 f3 rend ord
1 -1 -1 -1 56 (7)
2 1 -1 -1 85 (9)
3 -1 1 -1 49 (11)
4 1 1 -1 64 (2)
5 -1 -1 1 65 (13)
6 1 -1 1 92 (6)
7 -1 1 1 57 (14)
8 1 1 1 70 (8)
9 -1 -1 -1 52 (12)
10 1 -1 -1 88 (10)
11 -1 1 -1 47 (15)
12 1 1 -1 62 (1)
13 -1 -1 1 61 (5)
14 1 -1 1 95 (16)
15 -1 1 1 60 (3)
16 1 1 1 74 (4)
ens f1 f2 f3 f4 res
1 -1 -1 -1 -1 54
2 +1 -1 -1 -1 85
3 -1 +1 -1 -1 49
4 +1 +1 -1 -1 62
5 -1 -1 +1 -1 64
6 +1 -1 +1 -1 94
7 -1 +1 +1 -1 56
8 +1 +1 +1 -1 70
9 -1 -1 -1 +1 52
10 +1 -1 -1 +1 87
11 -1 +1 -1 +1 49
12 +1 +1 -1 +1 64
13 -1 -1 +1 +1 64
14 +1 -1 +1 +1 94
15 -1 +1 +1 +1 58
16 +1 +1 +1 +1 73
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