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with 2437 additions and 2797 deletions
R/Charnet.R
View file @ 9cb94664
#' @name CharnetApD.1
#'
#' @title Conjunto de Dados de Meninas Dan\enc{ç}{c}arinas
#'
#' @description Medidas antropomórficas e extensões de bailarinas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 163 linhas e 6 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 163 linhas e 6 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -15,21 +12,16 @@
#' \item{\code{altura}}{Altura, em centímetros, das bailarinas.}
#'
#' \item{\code{ped}}{Medida de angulação do pé direito em movimento de
#' dança clássica}
#' dança clássica.}
#'
#' \item{\code{pee}}{Medida de angulação do pé esquerdo em movimento de
#' dança clássica}
#' dança clássica.}
#'
#' \item{\code{pem}}{Média das duas medidas de angulação dos pés}
#' \item{\code{pem}}{Média das duas medidas de angulação dos pés.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Apêndice D, pág. 325)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Apêndice D, pág. 325.
#' @examples
#'
#' data(CharnetApD.1)
......@@ -53,15 +45,12 @@
NULL
#' @name CharnetEg12.2
#'
#' @title Estudo da Medida de Tecido Adiposo Obtido por Tomografia
#' Computadorizada
#'
#' @description Relação entre as medidas de tecidos adiposos obtidas por
#' tomagrafia computadorizada da área abdominal e variáveis
#' relacionadas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 29 linhas e 5 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 29 linhas e 5 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -77,37 +66,28 @@ NULL
#' \item{\code{pc}}{Medida das pregas cutâneas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 12, exemplo
#' 12.2, pág. 286)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 12, exemplo 12.2, pág. 286.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg12.2)
#'
#' panel.density <- function(x, ...) {
#' usr <- par('usr')
#' usr <- par("usr")
#' on.exit(par(usr))
#' par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5))
#' par(new = TRUE)
#' plot(density(x), xlab = '', ylab = '', main = '')
#' plot(density(x), xlab = "", ylab = "", main = "")
#' }
#'
#' pairs(CharnetEg12.2, diag.panel = panel.density)
NULL
#' @name CharnetEg4.2
#'
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Vendedores pelos Clientes
#'
#' @description Análise das vendas através das notas atribuídas pelos
#' clientes aos vendedores de uma empresa de seguro.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -117,32 +97,25 @@ NULL
#' \item{\code{vendas}}{Volume anual de vendas, em milhões de reais.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exemplo 4.2,
#' pág. 79, Capítulo 5, exercício 4, pág. 109, Capítulo 5, exercício
#' 7, pág. 111, Capítulo 6, exercício 1, pág. 142)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 4, exemplo 4.2, pág. 79;
#' Capítulo 5, exercício 4, pág. 109; Capítulo 5, exercício 7,
#' pág. 111; Capítulo 6, exercício 1, pág. 142.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg4.2)
#' str(CharnetEg4.2)
#'
#' plot(CharnetEg4.2)
#'
NULL
#' @name CharnetEg5.2
#'
#' @title Efeito de um Desinfetante
#'
#' @description Medição da quantidade de bactérias em um estudo sobre o
#' efeito de um desinfetante diluído em quantidade fixas de água,
#' em concentrações de 1 a 8%.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
#' efeito de um desinfetante diluído em quantidade fixas de água, em
#' concentrações de 1 a 8\%.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -151,30 +124,24 @@ NULL
#' \item{\code{bact}}{Contagem de bactérias, em unidade.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exemplo 2,
#' pág. 95)
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exemplo 2, pág. 95.
#'
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg5.2)
#' str(CharnetEg5.2)
#'
#' plot(CharnetEg5.2)
#'
NULL
#' @name CharnetEg6.4
#'
#' @title Efeito de um Produto Qu\enc{í}{i}mico no Peso de Girass\enc{ó}{o}is
#'
#' @title Efeito de um Produto Qu\enc{í}{i}mico no Peso de
#' Girass\enc{ó}{o}is
#' @description Medição do efeito da adição de uma solução de um certo
#' produto químico na regação de girassóis.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -183,30 +150,23 @@ NULL
#' \item{\code{dose}}{Dose da aplicação, em \eqn{\log(g cm^{-2})}.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exemplo 4,
#' pág. 136)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 6, exemplo 4, pág. 136.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg6.4)
#' str(CharnetEg6.4)
#'
#' plot(peso ~ dose, data = CharnetEg6.4)
#'
NULL
#' @name CharnetEg7.3
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Sal\enc{á}{a}rio, Tempo de Experi\enc{ê}{e}ncia e Sexo
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Sal\enc{á}{a}rio, Tempo de
#' Experi\enc{ê}{e}ncia e Sexo
#' @description Dados de salário, tempo de experiência e sexo dos
#' gerentes de agências bancárias de um grande banco.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -217,30 +177,25 @@ NULL
#' \item{\code{sexo}}{Sexo do gerente de agência bancária.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exemplo 3,
#' pág. 152)
#'
#' @keywords RM dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 7, exemplo 3, pág. 152.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg7.3)
#' str(CharnetEg7.3)
#'
#' library(lattice)
#'
#' with(CharnetEg7.3, plot(salario, exp, col = sexo))
#' xyplot(exp ~ salario, data = CharnetEg7.3, groups = sexo)
#'
NULL
#' @name CharnetEg8.2
#'
#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
#'
#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
#' de modelos de regressão linear com diferentes preditores.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -249,32 +204,24 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 2, pág. 191)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício 2, pág. 191.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg8.2)
#' str(CharnetEg8.2)
#'
#' plot(CharnetEg8.2)
#' plot(CharnetEg8.2 - 1.1 * min(CharnetEg8.2), log = "xy")
#'
NULL
#' @name CharnetEg9.2
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Poluentes Atmosf\enc{é}{e}ricos
#'
#' @description Relação de poluentes atmosféricos emitidos por carros
#' durante uma coleta realizada em sete períodos diferentes em um
#' grande centro.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 7 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 7 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -285,17 +232,12 @@ NULL
#' \item{\code{NO}}{Óxido de nitrogênio, sem especificação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 2,
#' pág. 216)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 9, exemplo 2, pág. 216.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg9.2)
#' str(CharnetEg9.2)
#'
#' plot(CharnetEg9.2)
#' cor(CharnetEg9.2)
......@@ -303,14 +245,12 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEg9.4
#'
#' @title Um Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
#'
#' @title Um Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico para Regress\enc{ã}{a}o
#' Linear M\enc{ú}{u}ltipla
#' @description Um conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste
#' de um modelo de regressão linear múltipla onde temos uma variável
#' dependente relaciona a sete outras variáveis independentes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 8 colunas e 36 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 8 colunas e 36 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -330,32 +270,24 @@ NULL
#'
#' \item{\code{x7}}{Variável regressora.}
#'
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 9, exemplo 4,
#' pág. 226)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 9, exemplo 4, pág. 226.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEg9.4)
#' str(CharnetEg9.4)
#'
#' plot(CharnetEg9.4)
#'
NULL
#' @name CharnetEx1.17
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear
#' Simples
#' @description Dois conjuntos de valores X e Y utilizados para
#' para exemplificação de regressão linear simples.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 45 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 45 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -367,39 +299,31 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
#' com base na variável \code{conj}.
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
#' 17, pág. 25)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 1, exercício 17, pág. 25.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx1.17)
#' str(CharnetEx1.17)
#'
#' # detach("package:lattice")
#' library(ggplot2)
#'
#' ggplot(CharnetEx1.17, aes(x = x, y = y))
#' geom_point()
#' facet_grid(~conj, scales = "free_x")
#' ggplot(CharnetEx1.17, aes(x = x, y = y)) +
#' geom_point() +
#' facet_grid(~conj, scales = "free_x") +
#' stat_smooth(method = "lm")
#'
NULL
#' @name CharnetEx1.18
#'
#' @title Tempo e Temperatura de uma Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
#'
#' @description Registro de 35 tempos de reação química em 7
#' temperaturas diferentes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -408,20 +332,15 @@ NULL
#' \item{\code{tempo}}{Tempo de reação, em segundos}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
#' 18, pág. 25; e Capítulo 3, exercício 2, pág. 65)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 1, exercício 18, pág. 25; e
#' Capítulo 3, exercício 2, pág. 65.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx1.18)
#'
#' str(CharnetEx1.18)
#'
#' # detach("package:lattice")
#' library(ggplot2)
#'
#' with(CharnetEx1.18, {
......@@ -430,29 +349,26 @@ NULL
#' (da <<- data.frame(x = mu$G, mu = mu$x, sd = des$x))
#' })
#'
#' ggplot(CharnetEx1.18, aes(x = temp, y = tempo))
#' geom_point()
#' ggplot(CharnetEx1.18, aes(x = temp, y = tempo)) +
#' geom_point() +
#' geom_point(
#' aes(x = x - 1, y = mu), data = da,
#' col = 4, shape = 15, size = 2.5)
#' col = 4, shape = 15, size = 2.5) +
#' geom_segment(
#' aes(x = x - 1, y = mu - sd, xend = x - 1, yend = mu + sd),
#' arrow = grid::arrow(angle = 90,
#' length = grid::unit(0.05, "inches"),
#' ends = "both"),
#' data = da, col = 4)
#' data = da, col = 4) +
#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
#'
NULL
#' @name CharnetEx1.20
#'
#' @title Testes de Avalia\enc{çã}{ca}o de Personalidade
#'
#' @description Dois testes de avaliação de personalidade aplicados a 20
#' indivíduos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -461,41 +377,29 @@ NULL
#' \item{\code{t2}}{Resultados do teste II, em pontos.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
#' 20, pág. 26; e Capítulo 3, exercício 8, pág. 67)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 1, exercício 20, pág. 26; e
#' Capítulo 3, exercício 8, pág. 67.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx1.20)
#' str(CharnetEx1.20)
#'
#' plot(CharnetEx1.20)
#'
NULL
#' @name CharnetEx1.5
#'
#' @title Tempo de Dura\enc{çã}{ca}o do Intervalo para o Cafezinho
#'
#' @description Tempo de duração do intervalo para o cafezinho para uma
#' amostra de 20 empregados de uma grande empresa.
#'
#' @format Um \code{vetor} numérico com 20 observações.
#'
#' @keywords amostra
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
#' 5, pág. 23)
#'
#' @keywords AAS
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 1, exercício 5, pág. 23.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx1.5)
#' str(CharnetEx1.5)
#'
#' (m <- mean(CharnetEx1.5))
#' (s <- sd(CharnetEx1.5))
......@@ -509,24 +413,16 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx1.6
#'
#' @title Press\enc{ã}{a}o Sangu\enc{í}{i}nea Sist\enc{ó}{o}lica
#'
#' @description Pressão sanguínea sistólica de um grupo de 16 pacientes
#' de uma clínica.
#'
#' @format Um \code{vetor} numérico com 16 observações.
#'
#' @keywords amostra
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 1, exercício
#' 6, pág. 23)
#'
#' @keywords AAS
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 1, exercício 6, pág. 23.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx1.6)
#' str(CharnetEx1.6)
#'
#' (m <- mean(CharnetEx1.6))
#' (s <- sd(CharnetEx1.6))
......@@ -541,16 +437,13 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx10.7
#'
#' @title Planta\enc{çã}{ca}o de Variedades de Trigo
#'
#' @description Experimento com 4 variedades de trigo onde foi observado
#' a precipitação pluviométrica, a concentração de fertilizante e a
#' produtividade. A unidade amostral foram canteiros de mesmo
#' tamanho e sob as mesmas condições. O interesse é explicar a
#' produtividade pelas demais variáveis coletadas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 24 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 24 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -564,21 +457,19 @@ NULL
#' níveis.}
#'
#' }
#'
#' @keywords dummy
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 10, exercício
#' 7, pág. 256, Capítulo 11, exercício 1, pág. 272)
#'
#' @keywords RM dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 10, exercício 7, pág. 256,
#' Capítulo 11, exercício 1, pág. 272.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx10.7)
#' str(CharnetEx10.7)
#'
#' xtabs(~varied + fert, data = CharnetEx10.7)
#'
#' # detach("package:ggplot2")
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(prod ~ prec | fert,
#' groups = varied,
#' data = CharnetEx10.7,
......@@ -593,14 +484,12 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx11.2
#'
#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Trabalho em um Departamento de Contabilidade
#'
#' @title Distribui\enc{çã}{ca}o de Trabalho em um Departamento de
#' Contabilidade
#' @description Estudo para determinar as atividades mais importantes
#' dos funcionários do departamento de contabilidade em uma empresa,
#' durante 30 dias.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 7 colunas e 30 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 7 colunas e 30 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -624,32 +513,25 @@ NULL
#' atividades.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
#' 2, pág. 273)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 11, exercício 2, pág. 273.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx11.2)
#' str(CharnetEx11.2)
#'
#' plot(CharnetEx11.2)
#'
NULL
#' @name CharnetEx11.3
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Pre\enc{ç}{c}o de Venda de Im\enc{ó}{o}vel e suas Caracter\enc{í}{i}sticas
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Pre\enc{ç}{c}o de Venda de
#' Im\enc{ó}{o}vel e suas Caracter\enc{í}{i}sticas
#' @description Estudo observacional onde o interesse é explicar o valor
#' de venda de imóveis de um mesmo bairro a partir de suas
#' características presença de piscina, tempo de construção, área
#' total e número de quartos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 5 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 5 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -665,29 +547,22 @@ NULL
#' (\code{N}) no imóvel.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 11, exercício
#' 3, pág. 274)
#'
#' @keywords RM dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 11, exercício 3, pág. 274.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx11.3)
#' str(CharnetEx11.3)
#'
#' plot(CharnetEx11.3)
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.10
#'
#' @title Estudo do Efeito do Carbono na Resist\enc{ê}{e}ncia El\enc{é}{e}trica
#'
#' @title Estudo do Efeito do Carbono na Resist\enc{ê}{e}ncia
#' El\enc{é}{e}trica
#' @description Estudo sobre o efeito do carbono contido, em fios de aço
#' em resistência elétrica, na temperatura de 20ºC.
#'
#' em resistência elétrica, na temperatura de 20 \eqn{^\circ}C.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
#'
#' \describe{
......@@ -698,18 +573,14 @@ NULL
#' cm a 20ºC.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 10, pág. 47, Capítulo 3, exercício 7, pág. 66, Capítulo 4,
#' exercício 6, pág. 84, Capítulo 6, exercício 8, pág. 146)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício 10, pág. 47;
#' Capítulo 3, exercício 7, pág. 66; Capítulo 4, exercício 6,
#' pág. 84; Capítulo 6, exercício 8, pág. 146.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.10)
#' str(CharnetEx2.10)
#'
#' plot(CharnetEx2.10)
#' abline(lm(res ~ carb, data = CharnetEx2.10))
......@@ -717,13 +588,10 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx2.11
#'
#' @title Estudo do Efeito de Droga sobre o Ritmo Card\enc{í}{i}aco
#'
#' @description Estudo do efeito de droga sobre o ritmo cardíaco em um
#' paciente voluntário por um período de 6 dias.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 6 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 6 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -734,30 +602,22 @@ NULL
#' \item{\code{bpm}}{Número de batimentos cardíacos por minuto.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 11, pág. 48)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício 11, pág. 48.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.11)
#' str(CharnetEx2.11)
#'
#' plot(CharnetEx2.11)
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.12
#'
#' @title Taxa de Homic\enc{í}{i}dios por Ano
#'
#' @description Crescimentos da taxa de homicídios em um período de 7
#' anos em uma cidade.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -768,28 +628,21 @@ NULL
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 12, pág. 48)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício 12, pág. 48.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.12)
#' str(CharnetEx2.12)
#'
#' plot(CharnetEx2.12)
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.13
#'
#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Alturas de Pais e Filhos
#'
#' @description Comparação entre alturas de 12 pais e respectivos 12
#' filhos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -798,57 +651,44 @@ NULL
#' \item{\code{filhos}}{Altura do filho, em centímetros.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 13, pág. 48)
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício
#' 13, pág. 48.
#'
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.13)
#' str(CharnetEx2.13)
#'
#' plot(CharnetEx2.13)
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.14
#'
#' @title Produto Interno Bruto Trimestral do Brasil
#'
#' @description Comparação do Produto Interno Bruto (PIB) trimestral do
#' Brasil em 8 anos, de 1990 a 1997.
#'
#' @format Uma série temporal \code{ts}, com 32 observações, sendo 4
#' observações por ano (trimestralmente) de 1990 a 1997.
#'
#' @keywords TS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' @source CHARNET et al. (2008), (Capítulo 2, exercício
#' 14, pág. 49)
#'
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.14)
#' str(CharnetEx2.14)
#'
#' CharnetEx2.14
#'
#' plot(CharnetEx2.14, type = "p")
#' plot(CharnetEx2.14, type = "o")
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.15
#'
#' @title Notas M\enc{é}{e}dias de Candidatos ao Vestibular
#'
#' @description Notas médias de candidatos ao vestibular da Unicamp em
#' 1998.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 9 colunas e 46 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 colunas e 46 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -871,27 +711,25 @@ NULL
#' \item{\code{hp}}{Disciplina Prioritária no curso (História).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 15, pág. 50, Capítulo 7, exercício 3, pág. 164, Capítulo 8,
#' exercício 6, pág. 197, Capítulo 9, exercício 8, pág. 231,
#' Capítulo 10, exercício 3, pág. 254)
#' @keywords RM dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício
#' 15, pág. 50; Capítulo 7, exercício 3, pág. 164; Capítulo 8,
#' exercício 6, pág. 197; Capítulo 9, exercício 8, pág. 231;
#' Capítulo 10, exercício 3, pág. 254.
#'
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.15)
#' str(CharnetEx2.15)
#'
#' # detach("package:lattice")
#' library(ggplot2)
#'
#' # Considerando a notas médias na prova de química
#' qplot(cv, nq, data = CharnetEx2.15, color = qp,
#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
#' ylab = "Notas na Prova de Química",
#' main = "Notas na Prova de Química x Candidatos Vaga")
#' main = "Notas na Prova de Química x Candidatos Vaga") +
#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
#'
#' # Considerando a notas médias geral (soma das notas de química,
......@@ -899,7 +737,7 @@ NULL
#' soma <- with(CharnetEx2.15, nq + nm + nh)
#' qplot(cv, soma, data = CharnetEx2.15, color = qp,
#' xlab = "Relação Candidatos Vaga",
#' ylab = "Soma das Notas")
#' ylab = "Soma das Notas") +
#' geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
#'
#' # Correlação entre as variáveis numéricas (notas e relação
......@@ -910,14 +748,12 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx2.8
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Linear
#' Simples
#' @description Três conjuntos de dados apresentados para
#' exercício. Objetivo do exercício é visualizar casos em que só
#' o termo linear não é satisfatório.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 34 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 34 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -933,35 +769,28 @@ NULL
#' @details Este conjunto de dados agrupa dados onde pressupõe-se que
#' sejam de populações distintas. Portanto ao utilizá-lo separe-o
#' com base na variável \code{conj}.
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 8, pág. 47)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício 8, pág. 47.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.8)
#' str(CharnetEx2.8)
#'
#' # detach("package:lattice")
#' library(ggplot2)
#'
#' ggplot(CharnetEx2.8, aes(x = x, y = y))
#' geom_point()
#' facet_grid(~conj)
#' ggplot(CharnetEx2.8, aes(x = x, y = y)) +
#' geom_point() +
#' facet_grid(~conj) +
#' stat_smooth(method = "lm")
#'
NULL
#' @name CharnetEx2.9
#'
#' @title Notas de Candidatos ao Vestibular
#'
#' @description Notas de 9 candidatos ao vestibular nas provas de
#' Matemática e Física.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -970,17 +799,12 @@ NULL
#' \item{\code{nota}}{Nota obtida no teste, em escala de 0 a 100.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 2, exercício
#' 9, pág. 47)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 2, exercício 9, pág. 47.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx2.9)
#' str(CharnetEx2.9)
#'
#' plot(CharnetEx2.9)
#'
......@@ -993,13 +817,10 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx3.1
#'
#' @title Compara\enc{çã}{ca}o entre Notas
#'
#' @description Comparação entre as notas de uma prova teórica e de
#' laboratório de 50 alunos, numa escala de 0 a 100 pontos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1008,31 +829,25 @@ NULL
#' \item{\code{lab}}{Notas da prova de laboratório.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
#' 1, pág. 65)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 3, exercício 1, pág. 65.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx3.1)
#' str(CharnetEx3.1)
#'
#' xtabs(~teo, data = CharnetEx3.1)
#'
#' plot(CharnetEx3.1)
#'
NULL
#' @name CharnetEx3.3
#'
#' @title Res\enc{í}{i}duo Catalisado de um Experimento Qu\enc{í}{i}mico
#'
#' @description Quantidade de resíduo catalisado, em gramas,
#' proveniente de 100 ml de água, de um experimento químico,
#' repetido 5 vezes, comparado a diversas temperaturas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 50 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1041,31 +856,26 @@ NULL
#' \item{\code{qt}}{Quantidade de resíduo, em gramas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
#' 3, pág. 66, Capítulo 5, exercício 12, pág. 113)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 3, exercício
#' 3, pág. 66; Capítulo 5, exercício 12, pág. 113.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx3.3)
#' str(CharnetEx3.3)
#'
#' xtabs(~temp, data = CharnetEx3.3)
#' plot(CharnetEx3.3)
#'
NULL
#' @name CharnetEx3.4
#'
#' @title Compara\enc{çã}{ca}o da Velocidade M\enc{á}{a}xima e Peso de Carros de Corrida
#'
#' @title Compara\enc{çã}{ca}o da Velocidade M\enc{á}{a}xima e Peso de
#' Carros de Corrida
#' @description Dados provenientes de um estudo onde se observou a
#' velocidade máxima que carros de corrida de uma certa categoria
#' conseguem atingir durante o percurso em comparação com seu peso.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 24 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 24 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1074,31 +884,25 @@ NULL
#' \item{\code{velo}}{Velocidade máxima, em km/h .}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
#' 4, pág. 66)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 3, exercício 4, pág. 66.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx3.4)
#' str(CharnetEx3.4)
#'
#' xtabs(~peso, data = CharnetEx3.4)
#'
#' plot(CharnetEx3.4)
#'
NULL
#' @name CharnetEx3.9
#'
#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel por Velocidade
#'
#' @description Teste feito com um certo tipo de carro, comparando o
#' consumo de combustível (em milhas por galão) e sua velocidade
#' (em milhas por hora).
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 28 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 28 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1107,40 +911,29 @@ NULL
#' \item{\code{cons}}{Consumo de combustível, em milhas por galão}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 3, exercício
#' 9, pág. 68)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 3, exercício 9, pág. 68.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx3.9)
#' str(CharnetEx3.9)
#' xtabs(~velo, data = CharnetEx3.9)
#'
#' plot(CharnetEx3.9)
#'
NULL
#' @name CharnetEx4.1
#'
#' @title Valores de uma Vari\enc{á}{a}vel Aleat\enc{ó}{o}ria Cont\enc{í}{i}nua
#'
#' @title Valores de uma Vari\enc{á}{a}vel Aleat\enc{ó}{o}ria
#' Cont\enc{í}{i}nua
#' @description Valores de uma variável aleatória X contínua.
#'
#' @format Um vetor numérico com 20 elementos.
#'
#' @keywords amostra
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício 1,
#' pág. 82)
#'
#' @keywords AAS
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 4, exercício 1, pág. 82.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx4.1)
#' str(CharnetEx4.1)
#'
#' hist(CharnetEx4.1, prob = TRUE)
#' lines(density(CharnetEx4.1), col = 4)
......@@ -1154,13 +947,10 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx4.10
#'
#' @title Custo de Produ\enc{çã}{ca}o por Tamanho do Lote
#'
#' @description Custo de produção pelo número de peças produzidas em uma
#' amostra de 10 lotes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1170,31 +960,25 @@ NULL
#' \item{\code{custo}}{Custo do total de peças do lote.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
#' 10, pág. 85, Capítulo 6, exercício 10, pág. 146)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 4, exercício
#' 10, pág. 85; Capítulo 6, exercício 10, pág. 146.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx4.10)
#' str(CharnetEx4.10)
#'
#' plot(CharnetEx4.10)
#'
NULL
#' @name CharnetEx4.2
#'
#' @title Sal\enc{á}{a}rio M\enc{é}{e}dio Mensal de Ex-Alunos de Economia
#'
#' @title Sal\enc{á}{a}rio M\enc{é}{e}dio Mensal de Ex-Alunos de
#' Economia
#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
#' do salário médio mensal de 20 de seus ex-alunos no período de
#' 1987 a 1993.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 7 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1203,30 +987,22 @@ NULL
#' \item{\code{ms}}{Valor da média salarial.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
#' 2, pág. 82)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 4, exercício 2, pág. 82.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx4.2)
#' str(CharnetEx4.2)
#'
#' plot(CharnetEx4.2)
#'
NULL
#' @name CharnetEx4.8
#'
#' @title Taxa de Acidentes de Trabalho
#'
#' @description Taxa de acidentes de trabalho por milhão de horas/homem
#' de exposição ao risco, durante 9 anos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 9 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1236,30 +1012,22 @@ NULL
#' horas/homem.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 4, exercício
#' 8, pág. 84, Capítulo 6, exercício 9, pág. 146.)
#'
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 4, exercício
#' 8, pág. 84; Capítulo 6, exercício 9, pág. 146.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx4.8)
#' str(CharnetEx4.8)
#'
#' plot(CharnetEx4.8)
#' plot(CharnetEx4.8, type = "o")
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.1
#'
#' @title Peso de Embri\enc{õ}{o}es de Galinha no Tempo
#'
#' @description Peso de embriões de galinha no tempo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1268,31 +1036,25 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso do embrião, em gramas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 1, pág. 108)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício
#' 1, pág. 108.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.1)
#' str(CharnetEx5.1)
#'
#' plot(CharnetEx5.1)
#' plot(CharnetEx5.1, type = "o")
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.10
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre a Taxa de Desemprego e \enc{Í}{I}ndice de Suic\enc{í}{i}dios
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre a Taxa de Desemprego e \enc{Í}{I}ndice
#' de Suic\enc{í}{i}dios
#' @description Dados do jornal Los Angeles Times, de 13 de dezembro de
#' 1980, informando as taxas de desemprego e o índice de suicídios
#' nos EUA em 14 diferentes anos, no período de 1950 a 1977.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1303,30 +1065,23 @@ NULL
#' \item{\code{su}}{Índice de suicídio, para 1000 habitantes.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 10, pág. 112)
#'
#' @keywords RM
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício 10, pág. 112.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.10)
#' str(CharnetEx5.10)
#'
#' plot(CharnetEx5.10)
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.11
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Lucro de uma Loja e Gastos com Publicidade
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o do Lucro de uma Loja e Gastos com
#' Publicidade
#' @description Relação do lucro de uma loja de eletrônicos e seu gasto
#' com publicidade num período de 19 meses.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 19 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 19 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1335,30 +1090,24 @@ NULL
#' \item{\code{gastos}}{Gasto em publicidade, em milhares de reais.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 11, pág. 112, Capítulo 6, exercício 5, pág. 143)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício 11, pág. 112;
#' Capítulo 6, exercício 5, pág. 143.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.11)
#' str(CharnetEx5.11)
#'
#' plot(CharnetEx5.11)
#' plot(lucro ~ gastos, data = CharnetEx5.11)
#' plot(lucro ~ gastos, data = CharnetEx5.11, log = "xy")
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.13
#'
#' @title Danos aos Pulm\enc{õ}{o}es em Pacientes com Enfisema
#'
#' @description Danos aos pulmões em 16 pacientes com enfisema pulmonar
#' conforme o número de anos que ele fumou.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 16 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1367,29 +1116,21 @@ NULL
#' \item{\code{danos}}{Danos gerados nos pulmões, em escala de 0 a 100.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 1, pág. 113)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício 1, pág. 113.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.13)
#' str(CharnetEx5.13)
#'
#' plot(CharnetEx5.13)
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.3
#'
#' @title Precis\enc{ã}{a}o de um Veloc\enc{í}{i}metro
#'
#' @description Medição da precisão de um velocímetro de locomotiva.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 8 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 8 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1398,31 +1139,23 @@ NULL
#' \item{\code{va}}{Velocidade anotada no velocímetro, em km/h.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 3, pág. 109)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício 3, pág. 109.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.3)
#' str(CharnetEx5.3)
#'
#' plot(CharnetEx5.3)
#' abline(a = 0, b = 1)
#' plot(CharnetEx5.3, asp = 1)
#' abline(a = 0, b = 1, lty = 2)
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.5
#'
#' @title Respostas a um An\enc{ú}{u}ncio de Emprego
#'
#' @description Relação da resposta a um anúncio de emprego com o número
#' de linhas do anúncio.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1431,31 +1164,25 @@ NULL
#' \item{\code{resp}}{Respostas obtidas com o anúncio.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 5, pág. 110, Capítulo 6, exercício 4, pág. 143)
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício
#' 5, pág. 110; Capítulo 6, exercício 4, pág. 143.
#'
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.5)
#' str(CharnetEx5.5)
#'
#' plot(CharnetEx5.5)
#'
NULL
#' @name CharnetEx5.6
#'
#' @title Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Peso do Autom\enc{ó}{o}vel
#'
#' @description Consumo de combustível para percorrer determinado trecho
#' conforme o peso dos veículos de passeio, de mesmo ano,
#' selecionados aleatoriamente de uma grande empresa.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 14 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1465,30 +1192,22 @@ NULL
#' em litros.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 5, exercício
#' 6, pág. 110)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 5, exercício 6, pág. 110.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx5.6)
#' str(CharnetEx5.6)
#'
#' plot(CharnetEx5.6)
#'
NULL
#' @name CharnetEx6.3
#'
#' @title Sal\enc{á}{a}rio Mensal de Formandos em Economia
#'
#' @description Pesquisa de uma faculdade de economia sobre a evolução
#' do salário mensal de 5 de seus formandos no período de 87 a 93.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 35 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1497,32 +1216,24 @@ NULL
#' \item{\code{salario}}{Salário mensal.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
#' 3, pág. 143)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 6, exercício 3, pág. 143.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx6.3)
#' str(CharnetEx6.3)
#'
#' plot(CharnetEx6.3)
#'
NULL
#' @name CharnetEx6.6
#'
#' @title Conjunto de Dados Gen\enc{é}{e}rico
#'
#' @description Conjunto de dados qualquer para exercício de ajuste de
#' um modelo de regressão linear simples, com transformação na
#' variável resposta e retirando os pontos considerados
#' discrepantes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 15 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1531,29 +1242,21 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
#' 6, pág. 144)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 6, exercício 6, pág. 144.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx6.6)
#' str(CharnetEx6.6)
#'
#' plot(CharnetEx6.6)
#'
NULL
#' @name CharnetEx6.7
#'
#' @title Peso de Correspond\enc{ê}{e}ncias
#'
#' @description Relação do peso das correspondências levantados por uma
#' agência de correios durante 11 dias.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
#'
#' \describe{
......@@ -1563,30 +1266,23 @@ NULL
#' \item{\code{cor}}{Total de correspondências no dia, em milhares.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 6, exercício
#' 7, pág. 145)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 6, exercício 7, pág. 145.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx6.7)
#' str(CharnetEx6.7)
#'
#' plot(CharnetEx6.7)
#'
NULL
#' @name CharnetEx7.1
#'
#' @title Efeito da Radia\enc{çã}{ca}o ao Oz\enc{ô}{o}nio em Sementes de Soja
#'
#' @title Efeito da Radia\enc{çã}{ca}o ao Oz\enc{ô}{o}nio em Sementes de
#' Soja
#' @description Efeito da radiação solar em dois níveis de ozônio e
#' impacto nos pesos de sementes de soja.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1600,31 +1296,24 @@ NULL
#' informada.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
#' 1, pág. 163, Capítulo 10, exercício 1, pág. 253)
#'
#' @keywords RS dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 7, exercício 1, pág. 163;
#' Capítulo 10, exercício 1, pág. 253.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx7.1)
#' str(CharnetEx7.1)
#'
#' with(CharnetEx7.1, plot(peso, rad, col = n))
#'
NULL
#' @name CharnetEx7.2
#'
#' @title Impacto de Impurezas em um Reator Qu\enc{í}{i}mico
#'
#' @description Relação entre a porcentagem de impurezas dentro de um
#' reator químico e o tempo de permanência da substância dentro
#' deste reator.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1636,30 +1325,24 @@ NULL
#' \item{\code{imp}}{Porcentagem de impurezas, em escala \eqn{\log}.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
#' 2, pág. 163, Capítulo 10, exercício 2, pág. 253)
#'
#' @keywords RS dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 7, exercício 2, pág. 163;
#' Capítulo 10, exercício 2, pág. 253.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx7.2)
#' str(CharnetEx7.2)
#'
#' with(CharnetEx7.2, plot(tempo ~ imp, col = rea))
#'
NULL
#' @name CharnetEx7.7
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e Pot\enc{ê}{e}ncia do Motor
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o entre Consumo de Combust\enc{í}{i}vel e
#' Pot\enc{ê}{e}ncia do Motor
#' @description Relação entre o consumo de combustível (km/l) e a
#' potência do motor (HP) de duas marcas de carro (A e B).
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 4 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1671,31 +1354,26 @@ NULL
#' \item{\code{pot}}{Potência do motor, em HP.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 7, exercício
#' 7, pág. 167, Capítulo 10, exercício 6, pág. 256.)
#'
#' @keywords RS dummy
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 7, exercício 7, pág. 167,
#' Capítulo 10, exercício 6, pág. 256.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx7.7)
#' str(CharnetEx7.7)
#'
#' with(CharnetEx7.7, plot(cons, pot, col = marca))
#'
NULL
#' @name CharnetEx8.1
#'
#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Publicidade e Capital Investido no Lucro Anual
#'
#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Publicidade e Capital Investido no
#' Lucro Anual
#' @description Influência das variáveis capital investido (\code{capi})
#' e gasto em publicidade (\code{publi}) no lucro anual
#' (\code{lucro}) de 12 empresas observadas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 12 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1706,17 +1384,13 @@ NULL
#' \item{\code{publi}}{Gasto com publicidade no ano, em 100 mil reais.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 1, pág. 195, Capítulo 9, exercício 6, pág. 230)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício 1, pág. 195,
#' Capítulo 9, exercício 6, pág. 230.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx8.1)
#' str(CharnetEx8.1)
#'
#' plot(CharnetEx8.1)
#' lm(lucro ~ ., data = CharnetEx8.1)
......@@ -1724,15 +1398,13 @@ NULL
NULL
#' @name CharnetEx8.2
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o da Temperatura e Produ\enc{çã}{ca}o de um Produto Qu\enc{í}{i}mico
#'
#' @title Rela\enc{çã}{ca}o da Temperatura e Produ\enc{çã}{ca}o de um
#' Produto Qu\enc{í}{i}mico
#' @description Uma indústria química está interessada em maximizar a
#' sua produção de um certo processo químico. Para isso, obteve os
#' seguintes resultados da temperatura codificada, \code{temp}, e do
#' peso do produto, \code{peso}, em kg.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 11 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1741,30 +1413,23 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso do produto, em kg.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RP RegSeg
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 2, pág. 195, Capítulo 9, exercício 11, pág. 233)
#'
#' @keywords RS RNL
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício 2, pág. 195,
#' Capítulo 9, exercício 11, pág. 233.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx8.2)
#' str(CharnetEx8.2)
#'
#' plot(CharnetEx8.2)
#'
NULL
#' @name CharnetEx8.3
#'
#' @title Tempo de Corros\enc{ã}{a}o do Metal
#'
#' @description Estudo da relação entre o grau de corrosão de um certo
#' metal e o tempo de exposição deste metal à ação da acidez do solo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 colunas e 10 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1773,30 +1438,24 @@ NULL
#' \item{\code{gc}}{Grau de corrosão do metal.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RP
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 3, pág. 196, Capítulo 9, exercício 9, pág. 232)
#'
#' @keywords RS
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício
#' 3, pág. 196, Capítulo 9, exercício 9, pág. 232.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx8.3)
#' str(CharnetEx8.3)
#'
#' plot(CharnetEx8.3)
#'
NULL
#' @name CharnetEx8.4
#'
#' @title Pe\enc{ç}{c}as Defeituosas por Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia e Tempo de Reparo
#'
#' @title Pe\enc{ç}{c}as Defeituosas por Produ\enc{çã}{ca}o
#' M\enc{é}{e}dia e Tempo de Reparo
#' @description Relação da quantidade de peças defeituosas por produção
#' média e tempo decorrido desde o último reparo da máquina.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 15 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 15 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1808,54 +1467,45 @@ NULL
#' máquina.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 4, pág. 196, Capítulo 9, exercício 7, pág. 230)
#'
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício 4, pág. 196;
#' Capítulo 9, exercício 7, pág. 230.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx8.4)
#' str(CharnetEx8.4)
#'
#' plot(CharnetEx8.4)
#'
NULL
#' @name CharnetEx8.5
#'
#' @title Efeito da Temperatura e Concentra\enc{çã}{ca}o numa Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
#'
#' @title Efeito da Temperatura e Concentra\enc{çã}{ca}o numa
#' Rea\enc{çã}{ca}o Qu\enc{í}{i}mica
#' @description Efeito da temperatura (\code{temp}) e percentual de
#' concentração (\code{conc}) na produção de um composto numa reação
#' química (\code{prod}).
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 20 linhas.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 colunas e 20 linhas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{prod}}{Produção de um certo composto, em litros.}
#'
#' \item{\code{temp}}{Temperatura da reação, em ºC.}
#' \item{\code{temp}}{Temperatura da reação, em \eqn{^\circ}C.}
#'
#' \item{\code{conc}}{Percentual de concentração, em \%.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Charnet, R., de Luna Freire, C.A., Charnet, E.M.R., Bonvino,
#' H. (2008). Análise de modelos de regressão linear com aplicações
#' (2nd ed.). Campinas, SP: Editora Unicamp (Capítulo 8, exercício
#' 5, pág. 197. Capítulo 9, exercício 10, pág. 233)
#'
#' @keywords FAT2
#' @source CHARNET et al. (2008), Capítulo 8, exercício 5, pág. 197;
#' Capítulo 9, exercício 10, pág. 233.
#' @examples
#'
#' data(CharnetEx8.5)
#' str(CharnetEx8.5)
#'
#' xtabs(~temp + conc, data = CharnetEx8.5)
#'
#' plot(CharnetEx8.5)
#'
NULL
R/Costa.R
View file @ 9cb94664
#' @name CostaEx5.7.2
#' @title Densidade do Solo ao Longo do Perfil em Zonas de Compacta\enc{çã}{ca}o
#' @title Densidade do Solo ao Longo do Perfil em Zonas de
#' Compacta\enc{çã}{ca}o
#' @description Os dados são resultados de um estudo feito em zonas de
#' compactação e referem-se a valores de densidade do solo em
#' amostras retiradas de diferentes profundidades no perfil do solo.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -14,10 +15,8 @@
#' amostra retirada do perfil do solo.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Exemplo 5.7.2.1, pág. 90)
#' @keywords RS
#' @source Costa (2013), Exemplo 5.7.2.1, pág. 90.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -38,7 +37,7 @@ NULL
#' @description Experimento instalado em delineamento inteiramente
#' casualizado que mediu o efeito da adubação nitrogenada na
#' produção de milho.
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -50,16 +49,13 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de milho (ton ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords DIC RegSeg
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Exemplo 5.7.3.1, pág. 95)
#' @keywords DIC RS RNL
#' @source Costa (2013), Exemplo 5.7.3.1, pág. 95.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(CostaEx5.7.3)
#'
#' str(CostaEx5.7.3)
#'
#' xyplot(prod ~ dose, data = CostaEx5.7.3,
......@@ -75,7 +71,7 @@ NULL
#' vegetação em delineamento inteiramente casualizado para avaliar a
#' massa seca de parte aérea de variedades de cana-de-açúcar. A
#' unidade experimental (parcela) era um vaso com 3 plantas.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -90,14 +86,13 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Tabela 4, pág. 58)
#' @source Costa (2013), Tabela 4, pág. 58.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(CostaTb4)
#' str(CostaTb4)
#'
#' aggregate(mspa ~ varied, data = CostaTb4,
#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
......@@ -113,7 +108,8 @@ NULL
#' @description Experimento instalado em delineamento de blocos
#' casualizados para estudar o efeito de tipos de cobertura morta no
#' peso seco de brócolis.
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{cobert}}{Fator nominal com níveis de cobertura morta
......@@ -130,19 +126,21 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Tabela 6 pág. 63)
#' @source Costa (2013), Tabela 6 pág. 63.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(CostaTb6)
#' str(CostaTb6)
#'
#' with(CostaTb6, addmargins(tapply(X = peso,
#' INDEX = list(bloco, cobert),
#' FUN = sum)))
#'
#' # Ordenar para evitar o efeito espaguete no gráfico.
#' CostaTb6 <- CostaTb6[with(CostaTb6, order(cobert, bloco)), ]
#'
#' xyplot(peso ~ cobert, data = CostaTb6,
#' groups = bloco, type = "b",
#' xlab = "Tipos de cobertura do solo",
......@@ -157,7 +155,7 @@ NULL
#' @description Experimento fatorial que avaliou o peso do colmo de duas
#' variedades de cana-de-açúcar em resposta a três inoculantes
#' aplicados.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -176,15 +174,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Tabela 7, pág. 68)
#' @source Costa (2013), Tabela 7, pág. 68.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(CostaTb7)
#'
#' str(CostaTb7)
#'
#' ftable(with(CostaTb7,
......@@ -205,11 +200,12 @@ NULL
NULL
#' @name CostaTb8
#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o no Tamanho de Frutos de Variedades de Banana
#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o no Tamanho de Frutos de Variedades de
#' Banana
#' @description Experimento em parcelas subdivididas que estudou o
#' comprimento de frutos de variedades de banana em função do nível
#' de irrigação fornecido.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -230,16 +226,13 @@ NULL
#' penca do cacho de bananas.}
#'
#' }
#' @keywords DBC PS
#' @source Costa, J. R. (2003). Técnicas experimentais aplicadas às
#' ciências agrárias (Documentos 163). Seropédica, RJ: Embrapa
#' Agrobiologia. (Tabela 8, pág. 76)
#' @keywords PS
#' @source Costa (2013), Tabela 8, pág. 76.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(CostaTb8)
#'
#' str(CostaTb8)
#'
#' ftable(with(CostaTb8,
......@@ -258,4 +251,3 @@ NULL
#' ylab = expression("Comprimento do fruto"~(cm)))
#'
NULL
R/Demetrio.R
View file @ 9cb94664
#' @name DemetrioEg7.7
#' @title Produtividade de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car sob N\enc{í}{i}veis de Pent\enc{ó}{o}xido de F\enc{ó}{o}sforo
#'
#' @title Produtividade de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car sob N\enc{í}{i}veis
#' de Pent\enc{ó}{o}xido de F\enc{ó}{o}sforo
#' @description Dados referentes a produtividade de cana-de-açúcar, em
#' ton/ha, obtidos de um experimento delineado em blocos
#' casualizados, com 6 repetições e 5 níveis de \eqn{P_2O_5}
#' (pentóxido de fósforo). O conjunto de dados apresenta somente a
#' soma das produtividades nos blocos para cada nível de
#' \eqn{P_2O_5}.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -18,30 +17,27 @@
#' ton/ha.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RP
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exemplo 7.7 pág. 197)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exemplo 7.7 pág. 197.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEg7.7)
#' str(DemetrioEg7.7)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(prod ~ nivel, data = DemetrioEg7.7,
#' main = "Produtividade por Nível", xlab = "Nível",
#' xyplot(prod ~ nivel,
#' data = DemetrioEg7.7,
#' main = "Produtividade por Nível",
#' xlab = "Nível",
#' ylab = "Produtividade")
#'
NULL
#' @name DemetrioEx1.4.1.1
#' @title Alturas de Feij\enc{ã}{a}o
#'
#' @description Dados de altura de feijão durante 7 semanas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 7 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 7 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -50,20 +46,17 @@ NULL
#' \item{\code{altura}}{Altura do feijão medida em centímetros (cm).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.1 pág. 14)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 1.4.1.1 pág. 14.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.1.1)
#' str(DemetrioEx1.4.1.1)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(altura ~ idade, data = DemetrioEx1.4.1.1,
#' main = "Idade VS Altura",
#' xyplot(altura ~ idade,
#' data = DemetrioEx1.4.1.1,
#' xlab = "Idade",
#' ylab = "Altura",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -72,11 +65,9 @@ NULL
#' @name DemetrioEx1.4.1.2
#' @title Peso M\enc{é}{e}dio de Galinhas
#'
#' @description Foi mensurado o peso médio e consumo de alimentos de 50
#' galinhas para 10 linhagens \emph{White Leghorn}.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -85,20 +76,16 @@ NULL
#' \item{\code{consumo}}{Consumo de alimentos.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.2 pág. 14)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 1.4.1.2 pág. 14.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.1.2)
#' str(DemetrioEx1.4.1.2)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(consumo ~ peso, data = DemetrioEx1.4.1.2,
#' main = "Peso VS Consumo",
#' xlab = "Peso",
#' ylab = "Consumo",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -107,36 +94,31 @@ NULL
#' @name DemetrioEx1.4.1.3
#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
#'
#' @description Foi aplicado \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
#' temperatura de 35°C. Mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
#' pelas folhas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 11 linhas e 2 colunas.
#' temperatura de 35\eqn{^\circ}C. Mediu-se a quantia de \eqn{CO_2}
#' absorvido pelas folhas.
#' @format Um \code{data.frame} de 11 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
#' folhas de trigo.}
#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as folhas
#' de trigo.}
#'
#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO2} absorvida pelas folhas
#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO2} absorvida pelas folhas de
#' trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.3 pág. 14)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 1.4.1.3 pág. 14.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.1.3)
#' str(DemetrioEx1.4.1.3)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioEx1.4.1.3,
#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
#' xlab = "Aplicado",
#' ylab = "Absorvido",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -145,33 +127,28 @@ NULL
#' @name DemetrioEx1.4.1.4
#' @title Volume das Cerejeiras
#'
#' @description Foram mensurados o diâmetro, a altura e o volume de 31
#' cerejeiras com o objetivo de verificar a relação entre estas
#' variáveis, tendo em vista a predição do volume de madeira em uma
#' área de floresta.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 31 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 31 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{dia}}{Diâmetro da cerejeira a 4.5 pés do solo,
#' medido em polegadas.}
#' \item{\code{dia}}{Diâmetro da cerejeira a 4.5 pés do solo, medido em
#' polegadas.}
#'
#' \item{\code{alt}}{Altura das cerejeiras, medida em pés.}
#'
#' \item{\code{vol}}{Volume das cerejeiras, medido em pés cúbicos.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.4 pág. 14)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011) (Exercício 1.4.1.4 pág. 14)
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.1.4)
#' str(DemetrioEx1.4.1.4)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -179,7 +156,6 @@ NULL
#' main = "Gráfico de Pares")
#'
#' xyplot(vol ~ dia, data = DemetrioEx1.4.1.4,
#' main = "Diâmetro VS Volume",
#' xlab = "Diâmetro",
#' ylab = "Volume",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -188,11 +164,9 @@ NULL
#' @name DemetrioEx1.4.1.5
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos por Fol\enc{í}{i}culos Ovulados
#'
#' @description Foi contado o número me ovos postos e o número de
#' @description Foi contado o número de ovos postos e o número de
#' folículos ovulados.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -202,28 +176,24 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.1.5 pág. 15)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 1.4.1.5 pág. 15.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.1.5)
#' str(DemetrioEx1.4.1.5)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(foli ~ ovo, data = DemetrioEx1.4.1.5,
#' main = "Ovos VS Folículos",
#' xlab = "N° Ovos",
#' ylab = "N° Folículos",
#' xlab = "Número de ovos",
#' ylab = "Número de folículos",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
NULL
#' @name DemetrioEx1.4.2
#' @title Tempo de Irriga\enc{çã}{ca}o de Solo
#'
#' @description Neste estudo foram medidos os tempos acumulados de
#' irrigação e as correspondentes medidas de infiltração acumulada
#' de água no solo. O objetivo do experimento era estimar as
......@@ -233,8 +203,7 @@ NULL
#' para determinar o tempo de irrigação para atingir uma determinada
#' lâmina de água, pois é anti-econômico irrigar a uma velocidade
#' maior à de infiltração.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 15 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 15 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -247,32 +216,37 @@ NULL
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 1.4.2 pág. 16)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 1.4.2 pág. 16.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx1.4.2)
#' str(DemetrioEx1.4.2)
#'
#' library(lattice)
#' library(latticeExtra)
#'
#' xyplot(infil ~ tempo, data = DemetrioEx1.4.2,
#' main = "Tempo VS Infiltração",
#' xlab = "Tempo",
#' ylab = "Infiltração",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
#' xyplot(infil ~ tempo, data = DemetrioEx1.4.2,
#' xlab = "Tempo",
#' ylab = "Infiltração",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3,
#' scales = list(y = list(log = 10), x = list(log = 10)),
#' yscale.components = yscale.components.log10ticks,
#' xscale.components = xscale.components.log10ticks)
#'
NULL
#' @name DemetrioEx2.12.15
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Simples
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o
#' Simples
#' @description Dados simulados para exercício analítico de estimação
#' via método dos quadrados mínimos em diferentes modelos de
#' regressão linear.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -282,14 +256,12 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.15 pág. 63)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 2.12.15 pág. 63.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx2.12.15)
#' str(DemetrioEx2.12.15)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -302,13 +274,11 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioEx2.12.16
#' @title Calagem para a Sucess\enc{ã}{a}o batata-triticale-milho
#'
#' @title Calagem para a Sucess\enc{ã}{a}o Batata-triticale-milho
#' @description Neste experimento foram obtidos os valores para o teor
#' de cálcio no solo e a porcentagem de tubérculos maduros com o
#' objetivo de verificar a relação existente entre estas variáveis.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -319,33 +289,27 @@ NULL
#' \item{\code{tm}}{Porcentagem de tubérculos maduros.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.16 pág. 63)
#'
#' @keywords RS RNL unitário
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 2.12.16 pág. 63.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx2.12.16)
#' str(DemetrioEx2.12.16)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(tm ~ calcio, data = DemetrioEx2.12.16,
#' main = "Cálcio VS TM",
#' xlab = "Cálcio",
#' ylab = "Tubérculos Maduros")
#' ylab = "Porcentagem de tubérculos maduros")
#'
NULL
#' @name DemetrioEx2.12.5
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Segmentada
#'
#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de obter
#' as estimativas de mínimos quadrados dos parâmetros de um modelo
#' de regressão linear segmentada.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -354,15 +318,12 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RegSeg
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 2.12.5 pág. 60)
#'
#' @keywords RNL
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 2.12.5 pág. 60.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx2.12.5)
#' str(DemetrioEx2.12.5)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -386,13 +347,12 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioEx5.4.2
#' @title Estudo F\enc{í}{i}sico Qu\enc{í}{i}mico de M\enc{é}{e}is Silvestres
#'
#' @title Estudo F\enc{í}{i}sico Qu\enc{í}{i}mico de M\enc{é}{e}is
#' Silvestres
#' @description Análise físico química de méis silvestres, produzidos
#' por \emph{Apis mellifera} em 1999, provenientes de 94 localidades
#' de São Paulo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 94 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 94 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -403,15 +363,12 @@ NULL
#' \item{\code{cinzas}}{Proporção de cinzas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.2 pág. 169)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 5.4.2 pág. 169.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx5.4.2)
#' str(DemetrioEx5.4.2)
#'
#' pairs(~ condut + N + cinzas, data = DemetrioEx5.4.2,
#' main = "Gráfico de Pares")
......@@ -419,19 +376,17 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioEx5.4.5
#' @title Estudo sobre a Avalia\enc{çã}{ca}o Visual do Grau da Infesta\enc{çã}{ca}o de
#' Plantas por Doen\enc{ç}{c}as
#'
#' @title Estudo sobre a Avalia\enc{çã}{ca}o Visual do Grau da
#' Infesta\enc{çã}{ca}o de Plantas por Doen\enc{ç}{c}as
#' @description Dados referentes a avaliação visual (realizada por um
#' pesquisador) e real do grau de infestação de folhas de amendoim.
#'
#' A avaliação exige um treinamento específico para a cultura e
#' a doença em questão. Por esse motivo, foram desenvolvidos
#' programas computacionais que geram imagens de folhas com
#' diferentes porcentagens de infestação para o pesquisador estimar
#' visualmente e em seguida compara-se com as porcentagens reais.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
#' A avaliação exige um treinamento específico para a cultura e a
#' doença em questão. Por esse motivo, foram desenvolvidos programas
#' computacionais que geram imagens de folhas com diferentes
#' porcentagens de infestação para o pesquisador estimar visualmente
#' e em seguida compara-se com as porcentagens reais.
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -442,18 +397,15 @@ NULL
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 5.4.5 pág. 165)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 5.4.5 pág. 165.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx5.4.5)
#' str(DemetrioEx5.4.5)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(visual ~ real, data = DemetrioEx5.4.5,
#' main = "Real vs Visual",
#' xlab = "Real",
#' ylab = "Visual",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -461,12 +413,11 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioEx6.5.2
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear M\enc{ú}{u}ltipla
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos Simulados para Regress\enc{ã}{a}o
#' Linear M\enc{ú}{u}ltipla
#' @description Dados simulados para exercício de análise de um modelo
#' de regressão linear múltipla com 3 covariáveis.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 4 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 5 linhas e 4 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -479,15 +430,12 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 6.5.2 pág. 180)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011) (Exercício 6.5.2 pág. 180)
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx6.5.2)
#' str(DemetrioEx6.5.2)
#'
#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y, data = DemetrioEx6.5.2,
#' main = "Gráfico de Pares")
......@@ -495,32 +443,27 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioEx7.8.3
#' @title Alturas de Eucaliptos sob Aduba\enc{çã}{ca}o Pot\enc{á}{a}ssica
#'
#' @description Dados referentes a um experimento de adubação,
#' conduzido em casa de vegetação. Foram usadas 4 doses de
#' Potássio (0, 30, 60, 90 ppm), obtendo-se as alturas das árvores
#' da espécie \emph{Eucalyptus grandis}, medidas em cm.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 12 linhas e 2 colunas.
#' @title Alturas de Eucaliptos sob Aduba\enc{çã}{ca}o
#' Pot\enc{á}{a}ssica
#' @description Dados referentes a um experimento de adubação, conduzido
#' em casa de vegetação. Foram usadas 4 doses de Potássio (0, 30,
#' 60, 90 ppm), obtendo-se as alturas das árvores da espécie
#' \emph{Eucalyptus grandis}, medidas em cm.
#' @format Um \code{data.frame} de 12 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{dose}}{Dose de potássio, medida em ppm.}
#'
#' \item{\code{altura}}{Altura da árvore, medida em centímetro
#' (cm).}
#' \item{\code{altura}}{Altura da árvore, medida em centímetro (cm).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RP
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Exercício 7.8.3 pág. 198)
#'
#' @keywords RS DIC
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Exercício 7.8.3 pág. 198.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioEx7.8.3)
#' str(DemetrioEx7.8.3)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -530,92 +473,81 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioTb1.1
#' @title N\enc{í}{i}veis de F\enc{ó}{o}sforo no Solo ap\enc{ó}{o}s Plantio de Milho
#'
#' @title N\enc{í}{i}veis de F\enc{ó}{o}sforo no Solo ap\enc{ó}{o}s
#' Plantio de Milho
#' @description Resultados de um experimento onde diferentes níveis de
#' fósforo orgânico foram utilizados na preparação do solo para o
#' plantio de milho. Após 38 dias, as plantas foram colhidas,
#' mediu-se o novamente os níveis de fósforo e calculou-se o fósforo
#' disponível para a planta em cada amostra de solo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{fo}}{Níveis de fósforo orgânico adicionado ao solo,
#' mensurados em partes por milhão (ppm).}
#'
#' \item{\code{fd}}{Fósforo disponível no solo após a colheita do
#' milho, mensurado em partes por milhão (ppm).}
#' \item{\code{fd}}{Fósforo disponível no solo após a colheita do milho,
#' mensurado em partes por milhão (ppm).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.1 pág. 8)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.1 pág. 8.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(DemetrioTb1.1)
#' str(DemetrioTb1.1)
#'
#' xyplot(fd ~ fo, data = DemetrioTb1.1,
#' main = "Níveis de fósforo no solo",
#' xlab = "Fósforo orgânico",
#' ylab = "Fósforo disponível",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb1.2
#' @title Irriga\enc{çã}{ca}o em Batata
#'
#' @description Este experimento refere-se a irrigação em batata
#' plantada em terra roxa estruturada. Foram medidas as lâminas de
#' água a diferentes distâncias do aspersor. O objetivo foi mensurar
#' a produtividade, já que, no tipo de solo utilizado no experimento
#' (solo argiloso), espera-se que o excesso de água diminua a
#' produtividade.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 12 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 12 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{lamina}}{Espessura da lâmina de água medida em
#' milímetros (mm).}
#' \item{\code{lamina}}{Espessura da lâmina de água medida em milímetros
#' (mm).}
#'
#' \item{\code{prod}}{Produtividade medida em toneladas de batatas
#' por hectare (t/ha).}
#' \item{\code{prod}}{Produtividade medida em toneladas de batatas por
#' hectare (t/ha).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.2 pág. 9)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.2 pág. 9.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(DemetrioTb1.2)
#' str(DemetrioTb1.2)
#'
#' xyplot(prod ~ lamina, data = DemetrioTb1.2,
#' main = "Produção VS Lâmina de Água",
#' xlab = "Lâmina de água (mm)",
#' ylab = "Produção (t/ha)",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb1.3
#' @title Estudo da Constru\enc{çã}{ca}o de um Tensi\enc{ô}{o}metro
#'
#' @description Estudo da construção de um tensiômetro de leitura
#' direta. Neste estudo obteve-se os resultados de alturas da câmara
#' no tensiômetro e tensão da água no solo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -627,20 +559,17 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' @keywords RS
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.3 pág. 10;
#' Ex 2.12.14 pág. 62)
#'
#' @keywords RS RNL
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.3 pág. 10; Ex 2.12.14
#' pág. 62.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(DemetrioTb1.3)
#' str(DemetrioTb1.3)
#'
#' xyplot(tensao ~ altura, data = DemetrioTb1.3,
#' main = "Altura VS Tensão",
#' xlab = "Altura do Tensiômetro",
#' ylab = "Tensão da Água")
#'
......@@ -653,14 +582,12 @@ NULL
#' @name DemetrioTb1.4
#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de F\enc{ó}{o}sforo
#'
#' @description Dados referentes a medidas de concentrações de fósforo
#' inorgânico e orgânico no solo, onde posteriormente mediu-se o
#' conteúdo de fósforo nas plantas crescidas no local. O objetivo do
#' experimento é estudar a relação existente entre o conteúdo de
#' fósforo na planta e as duas fontes do elemento no solo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 18 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} com 18 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -668,65 +595,58 @@ NULL
#'
#' \item{\code{cfo}}{ Conteúdo de fósforo orgânico no solo.}
#'
#' \item{\code{conteudo}}{ Conteúdo de fósforo nas plantas
#' crescidas no solo. }
#' \item{\code{conteudo}}{ Conteúdo de fósforo nas plantas crescidas no
#' solo.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.4 pág. 11)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.4 pág. 11.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb1.4)
#' str(DemetrioTb1.4)
#'
#' pairs(DemetrioTb1.4, main = "Dispersão em Pares")
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(conteudo ~ cfi, data = DemetrioTb1.4,
#' main = "Fósforo Inorgânico VS Conteúdo",
#' xlab = "Fósforo Inorgânico",
#' ylab = "Conteúdo na Planta",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
#' xyplot(conteudo ~ cfo, data = DemetrioTb1.4,
#' main = "Fósforo Orgânico VS Conteúdo",
#' xlab = "Fósforo Orgânico",
#' ylab = "Conteúdo na Planta",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb1.5
#' @title Valores de CTC Direta e Indireta
#'
#' @description O experimento foi realizado em quatro blocos, sendo
#' planejado para estudar o efeito da calagem sobre a CTC
#' (Capacidade de Troca Catiônica) do solo medida por dois métodos
#' diferentes. Os valores de CTC foram medidos 18 meses após a
#' calagem incorporada ao solo, na profundidade de 5 a 10 cm, segundo
#' a dose de calcário.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 32 linhas e 4 colunas.
#' calagem incorporada ao solo, na profundidade de 5 a 10 cm,
#' segundo a dose de calcário.
#' @format Um \code{data.frame} de 32 linhas e 4 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica a qual bloco a amostra
#' pertence, usado para controle de variação.}
#' \item{\code{bloco}}{Fator que indica a qual bloco a amostra pertence,
#' usado para controle de variação.}
#'
#' \item{\code{dose}}{Indica a dose de calcário usada na referida
#' observação, medida em toneladas por hectare (t/ha).}
#'
#' \item{\code{metodo}}{Fator que indica o método para determinação
#' da CTC, direto (1) ou indireto (0).}
#' \item{\code{metodo}}{Fator que indica o método para determinação da
#' CTC, direto (1) ou indireto (0).}
#'
#' \item{\code{ctc}}{É o valor observado de CTC, medido em
#' \eqn{mmol_{c}/kg}.}
#'
#' }
#'
#' @details Na análise inicial do estudo do estudo foi detectada a
#' presença de um dado discrepante (177,00) correspondente ao
#' \code{bloco} I, \code{dose} 7,80 e \code{metodo} indireto. Em
......@@ -734,24 +654,20 @@ NULL
#' na transcrição dos dados e que o valor correto seria
#' 124,00. Neste conjunto de dados manteve-se o valor discrepante
#' para efeitos didáticos.
#'
#' @keywords RM dummy
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.5 pág. 12)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.5 pág. 12.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb1.5)
#' str(DemetrioTb1.5)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
#' data = DemetrioTb1.5,
#' main = "Dose VS CTC",
#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
#' type = c("p", "r"),
#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
#' auto.key = list(space = "top", title = "Método"))
#'
#' # Corrigindo dado, conforme erro verificado pelo pesquisador
#' select <- with(DemetrioTb1.5, bloco == 1 & dose == 7.8 & metodo == 0)
......@@ -759,46 +675,40 @@ NULL
#'
#' xyplot(ctc ~ dose | bloco, groups = metodo,
#' data = DemetrioTb1.5,
#' main = "Dose VS CTC",
#' xlab = "Dose", ylab = "CTC",
#' type = c("p", "r"),
#' auto.key = list(space = "right", title = "Método"))
#' auto.key = list(space = "top", title = "Método"))
#'
NULL
#' @name DemetrioTb1.6
#' @title Resposta de Milho ao Fosfato
#'
#' @description Neste estudo foram obtidos dados sobre a resposta da
#' cultura do milho ao fosfato, produtividade na testemunha,
#' porcentagem de saturação de bases e pH do solo. Como todas as
#' variáveis computadas são aleatórias, o interesse principal é em
#' estudar as correlações entre as variáveis observadas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{milho}}{Dados de resposta da cultura do milho ao
#' fosfato em porcentagem.}
#' \item{\code{milho}}{Dados de resposta da cultura do milho ao fosfato
#' em porcentagem.}
#'
#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cultura na parcela
#' testemunha, em lb/acre.}
#' \item{\code{prod}}{Produtividade da cultura na parcela testemunha, em
#' lb/acre.}
#'
#' \item{\code{satu}}{Saturação de bases em porcentagem.}
#'
#' \item{\code{ph}}{pH do solo.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 1.6 pág. 13)
#'
#' @keywords RM
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 1.6 pág. 13.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb1.6)
#' str(DemetrioTb1.6)
#'
#' pairs(~ milho + prod + satu + ph, data = DemetrioTb1.6,
#' main = "Dispersão duas a duas")
......@@ -809,11 +719,9 @@ NULL
#' @name DemetrioTb10.2
#' @title Estudo em Plantas Nicotianas
#'
#' @description Dados referentes ao comprimento do caule,
#' do ramo e do caule basal de plantas do gênero Nicotiana.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 18 linhas e 3 colunas.
#' @description Dados referentes ao comprimento do caule, do ramo e do
#' caule basal de plantas do gênero Nicotiana.
#' @format Um \code{data.frame} de 18 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -825,55 +733,46 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 10.2 pág. 161; Exercício
#' 5.4.7 pág. 164)
#'
#' @keywords RM AnaFat
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 10.2 pág. 161; Exercício
#' 5.4.7 pág. 164.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb10.2)
#' str(DemetrioTb10.2)
#'
#' pairs(~ caule + basal + ramo , data = DemetrioTb10.2,
#' main = "Dispersão duas a duas")
#' pairs(~ caule + basal + ramo , data = DemetrioTb10.2)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb2.10
#' @title Absor\enc{çã}{ca}o de CO2 por Folhas de Trigo
#'
#' @description Dados provenientes de um ensaio inteiramente casualizado
#' onde aplicou-se \eqn{CO_2} sobre folhas de trigo a uma
#' temperatura de 35°C e mediu-se a quantia de \eqn{CO_2} absorvido
#' pelas folhas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 17 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 17 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as
#' folhas de trigo.}
#' \item{\code{co2}}{Concentração de \eqn{CO_2} aplicada sobre as folhas
#' de trigo.}
#'
#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO_2} absorvida pelas folhas
#' de trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
#' \item{\code{absorv}}{Quantia de \eqn{CO_2} absorvida pelas folhas de
#' trigo, medida em \eqn{cm^3/dm^2/hora.}}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.10 pág. 65, Exercício
#' 1.4.1.3 pág. 14)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 2.10 pág. 65, Exercício
#' 1.4.1.3 pág. 14.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb2.10)
#' str(DemetrioTb2.10)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(absorv ~ co2, data = DemetrioTb2.10,
#' main = "CO2 Aplicado VS Absorvido",
#' xlab = "Aplicado",
#' ylab = "Absorvido",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
......@@ -889,32 +788,28 @@ NULL
#' @name DemetrioTb2.11
#' @title Radia\enc{çã}{ca}o Gama em Explantes de Abacaxis
#'
#' @description Dados provenientes de um experimento inteiramente
#' casualizado onde expuseram explantes de abacaxis a diferentes
#' doses de radiação gama e, 45 dias após a irradiação, mensurou-se
#' o peso destes explantes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 70 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 70 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{dose}}{Dose de radiação gama a qual os
#' explantes de abacaxi foram expostos durante 45 dias.}
#' \item{\code{dose}}{Dose de radiação gama a qual os explantes de
#' abacaxi foram expostos durante 45 dias.}
#'
#' \item{\code{absorv}}{Peso dos explantes de abacaxi após a
#' irradiação, medido em gramas (g).}
#' \item{\code{absorv}}{Peso dos explantes de abacaxi após a irradiação,
#' medido em gramas (g).}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.11 pág. 66)
#'
#' @keywords RS DIC
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 2.11 pág. 66.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb2.11)
#' str(DemetrioTb2.11)
#'
#' library(lattice)
#' # Estatísticas descritivas
......@@ -939,12 +834,10 @@ NULL
#' @name DemetrioTb2.12
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Ruibarbo
#'
#' @description Dados de um experimento conduzido em delineamento de
#' blocos ao acaso onde foi mensurada a produção de ruibarbos para
#' enlatamento, considerando diferentes datas de colheita.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 28 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 28 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -958,15 +851,12 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Valor da produção de ruibarbo.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.12 pág. 66-67)
#'
#' @keywords RS DBC
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 2.12 pág. 66-67.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb2.12)
#' str(DemetrioTb2.12)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -992,12 +882,10 @@ NULL
#' @name DemetrioTb2.9
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o Simples
#'
#' @description Dados para exercício analítico, com o objetivo de
#' estimar os parâmetros de forma pontual e intervalar, realizar a
#' ANOVA, entre outros.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 10 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1006,15 +894,12 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 2.9 pág. 64)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 2.9 pág. 64.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb2.9)
#' str(DemetrioTb2.9)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -1024,19 +909,14 @@ NULL
#' ylab = "y",
#' type = c("p", "r"), col.line = 3)
#'
#' model <- lm(y ~ x, data = DemetrioTb2.9)
#' summary(model)
#' anova(model)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb3.5
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o
#' M\enc{ú}{u}ltipla
#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
#' linear múltipla.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 6 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1047,33 +927,23 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.5 pág. 99)
#'
#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 3.5 pág. 99.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb3.5)
#' str(DemetrioTb3.5)
#'
#' pairs(~ x1 + x2 + y , data = DemetrioTb3.5,
#' main = "Dispersão duas a duas")
#'
#' cor(DemetrioTb3.5)
#' pairs(~ x1 + x2 + y , data = DemetrioTb3.5)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb3.6
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o M\enc{ú}{u}ltipla
#'
#' @title Dados Gen\enc{é}{e}ricos para Regress\enc{ã}{a}o
#' M\enc{ú}{u}ltipla
#' @description Dados para exercício de análise via modelo de regressão
#' linear múltipla com três variáveis explicativas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1086,34 +956,23 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 3.6 pág. 99)
#'
#' @references Hoffman, R., Vieira, S. (1983). Análise de Regressão. Uma
#' introdução à Econometria (2en ed.). São Paulo, SP: Ed. Hucitec.
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 3.6 pág. 99.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb3.6)
#' str(DemetrioTb3.6)
#'
#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y , data = DemetrioTb3.6,
#' main = "Dispersão duas a duas")
#'
#' cor(DemetrioTb3.6)
#' pairs(~ x1 + x2 + x3 + y , data = DemetrioTb3.6)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb4.2
#' @title Sobreviv\enc{ê}{e}ncia de Ratos ap\enc{ó}{o}s Envenenamento
#'
#' @description Os dados referem-se a tempos de sobrevivência de ratos
#' após envenenamento com 4 tipos de venenos e 3 diferentes
#' tratamentos.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 48 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 48 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1121,19 +980,16 @@ NULL
#'
#' \item{\code{tipo}}{Tipo de veneno.}
#'
#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento aplicado (não descrito o
#' que é o tratamento).}
#' \item{\code{trat}}{Tipo de tratamento aplicado (não descrito o que é
#' o tratamento).}
#'
#' }
#'
#' @keywords dummy
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.2 pág. 132)
#'
#' @keywords FAT2
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 4.2 pág. 132.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb4.2)
#' str(DemetrioTb4.2)
#'
#' xtabs(~tipo + trat, data = DemetrioTb4.2)
#'
......@@ -1143,14 +999,13 @@ NULL
NULL
#' @name DemetrioTb4.5
#' @title Dados Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples e Polinomial
#'
#' @title Dados Simulados para Regress\enc{ã}{a}o Linear Simples e
#' Polinomial
#' @description Dados simulados para exercício de ajuste de modelos de
#' regressão linear simples e polinomial. São simulados, para uma
#' mesma covariável (x), quatro diferentes variáveis de interesse
#' (y).
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 5 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 9 linhas e 5 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1165,15 +1020,12 @@ NULL
#' \item{\code{y4}}{Variável dependente, sem interpretação.}
#'
#' }
#'
#' @keywords RS RP
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 4.5 pág. 137)
#'
#' @keywords RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 4.5 pág. 137.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb4.5)
#' str(DemetrioTb4.5)
#'
#' # Relação da covariável com cada uma das variáveis resposta
#' par(mfrow = c(1, ncol(DemetrioTb4.5) - 1))
......@@ -1191,58 +1043,50 @@ NULL
#' @name DemetrioTb5.1
#' @title Resposta da Cultura de Milho ao Fosfato
#'
#' @description Dados referentes a um estudo sobre a resposta da
#' cultura do milho em função da quantidade de fosfato, porcentagem
#' de saturação de bases e sílica em solos ácidos.
#'
#' Neste estudo a variável resposta, que está em porcentagem,
#' foi medida como a diferença entre as produções que receberam
#' fosfato e as que não receberam, dividida pelas produções
#' das parcelas que receberam fosfato, e multiplicado por 100.
#' Considerando-se esses dados, foi obtida a variável produtividade
#' das parcelas que receberam fosfato, dada por
#' \eqn{Y_1 = X_1(1 + \frac{Y}{100})}.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas.
#' @description Dados referentes a um estudo sobre a resposta da cultura
#' do milho em função da quantidade de fosfato, porcentagem de
#' saturação de bases e sílica em solos ácidos.
#'
#' Neste estudo a variável resposta, que está em porcentagem, foi
#' medida como a diferença entre as produções que receberam fosfato
#' e as que não receberam, dividida pelas produções das parcelas que
#' receberam fosfato, e multiplicado por 100. Considerando-se esses
#' dados, foi obtida a variável produtividade das parcelas que
#' receberam fosfato, dada por \eqn{Y_1 = X_1(1 + \frac{Y}{100})}.
#' @format Um \code{data.frame} de 14 linhas e 4 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{resp}}{Resposta da cultura do milho ao fosfato,
#' medida em porcentagem.}
#' \item{\code{resp}}{Resposta da cultura do milho ao fosfato, medida em
#' porcentagem.}
#'
#' \item{\code{prod}}{Produtividade na testemunha,
#' medida em libra por acre (lb/acre).}
#' \item{\code{prod}}{Produtividade na testemunha, medida em libra por
#' acre (lb/acre).}
#'
#' \item{\code{sat}}{Porcentagem de saturação de bases.}
#'
#' \item{\code{silica}}{Sílica (pH do solo).}
#'
#' }
#'
#' @keywords RM
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 5.1 pág. 157; Exercício
#' 5.4.7 pág. 161; Exercício 5.4.7 pág. 167)
#'
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 5.1 pág. 157; Exercício 5.4.7
#' pág. 161; Exercício 5.4.7 pág. 167.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb5.1)
#' str(DemetrioTb5.1)
#'
#' pairs(~ resp + prod + sat + silica , data = DemetrioTb5.1,
#' main = "Dispersão duas a duas")
#' pairs(~ resp + prod + sat + silica , data = DemetrioTb5.1)
#'
NULL
#' @name DemetrioTb7.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho por Adubo
#'
#' @title Produ\enc{çã}{ca} de Milho em Fun\enc{çã}{ca}o da
#' Aduba\enc{çã}{ca}o
#' @description Os dados referem-se a produções de milho, em kg/parcela,
#' de um experimento casualizado em blocos de adubação com
#' diferentes doses de \eqn{P_2O_5}.
#'
#' @format Um \code{data.frame} de 20 linhas e 3 colunas.
#' @format Um \code{data.frame} de 20 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1251,23 +1095,19 @@ NULL
#' \item{\code{bloco}}{Bloco ao qual a observação pertence, para
#' controle local de variação.}
#'
#' \item{\code{sat}}{Valor da produção de milho, medido em
#' kg/parcela.}
#' \item{\code{sat}}{Valor da produção de milho, medido em kg/parcela.}
#'
#' }
#'
#' @keywords DBC RegSeg
#'
#' @source Demétrio, C. G. B., Zocchi, S. S. (2011). Modelos de
#' Regressão. Piracicaba: ESALQ. (Tabela 7.1 pág. 195)
#'
#' @keywords DBC RS
#' @source DEMÉTRIO; ZOCCHI (2011), Tabela 7.1 pág. 195.
#' @examples
#'
#' data(DemetrioTb7.1)
#' str(DemetrioTb7.1)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(producao ~ dose, groups = bloco, data = DemetrioTb7.1,
#' xlab = "Dose", ylab = "Produção")
#'
NULL
R/Dias.R
View file @ 9cb94664
#' @name DiasEg10.1
#' @title Subst\enc{â}{a}ncias Alelo\enc{á}{a}ticas no Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de
#' Sementes
#' @title Subst\enc{â}{a}ncias Alelo\enc{á}{a}ticas no Percentual de
#' Germina\enc{çã}{ca}o de Sementes
#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado
#' onde foram avaliados os percentuais de germinação de sementes de
#' 2 cultivares, submetidas a 5 tratamentos com substâncias
......@@ -22,8 +22,7 @@
#'
#' }
#' @keywords DIC FAT2
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.1, pág. 269)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 10.1, pág. 269.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -61,12 +60,13 @@ NULL
#'
#' \item{\code{rept}}{Inteiro que identifica as repetições.}
#'
#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes.}
#' \item{\code{pg}}{Percentual de germinação das sementes. Como todos os
#' resultados são pares, infere-se que o total de sementes usadas
#' para determinar a germinação seja 50.}
#'
#' }
#' @keywords DIC PS
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 10.2, pág. 286)
#' @keywords PS unitário binomial
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 10.2, pág. 286.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -107,9 +107,8 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' @keywords DBC GE
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 11.1, pág. 305)
#' @keywords DBC
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 11.1, pág. 305.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -117,7 +116,6 @@ NULL
#' data(DiasEg11.1)
#' str(DiasEg11.1)
#'
#'
#' ftable(xtabs(~sitio + bloc + cult, data = DiasEg11.1))
#'
#' xyplot(prod ~ cult | sitio, groups = bloc, data = DiasEg11.1,
......@@ -138,8 +136,7 @@ NULL
#' @format Vetor com 43 observações que são o número de frutos
#' produzidos por plantas de cacaueiro.
#' @keywords AAS
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 3.2.
#' @examples
#'
#' stem(DiasEg3.2)
......@@ -160,8 +157,7 @@ NULL
#' @description Amostras aleatória da alturas de plantas de milho.
#' @format Vetor com 100 observações da altura (cm).
#' @keywords AAS
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV.
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 3.6.
#' @examples
#'
#' stem(DiasEg3.6)
......@@ -180,8 +176,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEg5.1
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos Eclodidos de Nemat\enc{ó}{o}ides Ap\enc{ó}{o}s Aplica\enc{çã}{ca}o de
#' Nematicidas Naturais
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Ovos Eclodidos de Nemat\enc{ó}{o}ides
#' Ap\enc{ó}{o}s Aplica\enc{çã}{ca}o de Nematicidas Naturais
#' @description Resultados de um experimento em delineamento
#' inteiramente casualizado que avaliou o efeito de 5 nematicidas
#' naturais na eclosão de ovos de nematoides.
......@@ -197,8 +193,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC contagem
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 5.1, pág. 130)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 5.1, pág. 130.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -233,8 +228,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 9, Cap. 11, pág. 321.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -252,7 +246,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEg6.1
#' @title Ganhos de Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz nos Ciclos de Sele\enc{çã}{ca}o
#' @title Ganhos de Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz nos Ciclos de
#' Sele\enc{çã}{ca}o
#' @description Amostra com 6 pares de observações representanto os
#' ciclos de seleção e ganhos percentuais de produção
#' correspondentes em arroz.
......@@ -266,9 +261,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{percentuais de ganhos de produção.}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.1, pág. 157)
#' @keywords DIC RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 6.1, pág. 157.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -283,7 +277,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEg6.2
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Experimento instalado em delineamento de blocos
#' casualizados para estudar o efeito da adubação NPK na
#' produtividade do feijoeiro.
......@@ -301,9 +296,8 @@ NULL
#' parcela\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords DBC RP
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.2, pág. 164)
#' @keywords DBC RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 6.2, pág. 164.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -311,8 +305,6 @@ NULL
#' data(DiasEg6.2)
#' str(DiasEg6.2)
#'
#' names(DiasEg6.2)[2] <- "bloc"
#'
#' xyplot(prod ~ npk, data = DiasEg6.2,
#' groups = bloc, type = "b",
#' xlab = expression("Dose de NPK"~(kg~ha^{-1})),
......@@ -339,9 +331,8 @@ NULL
#' \item{\code{ntfs}}{Número total de frutos sadios.}
#'
#' }
#' @keywords AAS
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 6.3, pág. 173)
#' @keywords RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 6.3, pág. 173.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -366,15 +357,14 @@ NULL
#' \item{\code{luz}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
#' a quantidade de luz aplicada.}
#'
#' \item{\code{agua}}{Fator métrico que identifica, em escala codificada,
#' a quantidade de água aplicada.}
#' \item{\code{agua}}{Fator métrico que identifica, em escala
#' codificada, a quantidade de água aplicada.}
#'
#' \item{\code{prod}}{Produção de tomateiros.}
#'
#' }
#' @keywords DIC RM
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 7.1, pág. 187)
#' @keywords DIC FAT2
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 7.1, pág. 187.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -411,8 +401,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.1, pág. 222)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 9.1, pág. 222.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -450,8 +439,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords ClaHier
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.2, pág. 231)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 9.2, pág. 231.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -490,8 +478,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exemplo 9.4, pág.247)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exemplo 9.4, pág. 247.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -538,8 +525,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 10, pág. 296)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 10, Cap. 10, pág. 296.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -580,9 +566,7 @@ NULL
#' }
#'
#' @keywords DBC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10.4, Cap. 10,
#' pág. 294)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 10.4, Cap. 10, pág. 294.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -628,9 +612,8 @@ NULL
#' m\eqn{^2} (30 covas de espaçamento 3 \eqn{\times} 1).}
#'
#' }
#' @keywords DIC FAT3
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 10, pág. 295)
#' @keywords DIC FAT2K
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 7, Cap. 10, pág. 295.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -651,7 +634,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEx10.4.8
#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Gramineas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem
#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Gramineas em
#' Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem
#' @description Em um ensaio em delineamento de blocos casualizados foi
#' analisado o efeito de doses de calcário no teor de matéria seca
#' de gramíneas forrageiras. Foi utilizado esquema fatorial 3
......@@ -674,8 +658,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 10, pág. 295)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 8, Cap. 10, pág. 295.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -711,9 +694,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de bulbos de alho.}
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 8, Cap. 11, pág. 321
#' @keywords GE
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 8, Cap. 11, pág. 321.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -721,7 +703,6 @@ NULL
#' data(DiasEx11.7.8)
#' str(DiasEx11.7.8)
#'
#'
#' xtabs(~geno + exper, data = DiasEx11.7.8)
#'
#' # Totais.
......@@ -759,9 +740,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de milho.}
#'
#' }
#' @keywords GE DIC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 11, pág. 321)
#' @keywords GE
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 9, Cap. 11, pág. 321.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -782,7 +762,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEx3.6.7
#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de Lotes de Sementes de Tomate
#' @title Percentual de Germina\enc{çã}{ca}o de Lotes de Sementes de
#' Tomate
#' @description Percentuais de germinação de 2 lotes de sementes de
#' tomate com 5 repetições com 100 sementes em cada repetição.
#' @format Um \code{data.frame} com 2 observações e 1 variável, em que
......@@ -795,9 +776,8 @@ NULL
#' \item{\code{pgerm}}{Percentual de germinação das sementes.}
#'
#' }
#' @keywords AAS
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 7.6, pág.102)
#' @keywords DIC
#' @source BARROS; DIAS (2009), (Exercício 7, Cap. 7.6, pág. 102.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -824,9 +804,8 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso do animal (g).}
#'
#' }
#' @keywords RL
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 1, Cap. 6, pág. 179)
#' @keywords RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 1, Cap. 6, pág. 179.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -840,7 +819,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEx6.5.10
#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Produ\enc{çã}{ca}o e Di\enc{â}{a}metro
#' @title Correla\enc{çã}{ca}o entre Produ\enc{çã}{ca}o e
#' Di\enc{â}{a}metro
#' @description Dados referentes a 8 pares de valores de produção
#' (gramas) e diâmetro (cm).
#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -852,9 +832,8 @@ NULL
#' \item{\code{diam}}{Diãmetro em centimetros.}
#'
#' }
#' @keywords ASS RL
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 7, pág. 181)
#' @keywords RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 10, Cap. 7, pág. 181.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -879,9 +858,8 @@ NULL
#' \item{\code{massa}}{Massa em gramas.}
#'
#' }
#' @keywords AAS RL
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 9, Cap. 6, pág. 181)
#' @keywords RS
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 9, Cap. 6, pág. 181.
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -913,8 +891,7 @@ NULL
#' }
#'
#' @keywords DQL
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 10, Cap. 9, pág. 261)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 10, Cap. 9, pág. 261.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -954,8 +931,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC contagem
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 4, Cap. 9, pág. 260)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 4, Cap. 9, pág. 260.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -973,7 +949,8 @@ NULL
NULL
#' @name DiasEx9.6.6
#' @title Teores de S\enc{ó}{o}lidos Sol\enc{ú}{u}veis Totais da Poupa de Frutos
#' @title Teores de S\enc{ó}{o}lidos Sol\enc{ú}{u}veis Totais da Poupa
#' de Frutos
#' @description Experimento em delineamento inteiramente casualizado,
#' com 5 repetições e 4 cultivares de tomateiro onde os totais de
#' sólidos solúveis na poupa dos frutos foram avaliados.
......@@ -990,8 +967,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 6, Cap. 9, pág. 260)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 6, Cap. 9, pág. 260.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1031,8 +1007,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Dias, L. A. S., Barros, W. S. (2009). Biometria
#' Experimental. Viçosa, MG: UFV. (Exercício 7, Cap. 9, pág. 261)
#' @source BARROS; DIAS (2009), Exercício 7, Cap. 9, pág. 261.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1048,4 +1023,3 @@ NULL
#' ylab = "Número de frutos na primeira colheita")
#'
NULL
R/Dinorah.R
View file @ 9cb94664
#' @name Dinorah
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho com Aduba\enc{çã}{ca}o Org\enc{â}{a}nica com Cama de Frango
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Milho com Aduba\enc{çã}{ca}o
#' Org\enc{â}{a}nica com Cama de Frango
#' @description Experimento instalado e conduzido por Walmes M. Zeviani,
#' estudante do 4 ano de Agronomia da UFGD na época, na Fazenda
#' Dinorah em Jateí - MS na safra de inverno de 2006. No experimento
......
R/Epprecht.R
View file @ 9cb94664
#' @name EpprechtTb2.1
#' @title Volumes em embalagens de leite
#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
#' leite em 100 embalagens de 1000 ml.
#'
#' @aliases EpprechtTb2.2 EpprechtTb2.3
#' @title Volumes em Embalagens de Leite
#' @description Dados referentes aos volumes verificados de leite em 100
#' embalagens de 1000 ml.
#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis, em
#' que
#'
......@@ -14,93 +14,44 @@
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 23).
#'
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb2.1)
#'
#' hist(EpprechtTb2.1$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb2.2
#' @title Volumes em embalagens de leite
#' @description Dados referentes aos volumes verificados de
#' leite em 100 embalagens de 1000 ml. Os dados foram extraídos
#' após uma alteração da pressão de operação, configurando uma causa
#' especial de variação.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
#' em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
#'
#' \item{\code{X}}{Volume de leite na embalagem (ml).}
#' Os dados em \code{\link{EpprechtTb2.2}} foram extraídos após uma
#' alteração da pressão de operação, configurando uma causa especial
#' de variação.
#'
#' Os dados em \code{\link{EpprechtTb2.3}} foram extraídos de um
#' processo isento de causas especiais de variação.
#'
#' }
#'
#' @keywords variabilidade
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 26).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 23, 26 e 35.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb2.2)
#'
#' hist(EpprechtTb2.2$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb2.3
#' @title Volumes em embalagens de leite
#' @description Dados referentes aos volumes de leite em 100 embalagens
#' de 1000 ml. Os dados são extraídos de um processo isento de
#' causas especiais de variação.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 2 variáveis,
#' em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{id}}{Identificação da embalagem.}
#'
#' \item{\code{X}}{Volume de leite presente na embalagem (ml).}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 35).
#' # TODO: Dois desses data.frames são iguais.
#'
#' @examples
#' data(EpprechtTb2.1)
#' str(EpprechtTb2.1)
#' str(EpprechtTb2.2)
#' str(EpprechtTb2.3)
#'
#' data(EpprechtTb2.3)
#' hist(EpprechtTb2.1$x,
#' xlab = "Volume (ml)",
#' ylab = "Frequência",
#' main = "")
#'
#' hist(EpprechtTb2.3$x, xlab="Volume (ml)", ylab="Frequência", main="")
#' plot(c(EpprechtTb2.2$x, EpprechtTb2.3$x), type = "o")
#' abline(v = length(EpprechtTb2.2$x), col = 2, lty = 2)
#'
NULL
#' @name EpprechtTb5.2
#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as em uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
#' @title Medidas de Pe\enc{ç}{c}as em uma Linha de Produ\enc{çã}{ca}o
#' @description Dados referentes às medidas de peças de uma linha de
#' produção. O objetivo é analisar a repetitividade e a
#' reprodutividade de um micrômetro com leitura milesimal, usado na
#' medição de um componente de um processo de usinagem. Três
#' operadores treinados mediram duas vezes cada uma de 10 peças.
#' A sequência em que cada um dos operadores mede cada uma das
#' peças foi aleatorizada.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
#' em que
#' operadores treinados mediram duas vezes cada uma de 10 peças. A
#' sequência em que cada um dos operadores mede cada uma das peças
#' foi aleatorizada.
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -109,75 +60,66 @@ NULL
#' \item{\code{op}}{Fator que indica o operador que realizou a medição
#' da peça (de 1 a 3).}
#'
#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (µm).}
#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (\eqn{\mu}m).}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ ASM
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 152).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 152.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb5.2)
#' str(EpprechtTb5.2)
#'
#' xtabs(~pc + op, data = EpprechtTb5.2)
#'
#' boxplot(tam ~ op, data = EpprechtTb5.2,
#' xlab = "Operário",
#' ylab = "Tamanho",
#' main = "Boxplots para os tamanhos das peças aferidos pelos três
#' operários",
#' col = c("#F0FFFF","#FFDAB9", "#C1FFC1"))
#'
#'
NULL
#' @name EpprechtTb5.4
#' @title Capacidade de medi\enc{çã}{ca}o de um rel\enc{ó}{o}gio apalpador
#' @description Dados utilizados para avaliar a capacidade
#' de um relógio apalpador na medição do erro de batida radial de
#' um eixo retificado. São 20 peças medidas por um mesmo
#' operador, duas vezes cada.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @title Capacidade de medi\enc{çã}{ca}o de um rel\enc{ó}{o}gio
#' apalpador
#' @description Dados utilizados para avaliar a capacidade de um relógio
#' apalpador na medição do erro de batida radial de um eixo
#' retificado. São 20 peças medidas por um mesmo operador, duas
#' vezes cada.
#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{pc}}{Identificação da peça.}
#'
#'
#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça (décimos de mícrons).}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ ASM
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 155).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 155.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb5.4)
#' str(EpprechtTb5.4)
#'
#' plot(tam ~ pc, data = EpprechtTb5.4,
#' ylab = "Tamanho",
#' xlab = "Peça", xaxt = "n")
#' xlab = "Peça",
#' xaxt = "n")
#' axis(1, 1:20)
#' abline(mean(EpprechtTb5.4$tam), 0, lty=2)
#'
#' qqnorm(EpprechtTb5.4$tam)
#'
NULL
#' @name EpprechtTb5.5
#' @title Medidas de dureza de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
#' @description Dados referentes a medidas de dureza de peças, para avaliar a
#' capacidade de medição de um durômetro. São 10 peças medidas três vezes
#' cada por um mesmo operador.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @title Medidas de dureza de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de
#' produ\enc{çã}{ca}o
#' @description Dados referentes a medidas de dureza de peças, para
#' avaliar a capacidade de medição de um durômetro. São 10 peças
#' medidas três vezes cada por um mesmo operador.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -186,15 +128,12 @@ NULL
#' \item{\code{dur}}{Dureza da peça.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ ASM
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 155).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 155.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb5.5)
#' str(EpprechtTb5.5)
#'
#' plot(tam~pc, data = EpprechtTb5.5,
#' ylab = "Tamanho",
......@@ -202,19 +141,15 @@ NULL
#' axis(1, 1:10)
#' abline(mean(EpprechtTb5.5$tam), 0, lty = 2)
#'
#'
NULL
#' @name EpprechtTb5.6
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o das leituras de um micr\enc{ô}{o}metro
#' @description Dados referentes às leituras de um micrômetro usado para
#' medir peças com dimensão nominal de 20 mm, utilizando um bloco padrão de
#' dimensão 20 mm como referência. O bloco foi
#' medido dez vezes por um mesmo operador.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' medir peças com dimensão nominal de 20 mm, utilizando um bloco
#' padrão de dimensão 20 mm como referência. O bloco foi medido dez
#' vezes por um mesmo operador.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -223,21 +158,18 @@ NULL
#' \item{\code{leit}}{Leitura do micrômetro (mm).}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ ASM
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 156).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 156.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb5.6)
#' str(EpprechtTb5.6)
#'
#' boxplot(EpprechtTb5.6$leit,
#' col = "#F0FFFF",
#' ylab="Leitura",
#' main="Leituras do micrômetro")
#' grid(nx=NA, ny=NULL, col='grey')
#' ylab = "Leitura")
#' grid(nx = NA, ny = NULL, col = "grey")
#' rug(EpprechtTb5.6$leit, side = 2)
#'
NULL
......@@ -245,13 +177,10 @@ NULL
#' @title Medidas de pe\enc{ç}{c}as de uma linha de produ\enc{çã}{ca}o
#' @description Após a aquisição de um equipamento de medição mais
#' sofisticado que o anterior, foi realizado um estudo de
#' repetitividade e reprodutividade do processo de medida com o
#' novo equipamento. Cada peça foi medida três vezes por cada um de
#' dois operadores.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis,
#' em que
#' repetitividade e reprodutividade do processo de medida com o novo
#' equipamento. Cada peça foi medida três vezes por cada um de dois
#' operadores.
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -263,22 +192,18 @@ NULL
#' \item{\code{tam}}{Tamanho da peça.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ ASM
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 157).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 157.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb5.9)
#' str(EpprechtTb5.9)
#'
#' EpprechtTb5.9$op <- as.factor(EpprechtTb5.9$op)
#'
#' boxplot(tam ~ op, data = EpprechtTb5.9,
#' xlab = "Operador",
#' ylab = "Tamanho",
#' main="Boxplot dos tamanhos das peças medidas pelos dois operadores",
#' col = c("#F0FFFF", "#FFDAB9"))
#' grid(nx = NA, ny = NULL, col = "grey")
#'
......@@ -288,57 +213,44 @@ NULL
#' @title Concentra\enc{çã}{ca}o de um Processo Qu\enc{í}{i}mico
#' @description Dados referentes à concentração de um processo químico
#' registrada a cada 3 minutos.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 1 variável,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 100 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{conc}}{Concentração registrada na amostra.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 182).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 182.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb6.10)
#' str(EpprechtTb6.10)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb6.10$conc, type = "xbar.one", nsigmas = 3,
#' xlab = "", ylab = "Concentração", title = "")
#'
#'
NULL
#' @name EpprechtTb6.12
#' @title Peso de um Produto
#' @description Trinta observações registradas referentes aos pesos de um
#' produto.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
#' em que
#' @description Trinta observações registradas referentes aos pesos de
#' um produto.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{peso}}{Peso do produto.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 184).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 184.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb6.12)
#' str(EpprechtTb6.12)
#'
#' library(qcc)
#'
......@@ -355,9 +267,7 @@ NULL
#' efetua-se uma medida às 8h00, outra às 8h03 e outra às 8h06. Na
#' segunda amostra são registradas as temperaturas nos horários
#' 8h30, 8h33 e 8h36, e assim por diante.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -366,15 +276,12 @@ NULL
#' \item{\code{temp}}{Temperaturas registradas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 167).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 167.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb6.4)
#' str(EpprechtTb6.4)
#'
#' library(qcc)
#'
......@@ -386,11 +293,9 @@ NULL
#' @name EpprechtTb6.9
#' @title Volume de Refrigerante em Garrafas Pl\enc{á}{a}sticas
#' @description Os dados referem-se aos volumes de refrigerante em
#' 20 amostras, cada uma delas composta por 3 garrafas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @description Os dados referem-se aos volumes de refrigerante emq 20
#' amostras, cada uma delas composta por 3 garrafas.
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -399,15 +304,12 @@ NULL
#' \item{\code{vol}}{Volumes registrados.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 180).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 180.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb6.9)
#' str(EpprechtTb6.9)
#'
#' library(qcc)
#'
......@@ -415,84 +317,72 @@ NULL
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3,
#' xlab = "Amostra", ylab = "Volume", title = "")
#'
#'
NULL
#' @name EpprechtTb7.5
#' @title Qualidade de um Processo
#' @description Uma característica de qualidade de um processo
#' monitorada por meio de quinze observações.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 1 variável,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{x}}{Observações registradas do processo.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ EWMA
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 198).
#'
#' @keywords CEQ
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 198.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb7.5)
#' str(EpprechtTb7.5)
#'
#' library(qcc)
#'
#'
#' qcc(EpprechtTb7.5, type = "xbar.one", nsigmas = 3,
#' xblab = "", ylab = "Observações", title = "")
#'
#' ewma(EpprechtTb7.5, nsigmas = 3,plot = TRUE,
#' xblab = "", ylab = "Observações", title = "")
#'
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.12
#' @title Controle de qualidade para a fra\enc{çã}{ca}o de n\enc{ã}{a}o conformes.
#' @description Dados de 20 amostras, representando o número
#' de peças não-conformes em amostras de tamanho 100.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
#' em que
#' @title Controle de Qualidade para a Fra\enc{çã}{ca}o de N\enc{ã}{a}o
#' Conformes
#' @description Dados de 20 amostras, representando o número de peças
#' não-conformes em amostras de tamanho 100.
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{nconf}}{Número de peças não conformes nas amostras.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 227).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 227.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.12)
#' str(EpprechtTb8.12)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.12, type = "p", size = 100,
#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de itens não conformes", title=" ")
#' xlab = "Amostra",
#' ylab = "Proporção de itens não conformes",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.13
#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de pedidos de compra com erro
#' @description Uma grande companhia faz o controle estatístico de
#' seus processos administrativos. Para isso, são coletados
#' semanalmente o número de pedidos de compra e o número de pedidos
#' de compra com erros.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Pedidos de
#' Compra com Erro
#' @description Uma grande companhia faz o controle estatístico de seus
#' processos administrativos. Para isso, são coletados semanalmente
#' o número de pedidos de compra e o número de pedidos de compra com
#' erros.
#' @format Um \code{data.frame} com 15 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -501,121 +391,105 @@ NULL
#' \item{\code{pce}}{Número de pedidos de compra com erros.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 229).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 229.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.13)
#' str(EpprechtTb8.13)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.13$pce, type = "p", sizes = EpprechtTb8.13$pc,
#' xlab="Semana", ylab="Proporção de pedidos com erros", title=" ")
#'
#' xlab = "Semana",
#' ylab = "Proporção de pedidos com erros",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.14
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos na Montagem
#' de Placas de Circuito
#'
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos na
#' Montagem de Placas de Circuito
#' @description Para monitorar um processo de montagem de placas de
#' circuitos foram registrados os números de componentes montados
#' erradamente a cada 5 placas (cada amostra consiste de 5 placas).
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades encontradas na amostra.}
#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades encontradas na
#' amostra.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 230).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 230.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.14)
#' str(EpprechtTb8.14)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.14, type = "c", size = 5,
#' xblab="Amostras", ylab="Número de itens não conformes", title=" ")
#' xlab = "Amostras",
#' ylab = "Número de itens não conformes",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.15
#'
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos em um Processo
#' de Produ\enc{çã}{ca}o de Tecidos
#'
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de Defeitos em um
#' Processo de Produ\enc{çã}{ca}o de Tecidos
#' @description Para monitorar um processo de produção de tecidos
#' estampados foram examinados os 10 primeiros rolos, com 200m de
#' tecido cada. Foi registrado o número de defeitos encontrados em
#' cada rolo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 1 variável,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{def}}{Defeitos encontrados no rolo.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 231).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 231.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.15)
#' str(EpprechtTb8.15)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.15, type = "c",
#' xlab="Amostra", ylab="Número de defeitos", title=" ")
#' xlab = "Amostra",
#' ylab = "Número de defeitos",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.16
#' @title Controle de qualidade na produ\enc{çã}{ca}o de cabos el\enc{é}{e}tricos
#' @description Dados referentes ao monitoramento do processo de produção
#' de cabos elétricos. Foi registrada a quantidade de defeitos
#' encontrados em amostras de determinada quantidade de metros de cabo.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis,
#' em que
#' @title Controle de Qualidade na Produ\enc{çã}{ca}o de Cabos
#' El\enc{é}{e}tricos
#' @description Dados referentes ao monitoramento do processo de
#' produção de cabos elétricos. Foi registrada a quantidade de
#' defeitos encontrados em amostras de determinada quantidade de
#' metros de cabo.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{met}}{Quantidade de cabo avaliado em cada amostra (em metros).}
#' \item{\code{met}}{Quantidade de cabo avaliado em cada amostra (em
#' metros).}
#'
#' \item{\code{def}}{Número de defeitos encontrados.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 233).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 233.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.16)
#' str(EpprechtTb8.16)
#'
#' library(qcc)
#'
......@@ -626,66 +500,58 @@ NULL
#' @name EpprechtTb8.2
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Clientes Insatisfeitos com a Comida
#' @description Dados referentes ao número de clientes insatisfeitos
#' com a comida de um restaurante. Esses dados foram obtidos após o
#' @description Dados referentes ao número de clientes insatisfeitos com
#' a comida de um restaurante. Esses dados foram obtidos após o
#' diagnóstico e a eliminação de causas especiais. A cada dia 200
#' clientes foram consultados, durante 30 dias.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{cinsat}}{Número de clientes insatisfeitos.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 204).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 204.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.2)
#' str(EpprechtTb8.2)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.2, type = "p", size = 200,
#' xlab="Amostra", ylab="Proporção de insatisfeitos", title=" ")
#' xlab = "Amostra",
#' ylab = "Proporção de insatisfeitos",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name EpprechtTb8.8
#' @title Controle de qualidade para o n\enc{ú}{u}mero de n\enc{ã}{a}o-conformidades em geladeiras
#' @description Dados referentes aos números de não-conformidades
#' em 40 amostras de cinco geladeiras. Foi suposto que o processo
#' operava sob controle nesse período.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 1 variável,
#' em que
#' @title Controle de Qualidade para o N\enc{ú}{u}mero de
#' N\enc{ã}{a}o-conformidades em Geladeiras
#' @description Dados referentes aos números de não-conformidades em 40
#' amostras de cinco geladeiras. Foi suposto que o processo operava
#' sob controle nesse período.
#' @format Um \code{data.frame} com 40 observações e 1 variável, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{nconf}}{Número de não-conformidades.}
#'
#' }
#'
#' @keywords CEQ
#'
#' @source Costa, A. F. B., Epprecht, E. K., Carpinetti, L. (2010).
#' Controle Estatístico de Qualidade (2nd ed.). São Paulo - SP:
#' Editora Atlas. (pg 222).
#'
#' @source COSTA et al. (2010), pág. 222.
#' @examples
#'
#' data(EpprechtTb8.8)
#' str(EpprechtTb8.8)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(EpprechtTb8.8, type = "c", size = 5,
#' xlab="Amostra", ylab="Número de não-conformidades", title=" ")
#' xlab = "Amostra",
#' ylab = "Número de não-conformidades",
#' title = "")
#'
NULL
R/Faria.R
View file @ 9cb94664
#' @name FariaEg2.9.5
#' @title Varia\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos para a Determina\enc{çã}{ca}o da CTC do Solo
#' @title Varia\enc{çã}{ca}o de M\enc{é}{e}todos para a
#' Determina\enc{çã}{ca}o da CTC do Solo
#' @description Dois métodos de CTC do solo são usados em uma amostra de
#' controle e fornecem os resultados em cmol kg\eqn{^{-1}}.
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -12,9 +13,8 @@
#' \item{\code{ctc}}{CTC da amostra de solo, em cmol kg\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords ASS
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. (Exemplo 2.9.5, pág 39)
#' @keywords AAS
#' @source FARIA (2009), Exemplo 2.9.5, pág 39.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -49,8 +49,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 3.2.4, pág 46)
#' @source FARIA (2009), Tabela 3.2.4, pág 46.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -68,12 +67,12 @@ NULL
NULL
#' @name FariaQd11.4
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Batatas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem e Aduba\enc{çã}{ca}o
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Batatas em Fun\enc{çã}{ca}o da Calagem e
#' Aduba\enc{çã}{ca}o
#' @description Experimento montado em delineamento inteiramente
#' casualizado para estudar o efeito da combibação dos fatores
#' irrigação e calagem da produção de batata.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em
#' que
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -89,9 +88,8 @@ NULL
#' \item{\code{result}}{Produção de batata, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DIC FAT2
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.4, pág. 134)
#' @keywords DIC FAT2K
#' @source FARIA (2009), Quadro 11.4, pág. 134.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -111,7 +109,8 @@ NULL
NULL
#' @name FariaQd11.9
#' @title Qualidade de Mudas em Fun\enc{çã}{ca}o do Recipiente da Esp\enc{é}{e}cie
#' @title Qualidade de Mudas em Fun\enc{çã}{ca}o do Recipiente da
#' Esp\enc{é}{e}cie
#' @description Experimento montado no delineamento inteiramente
#' casualizado cujo resultado é a qualidade de mudas em função do
#' recipiente utilizado e para cada espécie cultiavda.
......@@ -132,8 +131,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC FAT2
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 11.9, pág 145)
#' @source FARIA (2009), Quadro 11.9, pág 145.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -181,9 +179,8 @@ NULL
#'
#' As parcelas da testemunha, que não receberam aplicação de TVC,
#' exibiram um valor 0 para a colonização das vassouras-de-bruxa.
#' @keywords DBC PS
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. ( Quadro 12.5, pág. 159)
#' @keywords PS
#' @source FARIA (2009), Quadro 12.5, pág. 159.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -220,9 +217,8 @@ NULL
#' \item{\code{result}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DIC RL
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.2 pág. 198)
#' @keywords DIC RS
#' @source FARIA (2009), Quadro 14.2 pág. 198.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -238,8 +234,8 @@ NULL
NULL
#' @name FariaQd14.3
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o com F\enc{ó}{o}sforo na Produ\enc{çã}{ca}o de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Parte
#' A\enc{é}{e}rea de Milho
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o com F\enc{ó}{o}sforo na Produ\enc{çã}{ca}o
#' de Mat\enc{é}{e}ria Seca de Parte A\enc{é}{e}rea de Milho
#' @description Os dados abaixo são provenientes de um ensaio
#' experimental realizado em casa de vegetação, montado no
#' delineamento em blocos casualizados, com 5 repetições, para
......@@ -260,8 +256,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus - BA: UESC. (Quadro 14.3 pág. 200)
#' @source FARIA (2009), Quadro 14.3 pág. 200.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -295,8 +290,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Faria, J. C. (2009). Notas de aulas expandidas (10th ed.)
#' Ilhéus, BA: UESC. (Tabela 6.1 pág 76)
#' @source FARIA (2009), Tabela 6.1 pág 76.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -307,4 +301,3 @@ NULL
#' xyplot(prod ~ varied, data = FariaQd6.1)
#'
NULL
R/Ferreira.R
View file @ 9cb94664
......@@ -17,11 +17,11 @@
#'
#' }
#' @keywords AnaDisc
#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
#' Editora UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 592-593)
#' @source FERREIRA (2011), Exemplo 13.2, pág. 592-593.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg13.2)
#' str(FerreiraEg13.2)
#' summary(FerreiraEg13.2)
#'
#' library(lattice)
......@@ -46,7 +46,8 @@
NULL
#' @name FerreiraEg13.3
#' @title Classifica\enc{çã}{ca}o de Solos na Regi\enc{ã}{a}o Amaz\enc{ô}{o}nica
#' @title Classifica\enc{çã}{ca}o de Solos na Regi\enc{ã}{a}o
#' Amaz\enc{ô}{o}nica
#' @description Dados amostrais relativos ao teor de zinco (\emph{Zn}) e
#' ferro \emph{Fe}, em ppm, obtidos em solos de pastagem e de
#' floresta na região amazônica.
......@@ -64,8 +65,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords AnaDisc
#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
#' Editora UFLA. (Exemplo 13.3, pág. 596-597)
#' @source FERREIRA (2011) (Exemplo 13.3, pág. 596-597)
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg13.3)
......@@ -99,9 +99,8 @@ NULL
#' \item{\code{linf}}{Contagem de linfócitos.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 3.4 pág. 136)
#' @keywords AASM
#' @source FERREIRA (2011), Exemplo 3.4, pág. 136.
#'
#' Royston, J. P. (1983). Some techniques for assessing multivariate
#' normality based on Shapiro-Wilk. London, Applied Statistics -
......@@ -136,9 +135,8 @@ NULL
#' solo.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 5.1 pág. 193-194)
#' @keywords AASM
#' @source FERREIRA (2011), Exemplo 5.1 pág. 193-194.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg5.1)
......@@ -177,7 +175,8 @@ NULL
NULL
#' @name FerreiraEg6.3
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o dos Solos de Pastagem e Capoeira Nova da Amaz\enc{ô}{o}nia
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o dos Solos de Pastagem e Capoeira Nova da
#' Amaz\enc{ô}{o}nia
#' @description Os dados referem-se a avaliação de parcelas de solo da
#' Amazônia. Os atributos quantidade de cálcio, magnésio e saturação
#' de bases foram avaliados em parcelas de solo sob os sistemas de
......@@ -198,15 +197,12 @@ NULL
#' solo.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 6.3 pág. 240-241 e
#' @keywords AASM manova
#' @source FERREIRA (2011), (Exemplo 6.3 pág. 240-241 e
#' exemplo 6.6 pág. 268-269)
#'
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg6.3)
#'
#' str(FerreiraEg6.3)
#'
#' library(lattice)
......@@ -222,7 +218,8 @@ NULL
NULL
#' @name FerreiraEg7.1
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Exerc\enc{í}{i}cios F\enc{í}{i}sicos sobre o Estresse Oxidativo
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Exerc\enc{í}{i}cios F\enc{í}{i}sicos
#' sobre o Estresse Oxidativo
#' @description Dados observados de um estudo realizado no laboratório
#' de Bioquímica Clínica do Departamento de Análises Clínicas e
#' Toxicológicas da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL), no
......@@ -247,12 +244,12 @@ NULL
#' \eqn{nmol/dl} (nanomol por decilitro).}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.1 pág. 286)
#'
#' @keywords manova
#' @source FERREIRA (2011), (Exemplo 7.1 pág. 286)
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg7.1)
#' str(FerreiraEg7.1)
#'
#' aggregate(peroxido ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
#' aggregate(proteina ~ amostra, data = FerreiraEg7.1, summary)
......@@ -280,9 +277,9 @@ NULL
#' @name FerreiraEg7.4
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Duas Variedades de Milho
#' @description Com o interesse de testar a hipótese de igualdade entre
#' duas variedades de milho, foram mensuradas as variáveis aleatórias
#' produtividade e altura das plantas em cada uma das variedades.
#'
#' duas variedades de milho, foram mensuradas as variáveis
#' aleatórias produtividade e altura das plantas em cada uma das
#' variedades.
#' @format Um \code{data.frame} com 11 observações e 3 variáveis.
#'
#' \describe{
......@@ -296,17 +293,18 @@ NULL
#' \item{\code{altura}}{Altura média das plantas em metros.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 7.4 pág. 302)
#'
#' @keywords manova
#' @source FERREIRA (2011), Exemplo 7.4 pág. 302.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg7.4)
#' str(FerreiraEg7.4)
#'
#' aggregate(prod ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
#' aggregate(altura ~ varie, data = FerreiraEg7.4, summary)
#' by(FerreiraEg7.4[2:3], FerreiraEg7.4[1], cov)
#'
#' layout(1)
#' with(FerreiraEg7.4, {
#' par(mar = c(4, 5, 4, 5))
#' plot.default(y = prod, xlab = "", ylab = "",
......@@ -334,7 +332,8 @@ NULL
NULL
#' @name FerreiraEg8.1
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Gr\enc{ã}{a}os e Produtividade em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Gr\enc{ã}{a}os e Produtividade em
#' Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados obtidos de um experimento inteiramente casualizado
#' com cinco repetições, realizado no período de seca, onde
#' avaliou-se o efeito de diferentes cultivares na produtividade do
......@@ -356,8 +355,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords manova
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 339)
#' @source FERREIRA (2011), Exemplo 8.1, pág. 339.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg8.1)
......@@ -403,13 +401,12 @@ NULL
#'
#' }
#'
#' O sistema de uso da terra é indicado conforme nomenclatura das linhas
#' do \code{data.frame}, onde (A) representa uso da terra para
#' agricultura, (AG) para agrofloresta, (F) para floresta, (CV) para
#' capoeira velha, (CN) para capoeira nova e (P) para pastagem.
#' @keywords KM
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exemplo 9.1, pág. 402)
#' O sistema de uso da terra é indicado conforme nomenclatura das
#' linhas do \code{data.frame}, onde (A) representa uso da terra
#' para agricultura, (AG) para agrofloresta, (F) para floresta, (CV)
#' para capoeira velha, (CN) para capoeira nova e (P) para pastagem.
#' @keywords AnaAgrup
#' @source FERREIRA (2011), (Exemplo 9.1, pág. 402)
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEg9.1)
......@@ -456,9 +453,8 @@ NULL
#' X.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd ed.). Lavras, MG:
#' Editora UFLA. (Exercício 10.11.9, pág. 487)
#' @keywords AnaComPrin
#' @source FERREIRA (2011), Exercício 10.11.9, pág. 487.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEx10.11.9)
......@@ -487,7 +483,7 @@ NULL
NULL
#' @name FerreiraEx3.8.5
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de cultivar de mel\enc{ã}{a}o
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o de Cultivar de Mel\enc{ã}{a}o
#' @description Os dados referem-se à avaliação de uma cultivar de melão
#' em 32 unidades experimentais.
#' @format \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -501,9 +497,8 @@ NULL
#' \item{\code{tam}}{Teor médio de açucar mensurados em graus brix.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 3.8.5 pág. 169)
#' @keywords AnaComPrin
#' @source FERREIRA (2011), Exercício 3.8.5, pág. 169.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEx3.8.5)
......@@ -533,7 +528,6 @@ NULL
#' e depois de terem sido submetidos a uma dieta balanceada. O
#' interesse do estudo é avaliar se houve efeito significativo da
#' dieta nas variáveis peso e teor de proteína.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis.
#'
#' \describe{
......@@ -546,12 +540,12 @@ NULL
#' \item{\code{teor}}{Teor de proteína.}
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 7.4.1 pág. 328)
#'
#' @keywords manova
#' @source FERREIRA (2011), Exercício 7.4.1 pág. 328.
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEx7.4.1)
#' str(FerreiraEx7.4.1)
#'
#' aggregate(peso ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
#' aggregate(teor ~ fase, data = FerreiraEx7.4.1, summary)
......@@ -583,7 +577,8 @@ NULL
NULL
#' @name FerreiraEx8.5.1
#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito e Altura de \enc{Á}{A}rvores em Lavras-MG
#' @title Di\enc{â}{a}metro \enc{à}{a} Altura do Peito e Altura de
#' \enc{Á}{A}rvores em Lavras-MG
#' @description Resultados de um experimento inteiramente casualizado
#' com dez repetições, realizado no período de seca, para avaliar o
#' diferenças entre diferentes transectos na altura e no diâmetro à
......@@ -605,8 +600,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords manova
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 8.5.1, pág. 351)
#' @source FERREIRA (2011), (Exercício 8.5.1, pág. 351)
#' @examples
#'
#' data(FerreiraEx8.5.1)
......@@ -661,9 +655,8 @@ NULL
#' O tipo de carne é indicado conforme nomenclatura das linhas do
#' \code{data.frame}. Os tipos de carne marisco, siri e camarão são
#' todos enlatados.
#' @keywords agrupamento
#' @source Ferreira, D. F. (2011). Estatística Multivariada (2nd
#' ed.). Lavras, MG: Editora UFLA. (Exercício 9.7.2, pág. 409)
#' @keywords AnaAgrup
#' @source FERREIRA (2011), Exercício 9.7.2, pág. 409.
#' @references Bussab, W. O., Miazaki, É. S., Andrade,
#' D. F. (1990). Introdução à análise de agrupamentos. São Paulo,
#' SP: ABE.
......@@ -685,4 +678,3 @@ NULL
#' legend = c("2 grupos (k = 2)", "3 grupos (k = 3)"))
#'
NULL
R/Manly.R
View file @ 9cb94664
#' @name ManlyTb6.7
#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na
#'
#' @description Estimativas do consumo médio de proteínas de diferentes fontes de alimentos para os habitantes de 25 países europeus. Medida em gramas por pessoa por dia
#'
#' @title Consumo de Prote\enc{í}{i}na
#' @description Estimativas do consumo médio de proteínas de diferentes
#' fontes de alimentos para os habitantes de 25 países
#' europeus. Medida em gramas por pessoa por dia
#' @format Um \code{data.frame} com 25 países em 9 variáveis.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
#'
#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por pessoa por dia.}
#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por
#' pessoa por dia.}
#'
#' \item{\code{cb}}{Consumo de carne branca.}
#'
......@@ -30,20 +31,20 @@
#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
#'
#' }
#' @keywords CP
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados - uma introdução.
#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MANLY (2005), pág. 103.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb6.7)
#' str(ManlyTb6.7)
#'
#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
#' data = ManlyTb6.7,
#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
#' data = ManlyTb6.7)
#'
NULL
#' @name ManlyTb1.1
#' @title Pardais sobreviventes da tempestade
#' @title Pardais Sobreviventes da Tempestade
#' @description Estudo em 1898, para a teoria da evolução de Darwin com
#' pardais moribundos, com total de 49 dados.
#' @format Um \code{data.frame} com 49 registros e 6 variáveis.
......@@ -63,27 +64,22 @@ NULL
#' \item{\code{sobrev}}{Se o animal sobreviveu: S = Sim e N = Não.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TODO
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados:
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (Tabela 1.1, pág 14 e
#' 15)
#' @keywords AnaDisc
#' @source MANLY (2005), Tabela 1.1, pág. 14 e 15.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb1.1)
#' str(ManlyTb1.1)
#'
#' pairs(~ct + ea + cbc + cdu + cqe + sobrev,
#' data = ManlyTb1.1,
#' main = "Gráfico de dispersão das variáveis nos pardais")
#' data = ManlyTb1.1)
#'
NULL
#' @name ManlyTb1.2
#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
#'
#' @title Cr\enc{â}{a}nios Eg\enc{í}{i}pcios
#' @description Medidas de crânios egípcios masculinos em cinco períodos
#' de tempo. Medidas tomadas em milímetros.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com os tamanhos de 30 crânios para cada
#' período de tempo, com quatro variáveis.
#'
......@@ -104,40 +100,39 @@ NULL
#' A figura abaixo descreve as medidas do crânio.
#' \if{html}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width="250px"}}
#' \if{latex}{\figure{ManlyTb1-2.jpg}{options: width=1.75in}}
#'
#' @keywords Afd
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 16)
#' @keywords AnaFat
#' @source MANLY (2005), pág. 16.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb1.2)
#' require(lattice)
#' require(reshape2)
#' str(ManlyTb1.2)
#'
#' library(lattice)
#' library(reshape2)
#'
#' splom(~ManlyTb1.2[2:5] | grup, data = ManlyTb1.2,
#' splom(~ManlyTb1.2[2:5] | grup,
#' data = ManlyTb1.2,
#' layout = c(3, 2),
#' pscales = 0,
#' varnames = c("x1", "x2","x3", "x4"),
#' main = "Gráfico de dispersão das medidas de crânio para cada período")
#' varnames = c("x1", "x2","x3", "x4"))
#'
#' ManlyTb1.2long <- melt(ManlyTb1.2, id.vars = "grup")
#'
#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb1.2long,
#' bwplot(value ~grup | variable,
#' data = ManlyTb1.2long,
#' scales = list(relation = "free"),
#' ylab = "",
#' main = "Boxplot das medições de crânio em cada período" )
#'
#' pch = "|")
#'
NULL
#' @name ManlyTb1.3
#' @title Distribui\enc{ç}{c}ao de uma esp\enc{é}{e}cie de borboletas
#'
#' @description Estudo de colônias de borboletas do tipo \emph{Euphydryas
#' editha} na Califórnia e em Oregon, EUA, com variáveis ambientais e
#' frequências gênicas.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 16 colônias de borboletas com 11 variáveis.
#' @title Distribui\enc{ç}{c}ao de uma Esp\enc{é}{e}cie de Borboletas
#' @description Estudo de colônias de borboletas do tipo
#' \emph{Euphydryas editha} na Califórnia e em Oregon, EUA, com
#' variáveis ambientais e frequências gênicas.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 colônias de borboletas com 11
#' variáveis.
#'
#' \describe{
#'
......@@ -151,7 +146,8 @@ NULL
#'
#' \item{\code{tempmin}}{Temperatura mínima.}
#'
#' \item{\code{dg0.4}}{Frequência 0.4 em demobilidade gênica PGi (porcentagem).}
#' \item{\code{dg0.4}}{Frequência 0.4 em demobilidade gênica PGi
#' (porcentagem).}
#'
#' \item{\code{dg0.6}}{Frequência 0.6 em demobilidade gênica PGi.}
#'
......@@ -164,24 +160,25 @@ NULL
#'\item{\code{dg1.3}}{Frequência 1.3 em demobilidade gênica PGi.}
#'
#' }
#' @keywords CP
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 19)
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MANLY (2005), pág. 19.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb1.3)
#' str(ManlyTb1.3)
#'
#' pairs(~ alt + precip + tempmax + tempmin +
#' dg0.4 + dg0.6 + dg0.8 + dg1 + dg1.16 + dg1.3,
#' data = ManlyTb1.3,
#' cex.labels = 1.4)
#'
#' pairs(~ alt + precip + tempmax + tempmin + dg0.4 + dg0.6 + dg0.8 +
#' dg1 + dg1.16 + dg1.3, data = ManlyTb1.3, cex.labels = 1.4,
#' main="Matriz de gráficos de dispersão")
NULL
#' @name ManlyTb1.4
#' @title C\enc{ã}{a}es pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricos da Tail\enc{â}{a}ndia
#'
#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
#' através de medições das mandíbulas.
#'
#' @title C\enc{ã}{a}es Pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricos da
#' Tail\enc{â}{a}ndia
#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia, através de
#' medições das mandíbulas.
#' @format Um \code{data.frame} com 7 grupos caninos e 6 variáveis.
#'
#' \describe{
......@@ -190,7 +187,8 @@ NULL
#'
#' \item{\code{largm}}{Largura da mandíbula (mm)}
#'
#' \item{\code{altm}}{Altura da mandíbula abaixo do primeiro molar (mm).}
#' \item{\code{altm}}{Altura da mandíbula abaixo do primeiro molar
#' (mm).}
#'
#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
#'
......@@ -200,26 +198,23 @@ NULL
#'
#' \item{\code{comppq}}{Comprimento do primeiro ao quarto molar (mm).}
#' }
#'
#' @keywords AnaClust
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados- uma introdução.
#' Porto Alegre, RS: Bookman (pg 21)
#' @seealso Veja também \code{\link{ManlyTb4.5}}.
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), pág. 21.
#' @examples
#'
#'
#' data(ManlyTb1.4)
#' str(ManlyTb1.4)
#'
#' pairs(~largm + altm + comppm + largpm + comppt + comppq,
#' data = ManlyTb1.4,
#' main="Gráfico de dispersão para as medições da mandíbula")
#' data = ManlyTb1.4)
#'
NULL
#' @name ManlyTb1.5
#' @title Emprego em paises europeus
#'
#' @description Porcentagens da força de trabalho de empregados para nove
#' diferentes campos de trabalho em 30 países europeus
#'
#' @title Emprego em Paises Europeus
#' @description Porcentagens da força de trabalho de empregados para
#' nove diferentes campos de trabalho em 30 países europeus
#' @format Um \code{data.frame} com 30 registros em 11 variáveis.
#'
#' \describe{
......@@ -227,12 +222,14 @@ NULL
#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
#'
#' \item{\code{grup}}{Grupo econômico ao qual pertencente o país: União
#' Europeia (UE); Área europeia de livre comércio (AELC); Leste; Outro}
#' Europeia (UE); Área europeia de livre comércio (AELC); Leste;
#' Outro}
#'
#' \item{\code{afp}}{Porcentagem da população ativa empregada na agricultura,
#' florestal e pesca.}
#' \item{\code{afp}}{Porcentagem da população ativa empregada na
#' agricultura, florestal e pesca.}
#'
#' \item{\code{mep}}{Porcentagem empregada na mineração e exploração de pedreiras.}
#' \item{\code{mep}}{Porcentagem empregada na mineração e exploração de
#' pedreiras.}
#'
#' \item{\code{fab}}{Porcentagem empregada nas fábricas.}
#'
......@@ -252,31 +249,27 @@ NULL
#' comunicações.}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaClust
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 22)
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), pág. 22.
#' @examples
#'
#
#' data(ManlyTb1.5)
#' str(ManlyTb1.5)
#'
#' pairs(~afp + mep + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
#' data = ManlyTb1.5,
#' main="Matriz das variáveis de força de trabalho"
#' )
#' data = ManlyTb1.5)
#'
NULL
#' @name ManlyTb10.2
#' @title Vari\enc{á}{a}veis solo e vegeta\enc{çã}{ca}o em Belize
#'
#' @description Estudo no distrito de Corozal, em Belize, com 4 variáveis
#' de solo e 4 variáveis de vegetação registradas para quadrados
#' de 2,5 x 2,5 km.
#'
#' @title Vari\enc{á}{a}veis de Solo e Vegeta\enc{çã}{ca}o em Belize
#' @description Estudo no distrito de Corozal, em Belize, com 4
#' variáveis de solo e 4 variáveis de vegetação registradas para
#' quadrados de 2,5 x 2,5 km.
#' @format Um \code{data.frame} com 151 linhas e 8 variáveis.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{ser}}{Porcentagem de solo com enriquecimento constante de
#' calcário.}
#'
......@@ -293,35 +286,34 @@ NULL
#' ervas de folhas largas.}
#'
#' \item{\code{flab}}{Porcentagem de floresta de locais altos e baixos
#' coberta com água e plantas herbáceas em lugares úmidos e pântano.}
#' coberta com água e plantas herbáceas em lugares úmidos e
#' pântano.}
#'
#' \item{\code{fpc}}{Porcentagem de floresta palma de cohune.}
#'
#' \item{\code{fm}}{Porcentagem de floresta mista.}
#' }
#'
#' @keywords ACC
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
#' uma introdução.Porto Alegre, RS: Bookman (pg 167 à 170)
#' }
#' @keywords AnaCorCan
#' @source MANLY (2005), pág. 167 à 170.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb10.2)
#' pairs(~ ser + spc + smc + sao + fde + flab + fpc + fm,
#' data = ManlyTb10.2,
#' main="Matriz de gráficos para as variáveis de solo")
#' str(ManlyTb10.2)
#'
#' pairs(~ ser + spc + smc + sao + fde + flab + fpc + fm,
#' data = ManlyTb10.2)
#'
NULL
#' @name ManlyTb10.4
#' @title Combina\enc{çã}{ca}o de tabelas 1.5 e 6.7
#'
#' @description Dados referentes a consumo de proteína e força de trabalho
#' em países europeus.
#'
#' @title Combina\enc{çã}{ca}o das Tabelas 1.5 e 6.7.
#' @description Dados referentes a consumo de proteína e força de
#' trabalho em países europeus.
#' @format Um \code{data.frame} com 22 países e 18 variáveis.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{pais}}{Identificação do país.}
#'
#' \item{\code{cv}}{Consumo de carne vermelha medida em gramas por
......@@ -363,167 +355,166 @@ NULL
#' \item{\code{tc}}{Transportes e comunicações.}
#'
#' }
#'
#' @keywords ACC
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 175)
#' @keywords AnaCorCan
#' @source MANLY (2005), pág. 175.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb10.4)
#' str(ManlyTb10.4)
#'
#' library(lattice)
#'
#' splom(ManlyTb10.4[-1])
#'
#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnl+ agr +
#' min + fab + fea + con + ser + fin + ssp + tc,
#' data = ManlyTb10.4,
#' main = "Matriz de gráficos para as variáveis de força de trabalho
#' e consumo de proteínas diárias"
#' )
NULL
#' @name ManlyTb11.3
#' @title Dist\enc{â}{a}ncias rodovi\enc{á}{a}rias
#'
#' @title Dist\enc{â}{a}ncias Rodovi\enc{á}{a}rias
#' @description Distâncias rodoviárias (em milhas) entre cidades na ilha
#' Sul da Nova Zelândia
#'
#' @format Uma matriz (13x13) com as distâncias rodoviárias entre as
#' cidades da ilha Sul da Nova Zelândia.
#'
#' @keywords EM
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 182)
#'
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), pág. 182.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb11.3)
#' str(ManlyTb11.3)
#'
#' require(lattice)
#' library(lattice)
#'
#' levelplot(ManlyTb11.3,
#' xlab = "",
#' ylab = "",
#' scales = list(x = list(rot = 90)))
#'
#' levelplot(ManlyTb11.3, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
#' distâncias rodoviárias", scales = list(x = list(rot=90)))
NULL
#' @name ManlyTb11.5
#' @title Vota\enc{çõ}{co}es de parlamentares
#'
#' @title Vota\enc{çõ}{co}es de Parlamentares
#' @description Número de votos discordantes entre os parlamentares de
#' Nova Jersey em leis referentes a problemas ambientais
#'
#' @format Uma matriz com os números de votos discordantes entre 15
#' parlamentares de Nova Jersey.
#'
#' @keywords EM
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados
#' - uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 185)
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), pág. 185.
#'
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb11.5)
#' str(ManlyTb11.5)
#'
#' require(lattice)
#' library(lattice)
#'
#' levelplot(ManlyTb11.5,
#' xlab = "",
#' ylab = "",
#' scales = list(x = list(rot = 90)))
#'
#' levelplot(ManlyTb11.5, xlab = "", ylab = "", main = "Gráfico das
#' distâncias entre parlamentares", scales = list(x = list(rot=90)))
NULL
#' @name ManlyTb4.5
#' @title Cr\enc{â}{a}nios eg\enc{í}{i}pcios
#'
#' @title Cães pré-históricos da Tailândia
#'
#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia,
#' através de medições da mandíbula.
#'
#' @title Cr\enc{â}{a}nios Eg\enc{í}{i}pcios
#' @title C\enc{ã}{a}es pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricos da
#' Tail\enc{â}{a}ndia
#' @description Estudo em ancestrais de cães da Tailândia, através de
#' medições da mandíbula.
#' @format Um \code{data.frame} com 5 grupo caninos e 10 variáveis.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{grup}}{Grupo canino}
#' \item{\code{grup}}{Grupo canino.}
#'
#' \item{\code{compm}}{Comprimento da mandíbula (mm)}
#' \item{\code{compm}}{Comprimento da mandíbula (mm).}
#'
#'\item{\code{largmapm}}{Largura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
#' \item{\code{largmapm}}{Largura da mandíbula, abaixo do primeiro molar
#' (mm).}
#'
#'\item{\code{largca}}{Largura do côndilo aricular (mm)}
#' \item{\code{largca}}{Largura do côndilo aricular (mm).}
#'
#' \item{\code{altmapm}}{Altura da mandíbula, abaixo do primeiro molar (mm)}
#' \item{\code{altmapm}}{Altura da mandíbula, abaixo do primeiro molar
#' (mm).}
#'
#' \item{\code{comppm}}{Comprimento do primeiro molar (mm).}
#'
#' \item{\code{largpm}}{Largura do primeiro molar (mm).}
#'
#' \item{\code{compptm}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar (mm).}
#' \item{\code{compptm}}{Comprimento do primeiro ao terceiro molar
#' (mm).}
#'
#'\item{\code{comppqp}}{Comprimento do primeiro ao quarto pré-molar (mm).}
#' \item{\code{comppqp}}{Comprimento do primeiro ao quarto pré-molar
#' (mm).}
#'
#' \item{\code{largci}}{Largura do canino inferior (mm).}
#'
#'\item{\code{sexo}}{Código para sexo, (1 para masculino, 2 para feminino
#'e caso contrário é desconhecido}
#' \item{\code{sexo}}{Código para sexo, (1 para masculino, 2 para
#' feminino e caso contrário é desconhecido.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TS
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 67 à 69)
#' @seealso Veja também \code{\link{ManlyTb1.4}}.
#' @keywords AnaDisc
#' @source MANLY (2005), pág. 67 à 69.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb4.5)
#' require(lattice)
#' require(reshape2)
#' str(ManlyTb4.5)
#'
#' library(lattice)
#' library(reshape2)
#'
#' ManlyTb4.5long <- melt(ManlyTb4.5[,-11], id.vars = "grup")
#'
#' bwplot(value ~grup | variable, data = ManlyTb4.5long,
#' scales = c(list(relation = "free"), list(x=list(draw=FALSE))),
#' i <- c(1, 2, 3, 4, 6)
#' bwplot(value ~ grup | variable,
#' data = ManlyTb4.5long,
#' scales = c(list(relation = "free"),
#' list(x = list(draw = FALSE))),
#' ylab = "",
#' main = "Boxplot de entre os grupo das medições da mandíbula",
#' par.settings = list( box.umbrella=list(col = c(1,2,3,4,6)),
#' box.dot=list(col = c(1,2,3,4,6)),
#' box.rectangle = list(col = c(1,2,3,4,6))),
#' key = list(points = list(col=c(1,2,3,4,6), pch=19),
#' pch = "|",
#' par.settings = list(box.umbrella = list(col = i),
#' box.dot = list(col = i),
#' box.rectangle = list(col = i)),
#' key = list(points = list(col = i, pch = 19),
#' space = "top",
#' columns = 2,
#' text=list(c("Caes modernos da Tailandia", "Chacais dourados", "Cuons",
#' "Lobos indianos", "Caes pre-historicos tailandeses"))))
#' text = list(c("Cães modernos da Tailândia",
#' "Chacais dourados",
#' "Cuons",
#' "Lobos indianos",
#' "Caes pré-históricos tailandeses"))))
#'
NULL
#' @name ManlyTb6.6
#' @title Ta\enc{ç}{c}as de cer\enc{â}{a}micas pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricas
#'
#' @title Ta\enc{ç}{c}as de Cer\enc{â}{a}micas
#' pr\enc{é}{e}-hist\enc{ó}{o}ricas
#' @description Dimensões de 25 taças de cerâmicas escavadas de lugares
#' pré-históricos na Tailândia.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 25 registros em 6 variáveis.
#'
#' \describe{
#'
#' A figura apresentada descreve as cinco variáveis, correspondentes às
#' dimensões das taças.
#'
#' \if{html}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width="250px"}}
#' \if{latex}{\figure{ManlyTb6-6.jpg}{options: width=1.75in}}
#'}
#' @keywords AnaComp
#'
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 101)
#'
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MANLY (2005), pág. 101.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb6.6)
#' str(ManlyTb6.6)
#'
#' pairs(~x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6,
#' data = ManlyTb6.6,
#' main="Matriz de diapersão para as variáveis de medida das taças")
#' data = ManlyTb6.6)
#'
NULL
#' @name ManlyTb6.7
#' @title Consumo de prote\enc{í}{i}na por habitantes de pa\enc{í}{i}ses europeus
#'
#' @description Estimativas dos consumos médios de proteínas de diferentes
#' fontes de alimentos para habitantes de 25 países europeus.
#' Consumos registrados em gramas por pessoa por dia.
#'
#' @title Consumo de Prote\enc{í}{i}na por Habitantes de Pa\enc{í}{i}ses
#' Europeus
#' @description Estimativas dos consumos médios de proteínas de
#' diferentes fontes de alimentos para habitantes de 25 países
#' europeus. Consumos registrados em gramas por pessoa por dia.
#' @format Um \code{data.frame} com 25 países e 9 variáveis.
#'
#' \describe{
......@@ -551,30 +542,28 @@ NULL
#' \item{\code{total}}{Total de consumo do país.}
#'
#' }
#' @keywords AnaComp
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados -
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 103)
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MANLY (2005), pág. 103.
#'
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb6.7)
#' str(ManlyTb6.7)
#'
#' pairs(~ cv + cb + ovo + leite + peixe + cere + carb + gnso + fv,
#' data = ManlyTb6.7,
#' main="Matriz das variáveis de consumo de proteína")
#' data = ManlyTb6.7)
#'
NULL
#' @name ManlyTb9.7
#' @title Esp\enc{é}{e}cies de plantas em lotes
#'
#' @title Esp\enc{é}{e}cies de Plantas em Lotes
#' @description Estudo de 25 espécies de plantas em 17 lotes de um prado
#' de pastagem na Reserva Natural em Steneryd na Suécia. Cada valor na
#' tabela é a soma dos valores cobertos em um intervalo de 0 a 5 por
#' nove quadrantes de amostra, de modo que um valor 45 corresponde à
#' completa cobertura pela espécie.
#'
#' de pastagem na Reserva Natural em Steneryd na Suécia. Cada valor
#' na tabela é a soma dos valores cobertos em um intervalo de 0 a 5
#' por nove quadrantes de amostra, de modo que um valor 45
#' corresponde à completa cobertura pela espécie.
#' @format Um \code{data.frame} com 25 espécie de plantas com 18
#' variáveis
#' variáveis.
#'
#' \describe{
#'
......@@ -613,46 +602,44 @@ NULL
#' \item{\code{l16}}{Medidas de abundância das espécies no lote 16.}
#'
#' \item{\code{l17}}{Medidas de abundância das espécies no lote 17.}
#' }
#'
#' @keywords AnaClust
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 152)
#' }
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), pág. 152.
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb9.7)
#' str(ManlyTb9.7)
#'
#' euclid <- as.matrix(dist(ManlyTb9.7[, -1]))
#'
#' heatmap(euclid,
#' margins = c(6, 6),
#' labRow = ManlyTb9.7$esp,
#' labCol = ManlyTb9.7$esp,
#' main = "Heatmap para a matriz de distâncias para as 25 espécies")
#' labCol = ManlyTb9.7$esp)
#'
NULL
#' @name ManlyTb9.8
#' @title Bens de t\enc{ú}{u}mulos
#'
#' @title Bens de T\enc{ú}{u}mulos
#' @description Conjunto de dados referentes a bens de túmulos de um
#' cemitério em Bannadi, nordeste da Tailândia. São registros de
#' presença ou ausência de 38 diferentes artigos em cada um dos 46
#' túmulos, com informação adicional sobre se os restos mortais eram de
#' um adulto masculino, feminino ou criança. Os sepultamentos estão na
#' ordem de riqueza de diferentes bens (totais variando de 0 a 11), e os
#' bens estão na ordem de frequência de ocorrência (totais variando de
#' 1 a 18).
#'
#' túmulos, com informação adicional sobre se os restos mortais eram
#' de um adulto masculino, feminino ou criança. Os sepultamentos
#' estão na ordem de riqueza de diferentes bens (totais variando de
#' 0 a 11), e os bens estão na ordem de frequência de ocorrência
#' (totais variando de 1 a 18).
#' @format Um \code{data.frame} com 45 linhas e 38 colunas.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{sep}}{Identifica o sepultamento}
#'
#' \item{\code{tipo}}{Identifica os restos Mortais (1 = Adulto masculino;
#' 2 = Adulto Feminino; 3 = Criança}
#' \item{\code{tipo}}{Identifica os restos Mortais (1 = Adulto
#' masculino; 2 = Adulto Feminino; 3 = Criança.}
#'
#' \item{\code{obj1}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 1}
#' \item{\code{obj1}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 1.}
#'
#' \item{\code{obj2}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 2.}
#'
......@@ -729,19 +716,19 @@ NULL
#' \item{\code{obj38}}{Presença (1) ou ausência (0) do objeto 38.}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaClust
#' @source Manly, B. J. F. (2005). Métodos Estatísticos Multivariados-
#' uma introdução. Porto Alegre, RS: Bookman (pg 153 e 154)
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MANLY (2005), (pág. 153 e 154)
#' @examples
#'
#' data(ManlyTb9.8)
#' str(ManlyTb9.8)
#'
#' matdist <- as.matrix(dist(ManlyTb9.8[, -c(1, 2)], method = "binary"))
#' ### Mapa de calor para a matriz de dissimilaridades.
#'
#' # Mapa de calor para a matriz de dissimilaridades.
#' heatmap(matdist,
#' margins = c(6, 6),
#' labRow = ManlyTb9.8$sep,
#' labCol = ManlyTb9.8$sep)
#'
NULL
R/Mingoti.R
View file @ 9cb94664
#' @name MingotiAnA1
#' @title Aceita\enc{çã}{ca}o de um novo produto comest\enc{í}{i}vel
#' @title Aceita\enc{çã}{ca}o de um Novo Produto Comest\enc{í}{i}vel
#' @description Pesquisa de mercado feita para avaliar a aceitação do
#' consumidor para um novo produto comestível. Cada consumidor foi
#' convidado a dar uma nota de 1 a 5 para sete atributos do produto.
#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 9 variáveis,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 9 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{id}}{Número de identificação do indivíduo.}
#'
#' \item{\code{sexo}}{Sexo do indivíduo
#' (0 para mulheres e 1 para homens).}
#' \item{\code{sexo}}{Sexo do indivíduo (0 para mulheres e 1 para
#' homens).}
#'
#' \item{\code{sabor}}{Nota atribuída ao sabor do produto.}
#'
......@@ -25,39 +25,46 @@
#' \item{\code{textu}}{Nota atribuída à textura do produto.}
#'
#'
#' \item{\code{utili}}{Nota atribuída à utilidade do
#' produto.}
#'
#' \item{\code{local}}{Nota atribuída à facilidade de
#' encontrar o produto.}
#' \item{\code{utili}}{Nota atribuída à utilidade do produto.}
#'
#' \item{\code{embal}}{Nota atribuída à embalagem do
#' \item{\code{local}}{Nota atribuída à facilidade de encontrar o
#' produto.}
#'
#' \item{\code{embal}}{Nota atribuída à embalagem do produto.}
#'
#' }
#' @keywords AnaFat
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 108).
#'
#' @source MINGOTI (2005) pág. 108.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA1)
#' str(MingotiAnA1)
#'
#' da <- reshape(MingotiAnA1,
#' direction = "long",
#' varying = list(3:9),
#' v.names = "notas",
#' timevar = "atributo")
#'
#' da <- reshape(MingotiAnA1, direction = "long", varying = list(3:9),
#' v.names = "notas", timevar = "atributo")
#' tab <- with(da, data.frame(table(sexo, atributo, notas)))
#' names(tab)<-c('sexo','atributo','notas','freq')
#' names(tab) <- c("sexo", "atributo", "notas", "freq")
#'
#' library(lattice)
#' barchart(freq ~ atributo | sexo, groups = notas, data = tab,
#' xlab='Atributo',ylab='Freq',auto.key=list(space="top", columns=5,
#' title="Nota", cex.title=1),main="Distribuição das notas atribuídas ao produto",
#' strip=strip.custom(factor.levels=c("Mulheres","Homens")),
#' scales=list(x=list(labels=c("Sabor","Aroma","Cor","Textu","Utili","Local","Embal"))))
#' xlab = "Atributo", ylab = "Freq",
#' auto.key = list(space = "top", columns = 5, title = "Nota",
#' cex.title = 1),
#' main = "Distribuição das notas atribuídas ao produto",
#' strip = strip.custom(factor.levels =
#' c("Mulheres", "Homens")),
#' scales = list(x = list(labels = c("Sabor", "Aroma", "Cor",
#' "Textu", "Utili", "Local",
#' "Embal"))))
#'
NULL
#' @name MingotiAnA2
#' @title Desempenho de 44 funcion\enc{á}{a}rios de uma empresa
#' @title Desempenho de 44 Funcion\enc{á}{a}rios de uma Empresa
#' @description Dados referentes a 44 funcionários de uma empresa, aos
#' quais foram atribuídas notas para desempenho nas vendas,
#' desempenho nos lucros, captação de novos clientes, além dos
......@@ -69,14 +76,14 @@ NULL
#'
#' \item{\code{funcio}}{Número de identificação do funcionário.}
#'
#' \item{\code{venda}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
#' nas vendas.}
#' \item{\code{venda}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao
#' desempenho nas vendas.}
#'
#' \item{\code{lucro}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
#' no lucro da empresa.}
#' \item{\code{lucro}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao
#' desempenho no lucro da empresa.}
#'
#' \item{\code{clie}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao desempenho
#' na captação de novos clientes.}
#' \item{\code{clie}}{Nota atribuída ao funcionário referente ao
#' desempenho na captação de novos clientes.}
#'
#' \item{\code{escri}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário na
#' escrita.}
......@@ -84,39 +91,38 @@ NULL
#' \item{\code{logica}}{Nota atribuída à habilidade do funcionário em
#' lógica.}
#'
#' \item{\code{social}}{Nota atribuída à habilidade social do funcionário.}
#' \item{\code{social}}{Nota atribuída à habilidade social do
#' funcionário.}
#'
#' \item{\code{mate}}{Nota atribuída a habilidade do funcionário em
#' matemática.}
#'
#' }
#' @keywords AnaFat
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 123 (Ex 4.2); 126 (Ex 4.3)).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 123, Ex. 4.2; pág. 126, Ex 4.3.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA2)
#' str(MingotiAnA2)
#'
#' pairs(MingotiAnA2)
#'
NULL
#' @name MingotiAnA3
#' @title Dados dos domic\enc{í}{i}lios
#' @title Dados dos Domic\enc{í}{i}lios
#' @description Dados de uma pesquisa feita em 120 residências de uma
#' determinada região. Os dados contém informações dos domicílios e
#' dos residentes.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 6 variáveis,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 6 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{dom}}{Identificação do domicílio.}
#'
#' \item{\code{loc}}{Fator que indica localidade da residência
#' (de 1 a 3).}
#' \item{\code{loc}}{Fator que indica localidade da residência (de 1 a
#' 3).}
#'
#' \item{\code{inst}}{Fator que indica grau de instrução do chefe da
#' família (de 1 a 3).}
......@@ -130,28 +136,25 @@ NULL
#' salários mínimos).}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaComp
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 287).
#'
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MINGOTI (2005), pág. 287.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA3)
#' str(MingotiAnA3)
#'
#' library(lattice)
#'
#' bwplot(inst~rendpc|loc, data=MingotiAnA3,
#' bwplot(inst ~ rendpc | loc,
#' data = MingotiAnA3,
#' pch = "|",
#' xlab = "Renda per capita ",
#' ylab = "Grau de instrução",
#' main = "Renda e Grau de Instrução por Localidade")
#'
#' ylab = "Grau de instrução")
#'
NULL
#' @name MingotiAnA4
#' @title Dados relativos \enc{à}{a}s empresas
#' @title Dados Relativos \enc{à}{a}s Empresas
#' @description Dados de 21 empresas, coletados aproximadamente 2 anos
#' antes da falência das mesmas, e de outras 25 empresas que não
#' faliram no período.
......@@ -161,8 +164,8 @@ NULL
#'
#' \item{\code{emp}}{Identificação da empresa.}
#'
#' \item{\code{grp}}{Fator que indica o grupo em que a empresa está situada
#' (1 = se a empresa faliu, 2 = se a empresa não faliu).}
#' \item{\code{grp}}{Fator que indica o grupo em que a empresa está
#' situada (1 = se a empresa faliu, 2 = se a empresa não faliu).}
#'
#' \item{\code{x1}}{Fluxo de caixa/ total de débitos.}
#'
......@@ -173,32 +176,30 @@ NULL
#' \item{\code{x4}}{Patrimônio atual/ rendimento das vendas.}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaComp
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 290).
#'
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MINGOTI (2005), pág. 290.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA4)
#' str(MingotiAnA4)
#'
#' library(car)
#'
#' scatterplotMatrix(~ x1 + x2 + x3 + x4 | grp, data=MingotiAnA4,
#' scatterplotMatrix(~x1 + x2 + x3 + x4 | grp,
#' data = MingotiAnA4,
#' reg.line = FALSE,
#' spread = FALSE,
#' smoother = FALSE,
#' main = "Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
#' smoother = FALSE)
#'
NULL
#' @name MingotiAnA5
#' @title Sele\enc{çã}{ca}o de alunos para um programa de p\enc{ó}{o}s-gradua\enc{çã}{ca}o
#' @title Sele\enc{çã}{ca}o de Alunos para um Programa de
#' P\enc{ó}{o}s-gradua\enc{çã}{ca}o
#' @description Um programa de pós-graduação dividiu 62 candidatos do
#' ano anterior em 3 grupos: (1) candidatos aprovados,
#' (2) candidatos na lista de espera e (3) candidatos que não
#' foram aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em
#' ano anterior em 3 grupos: (1) candidatos aprovados, (2)
#' candidatos na lista de espera e (3) candidatos que não foram
#' aprovados. Para a nova seleção, os responsáveis pensam em
#' considerar a nota da prova de conhecimento específico e a nota
#' atribuída ao histórico escolar.
#' @format Um \code{data.frame} com 62 observações e 4 variáveis, em que
......@@ -218,40 +219,40 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords AnaDisc
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 234)
#' @source MINGOTI (2005) pág. 234.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA5)
#' str(MingotiAnA5)
#'
#' require(lattice)
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(histor ~ nota, groups = grupo, data = MingotiAnA5,
#' auto.key = TRUE)
#'
NULL
#' @name MingotiAnA6
#' @title Dados de funcion\enc{á}{a}rios da empresa
#' @title Dados de Funcion\enc{á}{a}rios da Empresa
#' @description Dados descritivos dos funcionários de uma empresa para
#' avaliar qualidade.
#'
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 109 observações e 10 variáveis,
#' em que
#' @format Um \code{data.frame} com 109 observações e 10 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{func}}{Funcionários.}
#'
#' \item{\code{grupo}}{Grupo de desempenho nos teste (0 = médio, 1 = melhor).}
#' \item{\code{grupo}}{Grupo de desempenho nos teste (0 = médio, 1 =
#' melhor).}
#'
#' \item{\code{idade}}{Idade do funcionário (em anos completos).}
#'
#' \item{\code{sexo}}{Fator que indica sexo (0 = feminino, 1 = masculino).}
#' \item{\code{sexo}}{Fator que indica sexo (0 = feminino, 1 =
#' masculino).}
#'
#' \item{\code{ecivil}}{Fator que indica estado Civil
#' (1 = solteiro, 0 = não solteiro).}
#' \item{\code{ecivil}}{Fator que indica estado Civil (1 = solteiro, 0 =
#' não solteiro).}
#'
#' \item{\code{nfilho}}{Número de filhos.}
#'
......@@ -266,28 +267,25 @@ NULL
#' satisfeito, "0" para não satisfeito).}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaComp
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 292).
#'
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MINGOTI (2005), pág. 292.
#' @examples
#'
#' data(MingotiAnA6)
#' str(MingotiAnA6)
#'
#' library(car)
#'
#' scatterplotMatrix(~ testp + testc + anexp | grupo, data=MingotiAnA6,
#' scatterplotMatrix(~ testp + testc + anexp | grupo,
#' data = MingotiAnA6,
#' reg.line = FALSE,
#' spread = FALSE,
#' smoother=FALSE,
#' main="Dispersão das variáveis de medidas para os dois grupos")
#' smoother = FALSE)
#'
NULL
#' @name MingotiTb2.1
#' @title Rochas de uma determinada regi\enc{ã}{a}o
#' @title Rochas de uma Determinada Regi\enc{ã}{a}o
#' @description Dados relativos a uma amostra de 12 rochas de uma certa
#' região no qual tem as porcentagens de quartzo, feldspato e um
#' índice que mede cor para cada uma das rochas.
......@@ -305,21 +303,19 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 42.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb2.1)
#' str(MingotiTb2.1)
#'
#' pairs(~qrtz + cor + fdsp,
#' data = MingotiTb2.1,
#' main = "Matriz de dispersão das variáveis da rocha")
#' data = MingotiTb2.1)
#'
NULL
#' @name MingotiTb2.2
#' @title Notas de estudantes em tr\enc{ê}{e}s provas
#' @title Notas de Estudantes em Tr\enc{ê}{e}s Provas
#' @description Notas obtidas em uma turma de estudantes em três provas
#' de uma determinada disciplina.
#' @format Um \code{data.frame} com 19 observações e 4 variáveis, em que
......@@ -336,21 +332,19 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 52).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 52.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb2.2)
#' str(MingotiTb2.2)
#'
#' pairs(~ p1 + p2 + p3,
#' data = MingotiTb2.2,
#' main = "Matriz de dispersão das 4 notas")
#' data = MingotiTb2.2)
#'
NULL
#' @name MingotiTb3.1
#' @title Receitas e patrim\enc{ô}{o}nio de empresas
#' @title Receitas e Patrim\enc{ô}{o}nio de Empresas
#' @description Dados de 12 empresas sobre ganhos (bruto e líquido) e
#' patrimônio acumulado num determinado período.
#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 4 variáveis, em que
......@@ -367,29 +361,26 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 42.
#' @examples
#'
#' library(car)
#'
#' data(MingotiTb3.1)
#' str(MingotiTb3.1)
#'
#' library(car)
#'
#' scatterplotMatrix(~gbt + glq + patr,
#' data = MingotiTb3.1,
#' main = "Dispersão das variáveis")
#' data = MingotiTb3.1)
#'
#'
NULL
#' @name MingotiTb3.10
#' @title Dados relativos aos pesos de unidades empacotadas
#' @title Dados Relativos aos Pesos de Unidades Empacotadas
#' @description Dados de 10 unidades (produtos embalados) selecionadas
#' aleatoriamente de cada uma de duas máquinas de empacotamento
#' de determinada empresa, durante o período de produção.
#' Foram registrados os pesos das 20 unidades.
#'
#' aleatoriamente de cada uma de duas máquinas de empacotamento de
#' determinada empresa, durante o período de produção. Foram
#' registrados os pesos das 20 unidades.
#' @format Um \code{data.frame} com 20 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -400,15 +391,12 @@ NULL
#' de empacotamento (gramas).}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaComp
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 75).
#'
#' @keywords manova
#' @source MINGOTI (2005), pág. 75.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb3.10)
#' str(MingotiTb3.10)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -417,7 +405,7 @@ NULL
NULL
#' @name MingotiTb3.5
#' @title Impress\enc{õ}{o}es sensoriais de marcas de coxinha de galinha
#' @title Impress\enc{õ}{o}es Sensoriais de Marcas de Coxinha de Galinha
#' @description Dados de 8 marcas de coxinha de galinha, avaliados em 4
#' atributos (sabor, aroma, qualidade da massa e qualidade do
#' recheio) avaliados por 5 julgadores numa escala de 1 a 5, quanto
......@@ -444,26 +432,24 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords sensorial
#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 42).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 42.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb3.5)
#' str(MingotiTb3.5)
#'
#' library(car)
#'
#' scatterplotMatrix(~sabor + aroma + massa + recheio,
#' data = MingotiTb3.5,
#' main = "Matriz de dispersão")
#' data = MingotiTb3.5, smooth = FALSE)
#'
NULL
#' @name MingotiTb3.7
#' @title Dados de amostras de solo
#' @description Dados de 25 amostras de determinado tipo de solo.
#' Para cada amostra foram registradas as porcentagens de areia, sedimentos,
#' argila e a quantidade de material orgânico.
#' @title Dados de Amostras de Solo
#' @description Dados de 25 amostras de determinado tipo de solo. Para
#' cada amostra foram registradas as porcentagens de areia,
#' sedimentos, argila e a quantidade de material orgânico.
#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 5 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -479,25 +465,23 @@ NULL
#' \item{\code{morg}}{Quantidade de material orgânico.}
#'
#' }
#'
#' @keywords AnaComp
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 73).
#' @keywords AnaComPrin
#' @source MINGOTI (2005), pág. 73.
#'
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb3.7)
#' str(MingotiTb3.7)
#'
#' library(car)
#'
#' scatterplotMatrix(~ amst + areia + sed + arg + morg,
#' data = MingotiTb3.7, main = "Matriz de gráficos de dispersão")
#' data = MingotiTb3.7)
#'
NULL
#' @name MingotiTb6.1
#' @title Renda mensal de seis indiv\enc{í}{i}duos de certa localidade
#' @title Renda Mensal de Seis Indiv\enc{í}{i}duos de Certa Localidade
#' @description Dados referente às rendas mensais (em quantidade de
#' salários mínimos) e às idades de seis indivíduos de uma
#' localidade.
......@@ -508,19 +492,18 @@ NULL
#' \item{\code{id}}{Identificação do indivíduo
#' (A-F).}
#'
#' \item{\code{renda}}{Renda mensal (em quantidade de salários mínimos).}
#' \item{\code{renda}}{Renda mensal (em quantidade de salários
#' mínimos).}
#'
#' \item{\code{idade}}{Idade do indivíduo.}
#'
#' }
#' @keywords AnaClust
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 159).
#'
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MINGOTI (2005), pág. 159.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb6.1)
#' str(MingotiTb6.1)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -531,48 +514,46 @@ NULL
NULL
#' @name MingotiTb6.8
#' @title \enc{Í}{I}ndices de desenvolvimento de pa\enc{í}{i}ses
#' @description Dados referentes a
#' índices de expectativa de vida, educação, renda (PIB) e
#' estabilidade política e de segurança de 21 países. Os índices foram
#' construídos segundo metodologia da ONU. Para qualquer um deles, maiores
#' valores são indicadores de melhor qualidade de vida.
#' @title \enc{Í}{I}ndices de Desenvolvimento de Pa\enc{í}{i}ses
#' @description Dados referentes a índices de expectativa de vida,
#' educação, renda (PIB) e estabilidade política e de segurança de
#' 21 países. Os índices foram construídos segundo metodologia da
#' ONU. Para qualquer um deles, maiores valores são indicadores de
#' melhor qualidade de vida.
#' @format Um \code{data.frame} com 21 observações e 5 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{pais}}{Nomes dos 21 países.}
#'
#' \item{\code{expecvida}}{Índice baseado na esperança de vida, medindo a
#' realização relativa de um país na esperança de vida ao nascer.}
#' \item{\code{expecvida}}{Índice baseado na esperança de vida, medindo
#' a realização relativa de um país na esperança de vida ao nascer.}
#'
#' \item{\code{educ}}{Índice referente ao nível de educação, medindo a realização relativa
#' de um país tanto na alfabetização de adultos quanto na
#' escolarização bruta combinada dos níveis primário, secundário e
#' superior.}
#' \item{\code{educ}}{Índice referente ao nível de educação, medindo a
#' realização relativa de um país tanto na alfabetização de adultos
#' quanto na escolarização bruta combinada dos níveis primário,
#' secundário e superior.}
#'
#' \item{\code{pib}}{Índice baseado no PIB, calculado utilizando o PIB
#' per capita ajustado (dólares).}
#'
#' \item{\code{estabpoli}}{Índice baseado na percepção da probabilidade de
#' desestabilização (tensões étnicas, conflito armado, etc).}
#' \item{\code{estabpoli}}{Índice baseado na percepção da probabilidade
#' de desestabilização (tensões étnicas, conflito armado, etc).}
#'
#' }
#' @keywords AnaClust
#' @source Mingoti, S.A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada - uma abordagem aplicada.
#' Belo Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 184).
#'
#' @keywords AnaAgrup
#' @source MINGOTI (2005), pág. 184.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb6.8)
#' str(MingotiTb6.8)
#'
#' pairs(MingotiTb6.8)
#'
NULL
#' @name MingotiTb8.1
#' @title Renda e o n\enc{ú}{u}mero de filhos
#' @title Renda e o N\enc{ú}{u}mero de Filhos
#' @description Dados relativos a 257 indivíduos classificados de acordo
#' com a renda e número de filhos.
#' @format Um \code{data.frame} com 3 observações e 5 variáveis, em que
......@@ -594,12 +575,11 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de
#' estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo
#' Horizonte, MG: Editora UFMG. (pg 258).
#' @source MINGOTI (2005), pág. 258.
#' @examples
#'
#' data(MingotiTb8.1)
#' str(MingotiTb8.1)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -609,4 +589,3 @@ NULL
#' auto.key = TRUE)
#'
NULL
R/MorettinA1.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA1
#' @title Temperaturas em Cananéia e Ubatuba, São Paulo
#' @description Dados sobre temperaturas médias mensais, em graus
#' Celsius, nas cidades de Cananéia e Ubatuba em São Paulo. As
#' séries são referentes ao período de janeiro de 1976 a dezembro de
#' 1985.
#' @format Uma série temporal bivariada (classe \code{mts}), com 120
#' observações mensais de janeiro de 1976 a dezembro de 1985, das
#' temperaturas em \code{Cananeia} e \code{Ubatuba}.
#' @keywords TS MTS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A1 - Temperatura, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 16 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA1)
#' str(MorettinA1)
#' MorettinA1
#'
#' # Médias anuais
#' aggregate(MorettinA1, FUN = mean)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA1, type = c("o", "g"), pch = 20, superpose = TRUE)
#'
NULL
R/MorettinA10.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA10
#' @title Índice de Custo de Vida em São Paulo
#' @description Dados sobre o índice de custo de vida (ICV), na cidade
#' de São Paulo. A série é referente a observações mensais no
#' período de janeiro de 1970 a outubro de 1980.
#' @format Uma série temporal (classe \code{ts}), com 126 observações
#' mensais de Janeiro de 1970 a Outubro de 1980.
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A10 - M-ICV, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA10)
#' str(MorettinA10)
#' MorettinA10
#'
#' # Médias anuais
#' aggregate(MorettinA10, FUN = mean)
#'
#' # Médias mensais
#' tapply(MorettinA10, cycle(MorettinA10), mean)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA10, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "peachpuff")
#'
#' # Gráfico da decomposição sazonal
#' library(latticeExtra)
#' xyplot(stl(MorettinA10, s.window = 12), col = "peru")
#'
NULL
R/MorettinA11.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA11
#' @title Vendas Físicas na Região Metropolitana de São Paulo
#' @description Dados sobre a quantidade de vendas físicas na região
#' metropolitana de São Paulo. A série tem observações mensais
#' referentes ao período de janeiro de 1984 a outubro de 1996.
#' @format Uma série temporal (classe \code{ts}), com 154 observações
#' mensais, de janeiro de 1984 a outubro de 1996.
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A11 - Consumo, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA11)
#' str(MorettinA11)
#' MorettinA11
#'
#' # Médias anuais
#' aggregate(MorettinA11, FUN = mean)
#'
#' # Médias mensais
#' tapply(MorettinA11, cycle(MorettinA11), mean)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA11, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "springgreen")
#'
#' # Gráfico da decomposição sazonal
#' library(latticeExtra)
#' xyplot(stl(MorettinA11, s.window = 12), col = "yellow3")
#'
NULL
R/MorettinA2.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA2
#' @title Número de Manchas Solares de Wölfer
#' @description Dados anuais sobre o número de manchas solares de Wölfer
#' referentes ao período de 1749 a 1924.
#' @format Uma série temporal (classe \code{ts}), com 176 observações
#' anuais de 1749 a 1924.
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A2 - Manchas, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 16 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA2)
#' str(MorettinA2)
#' MorettinA2
#'
#' # Medidas resumo da série
#' summary(MorettinA2)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA2, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "wheat4")
#'
NULL
R/MorettinA3.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA3
#' @title Séries Temporais sobre Precipitação Atmosférica
#' @description Dados sobre precipitação atmosférica em Fortaleza, Ceará
#' e em Lavras, Minas Gerais.
#' @format Uma lista com duas séries temporais referentes a precipitação
#' atmosférica:
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{Fortaleza-CE}}{Precipitação atmosférica, em Fortaleza, no
#' estado do Ceará. São 149 observações anuais de 1849 a 1997.}
#'
#' \item{\code{Lavras-MG}}{Precipitação atmosférica, em Lavras, no
#' estado de Minas Gerais. São 384 observações mensais de janeiro de
#' 1966 a dezembro de 1997.}
#'
#' }
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A3 - Chuva, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 16 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA3)
#' str(MorettinA3)
#' MorettinA3
#'
#' # Resumos da série
#' sapply(MorettinA3, summary)
#' sapply(MorettinA3, function(x) {
#' c("nobs" = length(x), "nobs/ano" = frequency(x))
#' })
#'
#' # Visualização das séries
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(MorettinA3[["Fortaleza-CE"]],
#' main = "Precipitação atmosférica em Fortaleza-CE",
#' type = c("o", "g"),
#' pch = 20, col = "orange")
#'
#' xyplot(MorettinA3[["Lavras-MG"]],
#' main = "Precipitação atmosférica em Fortaleza-CE",
#' type = c("o", "g"),
#' pch = 20, col = "orange")
#'
NULL
R/MorettinA4.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA4
#' @title Concentração de Ozônio em Azuza, Califórnia
#' @description Dados sobre a concentração de Ozônio em Azuza, no estado
#' da Califórnia, EUA. A série é referente à concentrações mensais
#' no período de janeiro de 1956 a dezembro de 1970.
#' @format Uma série temporal (classe \code{ts}), com 180 observações
#' mensais de janeiro de 1956 a dezembro de 1970.
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A4 - Ozônio, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 16 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA4)
#' str(MorettinA4)
#' MorettinA4
#'
#' # Médias anuais
#' aggregate(MorettinA4, FUN = mean)
#'
#' # Médias mensais
#' tapply(MorettinA4, cycle(MorettinA4), mean)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA4, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "tomato")
#'
#' # Gráfico da decomposição sazonal
#' library(latticeExtra)
#' xyplot(stl(MorettinA4, s.window = 12))
#'
NULL
R/MorettinA5.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA5
#' @title Consumo de Energia Elétrica no Espírito Santo
#' @description Dados sobre o consumo de energia elétrica no estado do
#' Espírito Santo. A série é referente a valores mensais de consumo
#' no período de janeiro de 1968 a setembro de 1979.
#' @format Uma série temporal (classe \code{ts}), com 141 observações
#' mensais de janeiro de 1968 a setembro de 1979.
#' @keywords TS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A5 - Energia, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA5)
#' str(MorettinA5)
#' MorettinA5
#'
#' # Médias anuais
#' aggregate(MorettinA5, FUN = mean)
#'
#' # Médias mensais
#' tapply(MorettinA5, cycle(MorettinA5), mean)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA5, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "lightblue")
#'
#' # Gráfico da decomposição sazonal
#' library(latticeExtra)
#' xyplot(stl(MorettinA5, s.window = 12), col = "yellowgreen")
#'
NULL
R/MorettinA6.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA6
#' @title Emissão Diária de Poluentes na Cidade de São Paulo em 1997
#' @description Dados sobre sobre a emissão diária de poluentes na
#' cidade de São Paulo no ano de 1997. Foram acompanhadas cinco
#' poluentes atmosféricos: monóxido de carbono (\eqn{CO}), dióxido
#' de nitrogênio (NO_2), partículas inaláveis de diâmetro inferior a
#' 10 micrometros (\eqn{PM_{10}}), dióxido de enxofre (\eqn{SO_2}) e
#' ozônio troposférico (\eqn{O_3}).
#' @format Uma série temporal multivariada (classe \code{mts}), com 365
#' observações diárias de 1º de janeiro a 31 de dezembro de 1997,
#' dos seguintes poluentes:
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{CO}}{Monóxido de carbono, gás carbônico (\eqn{CO}).}
#'
#' \item{\code{NO2}}{Dióxido de nitrogênio (\eqn{NO2}).}
#'
#' \item{\code{PM10}}{Partículas inaláveis de diâmetro inferior a 10
#' micrometros, material particulado (\eqn{PM_{10}}).}
#'
#' \item{\code{SO2}}{Dióxido de enxofre (\eqn{SO_2}).}
#'
#' \item{\code{O3}}{Ozônio troposférico (\eqn{O_3}).}
#'
#' }
#'
#' Para todos os poluentes as unidades de medida não foram informadas.
#' @keywords TS MTS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A6 - Poluição, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA6)
#' str(MorettinA6)
#' MorettinA6
#'
#' # Estatísticas pontuais das séries
#' apply(MorettinA6, 2, summary)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA6, type = c("o", "g"), pch = 20, col = "brown")
#'
#' # Selecionando apenas as emissões de gás carbônico
#' CO <- MorettinA6[, "CO"]
#' str(CO)
#'
NULL
R/MorettinA7.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA7
#' @title Temperatura e Umidade do Ar na Cidade de São Paulo
#' @description Dados atmosféricos sobre temperatura
#' (\code{Temperatura}) e umidade relativa do ar (\code{Umidade}),
#' mensuradas ao meio-dia, na cidade de São Paulo. Observações
#' diárias referentes a 1º de janeiro a 31 de jezembro de 1997.
#' @format Uma série temporal bivariada (classe \code{mts}), com 365
#' observações diárias de 1º de janeiro a 31 de dezembro de 1997,
#' das seguintes medidas:
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{Temperatura}}{Temperaturas, mensuradas ao meio-dia em
#' graus Celsius.}
#'
#' \item{\code{Umidade}}{Umidades relativa do ar, mensuradas ao meio-dia
#' e expressas em porcentagem.}
#'
#' }
#' @seealso \code{\link{MorettinA6}}.
#' @keywords TS MTS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A7 - Atmosfera, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas).
#' @examples
#'
#' data(MorettinA7)
#' str(MorettinA7)
#' MorettinA7
#'
#' # Estatísticas resumo das séries
#' apply(MorettinA7, 2, summary)
#'
#' # Visualização da série
#' library(lattice)
#' xyplot(MorettinA7, type = c("o", "g"), pch = 19, col = "turquoise")
#'
#' # Mesclando com as séries dos agentes poluentes no mesmo período
#' # help(MorettinA6)
#' series <- ts.union(MorettinA6, MorettinA7)
#' xyplot(series, type = c("o", "g"), pch = 20, col = "black")
#'
NULL
R/MorettinA8.R 0 → 100644
View file @ 9cb94664
#' @name MorettinA8
#' @title Índices de Produtividade do Brasil
#' @description Séries temporais dos índices de produtividade (a) PIB -
#' Produto Interno Bruto; (b) IPI - Produção Física Industrial -
#' Produtos Alimentares; (c) PFI - Produção Física Industrial -
#' Indústria Geral; e (d) Produção Física Industrial - Alimentação e
#' Bebidas elaboradas para a indústria.
#' @format Uma lista de quatro elementos, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{A-PIB}}{São os valores do PIB - Produto Interno Bruto com
#' observações anuais de 1861 a 1986.}
#'
#' \item{\code{M-IPI}}{Produção Física Industrial - Produtos Alimentares
#' (base média de 1991=100), observações mensais de janeiro de 1985
#' a a julho de 2000.}
#'
#' \item{\code{M-PFI}}{São os valores da Produção Física Industrial -
#' Indústria geral (base média de 1991=100) com observações mensais
#' de janeiro de 1985 a julho de 2000.}
#'
#' \item{\code{M-BEBIDA}}{São os valores da Produção Física Industrial
#' - Alimentação e Bebidas elaboradas para Indústria (base média de
#' 1991=100) com observações mensais de janeiro de 1985 a julho de
#' 2000.}
#'
#' }
#'
#' @keywords TS MTS
#' @source MORETTIN, TOLOI (2006), Série A8 - Índices, descrita no
#' Capítulo 1 pág. 17 e mencionada em diversas páginas.
#' @examples
#'
#' data(MorettinA8)
#' str(MorettinA8)
#'
#' # Estatísticas pontuais das séries
#' sapply(MorettinA8, summary)
#'
#' # Selecionando as séries individuais
#' (PIB <- MorettinA8[["A-PIB"]])
#' (PFI <- MorettinA8[["M-PFI"]])
#'
#' # Visualização das séries
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(MorettinA8[["A-PIB"]], type = c("o", "g"), pch = 20)
#' xyplot(MorettinA8[["M-BEBIDA"]], type = c("o", "g"), pch = 20)
#'
#' # Juntando e visualizando as séries de mesma periodicidade
#' series <- do.call(ts.union,
#' MorettinA8[c("M-IPI", "M-PFI", "M-BEBIDA")])
#' xyplot(series, type = c("o", "g"), pch = 20, superpose = TRUE)
#'
NULL