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#' @name PaulinoTb11.10
#' @title Número de Animais Mortos por Contaminação do Petróleo
#' @description Dados de um estudo cuja finalidade foi avaliar o efeito da
#' contaminação de um estuário por derramamento de petróleo na fauna
#' local. Cada animal foi submetido a um tratamento obtido da
#' combinação dos níveis contaminação por petróleo (sim
#' ou controle) e percentual de salinidade de aclimatação. Os animais foram
#' observados por 72 horas e o número de sobreviventes foi
#' registrado a cada 12 horas.
#' @format Um \code{data.frame} com 48 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{grupo}}{grupo ao qual pertnce o animal (petróleo ou
#' controle).}
#'
#' \item{\code{salin}}{Salinidade de aclimatação (0.8\%, 1.4\%, 2.4\%,
#' 3.4\%).}
#'
#' \item{\code{tempo}}{Tempo de exposição dos animais, em horas.}
#'
#' \item{\code{animais}}{Número de animais sobreviventes.}
#'
#' }
#' @keywords TC
#' @source PAULINO; SINGER (2006), Tabela 11.10, pág. 400.
#' @examples
#'
#' data(PaulinoTb11.10)
#'
#' str(PaulinoTb11.10)
#'
#' xt <- xtabs(animais ~ ., data = PaulinoTb11.10)
#' ftable(xt)
#'
#' library(lattice)
#'
#' barchart(animais ~ factor(tempo) | factor(salin), groups = grupo,
#' horizontal = FALSE,
#' data = PaulinoTb11.10,
#' auto.key = list(space = "top", columns = 2,
#' cex.title = 1, rectangles = TRUE,
#' points = FALSE,
#' title = "Grupo de animais"),
#' xlab = "Tempo de exposição",
#' strip = strip.custom(
#' strip.names = TRUE,
#' var.name = "Salinidade"),
#' ylab = "Frequência")
#'
NULL
\ No newline at end of file
#' @name PimentelEg4.2
#' @title Alimenta\enc{çã}{ca}o de porcos
#' @title Alimenta\enc{çã}{ca}o de Porcos
#' @description Experimento (fictício) de alimentação de porcos em que
#' se usaram quatro rações (A, B, C, D), cada uma fornecida a cinco
#' animais escolhidos ao acaso. A tabela apresenta os aumentos de
......@@ -16,53 +16,58 @@
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' data(PimentelEg4.2)
#' str(PimentelEg4.2)
#'
#' plot(PimentelEg4.2,
#' xlab = "Rações",
#' ylab = "Ganho de Peso")
#'
NULL
#' @name PimentelEg5.2
#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Batatinha
#' @description Experimento de competição de variedades de batatinha
#' feito pelo Engenheiro Agrônomo Oscar A. Garay em Balcare,
#' Argentina. O experimento foi realizado em blocos casualizados.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
#' controle local.}
#'
#' \item{\code{variedade}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
#' variedades de batatinha.}
#'
#' \item{producao}{Produção de batatinha, em ton ha\eqn{^{-1}}, nas
#' unidades experimentais.}
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatístitica
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 5.2)
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(PimentelEg5.2)
#'
#' xyplot(producao ~ variedade, groups = bloco, data = PimentelEg5.2,
#' type = "b",
#' ylab=expression(Produção~(t~ha^{-1})),
#' xlab="Variedades de batatinha")
#'
NULL
## @name PimentelEg5.2
## @title Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Batatinha
## @description Experimento de competição de variedades de batatinha
## feito pelo Engenheiro Agrônomo Oscar A. Garay em Balcare,
## Argentina. O experimento foi realizado em blocos casualizados.
## @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
##
## \describe{
##
## \item{\code{bloco}}{Fator de 4 níveis qualitativos, usado para
## controle local.}
##
## \item{\code{variedade}}{Fator de 8 níveis qualitativos que são as
## variedades de batatinha.}
##
## \item{producao}{Produção de batatinha, em ton ha\eqn{^{-1}}, nas
## unidades experimentais.}
##
## }
## @keywords DBC
## @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exemplo 5.2.
## @examples
##
## library(lattice)
##
## data(PimentelEg5.2)
## str(PimentelEg5.2)
##
## xyplot(producao ~ variedade,
## groups = bloco,
## data = PimentelEg5.2,
## type = "b",
## ylab = expression(Produção~(t~ha^{-1})),
## xlab = "Variedades de batatinha")
##
## NULL
#' @name PimentelEg6.2
#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Variedades de
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Experimento de competição de variedades de
#' cana-de-açúcar no qual foram usadas cinco variedades dispostas
#' em um delineamento quadrado latino 5 \eqn{\times} 5.
......@@ -84,8 +89,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 6.2, pág. 96)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exemplo 6.2, pág. 96.
#' @examples
#'
#' data(PimentelEg6.2)
......@@ -111,7 +115,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelEg7.3
#' @title Experimento Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e com Vinha\enc{ç}{c}a
#' @title Experimento Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e com
#' Vinha\enc{ç}{c}a
#' @description Experimento fatorial, \eqn{2^{2}}, em que os fatores
#' eram adubação mineral completa e adubação com vinhaça. As
#' parcelas foram dispostas em blocos ao acaso.
......@@ -133,9 +138,8 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Resposta observada nas parcelas do experimento.}
#'
#' }
#' @keywords FAT2
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.3, pág. 119)
#' @keywords FAT2K
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exemplo 7.3, pág. 119.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -157,7 +161,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelEg7.4
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com Torta de Filtro e Adubo Mineral
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com Torta de Filtro e Adubo
#' Mineral
#' @description Experimento fatorial 2\eqn{^{2}} em que os fatores eram
#' adubo mineral e torta dos filtros de Oliver de usinas de açúcar.
#' @format Um \code{data.frame} com 16 observações e 4 variáveis, em que
......@@ -180,9 +185,8 @@ NULL
#' \item{\code{y}}{Respoata medida no ensaio.}
#'
#' }
#' @keywords FAT2
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exemplo 7.4, pág. 120)
#' @keywords FAT2K
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exemplo 7.4, pág. 120.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -202,7 +206,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelEx5.8.4
#' @title Dados de Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-planta em Ensaio de Variedades
#' @title Dados de Produ\enc{çã}{ca}o de Cana-planta em Ensaio de
#' Variedades
#' @description Experimento em blocos casualizados realizado pela
#' Cooperativa dos Usineiros do Oeste do Estado de São Paulo,
#' referente à produção de cana-planta de um ensaio de variedades
......@@ -221,8 +226,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -256,8 +260,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -271,7 +274,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelEx6.6.3
#' @title Efeito da Idade de Castra\enc{çã}{ca}o no Ganho de Peso de Su\enc{í}{i}nos
#' @title Efeito da Idade de Castra\enc{çã}{ca}o no Ganho de Peso de
#' Su\enc{í}{i}nos
#' @description Ensaio de alimentação de suínos, no qual foi usado um
#' quadrado latino de 4 x 4, com os resultados referentes aos ganhos
#' de peso ao fim de 252 dias.
......@@ -296,8 +300,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Exercício 6.6.3, página 110)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exercício 6.6.3, página 110.
#' @examples
#'
#' data(PimentelEx6.6.3)
......@@ -324,7 +327,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelPg142
#' @title Grupo de Experimentos Fatoriais de Aduba\enc{çã}{ca}o de Algod\enc{ã}{a}o
#' @title Grupo de Experimentos Fatoriais de Aduba\enc{çã}{ca}o de
#' Algod\enc{ã}{a}o
#' @description Grupo de experimentos de adubação de algodão, todos em
#' delineamento inteiramente casualiado com 4 repetições cada. As
#' combinações de NPK formam em ensaio fatorial com um tratamento
......@@ -361,9 +365,8 @@ NULL
#' adicional, a testemunha, que é a combinção das doses zero de NPK,
#' e a porção fatorial é a combinação das doses 1 e 2 de NK tendo o
#' P fixo em 1.
#' @keywords GE DIC FATADI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 142)
#' @keywords GE FATADI
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), página 142.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -405,8 +408,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 185)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Página 185.
#' @examples
#'
#' data(PimentelPg185)
......@@ -425,7 +427,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelPg267
#' @title Percentual de Sorgo na Ra\enc{çã}{ca}o para Desenvolvimento de Pintos
#' @title Percentual de Sorgo na Ra\enc{çã}{ca}o para Desenvolvimento de
#' Pintos
#' @description Ensaio de Torres e Pimentel-Gomes (1959) em que foram
#' estudadas 4 rações para pintos dos dois sexos (machos e fêmeas),
#' instalado um delineamento inteiramente casualizado com duas
......@@ -447,9 +450,8 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso total das aves da parcela, em decagramas.}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 267)
#' @keywords DIC FAT2
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Página 267.
#'
#' Torres, A. P., Pimentel-Gomes, F. Substituição de subprodutos de
#' trigo pelo sorgo moído na alimentação de pintos. Escola Superior
......@@ -472,7 +474,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelPg269
#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Case\enc{í}{i}na Iodada na Nutri\enc{çã}{ca}o de Vacas Leiteiras
#' @title Influ\enc{ê}{e}ncia da Case\enc{í}{i}na Iodada na
#' Nutri\enc{çã}{ca}o de Vacas Leiteiras
#' @description Ensaio realizado pelo Departamento de Produção Animal da
#' Secretaria de Agricultura paulista, que teve por objetivo estudar
#' a influência da caseína iodada na nutrição de vacas leiteiras.
......@@ -503,10 +506,9 @@ NULL
#'
#' A observação da testemunha (0 de caseina) no bloco 3 foi perdida. O
#' valor correspondente foi estimado por métodos de imputação de
#' parcela perdida discutido na seção 5.4 de Pimentel-Gomes (2009).
#' parcela perdida discutido na seção 5.4 de PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 269)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), página 269.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -549,9 +551,8 @@ NULL
#' as mortas é 200, portanto.}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Página 382)
#' @keywords contingência
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), página 382.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -567,7 +568,7 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelPg72
#' @title Ensaio de alimenta\enc{çã}{ca}o de leitoas
#' @title Ensaio de alimenta\enc{çã}{ca}o de Leitoas
#' @description Experimento realizado pelos técnicos Manoel Becker, Luís
#' Paulin Neto, Geraldo Leme da Rocha e Benjamin Cintra, no qual
#' dois tratamentos foram estudados (feno de alfafa e feno de
......@@ -580,18 +581,20 @@ NULL
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{feno}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os diferentes
#' tipos de feno.}
#' \item{\code{feno}}{Fator de 2 níveis qualitativos, que são os
#' diferentes tipos de feno.}
#'
#' \item{\code{ganhopeso}}{Aumento do peso das leitoas, observado em
#' quilogramas.}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' data(PimentelPg72)
#' str(PimentelPg72)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(jitter(ganhopeso) ~ feno,
......@@ -620,16 +623,21 @@ NULL
#' 200\eqn{m^{2}}.}
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @keywords DBC replicata
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(PimentelPg91)
#' str(PimentelPg91)
#'
#' xtabs(~aradura + bloco, data = PimentelPg91)
#'
#' xyplot(prod ~ aradura,
#' jitter.x = TRUE,
#' groups = bloco,
#' type = "o",
#' data = PimentelPg91,
#' xlab = "Aradura",
#' ylab = "Produção")
......@@ -662,8 +670,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.3.1, pág. 190)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 10.3.1, pág. 190.
#' @examples
#'
#' data(PimentelTb10.3.1)
......@@ -708,8 +715,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.4.1, pág. 192)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 10.4.1, pág. 192.
#' @examples
#'
#' data(PimentelTb10.4.1)
......@@ -731,8 +737,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb10.6.1
#' @title Experimento do Tipo III com recupera\enc{çã}{ca}o da informa\enc{çã}{ca}o
#' interblocos
#' @title Experimento do Tipo III com recupera\enc{çã}{ca}o da
#' informa\enc{çã}{ca}o interblocos
#' @description Experimento em blocos incompletos equilibrados do Tipo
#' III com recuperação da informação interblocos, conduzido por
#' Fraga e Costa (1950). Neste experimento temos \eqn{b = v = 13},
......@@ -757,10 +763,8 @@ NULL
#' pressuposto de homocedasticidade da análise de variância.}
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 10.6.1,
#' pág. 198)
#' @keywords DBI proporção unitário
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 10.6.1, pág. 198.
#'
#' Fraga Jr., C. G., Costa, A. S. Análise de um experimento para combate
#' de vira-cabeça do tomateiro. Bragantia, 10: 305--316, 1950.
......@@ -784,7 +788,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb11.3.1
#' @title Experimento de Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em L\enc{á}{a}tice Quadrado
#' @title Experimento de Produ\enc{çã}{ca}o de Milho em L\enc{á}{a}tice
#' Quadrado
#' @description Produção de milho em um experimento em delineamento
#' reticulado quadrado triplo de 4 \eqn{times} 4 avaliando a 16
#' híbridos de milho, em que \eqn{m = 3} repetições ortogonais e
......@@ -807,10 +812,8 @@ NULL
#' \item{prod}{Produção de milho, em kg/parcela.}
#'
#' }
#' @keywords LAT
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 11.3.1,
#' pág. 215)
#' @keywords LAT RET
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 11.3.1, pág. 215.
#' @examples
#'
#' data(PimentelTb11.3.1)
......@@ -833,7 +836,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb12.2.1
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com P\eqn{_2}O\eqn{_5} em Milho
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o com P\eqn{_2}O\eqn{_5} em
#' Milho
#' @description Experimento de adubação de milho feito pelos engenheiros
#' agrônomos Glauco Pinto Viegas e Erik Smith, em blocos ao acaso,
#' para estudar o efeito da adubação na produtividade da cultura.
......@@ -850,10 +854,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg/parcela.}
#'
#' }
#' @keywords RP
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.2.1,
#' pág. 232)
#' @keywords RS
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 12.2.1, pág. 232.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -896,9 +898,8 @@ NULL
#' centígrados.}
#'
#' }
#' @keywords RP
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.3.1, pág. 236)
#' @keywords RS TS
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 12.3.1, pág. 236.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -914,7 +915,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb12.4.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cana em Fun\enc{çã}{ca}o do Teor de K do Solo
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Cana em Fun\enc{çã}{ca}o do Teor de K do
#' Solo
#' @description Experimento de produção de cana-de-açúcar em função do
#' teor de K trocável do solo, em miliequivalentes de terra fina
#' seca na estufa, onde a nutrição com potássio foi feita com
......@@ -929,9 +931,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Aumento de produção de cana em t ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords RP
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 12.4.1, pág. 238)
#' @keywords RS
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 12.4.1, pág. 238.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -948,7 +949,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb13.5.1
#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Grupo de Experimentos de Aduba\enc{çã}{ca}o de
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Conjunto de 38 ensaios fatoriais de \eqn{3^{3}} com N, P
#' e K, em cana-de-açúçar, com dados de cana-planta e soca, obtidos
#' por Strauss (1951). O nutriente foi aplicado nas doses de zero,
......@@ -972,8 +974,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords GE
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 13.5.1, pág. 259)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 13.5.1, pág. 259.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1008,7 +1009,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb14.4.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Leite em um Ensaio de Alimenta\enc{çã}{ca}o de Vacas
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Leite em um Ensaio de
#' Alimenta\enc{çã}{ca}o de Vacas
#' @description Experimento de nutrição de vacas, conduzido em períodos
#' com 12 vacas distribuídas em 4 grupos de 3 vacas. Foram estudados
#' 3 tipos de alimentação para as vacas em um delineamento quadrado
......@@ -1036,9 +1038,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produções de leite, em kg.}
#'
#' }
#' @keywords SQL
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.4.1, pág. 272)
#' @keywords DQL
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 14.4.1, pág. 272.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1091,8 +1092,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords ER
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.5.1, pág. 278)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 14.5.1, pág. 278.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1139,8 +1139,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 14.7.1, pág. 283)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 14.7.1, pág. 283.
#'
#' Pimentel-Gomes, F.; Nunes, S. G.; Gomes, M. de B; Curvo,
#' J. B. E. Modificação na análise de variância de ensaions de
......@@ -1191,8 +1190,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC COV
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.2.1, pág. 300)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 16.2.1, pág. 300.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1229,7 +1227,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb16.3.1
#' @title Suscetibilidade de Variedades de Soja ao Ataque de Nemat\enc{ó}{o}ides
#' @title Suscetibilidade de Variedades de Soja ao Ataque de
#' Nemat\enc{ó}{o}ides
#' @description Experimento de Arruda (1952), em blocos casualizados, em
#' que se compararam 21 variedades de soja para estudar sua
#' suscetibilidade ao ataque de nematóides. Em cada parcela foram
......@@ -1258,8 +1257,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC COV
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 16.3.1, pág. 306)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 16.3.1, pág. 306.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1316,9 +1314,8 @@ NULL
#' com corte aos 8 anos de idade.}
#'
#' }
#' @keywords DBC GE
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.3.1, pág. 317)
#' @keywords GE
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 17.3.1, pág. 317.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1358,8 +1355,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords GE
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 17.4.1, pág. 322)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 17.4.1, pág. 322.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1383,8 +1379,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb18.2.1
#' @title Ensaio Fatorial com Tratamentos Adicionais de Aduba\enc{çã}{ca}o de
#' Milho
#' @title Ensaio Fatorial com Tratamentos Adicionais de
#' Aduba\enc{çã}{ca}o de Milho
#' @description Ensaio de adubação NPK de milho, fatorial de
#' \eqn{3^{3}}, com confundimento de 2 graus de liberdade da
#' interação tripla. A cada três blocos de 9 parcelas juntaram-se
......@@ -1423,9 +1419,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords FAT3 FATADI
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 18.2.1, pág. 330)
#' @keywords FAT3K FATADI confundimento
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 18.2.1, pág. 330.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1447,7 +1442,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb20.2.1
#' @title Ensaio Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Ensaio Fatorial de Aduba\enc{çã}{ca}o de
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Ensaio fatorial, de \eqn{3^{2}}, de adubação de
#' cana-de-açúcar com P e K, em 6 blocos casualizados.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -1464,9 +1460,8 @@ NULL
#' ha\eqn{^{-1}}. Valores individuais não disponíveis.}
#'
#' }
#' @keywords FAT2
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 20.2.1, pág. 369)
#' @keywords FAT3K
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 20.2.1, pág. 369.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1500,9 +1495,8 @@ NULL
#' tomateiros.}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 21.5.1, pág. 384)
#' @keywords DIC unitário
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 21.5.1, pág. 384.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1519,7 +1513,7 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb5.3.1
#' @title Teor de colesterol no sangue
#' @title Teor de Colesterol no Sangue
#' @description Pesquisa sobre o efeito do óleo de milho no teor de
#' colesterol do sangue, realizada em sete pacientes tomados como
#' blocos, cujos dados foram obtidos pelo médico Dr. Ben Hur
......@@ -1539,9 +1533,8 @@ NULL
#' 100g.}
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ.
#' @keywords AASP
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009).
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1556,7 +1549,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb6.3.1
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e Verde em Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o Mineral e Verde em
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Experimento de adubação de cana da Usina Monte Alegre,
#' com fertilizantes minerais e adubos verdes. O delineamento
#' utilizado foi um quadrado latino de 6 x 6.
......@@ -1588,13 +1582,11 @@ NULL
#' transformar os digitos nos níveis desses fatores, tem-se na
#' realidade um experimento fatorial incompleto no qual não existem
#' os níveis de de adução mineral para o nível sem crotalária.
#' @keywords DQL
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 6.3.1, página 99)
#' @keywords DQL incompleto
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 6.3.1, página 99.
#' @examples
#'
#' data(PimentelTb6.3.1)
#'
#' str(PimentelTb6.3.1)
#'
#' aggregate(prod ~ adub, data = PimentelTb6.3.1, FUN = sum)
......@@ -1626,7 +1618,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb7.2.1
#' @title Experimento Fatorial Sobre Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
#' @title Experimento Fatorial Sobre Aduba\enc{çã}{ca}o NPK na
#' Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
#' @description Resultados da produção de milho em um experimento
#' com fatorial \eqn{2^{3}} dos fatores presentes na adubação
#' minenal (NPK) em delineamento de blocos casualizados.
......@@ -1649,9 +1642,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de milho, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords FAT3
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.2.1, página 115)
#' @keywords FAT2K
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 7.2.1, página 115.
#' @examples
#'
#' data(PimentelTb7.2.1)
......@@ -1671,8 +1663,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb7.6.1
#' @title Experimento Fatorial Com Confunfimento de Aduba\enc{çã}{ca}o em
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Experimento Fatorial Com Confunfimento de Aduba\enc{çã}{ca}o
#' em Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Experimento fatorial, de 3\eqn{^{3}}, de adubação de
#' cana com NPK, feito por Strauss (1951), com confundimento (grupo
#' W) de dois graus de liberdade da interação tripla N \eqn{\times}
......@@ -1705,9 +1697,8 @@ NULL
#' tabela com os dados pois no bloco W1 existem duas ocorrências do
#' tratamento 202 sendo que a última deveria ser 220. Foi feita a
#' inclusão desses dados no pacote com essa correção.
#' @keywords FAT3 confundimento
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.6.1, pág. 126)
#' @keywords FAT3K confundimento
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 7.6.1, pág. 126.
#'
#' Straus, F. Esperimentos de adubação na zona canavieira de
#' Pernambuco. In: Terceira Reunião Brasileira de Ciência do
......@@ -1733,7 +1724,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb7.8.1
#' @title Acidez de Variedades de Mangas em Fun\enc{çã}{ca}o da \enc{É}{E}poca
#' @title Acidez de Variedades de Mangas em Fun\enc{çã}{ca}o da
#' \enc{É}{E}poca
#' @description Experimento fatorial, de 6 \eqn{\times} 3 \eqn{\times}
#' 3, referente a acidez de 6 variedades de mangas, em 3 meses do
#' ano e em 3 anos agrícolas sucessivos reproduzidos de um trabalho
......@@ -1756,10 +1748,8 @@ NULL
#' informada.}
#'
#' }
#' @keywords FAT3 PS
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.8.1,
#' pág 132)
#' @keywords PSS
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 7.8.1, pág. 132.
#'
#' Simão, S. Estudo da planta e dos frutos da mangueira (\emph{Magnifera
#' indica} L.). Piracicaba, 1960. Tese.
......@@ -1811,10 +1801,8 @@ NULL
#' de café por parcela.}
#'
#' }
#' @keywords FAT3 contagem
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 7.9.1,
#' pág 137)
#' @keywords FAT2K contagem
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 7.9.1, pág. 137.
#'
#' Malavolta, E.; Pimentel-Gomes, F.; Coury, T. Estudos sobre a
#' alimentação mineral do cafeeiro (\emph{Coffea arabica} L.,
......@@ -1840,7 +1828,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb8.3.1
#' @title Grupo de Ensaios de Batatinha na Prov\enc{í}{i}ncia de Buenos Aires
#' @title Grupo de Ensaios de Batatinha na Prov\enc{í}{i}ncia de Buenos
#' Aires
#' @description Grupo de ensaios de competição de variedades de
#' batatinha, realizados pelo engenheiro agrônomo Oscar A. Garay, da
#' Estação Experimental de Balcarce, Argentina, instalados em
......@@ -1875,8 +1864,7 @@ NULL
#' refere-se ao experimento número 3 com todas as observações.
#' @keywords GE
#' @seealso \code{\link{PimentelEg5.2}}.
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 8.3.1, pág. 147)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 8.3.1, pág. 147.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1921,9 +1909,8 @@ NULL
#' matéria verde por parcela.}
#'
#' }
#' @keywords PSS
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.2.1, pág. 166)
#' @keywords GE
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 9.2.1, pág. 166.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1943,7 +1930,8 @@ NULL
NULL
#' @name PimentelTb9.3.1
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o de Variedades de Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @title Experimento de Aduba\enc{çã}{ca}o de Variedades de
#' Cana-de-a\enc{çú}{cu}car
#' @description Experimento com 5 variedades de cana-de-açúcar, em
#' delineamento quadrado latino de 5 x 5, sendo cada parcela
#' dividida em duas subparcelas, uma sem adubo e outra com adubação
......@@ -1970,8 +1958,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords PS DQL
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística
#' Experimental (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.3.1)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 9.3.1.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2013,8 +2000,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords PS
#' @source Pimentel-Gomes, F. (2009). Curso de Estatística Experimental
#' (15th ed.). Piracicaba, SP: FEALQ. (Tabela 9.4.1, pág. 175)
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Tabela 9.4.1, pág. 175.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2031,4 +2017,3 @@ NULL
#' columns = 2))
#'
NULL
#' @name PimentelEg5.2
#' @title Competição de Variedades de Batatinha
#' @description Dados de um experimento de competição de variedades de batatinha
#' feito pelo Engenheiro Agrônomo Oscar A. Garay em Balcare,
#' Argentina. O experimento foi realizado em blocos casualizados.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{bloco}}{Fator com 4 níveis.}
#'
#' \item{\code{variedade}}{Fator de 8 correspondente às
#' variedades de batatinha.}
#'
#' \item{producao}{Produção de batatinha, em ton ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source PIMENTEL-GOMES (2009), Exemplo 5.2, pág. ??.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(PimentelEg5.2)
#' str(PimentelEg5.2)
#'
#' xtabs(~variedade + bloco, data = PimentelEg5.2)
#'
#' xyplot(producao ~ variedade,
#' groups = bloco,
#' data = PimentelEg5.2,
#' type = "p",
#' ylab = expression(Produção ~ (t ~ ha^{-1})),
#' xlab = "Variedades de batatinha")
#'
NULL
#' @name RamalhoEg11.10
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Sorgo
#' @description Experimento da avaliação da produção de 40 cultivares de sorgo
#' conduzido no delineamento alfa-látice.
#' @description Experimento da avaliação da produção de 40 cultivares de
#' sorgo conduzido no delineamento alfa-látice.
#' @format Um \code{data.frame} com 120 observações e 3 variáveis, em
#' que
#'
......@@ -19,9 +19,7 @@
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (pág. 181)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 181.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -59,7 +57,8 @@
NULL
#' @name RamalhoEg11.13
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Diferentes Popula\enc{çõ}{co}es
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Diferentes
#' Popula\enc{çõ}{co}es
#' @description Experimento envolvendo populações de milho no
#' delinemanto em blocos aumentados com 4 populações comuns e 25
#' populações regulares.
......@@ -80,9 +79,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exemplo 11.13, pág. 188)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 11.13, pág. 188.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -117,9 +114,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (pág. 171)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 171.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -157,7 +152,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg12.10
#' @title Ensaio Dialelo para o Tempo At\enc{é}{e} o Florescimento do Feijoeiro
#' @title Ensaio Dialelo para o Tempo At\enc{é}{e} o Florescimento do
#' Feijoeiro
#' @description Dados referentes ao cruzamento dialelo realizado por
#' Arriel et al. (1993), em que foi avaliado o número de dias para o
#' florescimento do feijoeiro para cada progenie.
......@@ -173,10 +169,8 @@ NULL
#' feijoeiro.}
#'
#' }
#' @keywords Dialelo
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exemplo 12.10, pág. 227)
#' @keywords dialelo
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 12.10, pág. 227.
#'
#' Arriel, E., Ramalho, M. A. P., Pacheco, C. A. P. Expected and
#' Realized Gains in the CMS-39 Maize Population after three Cycles
......@@ -202,7 +196,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg13.2
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em Cons\enc{ó}{o}rcio com Feij\enc{ã}{a}o.
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Milho em
#' Cons\enc{ó}{o}rcio com Feij\enc{ã}{a}o.
#' @description Dados referente ao experimento conduzido por Rezende et
#' al. (1994), envolvendo 4 cultivares de milho consorciadas com 3
#' de feijão.
......@@ -225,9 +220,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV FAT2 DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exemplo 13.2, pág. 237)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 13.2, pág. 237.
#'
#' Rezende, G. D. S. P.; Ramalho, M. A. P. Competitive Ability of
#' Maize and Commom Bean (Phaseolus Vulgaris L.) Cultivars
......@@ -256,7 +249,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg4.3
#' @title Porcentagem de absor\enc{çã}{ca}o de \enc{á}{a}gua de feij\enc{ã}{a}o
#' @title Porcentagem de absor\enc{çã}{ca}o de \enc{á}{a}gua de
#' feij\enc{ã}{a}o
#' @description Experimento conduzido na Universidade Federal de Lavras,
#' avaliando a porcentagem de absorção de água de 10 linhares de
#' feijão. O delineamento é inteiramente ao acaso com 3 repetições.
......@@ -275,9 +269,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 4.3, pág 56)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 4.3, pág 56.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -307,9 +299,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (pg 62)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 62.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -323,7 +313,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg7.8
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Cruzamentos Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Cruzamentos
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Experimento referente à produção de grãos de feijão
#' obtida na avaliação de 24 famílias \eqn{F_{5}} do cruzamento
#' Jalo x Small White, cujos dados foram obtidos por Souza (1991).
......@@ -346,9 +337,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (Exemplo 7.8, pág 110).
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 7.8, pág. 110.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -372,7 +361,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg8.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os em Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os em Cultivares de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Experimentos para medir a produção de grãos de
#' cultivares de feijão, conduzidos em Lavras e Patos de Minas/MG
#' durante o ano de 1990 em delineamento em blocos casualizados.
......@@ -393,10 +383,8 @@ NULL
#' nas unidades experimentais.}
#'
#' }
#' @keywords DBC GE
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exemplo 8.1, pág. 115)
#' @keywords GE
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exemplo 8.1, pág. 115.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -423,7 +411,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEg8.8
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o de Popula\enc{çõ}{co}es Segregantes
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o de
#' Popula\enc{çõ}{co}es Segregantes
#' @description Dados da produção de grãos de feijão obtidos por Corte
#' et al. (2002) relativos à avaliação de 6 populações segregantes
#' avaliadas nas gerações F\eqn{_{2}}, F\eqn{_{3}} e F\eqn{_{4}} com
......@@ -447,10 +436,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de feijão, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DBC GE
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 8.8, pág. 123)
#' @keywords GE
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 8.8, pág. 123.
#'
#' Corte, H. R., Ramalho, M. A. P., Gonçalves, F. M. A., Abreu. A de
#' F. B. Natural Selection for Grain Yield in Dry Bean Population
......@@ -486,9 +473,7 @@ NULL
#' Gerais.
#' @format Vetor com 100 observações altura das plantas em metros.
#' @keywords AAS
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 26)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 26.
#'
#' Castro, N. H. A., Andrade, H. B., Ramalho, m A. P. (1993).
#' Revista Árvore. Viçosa, v. 17, n.2.
......@@ -507,7 +492,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEx12.2
#' @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 Conjunto de dados apresentados para exercício. Objetivo
#' do exercício é estimar a equação de regressão múltipla.
#' @format Um \code{data.frame} com 8 observações e 4 variáveis, em que
......@@ -524,9 +510,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords RM
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 12.2, pág. 231)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 12.2, pág. 231.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoEx12.2)
......@@ -562,9 +546,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.1, pág. 255)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 13.1, pág. 255.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoEx13.1)
......@@ -599,9 +581,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.2, pág. 256)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 13.2, pág. 256.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoEx13.2)
......@@ -630,7 +610,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEx13.3
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o do Stay Green em Fam\enc{í}{i}lias de Feijoeiro
#' @title Avalia\enc{çã}{ca}o do Stay Green em Fam\enc{í}{i}lias de
#' Feijoeiro
#' @description Notas da avaliação do "stay green" obtidos de famílias
#' de feijoeiro, avaliados nas gerações \eqn{F_{2:3}}, \eqn{F_{2:4}}
#' e \eqn{F_{2:5}}.
......@@ -648,9 +629,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 13.3, pág. 257)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 13.3, pág. 257.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoEx13.3)
......@@ -675,7 +654,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEx3.1
#' @title N\enc{ú}{u}mero de plantas de milho ap\enc{ó}{o}s inocula\enc{çã}{ca}o
#' @title N\enc{ú}{u}mero de plantas de milho ap\enc{ó}{o}s
#' inocula\enc{çã}{ca}o
#' @description Experimento referente ao número de plantas de milho,
#' por parcela, após a inoculação com Diploidia. Experimento para
#' avaliação de fungicidas para tratamento de sementes.
......@@ -692,9 +672,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords contagem
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 50)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 50.
#'
#' @examples
#'
......@@ -729,9 +707,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC desbalanceado
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (Exercício 4.1, pág 66)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 4.1, pág. 66.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -762,9 +738,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC contagem
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (Execício 4.2, pág 66)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Execício 4.2, pág. 66.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -806,9 +780,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 112).
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 112.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -832,7 +804,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoEx8.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Munic\enc{í}{i}pios de Minas Gerais
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em
#' Munic\enc{í}{i}pios de Minas Gerais
#' @description Experimentos para avaliar a produção de grãos de
#' cultivares de arroz, conduzidos em três locais do Estado de Minas
#' Gerais (Lambari, Lavras e Felixlândia) em delineamento
......@@ -853,10 +826,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DIC GE
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.1, pág. 132)
#' @keywords GE
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 8.1, pág. 132.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoEx8.1)
......@@ -927,10 +898,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de clones de caju, medido em g/planta.}
#'
#' }
#' @keywords DBC GE
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Exercício 8.2, pág. 133)
#' @keywords GE
#' @source RAMALHO et al. (2005), Exercício 8.2, pág. 133.
#' @examples
#'
#' library(latticeExtra)
......@@ -970,10 +939,8 @@ NULL
#' ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords ASS
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 15)
#' @keywords AAS
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág 15.
#'
#' @examples
#'
......@@ -1015,9 +982,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (pág. 165)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 165.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1079,9 +1044,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBI
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 11.17, pág. 193)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 11.17, pág. 193.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1100,7 +1063,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoTb12.8
#' @title Componentes da Produ\enc{çã}{ca}o de Linhagens de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Componentes da Produ\enc{çã}{ca}o de Linhagens de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados obtidos por Perreira Filho et al. (1987),
#' referentes ao número médio de vagens por planta, número de
#' sementes por vagem, peso de 100 sementes e produção de grãos,
......@@ -1125,9 +1089,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords RM
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 12.8, pág. 225)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 12.8, pág. 225.
#'
#' Pereira Filho, I. A., Ramalho, M. A. P., Ferreira, S. Avaliação
#' de Progênies de Feijão e Estimativas de Parâmetros Genéticos na
......@@ -1164,9 +1126,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.1, pág. 233)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 13.1, pág. 233.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoTb13.1)
......@@ -1200,9 +1160,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV RS
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.11, pág. 248)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 13.11, pág. 248.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoTb13.11)
......@@ -1219,7 +1177,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoTb13.13
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Prog\enc{ê}{e}nies de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Prog\enc{ê}{e}nies de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Experimento referente a avaliação de progênies
#' provenientes do cruzamento (ESAL 501 x Rio Tibagi), obtidos em 3
#' gerações (F3, F4 e F5). Foi utilizado o delineamento de blocos
......@@ -1238,9 +1197,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.13, pág. 251)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 13.13, pág. 251.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoTb13.13)
......@@ -1281,9 +1238,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV RS
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.15, pág. 252)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 13.15, pág. 252.
#' @examples
#'
#' data(RamalhoTb13.15)
......@@ -1302,7 +1257,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoTb13.6
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o e Teor de \eqn{P_{2}O_{5}}
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o e Teor
#' de \eqn{P_{2}O_{5}}
#' @description Experimento apresentado por Pereira (1993) referente a
#' avaliação da produção de feijão e teor de \eqn{P_{2}O_{5}} em
#' cada parcela, cujos dados foram obtidos de 10 cultivares de
......@@ -1325,9 +1281,8 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords COV DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (Tabela 13.6, pág. 243 e tabela 13.9, pág. 246)
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 13.6, pág. 243 e tabela 13.9,
#' pág. 246.
#'
#' Pereira, A. F. Emprego de Covariância visando reduzir o efeito da
#' heterogeneidade Ambiental nos Experimentos com a Cultura do
......@@ -1395,9 +1350,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC contagem
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 43)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 43.
#'
#' @examples
#'
......@@ -1464,9 +1417,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 45)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág 45.
#'
#' @examples
#'
......@@ -1497,9 +1448,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (pg 48)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 48.
#'
#' @examples
#'
......@@ -1533,9 +1482,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras, MG: UFLA. (Tabela 7.1, pág 102).
#' @source RAMALHO et al. (2005), Tabela 7.1, pág 102.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1554,7 +1501,8 @@ NULL
NULL
#' @name RamalhoTb8.12
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia de Gr\enc{ã}{a}os de Caf\enc{é}{e}-cereja
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o M\enc{é}{e}dia de Gr\enc{ã}{a}os de
#' Caf\enc{é}{e}-cereja
#' @description Experimento que estudou a produção média de grãos de
#' café-cereja, obtidos por Mendes (1994), em função da progênie em
#' 3 anos. Foi utilizado o delineamento de blocos casualizados.
......@@ -1578,9 +1526,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC GE
#' @source Ramalho, M. A. P., Ferreira, D. F., Oliveira, A. C. (2005).
#' Experimentação em Genética e Melhoramento de Plantas (2th ed.).
#' Lavras: UFLA. (pág. 128)
#' @source RAMALHO et al. (2005), pág. 128.
#'
#' Mendes, A. N. G. Avaliação de Metodologias Empregadas na Seleção
#' de Progênies do Cafeeiro (Coffea arabica L.) no estado de Minas
......@@ -1610,4 +1556,3 @@ NULL
#' FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
#'
NULL
#' @name RamosAnC1
#' @title Temperatura do \enc{ó}{o}leo de misturadores
#' @description Conjunto de dados da temperatura do óleo de misturadores,
#' com 25 amostras de tamanho 8 de um processo metalúrgico.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 2 variáveis, em que
#' @title Temperatura do \enc{Ó}{O}leo de Misturadores
#' @description Conjunto de dados da temperatura do óleo de
#' misturadores, com 25 amostras de tamanho 8 de um processo
#' metalúrgico.
#' @format Um \code{data.frame} com 200 observações e 2 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
#'
#' \item{\code{oleo}}{Temperatura ddo óleo (em °C ).}
#' \item{\code{oleo}}{Temperatura ddo óleo (em \eqn{^\circ}C).}
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 133).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 133.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC1)
#' str(RamosAnC1)
#'
#' library(qcc)
#'
#' obj <- qcc.groups(RamosAnC1$oleo, RamosAnC1$amostra)
#'
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab =
#' "Temperatura média", title = " ")
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3,
#' xlab = "Amostra", ylab = "Temperatura média",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name RamosAnC2
#' @title Teor de s\enc{ó}{o}dio em um processo qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados do teor de sódio (Na)
#' em 25 amostras de tamanho 5 de um processo químico.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 125 observações e 2 variáveis, em que
#' @title Teor de S\enc{ó}{o}dio em um Processo Qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados do teor de sódio (Na) em 25 amostras
#' de tamanho 5 de um processo químico.
#' @format Um \code{data.frame} com 125 observações e 2 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -45,10 +45,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 134).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 134.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC2)
......@@ -57,16 +54,15 @@ NULL
#'
#' obj <- qcc.groups(RamosAnC2$sodio, RamosAnC2$amostra)
#'
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, ylab = "Média amostral", xlab =
#' "Amostra", title = "")
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3,
#' ylab = "Média amostral", xlab = "Amostra", title = "")
#'
NULL
#' @name RamosAnC4
#' @title Processo produtivo de canetas
#' @title Processo Produtivo de Canetas
#' @description Conjunto de dados de um processo produtivo
#' de canetas, com 34 amostras de tamanhos diferentes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 34 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -79,26 +75,26 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 135).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 135.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC4)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(RamosAnC4$naoconf, sizes = RamosAnC4$tamamostra, type = "p",
#' xlab = "Amostra", ylab = "Número de canetas não conformes", title = "")
#' qcc(RamosAnC4$naoconf,
#' sizes = RamosAnC4$tamamostra,
#' type = "p",
#' xlab = "Amostra",
#' ylab = "Número de canetas não conformes",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name RamosAnC6
#' @title Processo de fabrica\enc{çã}{ca}o de panelas
#' @description Conjunto de dados de um processo de fabricação
#' de panelas, com 30 amostras com tamanhos diferentes.
#'
#' @title Processo de Fabrica\enc{çã}{ca}o de Panelas
#' @description Conjunto de dados de um processo de fabricação de
#' panelas, com 30 amostras com tamanhos diferentes.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -111,10 +107,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 136).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 136.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC6)
......@@ -129,11 +122,9 @@ NULL
NULL
#' @name RamosAnC7
#' @title Processo qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados de um processo químico com
#' o pH da água, e pH do cloreto de potássio em 30 amostras
#' de tamanho 1.
#'
#' @title Processo Qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados de um processo químico com o pH da
#' água, e pH do cloreto de potássio em 30 amostras de tamanho 1.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -146,10 +137,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 137).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 137.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC7)
......@@ -159,6 +147,7 @@ NULL
#' qcc(RamosAnC7$phagua, type="xbar.one",
#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph da água",
#' title = "")
#'
#' qcc(RamosAnC7$phclore, type="xbar.one",
#' xlab = "Amostra", ylab = "Ph do cloreto",
#' title = "")
......@@ -166,11 +155,9 @@ NULL
NULL
#' @name RamosAnC8
#' @title Teor de elementos qu\enc{í}{i}micos
#' @title Teor de Elementos Qu\enc{í}{i}micos
#' @description Conjunto de dados de teor de elementos químicos
#' resultantes de análises de laboratório em 30 amostras
#' unitárias.
#'
#' resultantes de análises de laboratório em 30 amostras unitárias.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 8 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -193,10 +180,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 138).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 138.
#' @examples
#'
#' data(RamosAnC8)
......@@ -214,11 +198,9 @@ NULL
NULL
#' @name RamosTb2.5
#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura de garrafas
#' @description Distribuição de frequências para as
#' resistências à ruptura de 100 garrafas de
#' refrigerante de um litro.
#'
#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} Ruptura de Garrafas
#' @description Distribuição de frequências para as resistências à
#' ruptura de 100 garrafas de refrigerante de um litro.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -229,22 +211,19 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 29).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 29.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb2.5)
#' str(RamosTb2.5)
#'
#' barplot(RamosTb2.5$freq, names = RamosTb2.5$forca,
#' xlab = 'Resistência', ylab = 'Frequência')
#'
#' xlab = "Resistência", ylab = "Frequência")
#'
NULL
#' @name RamosTb2.6
#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} ruptura e peso de garrafas
#' @title Resist\enc{ê}{e}ncia \enc{à}{a} Ruptura e Peso de Garrafas
#' @description Resistência e peso de 25 garrafas.
#' @format Um \code{data.frame} com 25 observações e 2 variáveis, em que
#'
......@@ -255,13 +234,12 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso da garrafa (em gramas).}
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
#' @keywords CEQ RS
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 30.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb2.6)
#' str(RamosTb2.6)
#'
#' library(lattice)
#'
......@@ -271,10 +249,10 @@ NULL
NULL
#' @name RamosTb2.7
#' @title Processo de fundi\enc{çã}{ca}o de magn\enc{é}{e}sio
#' @description Dados referente a um processo de fundição
#' de magnésio, compreendendo a recuperação do metal
#' e os valores do fluxo de regeneração adicionada.
#' @title Processo de Fundi\enc{çã}{ca}o de Magn\enc{é}{e}sio
#' @description Dados referente a um processo de fundição de magnésio,
#' compreendendo a recuperação do metal e os valores do fluxo de
#' regeneração adicionada.
#' @format Um \code{data.frame} com 7 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -285,10 +263,8 @@ NULL
#' \item{\code{recupe}}{Recuperação do metal.}
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pág. 30).
#' @keywords CEQ RS
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 30.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb2.7)
......@@ -301,10 +277,9 @@ NULL
NULL
#' @name RamosTb3.1
#' @title Teor de fl\enc{ú}{u}or de um processo qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados sobre teor de flúor com 15
#' amostras de tamanho 5 de um processo químico.
#'
#' @title Teor de Fl\enc{ú}{u}or de um Processo Qu\enc{í}{i}mico
#' @description Conjunto de dados sobre teor de flúor com 15 amostras de
#' tamanho 5 de um processo químico.
#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -315,43 +290,38 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 38).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 38.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb3.1)
#' str(RamosTb3.1)
#'
#' library(qcc)
#'
#' obj <- qcc.groups(RamosTb3.1$fluor, RamosTb3.1$amostra)
#'
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3, xlab =
#' "Amostra", ylab = "Teor médio de fluor", title = "")
#' qcc(obj, type = "xbar", nsigmas = 3,
#' xlab = "Amostra", ylab = "Teor médio de fluor", title = "")
#'
NULL
#' @name RamosTb4.1
#' @title Temperatura de eletrodos de carbono
#' @title Temperatura de Eletrodos de Carbono
#' @description Conjunto de dados referente às temperaturas de eletrodos
#' de carbono, com 25 amostras de tamanho 8, em um processo
#' de fabricação de alumínio.
#'
#' de carbono, com 25 amostras de tamanho 8, em um processo de
#' fabricação de alumínio.
#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{amostra}}{Número da amostra.}
#'
#' \item{\code{temperat}}{Temperatura dos eletrodos de carbono (em °C ).}
#' \item{\code{temperat}}{Temperatura dos eletrodos de carbono (em
#' \eqn{^\circ}C).}
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 56).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 56.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb4.1)
......@@ -366,11 +336,10 @@ NULL
NULL
#' @name RamosTb5.2
#' @title Itens n\enc{ã}{a}o conformes no processo produtivo de ovos de galinha
#' @description Número de ovos não conformes de um processo
#' produtivo de ovos de galinha, com 30 amostras de
#' tamanhos diferentes.
#'
#' @title Itens n\enc{ã}{a}o Conformes no Processo Produtivo de Ovos de
#' Galinha
#' @description Número de ovos não conformes de um processo produtivo de
#' ovos de galinha, com 30 amostras de tamanhos diferentes.
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -383,10 +352,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 79).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 79.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb5.2)
......@@ -394,16 +360,15 @@ NULL
#' library(qcc)
#'
#' qcc(RamosTb5.2$naoconf, sizes = RamosTb5.2$tamamostra, type = "p",
#' xlab = "Amostra", ylab = "Fração de ovos não conformes", title =
#' "")
#' xlab = "Amostra", ylab = "Fração de ovos não conformes",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name RamosTb5.8
#' @title Taxa de defeitos na fabrica\enc{çã}{ca}o de copos de cristal
#' @title Taxa de Defeitos na Fabrica\enc{çã}{ca}o de Copos de Cristal
#' @description Número de não conformidades em um processo de fabricação
#' de copos de cristal, com amostras de tamanhos diferentes.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 26 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -416,26 +381,25 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 96).
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 96.
#'
#' @examples
#'
#' data(RamosTb5.8)
#' str(RamosTb5.8)
#'
#' library(qcc)
#'
#' qcc(RamosTb5.8$naoconf, sizes = RamosTb5.8$tamamostra, type = "u",
#' xlab = "Amostra", ylab = "Taxa de não conformidades", title = "")
#' xlab = "Amostra", ylab = "Taxa de não conformidades",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name RamosTb6.1
#' @title Densidade aparente de um processo de eletrodos
#' @title Densidade Aparente de um Processo de Eletrodos
#' @description Dados da densidade aparente de um processo de produtivo
#' de eletrodos de carbono.
#'
#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 2 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -446,10 +410,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords CEQ
#' @source Ramos, E. M. L. S., et al.(2013).
#' Controle Estatístico da Qualidade (1th ed.).
#' Porto Alegre, RS: Bookman. (pg 106).
#'
#' @source RAMOS et al. (2013), pág. 106.
#' @examples
#'
#' data(RamosTb6.1)
......@@ -457,8 +418,8 @@ NULL
#' library(qcc)
#'
#' qcc(RamosTb6.1$densi, type = "xbar.one",
#' std.dev = "SD", nsigmas = 3, xlab = "Amostra", ylab = "Densidade",
#' std.dev = "SD", nsigmas = 3,
#' xlab = "Amostra", ylab = "Densidade",
#' title = "")
#'
NULL
#' @name SliwianyQd25
#' @title Tipos de Desnutrição e Seus Índices por Regionais
#' @description Através da metodologia de Seoane Latham modificada por
#' Batista Filho, que classifica as crianças desnutridas segundo o
#' tipo de sua desnutrição, tem-se um índice bastante pequeno de
#' crianças com desnutrição crônica, e um índice pouco mais
#' acentuada de crianças com desnutrição pregressa e recente.
#' Destaca-se ainda a existência de um programa global de nutrição
#' bastante coerente já que existe uma forte homogeneidade dos
#' índices entre as regionais.
#' @format Um \code{data.frame} com 5 linhas e 9 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{variável}}{Explicação da variável.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Quadro 25, pág. 127.
#' @examples
#'
#' data(SliwianyQd25)
#' str(SliwianyQd25)
#'
#' dados <- SliwianyQd25[, 9]
#' barplot(dados,
#' legend.text = SliwianyQd25$Regionais,
#' args.legend = list(x = "topright", bty = "n"),
#' col = colorspace::heat_hcl(5),
#' main = paste("Índices Globais Brasileiros Para Diferentes\n",
#' "Tipos de Desnutrição (%)"),
#' horiz = TRUE, xlim = c(0, 80))
#'
#' db <- data.frame(Regional = SliwianyQd25[, 1],
#' stack(x = SliwianyQd25[, -1]))
#' db$ind <- factor(db$ind, levels = unique(db$ind))
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(values ~ ind | Regional, data = db, type = "o",
#' xlab = "Regionais", ylab = "Desnutrição",
#' scales = list(x = list(rot = 90),
#' y = list(relation = "free")))
#'
NULL
#' @name SliwianyQd26
#' @title Níveis de Satisfação Alcançados nos Medidores dos Subgrupos da
#' Ação Educativa
#' @description Níveis de satisfação alcançados por crianças do Jardim I
#' nos medidores dos subgrupos de ação educativa, por bairro.
#' @format Um \code{data.frame} com 8 linhas e 11 colunase, em que
#' \describe{
#'
#' \item{\code{x1}}{Expressar-se através de desenhos.}
#'
#' \item{\code{x2}}{Diferenciar o desenho da escrita.}
#'
#' \item{\code{x3}}{Classificar segundo a cor.}
#'
#' \item{\code{x4}}{Possuir determinadas noções de tempo.}
#'
#' \item{\code{x5}}{Saber onde moram os animais.}
#'
#' \item{\code{x6}}{Saber da importância dos animais para o homem.}
#'
#' \item{\code{x7}}{Saber sobre as profissões existentes no seu
#' bairro.}
#'
#' \item{\code{x8}}{Reconhecer o que é natureza e o que é construído
#' pelo homem.}
#'
#' \item{\code{x9}}{Modelar com massinha um objeto da cozinha da
#' creche.}
#'
#' \item{\code{x10}}{Imitar animais.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Quadro 26, pág. 129.
#' @examples
#'
#' data(SliwianyQd26)
#' str(SliwianyQd26)
#'
#' dados <- SliwianyQd26[, 9]
#' barplot(dados, names.arg = SliwianyQd26$Jardim.I,
#' col = colorspace::rainbow_hcl(9),
#' main = paste("Níveis de Satisfação Totais da Rede Oficial\n",
#' "nos Medidores de Ação Educativa (%)"),
#' ylim = c(0, 60))
#'
NULL
#' @name SliwianyQd27
#' @title Níveis de Satisfação Alcançados nos Medidores dos Subgrupos da
#' Ação Educativa (\%)
#' @description Níveis de satisfação alcançados por crianças do Jardim
#' II nos medidores dos subgrupos de ação educativa, por bairro.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 linhas e 9 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{x1}}{Desenhar uma história narrada.}
#'
#' \item{\code{x2}}{Relatar o desenho feito a partir da história
#' narrada.}
#'
#' \item{\code{x3}}{Classificar segundo a cor e forma.}
#'
#' \item{\code{x4}}{Possuir determinadas noções de tempo.}
#'
#' \item{\code{x5}}{Saber do que se alimentam os animais.}
#'
#' \item{\code{x6}}{Saber da importância dos animais para o homem.}
#'
#' \item{\code{x7}}{Saber sobre as profissões existentes no seu
#' bairro.}
#'
#' \item{\code{x8}}{Saber dizer o que gostaria que tivesse em seu
#' bairro.}
#'
#' \item{\code{x9}}{Modelar com massinha um objeto da cozinha da
#' creche.}
#'
#' \item{\code{x10}}{Imitar animais.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Quadro 27, pág. 130.
#' @examples
#'
#' SliwianyQd27
#'
#' dados <- SliwianyQd27[, 9]
#' barplot(dados, names.arg = SliwianyQd27$Jardim.II,
#' col = colorspace::rainbow_hcl(9),
#' main = "Níveis de Satisfação Totais da Rede Oficial
#' nos Medidores de Ação Educativa(%)", ylim = c(0, 60))
#'
NULL
#' @name SliwianyTb2
#' @title Índices Parciais do Nível de Vida da População Polonesa para
#' 1950, 1960, 1965-66 e 1970
#' @description Índices do nível de satisfação de necessidades diversas
#' da população polonesa com base nos medidores da ONU, definidos
#' para 1950, 1960, 1965-66 e 1970.
#' @format Um \code{data.frame} com 7 linhas e 7 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{TN}}{Tipos de necessidades.}
#'
#' \item{\code{IC}}{Índice de crescimento 1970-1960 (\%).}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY, (1997), Tabela 2, pág. 61.
#' @examples
#'
#' data(SliwianyTb2)
#' str(SliwianyTb2)
#'
#' barplot(SliwianyTb2$IC,
#' names.arg = SliwianyTb2$TN,
#' main = "Íncice de Crescimento 1970-1960 (%)",
#' xlab = "Tipos de Necessidades")
#'
NULL
#' @name SliwianyTb3
#' @title Total de Domicílios e Domicílios com Abastecimento de Água
#' @description Total de domicílios e domicílios com abastecimento de
#' água, segundo capitais dos estados da Região Sul/IBGE -
#' 1970. Domicílios considerados "com abastecimento de água" sendo
#' aqueles particulares permanentes que possuíam abastecimento de
#' água servidos por rede geral, com canalização interna.
#' @format Um \code{data.frame} com 4 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{Cap}}{Capitais da Região Sul.}
#'
#' \item{\code{TD}}{Total de Domicílios.}
#'
#' \item{\code{DCA}}{Total de Domicílios com Abastecimento de Água.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Tabela 3, pág. 72.
#' @examples
#'
#' data(SliwianyTb3)
#' str(SliwianyTb3)
#' SliwianyTb3
#'
#' # Calcula a proporção.
#' SliwianyTb3$prop <- with(SliwianyTb3, DCA/TD)
#'
#' # Maria, você tem que corrigir a escrita de floxianópolis.
#' levels(SliwianyTb3$Cap)[2] <- "Florianopolis"
#'
#' library(ggplot2)
#'
#' ggplot(SliwianyTb3, aes(x = Cap, y = prop)) +
#' geom_bar(position = "dodge", stat = "identity")
#'
NULL
#' @name SliwianyTb4
#' @title Coeficiente de Mortalidade Infantil em Curitiba
#' @description O coeficiente de mortalidade infantil expressa o total
#' de óbitos de crianças menores de um ano de idade por mil nascidos
#' vivos.
#' @format Um \code{data.frame} com 6 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{ANO}}{Ano em que o coeficiente foi determinado.}
#'
#' \item{\code{Coef}}{Coeficiente por 1000 nascidos vivos.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Tabela 4, pág. 73.
#' @examples
#'
#' # Comparando os coeficientes e mortalidade infantil em cada ano.
#'
#' data(SliwianyTb4)
#' SliwianyTb4
#'
#' barplot(SliwianyTb4$Coef,
#' names.arg = SliwianyTb4$ANO,
#' main = paste("Coeficiente de Mortalidade Infantil\n",
#' "por 1000 nascidos vivos, 1977 - 1982"),
#' col = rainbow(7),
#' ylim = c(0, 80))
#'
NULL
#' @name SliwianyTb5
#' @title Coeficiente de Mortalidade Infantil, Segundo Alguns Países
#' @description O coeficiente de mortalidade infantil expressa o total
#' de óbitos de crianças menores de um ano de idade por mil nascidos
#' vivos.
#' @format Um \code{Data.frame} com 14 linhas e 3 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{Pais}}{País para o qual o coeficiente foi determinado.}
#'
#' \item{\code{ANO}}{Ano em que o coeficiente foi determinado.}
#'
#' \item{\code{Coef}}{Coeficiente por 1000 nascidos vivos.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Tabela 5, pág. 74.
#' @examples
#'
#' data(SliwianyTb5)
#' str(SliwianyTb5)
#'
#' xtabs(~Pais + ANO, data = SliwianyTb5)
#'
#' linhas <- c(1, 2, 3, 4, 7, 10)
#' selec <- (SliwianyTb5[linhas, ])
#' barplot(selec[, 3],
#' names.arg = selec[, 1],
#' main = paste("Coeficiente de Mortalidade Infantil\n",
#' "de Diferentes Países em 1980"),
#' col = rainbow(6),
#' ylim = c(0, 100))
#'
NULL
#' @name SliwianyTb7
#' @title Densidade Média Domiciliar
#' @description Medidor representante densidade domiciliar, para a zona
#' urbana do estado do Paraná em 1980.
#' @format Um \code{data.frame} com 10 linhas e 2 colunas, em que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{P.D}}{Pessoas por dormitórios.}
#'
#' \item{\code{ND}}{Número de domicílios.}
#'
#' }
#' @keywords sociometria
#' @source SLIWIANY (1997), Tabela 7, pág. 76.
#' @examples
#'
#' SliwianyTb7
#'
#' dados <- SliwianyTb7$ND[1:9]
#' prop <- (dados/991000) * 100
#' num <- SliwianyTb7$P.D[1:9]
#' barplot(prop,
#' ylim = c(0, 50),
#' names.arg = num,
#' col = rainbow(9),
#' ylab = "Frequência relativa (%)")
#'
NULL
......@@ -25,9 +25,7 @@
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 2.3.5, pág 63)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 2.3.5, pág. 63.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -41,7 +39,8 @@
NULL
#' @name StorckTb101
#' @title Grupo de Experimentos de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
#' @title Grupo de Experimentos de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de
#' Milho
#' @description Grupo de experimentos, avaliando 6 cultivres de milho,
#' conduzidos em 4 locais (4 ambientes) da região central d Rio
#' Grande do Sul, no delineamento de blocos ao acaso com 4
......@@ -62,10 +61,8 @@ NULL
#' \item{\code{result}}{Rendimento de grãos, em kg por parcela.}
#'
#' }
#' @keywords GE DBC
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 101, pág. 182)
#' @keywords GE
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 101, pág. 182.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -98,9 +95,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFMS. (Tabela 2, pág. 21)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 2, pág. 21.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -134,9 +129,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 56, pg 134)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 56, pg 134.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -174,9 +167,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 60, pág. 138)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 60, pág. 138.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -194,7 +185,8 @@ NULL
NULL
#' @name StorckTb67
#' @title Efeito da Dose de NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Milho
#' @title Efeito da Dose de NPK na Produ\enc{çã}{ca}o de Cultivares de
#' Milho
#' @description Resultados ficitícios (kg/parcela) de um experimento
#' bifatorial 3 \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso
#' com 4 repetições.
......@@ -215,9 +207,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT2
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 67, pág. 144)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 67, pág. 144.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -236,7 +226,8 @@ NULL
#' @name StorckTb74
#' @aliases StorckTb88
#' @title \enc{É}{E}poca e Densidade de Semeadura na Produ\enc{çã}{ca}o de Milho
#' @title \enc{É}{E}poca e Densidade de Semeadura na Produ\enc{çã}{ca}o
#' de Milho
#' @description Resultados ficitícios de um experimento fatorial 3
#' \eqn{\times} 5 no delineamento de blocos ao acaso, com arranjo
#' dos fatores em parcela subdividida, que estudou o efeito da época
......@@ -269,10 +260,9 @@ NULL
#' experimento em parcelas subdivididas é considerado. Não foi
#' portanto uma verdadeira restrição de casualização (como acontece
#' com camadas do solo ou tempo) mas sim uma dificuldade logística.
#' @keywords DIC FAT2 PS
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 74, pág. 150 e Tabela 88, pág. 168)
#' @keywords DIC PS
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 74, pág. 150 e Tabela 88,
#' pág. 168.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -310,9 +300,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Storck, L., Garcia, B. C., Lopes, S. J., Estefanel,
#' V. (2011). Experimentação Vegetal (3th ed.). Santa Maria, RS:
#' UFSM. (Tabela 8, pág. 33)
#' @source STORCK et al. (2011), Tabela 8, pág. 33.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -324,4 +312,3 @@ NULL
#' xlab = "Tratamentos", ylab = "Resposta")
#'
NULL
#' @name VieiraEx7.3
#' @title Experimento de um Fator em DIC com N\enc{ú}{u}mero Diferente de
#' Repeti\enc{çõ}{co}es
#' @title Experimento de um Fator em DIC com N\enc{ú}{u}mero Diferente
#' de Repeti\enc{çõ}{co}es
#' @description Dados de um experimento inteiramente ao acaso com número
#' diferente de repetições.
#' @format Um \code{data.frame} com 18 observações e 2 variáveis, em que
......@@ -15,8 +15,7 @@
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.3, pág. 85).
#' @source VIEIRA (1999), Exercício 7.3, pág. 85.
#' @examples
#'
#' data(VieiraEx7.3)
......@@ -32,7 +31,8 @@
NULL
#' @name VieiraEx7.5
#' @title Experimento Com Um Fator e Repeti\enc{çã}{ca}o Dentro dos Blocos
#' @title Experimento Com Um Fator e Repeti\enc{çã}{ca}o Dentro dos
#' Blocos
#' @description Dados de um experimento em delineamento de blocos
#' casualizados com repetição de tratamentos dentro dos blocos.
#' @format Um \code{data.frame} com 12 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -49,8 +49,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (Exercício 7.5, pág. 85).
#' @source VIEIRA (1999), Exercício 7.5, pág. 85.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -67,7 +66,8 @@ NULL
NULL
#' @name VieiraEx8.3
#' @title Experimento Em Blocos Casualizados Com Repeti\enc{çõ}{co}es Nos Blocos
#' @title Experimento Em Blocos Casualizados Com Repeti\enc{çõ}{co}es
#' Nos Blocos
#' @description Dados de um experimento em delineamento em blocos
#' casualizados com repetições dos tratamentos dentro dos blocos.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -85,8 +85,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
#' São Paulo, SP: Atlas. (Exercício 8.3, pág. 102).
#' @source VIEIRA (1999), Exercício 8.3, pág. 102.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -117,8 +116,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, exercício 2).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 50, exercício 2.
#' @examples
#'
#' data(VieiraPg50.1)
......@@ -152,8 +150,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 50, Exercício 4).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 50, Exercício 4.
#' @examples
#'
#' data(VieiraPg50.2)
......@@ -186,8 +183,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 3).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 57, exercício 3 .
#' @examples
#'
#' data(VieiraPg57.1)
......@@ -219,8 +215,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 57, exercício 4).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 57, exercício 4 .
#' @examples
#'
#' data(VieiraPg57.2)
......@@ -252,8 +247,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág 44, tabela 4.1).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 44, tabela 4.1.
#' @examples
#'
#' data(VieiraTb4.1)
......@@ -285,8 +279,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.). São
#' Paulo, SP: Atlas. (pág. 53, tabela 5.3).
#' @source VIEIRA (1999), pág. 53, tabela 5.3 .
#' @examples
#'
#' data(VieiraTb5.3)
......@@ -303,7 +296,8 @@ NULL
NULL
#' @name VieiraTb7.2
#' @title N\enc{ú}{u}meros de Ovos de Poedeiras em Fun\enc{çã}{ca}o do Estilo Musical
#' @title N\enc{ú}{u}meros de Ovos de Poedeiras em Fun\enc{çã}{ca}o do
#' Estilo Musical
#' @description Dados que refere-se ao número de ovos por poedeira 35
#' dias após o início do experimento em função do estilo musical do
#' som ambiente: música sertaneja (a), música clássica (b) e música
......@@ -320,8 +314,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.2, pág. 74).
#' @source VIEIRA (1999), Tabela 7.2, pág. 74.
#' @examples
#'
#' data(VieiraTb7.2)
......@@ -336,7 +329,8 @@ NULL
NULL
#' @name VieiraTb7.7
#' @title Teste Sobre Conhecimento em Fun\enc{çã}{ca}o da Fonte de Informa\enc{çã}{ca}o
#' @title Teste Sobre Conhecimento em Fun\enc{çã}{ca}o da Fonte de
#' Informa\enc{çã}{ca}o
#' @description Dados referentes às notas dos alunos em um teste de
#' conhecimento segundo a fonte de informação (tratamento).
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
......@@ -354,8 +348,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 7.7, pág. 81; Tabela 8.2, pág. 94).
#' @source VIEIRA (1999), Tabela 7.7, pág. 81; Tabela 8.2, pág. 94.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -371,7 +364,8 @@ NULL
NULL
#' @name VieiraTb8.5
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Itens Produzidos Em Fun\enc{çã}{ca}o do Tipo de M\enc{á}{a}quina
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Itens Produzidos Em Fun\enc{çã}{ca}o do
#' Tipo de M\enc{á}{a}quina
#' @description Os dados advém de um experimento no qual foram
#' comparados cinco tipos de máquinas, operadas por três diferentes
#' operadores (blocos). O objetivo era verificar a suspeita de que
......@@ -397,8 +391,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Vieira, S. (1999). Estatística experimental (2th ed.).
#' São Paulo, SP: Atlas. (Tabela 8.5, pág. 98).
#' @source VIEIRA (1999), Tabela 8.5, pág. 98.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -414,4 +407,3 @@ NULL
#' xlab = "Tipo de máquina")
#'
NULL
#' @name ZimmermannTb10.15
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Ap\enc{ó}{o}s Pastagem em Cultivares de Arroz
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Ap\enc{ó}{o}s Pastagem em Cultivares de
#' Arroz
#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
#' delineamento de blocos ao acaso, para testar o efeito da
#' aplicação de adubos em arroz após pastagem no qual foram
......@@ -34,9 +35,7 @@
#' 3 \tab 18 \tab 90 \tab 81 \tab 135 \tab 6
#' }
#' @keywords DBC EF
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 10.15, pág. 210)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 10.15, pág. 210.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -53,7 +52,8 @@
NULL
#' @name ZimmermannTb10.20
#' @title Nitrog\enc{ê}{e}nio, Irriga\enc{çã}{ca}o e Preparo do Solo para Feijoeiro
#' @title Nitrog\enc{ê}{e}nio, Irriga\enc{çã}{ca}o e Preparo do Solo
#' para Feijoeiro
#' @description Dados de um experimento conduzido em faixas, no
#' delineamento de blocos ao acaso, com duas repetições e parcelas
#' divididas. Se testaram, nas faixas horizontais, as lâminas de
......@@ -82,15 +82,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC PSS EF
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 10.20, pág 213)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 10.20, pág 213.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb10.20)
#'
#' str(ZimmermannTb10.20)
#'
#' ftable(xtabs(~solo + nit + lam, data = ZimmermannTb10.20))
......@@ -131,16 +128,13 @@ NULL
#' doença.}
#'
#' }
#' @keywords PS DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 10.6, pág. 201)
#' @keywords PS
#' @source ZIMMERMANN (2004), (Tabela 10.6, pág. 201)
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb10.6)
#'
#' str(ZimmermannTb10.6)
#'
#' xyplot(ascpd ~ dose, groups = cult, data = ZimmermannTb10.6,
......@@ -151,7 +145,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb10.9
#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Manejo de Inseticida em Cultivares de Arroz
#' @title \enc{É}{E}poca de Plantio e Manejo de Inseticida em Cultivares
#' de Arroz
#' @description Dados de um em delineamento de blocos completos ao
#' acaso, em parcelas subdivididas. O experimento avaliou o efeito
#' de 2 épocas de plantio e aplicação (ou não) do inseticida
......@@ -178,16 +173,13 @@ NULL
#' \item{\code{peso}}{Peso de 100 espiguetas de arroz, em gramas.}
#'
#' }
#' @keywords PSS DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 10.9, pág. 205)
#' @keywords PSS
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 10.9, pág. 205.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb10.9)
#'
#' str(ZimmermannTb10.9)
#'
#' ftable(xtabs(~genot + epoca + inset, data = ZimmermannTb10.9))
......@@ -201,7 +193,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb11.1
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento e Densidade de Plantio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento e Densidade de Plantio na
#' Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
#' confundimento total da interação dupla. O ensaio foi conduzido em
#' dois blocos ao acaso de tamanho 4 dentro de quatro repetições, em
......@@ -241,16 +234,13 @@ NULL
#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
#' reais para conduzir as análises.
#' @keywords DBC FAT confundimento
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 11.1, pág. 221)
#' @keywords DBC FAT2K confundimento
#' @source ZIMMERMANN (2004), (Tabela 11.1, pág. 221)
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb11.1)
#'
#' str(ZimmermannTb11.1)
#'
#' xyplot(prod ~ factor(densi) | factor(adub), groups = espac,
......@@ -266,7 +256,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb11.10
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento Entre Linhas e Densidade no Plantio de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento Entre Linhas e Densidade no Plantio de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^2}, com a
#' cultura do feijoeiro testando espaçamento entre linhas de plantio
#' (0.45, 0.6 e 0.75 m) e densidade de plantio (7, 10 e 13 sementes
......@@ -294,16 +285,13 @@ NULL
#' \item{\code{altura}}{Altura de plantas, em cm.}
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT confundimento
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 231)
#' @keywords DBC FAT2K confundimento
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 231.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb11.10)
#'
#' str(ZimmermannTb11.10)
#'
#' ftable(xtabs(~espac + dens + rept, data = ZimmermannTb11.10))
......@@ -323,7 +311,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb11.13
#' @title Absor\enc{çã}{ca}o e Transloca\enc{çã}{ca}o de Zinco em Arroz de Terras Altas
#' @title Absor\enc{çã}{ca}o e Transloca\enc{çã}{ca}o de Zinco em Arroz
#' de Terras Altas
#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{3^3}, com
#' confundimento parcial de 2 graus de liberdade da interação dupla.
#' O estudo é sobre a absorção e translocação de zinco em arroz de
......@@ -353,16 +342,13 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT confundimento
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 11.13, pág. 234)
#' @keywords DBC FAT3K confundimento
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 11.13, pág. 234.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb11.13)
#'
#' str(ZimmermannTb11.13)
#'
#' ftable(xtabs(~fosf + calc + zinco,
......@@ -385,14 +371,14 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb11.19
#' @title Produtividade de arroz irrigado em ensaio fatorial com confundimento
#' @title Produtividade de Arroz Irrigado em Ensaio Fatorial com
#' Confundimento
#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^5}, com
#' confundimento da interação de quinta ordem.
#' Estudou-se o efeito dos cinco principais problemas da cultura: controle de
#' invasoras, adubação, irrigação, controle de doenças e
#' cultivar. A interação de quarta ordem (5 fatores) foi
#' confundida com blocos. Os dados da produtividade do arroz estão
#' em kg/ha.
#' confundimento da interação de quinta ordem. Estudou-se o efeito
#' dos cinco principais problemas da cultura: controle de invasoras,
#' adubação, irrigação, controle de doenças e cultivar. A interação
#' de quarta ordem (5 fatores) foi confundida com blocos. Os dados
#' da produtividade do arroz estão em kg/ha.
#' @format Um \code{data.frame} com 32 observações e 7 variáveis, em que
#'
#' \describe{
......@@ -418,10 +404,8 @@ NULL
#' ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords DBC FAT confundimento
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 11.19, pág. 237)
#' @keywords DBC FAT2K confundimento
#' @source ZIMMERMANN (2004), (Tabela 11.19, pág. 237)
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -451,7 +435,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb11.7
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento, Densidade e Nitrog\enc{ê}{e}nio na Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
#' @title Espa\enc{ç}{c}amento, Densidade e Nitrog\enc{ê}{e}nio na
#' Produ\enc{çã}{ca}o de Arroz
#' @description Dados de um experimento fatorial \eqn{2^3}, com
#' confundimento de duas das interações simples. Referem-se à
#' produtividade de grãos, em kg ha\eqn{^{-1}}. O ensaio foi
......@@ -491,10 +476,8 @@ NULL
#' de tamanho 2. Essa modificação dos dados é artificial e foi feita
#' para fins didáticos. Não se deve alterar o delineamento de dados
#' reais para conduzir as análises.
#' @keywords DBC FAT confundimento
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 11.7, pág 226)
#' @keywords DBC FAT2K confundimento
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 11.7, pág. 226.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -538,15 +521,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 249)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 249.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.1)
#'
#' str(ZimmermannTb12.1)
#'
#' xyplot(prod ~ geno, data = ZimmermannTb12.1,
......@@ -583,15 +563,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC proporção
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tab 12.13, pág 255)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tab 12.13, pág 255.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.13)
#'
#' str(ZimmermannTb12.13)
#'
#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.13,
......@@ -605,14 +582,14 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb12.14
#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de insetos infectados
#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de Insetos Infectados
#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC que estudou a
#' patogenicidade de fungos as percevejo do grão de arroz. A
#' testemunha sem infecção (1) era o tratamento comum entre os dois
#' experimentos. Os dados se referem à proporção de percevejos
#' infectados, transformada pelo arco seno da raiz quadrada da
#' proporção.
#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 35 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -628,15 +605,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC proporção
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 255)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 255.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.14)
#'
#' str(ZimmermannTb12.14)
#'
#' xyplot(asinprop ~ trat , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.14,
......@@ -650,14 +624,15 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb12.19
#' @title Produtividade de feij\enc{ã}{a}o em ensaio de competi\enc{çã}{ca}o de cultivares
#' @title Produtividade de feij\enc{ã}{a}o em Ensaio de
#' Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares
#' @description Dados do ensaio 1 de um experimento em DBC de competição
#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
#' no município de Senador Canedo (GO). Houveram três cultivares
#' testemunhas e mais seis em cada ensaio. Cada experimento foi
#' conduzido no período de inverno, sob irrigação por aspersão. Os
#' dados são relativos à produtividade de grãos, em kg/ha.
#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -671,15 +646,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.19, pág 258)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.19, pág 258.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.19)
#'
#' str(ZimmermannTb12.19)
#'
#' xyplot(prod ~ cult, data = ZimmermannTb12.19,
......@@ -694,13 +666,13 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb12.2
#' @title Estudo sobre produtividade de gr\enc{ã}{a}os de arroz irrigado
#' @title Estudo Sobre Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz Irrigado
#' @description Dados do Ensaio 2 de um experimento em DIC, que estudou
#' a produtividade de grãos de arroz em lavoura conduzida com
#' inundação contínua até a fase de diferenciação do primórdio
#' floral e drenada após esta fase. O experimento teve seis
#' repetições e sete tratamentos.
#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 42 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -715,9 +687,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.2, pág 249)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.2, pág 249.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -736,7 +706,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb12.20
#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Cultivares de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados do ensaio 2 de um experimento em DBC de competição
#' de cultivares de feijão do grupo preto. Este ensaio foi realizado
#' no município de Santo Antonio de Goiás (GO). Houveram três
......@@ -744,7 +715,7 @@ NULL
#' experimento foi conduzido no período de inverno, sob irrigação
#' por aspersão. Os dados são relativos à produtividade de grãos, em
#' kg/ha.
#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 36 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -758,14 +729,13 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 258)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 258.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.20)
#' str(ZimmermannTb12.20)
#'
#' xyplot(prod ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.20,
#' type = c("p", "a"),
......@@ -798,9 +768,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 261)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 261.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -850,9 +818,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.27, pág 262)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.27, pág.262.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -881,17 +847,17 @@ NULL
#' @name ZimmermannTb12.32
#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
#' São apresentadas na tabela a média nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
#' e geral.
#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos
#' com quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição
#' de cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de
#' sequeiro. São apresentadas na tabela a média nos ensaios
#' irrigados, nos de sequeiro e geral.
#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
#' da observação.}
#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo
#' repetição da observação.}
#'
#' \item{\code{irrigados}}{Médias nos ensaios irrigados.}
#'
......@@ -901,15 +867,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.32, pág 264)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.32, pág.264.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.32)
#'
#' str(ZimmermannTb12.32)
#'
#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.32,
......@@ -922,17 +885,17 @@ NULL
#' @name ZimmermannTb12.33
#' @title Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos com
#' quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição de
#' cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de sequeiro.
#' São apresentadas na tabela o total nos ensaios irrigados, nos de sequeiro
#' e geral.
#' @description Dados de um estudo em delineamento de blocos completos
#' com quatro repetições. O experimento foi um ensaio de competição
#' de cultivares e linhagens de feijão, em cultivos irrigado e de
#' sequeiro. São apresentadas na tabela o total nos ensaios
#' irrigados, nos de sequeiro e geral.
#' @format Um \code{data.frame} com 13 observações e 4 variáveis
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo repetição
#' da observação.}
#' \item{\code{geno}}{Fator de níveis nominais. Identifica o genótipo
#' repetição da observação.}
#'
#' \item{\code{irrigados}}{Totais nos ensaios irrigados.}
#'
......@@ -942,15 +905,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.33, pág 265)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.33, pág. 265.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.33)
#'
#' str(ZimmermannTb12.33)
#'
#' xyplot(geral ~ geno, data = ZimmermannTb12.33,
......@@ -984,15 +944,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 12.7, pág 251)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 12.7, pág. 251.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.7)
#'
#' str(ZimmermannTb12.7)
#'
#' xyplot(aacpd ~ cult , groups = bloco, data = ZimmermannTb12.7,
......@@ -1028,15 +985,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 252)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 252.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb12.8)
#'
#' str(ZimmermannTb12.8)
#'
#' xyplot(aacpd ~ cult, groups = bloco, data = ZimmermannTb12.8,
......@@ -1069,10 +1023,8 @@ NULL
#' \item{\code{xy}}{Produto entre idade e IAF.}
#'
#' }
#' @keywords REG
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 13.1, pág 272)
#' @keywords RM
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 13.1, pág. 272.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1081,10 +1033,12 @@ NULL
#' str(ZimmermannTb13.1)
#'
#' splom(ZimmermannTb13.1, type = c("p", "smooth"))
#'
NULL
#' @name ZimmermannTb14.3
#' @title Estande de Plantas e Produtividade de Cultivares de Feij\enc{ã}{a}o
#' @title Estande de Plantas e Produtividade de Cultivares de
#' Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados de um ensaio de competição de cultivares de feijão
#' onde foram registrados a produtivididade, bem como o estande por
#' área útil, para sete cultivares de arroz. O experimento foi feito
......@@ -1110,9 +1064,7 @@ NULL
#' mesmo ensaio, porém com mais cultivares e sem a informação de
#' estande.
#' @keywords DBC COV
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 14.3, pág 293)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 14.3, pág. 293.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1154,7 +1106,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb14.9
#' @title Controle de Insetos na Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
#' @title Controle de Insetos na Produtividade de Gr\enc{ã}{a}os de
#' Arroz
#' @description Dados de um ensaio de controle de insetos/pragas na
#' cultura do arroz. O experimento foi feito em delineamento
#' quadrado latino 6 \eqn{\times} 6 mas há uma um dado perdido
......@@ -1177,9 +1130,7 @@ NULL
#' número de perfilhos de arroz, estão disponíveis em
#' \code{\link{ZimmermannTb5.15}}.
#' @keywords DQL desbalanceado
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 14.9, pág. 297)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 14.9, pág. 297.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1210,7 +1161,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb15.1
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Perfilhos por Planta em Fun\enc{çã}{ca}o de 4 Fatores
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Perfilhos por Planta em Fun\enc{çã}{ca}o
#' de 4 Fatores
#' @description Dados de um ensaio fatorial fracionado \eqn{2^{4-1}}, em
#' blocos ao acaso. O experimento mediu o número médio de perfilhos
#' por planta. Os quatro fatores estudados foram: cultivar,
......@@ -1219,7 +1171,7 @@ NULL
#' cultivares, a IAC 47. O nível 1 correspondeu a: cultivar IAC 165,
#' 5000 kg ha\eqn{^{-1}} de calcário, 1500 kg ha\eqn{^{-1}} de gesso
#' e kg ha\eqn{^{-1}} de fósforo.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1244,10 +1196,8 @@ NULL
#' utilizado confundimento bom blocos, pois todos os blocos tiveram
#' a mesma fração do fatorial (a fração complementar não foi
#' utilizada).
#' @keywords DBC FRAC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 306)
#' @keywords DBC FAT2K FRAC
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 306.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1289,10 +1239,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de grãos, kg ha\eqn{^{-1}}.}
#'
#' }
#' @keywords FRAC superficie
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 15.10, pág. 314)
#' @keywords FRAC
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 15.10, pág. 314.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1344,10 +1292,8 @@ NULL
#' \code{\link{ZimmermannTb11.13}} pois referem-se ao conjunto dos 3
#' blocos (do total de 9) continham a combinação 000 de zinco,
#' fósforo e cálcio.
#' @keywords DBC FRAC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 15.4, pág. 309)
#' @keywords FAT3K FRAC
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 15.4, pág. 309.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1395,10 +1341,8 @@ NULL
#' \item{\code{Nd}}{Indica o número de pares de postos discordantes.}
#'
#' }
#' @keywords correlacao
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.1, pág. 327)
#' @keywords AASM
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.1, pág. 327.
#' @examples
#'
#' data(ZimmermannTb16.1)
......@@ -1439,9 +1383,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL contagem
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.10, pág. 357)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.10, pág. 357.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1472,7 +1414,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb16.3
#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Org\enc{â}{a}nica de Solos de V\enc{á}{a}rzea
#' @title Teores de Mat\enc{é}{e}ria Org\enc{â}{a}nica de Solos de
#' V\enc{á}{a}rzea
#' @description Teores de matéria orgânica de solos aluviais e gely
#' húmicos.
#' @format Um \code{data.frame} com 14 observações e 2 variáveis, em que
......@@ -1486,9 +1429,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords TODO
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.3, pág. 337)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.3, pág. 337.
#' @examples
#'
#' # Postos.
......@@ -1505,7 +1446,7 @@ NULL
#' vegetação. Os dados são referentes ao número de hastes mortas por
#' \emph{Elasmopalpus lignosellus} por parcela. Cada cultivar foi
#' repetida três vezes.
#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 9 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1519,9 +1460,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC contagem
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.4, pág. 341)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.4, pág. 341.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1538,7 +1477,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb16.5
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares
#' de Arroz
#' @description Experimento realizado em delineamento em blocos
#' completos ao acaso, utilizando oito cultivares de arroz
#' irrigado. Os dados são referentes ao número de dias até a
......@@ -1561,10 +1501,8 @@ NULL
#' \code{\link[base]{rank}}.}
#'
#' }
#' @keywords DIC sobrevivencia
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.5, pág 347)
#' @keywords DIC sobrevivência
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.5, pág 347.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1597,8 +1535,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb16.8
#' @title Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz em um Reticulado
#' Quadrado
#' @title Dias para Flora\enc{çã}{ca}o de Cultivares de Arroz em um
#' Reticulado Quadrado
#' @description Experimento realizado em delineamento reticulado
#' quadrado 5 \eqn{\times} 5, com três repetições. Os dados são
#' referentes ao número de dias até a floração das cultivares de
......@@ -1626,10 +1564,8 @@ NULL
#' }
#' @seealso Os dados de produção de arroz do mesmo ensaio estão
#' disponíveis em \code{\link{ZimmermannTb7.1}}.
#' @keywords LAT sobrevivencia
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 16.8, pág. 353)
#' @keywords LAT sobrevivência
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 16.8, pág. 353.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1662,12 +1598,12 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb3.12
#' @title Dados de mat\enc{é}{e}ria seca em plantas
#' @title Dados de Mat\enc{é}{e}ria seca em Plantas
#' @description Experimento em DIC que estudou a produção de matéria
#' seca em plantas de arroz, em gramas. No experimento foram
#' utilizados cinco vasos para cada um de quatro tratamentos e três
#' plantas para cada vaso (parcela).
#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 75 observações e 4 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1684,16 +1620,14 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Table 3.12, pág 62)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Table 3.12, pág. 62.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb3.12)
#'
#' str(ZimmermannTb3.12)
#'
#' xtabs(~solo + vaso, data = ZimmermannTb3.12)
#'
#' aggregate(prod ~ solo, data = ZimmermannTb3.12,
......@@ -1707,12 +1641,12 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb3.2.1
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o nitrogenada na Cultura do Arroz
#' @title Aduba\enc{çã}{ca}o Nitrogenada na Cultura do Arroz
#' @description Dados de um experimento em DIC que visa estudar a
#' adubação nitrogenada no arroz irrigado, com 4 tratamentos e 8
#' repetições. A resposta observada foi a produção de grãos de arroz
#' irrigado, em kg ha\eqn{^{-1}}.
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 24 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1727,15 +1661,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (pg 54)
#' @source ZIMMERMANN (2004), pág. 54.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb3.2.1)
#'
#' str(ZimmermannTb3.2.1)
#'
#' unstack(x = ZimmermannTb3.2.1, form = prod ~ adub)
......@@ -1751,8 +1682,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb3.5
#' @title Fracionamento da Aduba\enc{çã}{ca}o na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
#' Irrigado
#' @title Fracionamento da Aduba\enc{çã}{ca}o na Produ\enc{çã}{ca}o de
#' Gr\enc{ã}{a}os de Arroz Irrigado
#' @description Dados de um estudo sobre adubação nitrogenada na cultura
#' do arroz irrigado. Foram testadas quatros formas de aplicação do
#' adubo fazendo o fracionamento das quantidades em diferentes
......@@ -1775,10 +1706,8 @@ NULL
#' ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords DIC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 3.5, pág. 54)
#' @keywords DIC contrastes
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 3.5, pág. 54.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1791,6 +1720,7 @@ NULL
#' 40[0] + 40[40],
#' 13.2[0] + 66.8[40],
#' 13.2[0] + 33.4[40] + 33.4[60])
#'
#' xyplot(prod ~ adub, data = ZimmermannTb3.5,
#' type = c("p", "a"), jitter.x = TRUE,
#' xlab = "Formas de adubação",
......@@ -1824,15 +1754,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 4.11, pág 79)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 4.11, pág. 79.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb4.11)
#'
#' str(ZimmermannTb4.11)
#'
#' xyplot(alt ~ geno, groups = bloco,
......@@ -1853,7 +1780,7 @@ NULL
#' blocos completos ao acaso, da produção de grãos de feijão em
#' kg/ha. O experimento teve quinze tratamentos (cultivares e/ou
#' linhagens) e quatro blocos.
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis
#' @format Um \code{data.frame} com 60 observações e 3 variáveis, em que
#'
#' \describe{
#'
......@@ -1866,9 +1793,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DBC
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 4.4, pág 72)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 4.4, pág. 72.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1890,7 +1815,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb5.11
#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de hastes sobreviventes ao ataque de insetos
#' @title Propor\enc{çã}{ca}o de Hastes Sobreviventes ao Ataque de
#' Insetos
#' @description Experimento em delineamento quadrado latino onde foram
#' tomadas quatro amostras em cada uma das parcelas (tipo de
#' inseticida) no que diz respeito ao número total de hastes e
......@@ -1921,15 +1847,12 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 5.1, pág 101)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 5.1, pág. 101.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
#'
#' data(ZimmermannTb5.11)
#'
#' str(ZimmermannTb5.11)
#'
#' aux <- aggregate(prop ~ linha + coluna + inset,
......@@ -1955,7 +1878,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb5.15
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Perfilhos em Arroz em Fun\enc{çã}{ca}o de 6 Tratamentos
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Perfilhos em Arroz em Fun\enc{çã}{ca}o de 6
#' Tratamentos
#' @description Esperimento conduzido pelo pesquisador Evane Ferreira,
#' em Santo Antônio de Goiás, em 1998. O estudo avaliou o número de
#' perfilhos de arroz em função de 6 tratamentos (não mencionados)
......@@ -1977,9 +1901,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL contagem
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 5.15, pág. 107)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 5.15, pág. 107.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -1996,7 +1918,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb5.2
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Gen\enc{ó}{o}tipos de Arroz
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Gen\enc{ó}{o}tipos de
#' Arroz
#' @description Experimento em delineamento quadrado latino cujo
#' objetivo foi medir a resposta em produtividade de um grupo de
#' oito genótipos de arroz ao ataque inicial de pragas.
......@@ -2017,9 +1940,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords DQL
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 5.2, pág 92)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 5.2, pág. 92.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2048,7 +1969,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb7.1
#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares em Reticulado Quadrado
#' @title Ensaio de Competi\enc{çã}{ca}o de Cultivares em Reticulado
#' Quadrado
#' @description Experimento feito pelos pesquisadores Orlando Peixoto
#' Moraes, Emilio da Maia de Castro e Flavio Breseghello, da Embrapa
#' Arroz e Feijão, na fazenda Capivara em Santo Antônio de Goiás. O
......@@ -2073,9 +1995,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords LAT
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 7.1, pág. 136)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 7.1, pág. 136.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2095,7 +2015,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb7.4
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Ensaio Reticulado Retangular
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz em Ensaio
#' Reticulado Retangular
#' @description Dados de um estudo sobre competição de cultivares e
#' linhagens de arroz irrigado quanto a produtividade. O experimento
#' foi conduzido em ensaio em reticulado retangular 5 \eqn{\times} 6
......@@ -2119,10 +2040,8 @@ NULL
#' ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords reticulado
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 7.4, pág. 140)
#' @keywords RET
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 7.4, pág. 140.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2141,8 +2060,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb8.5
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o em Delineamento de Blocos Aumentos
#' de Federer
#' @title Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Feij\enc{ã}{a}o em
#' Delineamento de Blocos Aumentos de Federer
#' @description Dados de um estudo em desenho de blocos aumentados de
#' Federer, com total de dezoito blocos, cada um com quatro
#' testemunhas (1 a 4), e 12 linhagens, num total de 216
......@@ -2165,9 +2084,7 @@ NULL
#'
#' }
#' @keywords BAF
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 8.5, pág. 158)
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 8.5, pág. 158.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2185,7 +2102,7 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb9.13
#' @title Mat\enc{é}{e}ria Seca de Feij\enc{ã}{a}o em Fatorial 3x3
#' @title Mat\enc{é}{e}ria Seca de Feij\enc{ã}{a}o
#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{times} 3,
#' considerando três níveis de densidade de solo e três doses
#' microelementos. Cada vaso continha três plantas de arroz e,
......@@ -2210,10 +2127,8 @@ NULL
#' de feijão.}
#'
#' }
#' @keywords FAT
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 9.13, pág 179)
#' @keywords FAT3K
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 9.13, pág. 179.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2234,7 +2149,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb9.17
#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na
#' Produ\enc{çã}{ca}o de Gr\enc{ã}{a}os de Arroz
#' @description Dados de um estudo em ensaio fatorial 3 \eqn{\times} 3,
#' referentes à produção de grãos de arroz, em kg ha\eqn{^{-1}}. O
#' delineamento é o de blocos completos ao acaso, com três
......@@ -2260,10 +2176,8 @@ NULL
#' \item{\code{prod}}{Produção de grão de arroz em (kg ha\eqn{^{-1}}).}
#'
#' }
#' @keywords FAT3
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 9.17, pág. 182)
#' @keywords FAT3K
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 9.17, pág. 182.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2287,8 +2201,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb9.22
#' @title Fungicidas e Pol\enc{í}{i}mero na Infec\enc{çã}{ca}o de \emph{Fusarium} em
#' Sementes
#' @title Fungicidas e Pol\enc{í}{i}mero na Infec\enc{çã}{ca}o de
#' \emph{Fusarium} em Sementes
#' @description Resultados de um experimento fatorial com tratamentos
#' adicionais \eqn{3 \times 3 + 2} que estudou o número de sementes
#' infectadas por fusaruim em função aplicação de fungicidas às
......@@ -2317,10 +2231,8 @@ NULL
#' de um total de 40 sementes.}
#'
#' }
#' @keywords DIC binomial
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 9.22, pág. 188)
#' @keywords FATADI binomial
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 9.22, pág. 188.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2350,7 +2262,8 @@ NULL
NULL
#' @name ZimmermannTb9.26
#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Altura de Plantas
#' @title \enc{É}{E}poca de Aplica\enc{çã}{ca}o de NK na Altura de
#' Plantas
#' @description Dados de um estudo em fatorial \eqn{3^3}, sobre adubação
#' nitrogenada e potássica e suas épocas de aplicação. Os dados são
#' referentes a altura de plantas no cultivo da soca de arroz
......@@ -2372,10 +2285,8 @@ NULL
#' \item{\code{alt}}{Altura das plantas (cm).}
#'
#' }
#' @keywords FAT3
#' @source Zimmermann, F. J. (2004). Estatística aplicada à pesquisa
#' agrícola (1st ed.). Santo Antônio de Goiás, GO: Embrapa Arroz e
#' Feijão. (Tabela 9.26, pág. 190)
#' @keywords FAT3K
#' @source ZIMMERMANN (2004), Tabela 9.26, pág. 190.
#' @examples
#'
#' library(lattice)
......@@ -2397,4 +2308,3 @@ NULL
#' factor.levels = c("Nitrogênio", "Potássio")))
#'
NULL
#' @name keywords
#' @title Keywords para Classificar os Conjuntos de Dados
#' @description As keywords servem para classificar os conjuntos de
#' dados por características que definem, geralmente, o tipo de
#' análise a ser aplicada aos dados. Isso orienta os estudantes e
#' professores a escolherem os conjuntos de dados para listas de
#' exercício, por exemplo.
#' @format Um \code{data.frame} com 596 observações e 2 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{name}}{Nome do conjunto de dados no pacote labestData.}
#'
#' \item{\code{keyword}}{Keyword atribuída ao conjunto de dados.}
#'
#' }
#' @details As keywords estão organizadas por tema e estão descritas nas
#' tabelas abaixo.
#'
#' \describe{
#'
#' \item{Técnicas multivariadas}{
#' \tabular{ll}{
#' AnaCorCan \tab Análise de correlação canônica \cr
#' AnaAgrup \tab Análise de agrupamento \cr
#' AnaComPrin \tab Análise de componentes principais \cr
#' AnaDisc \tab Análise discriminante \cr
#' AnaFat \tab Análise fatorial \cr
#' manova \tab Análise de variância multivariada
#' }
#' }
#' \item{Área da Estatística}{
#' \tabular{ll}{
#' TODO \tab Keywords a ser atribuída \cr
#' AAS \tab Amostra aleatória simples \cr
#' AASM \tab Amostra aleatória simples multivariada \cr
#' AASI \tab Amostras aleatórias simples independentes \cr
#' AASP \tab Amostras aleatórias simples pareadas \cr
#' contingência \tab Tabela de contingência \cr
#' CEQ \tab Controle estatístico da qualidade \cr
#' TS \tab Séries temporais \cr
#' sensorial \tab Análise sensorial \cr
#' sobrevivência \tab Análise de sobrevivência
#' }
#' }
#' \item{Tipo de resposta}{
#' \tabular{ll}{
#' binário \tab Resposta do tipo binária (dicotômica)\cr
#' binomial \tab Resposta do tipo binomial \cr
#' contagem \tab Resposta do tipo contagem \cr
#' proporção \tab Resposta do tipo proporção \cr
#' unitário \tab Resposta no intervalo unitário
#' }
#' }
#' \item{Estrutura do dado}{
#' \tabular{ll}{
#' DIC \tab Delineamento inteiramente casualizado \cr
#' DBC \tab Delineamento em blocos casualizados completos \cr
#' DQL \tab Delineamento quadrado latino \cr
#' DBI \tab Delineamento em blocos casualizados incompletos \cr
#' BAF \tab Delineamento de blocos aumentados de Federer \cr
#' LAT \tab Experimento em látice \cr
#' RET \tab Experimento em delineamento reticulado \cr
#' FAT2 \tab Experimento fatorial duplo \cr
#' FAT3 \tab Experimento fatorial triplo \cr
#' FAT2K \tab Experimento fatorial de K fatores com 2 níveis \cr
#' FAT3K \tab Experimento fatorial de K fatores com 3 níveis \cr
#' FATADI \tab Experimento fatorial com tratamento(s) adicionai(s) \cr
#' ClaHier \tab Classificação hierárquica de fatores \cr
#' FRAC \tab Experimento fatorial fracionado \cr
#' PS \tab Experimento em parcela subdividida \cr
#' PSS \tab Experimento em parcela subsubdividida \cr
#' EF \tab Experimento em faixas \cr
#' GE \tab Grupo de experimentos \cr
#' COV \tab Análise de covariância \cr
#' ER \tab Ensaio de reversão \cr
#' dialelo \tab Experimento de cruzamento dialelo \cr
#' desbalanceado \tab Experimento desbalanceado \cr
#' contrastes \tab Fator com níveis para aplicação de contrastes planejados\cr
#' confundimento \tab Experimento com confundimento de efeitos \cr
#' replicata \tab Experimento com amostra dentro de parcela \cr
#' incompleto \tab Experimento fatorial de cruzamento incompleto \cr
#' longitudinal \tab Dados com estrutura longitudinal
#' }
#' }
#' \item{Modelo de regressão}{
#' \tabular{ll}{
#' MLG \tab Modelo linear generalizado \cr
#' RS \tab Regressão linear simples \cr
#' RM \tab Regressão múltipla \cr
#' RNL \tab Regressão não linear \cr
#' dummy \tab Variáveis categóricas para regressão\cr
#' heterovar \tab Variância heterogênea
#' }
#' }
#'
#' }
#'
#' @examples
#'
#' data(keywords)
#' str(keywords)
#'
#' library(lattice)
#'
#' tb <- table(keywords$keyword)
#'
#' barchart(sort(tb),
#' ylab = "Keyword",
#' xlab = "Frequência absoluta")
#'
#' subset(keywords, keyword == c("DBI"))
#' subset(keywords, keyword %in% c("proporção", "contagem"))
#'
NULL
......@@ -3,7 +3,9 @@
#' @author Walmes Zeviani e Eduardo Ribeiro Jr.
#' @description Essa função abre uma interface \pkg{shiny} em seu
#' navegador padrão para visualizar as tabelas de dados, consultar
#' sua respectiva documentação e salvá-las, em txt, se preciso.
#' sua respectiva documentação e salvá-las, em txt, se preciso. A
#' interfaze exibe uma tabela reativa a filtros para as obras e
#' keywords que classificam as obras.
#' @section Warning: Para funcionar, é necessário ter o pacote shiny
#' instalado. Sua visualização web depende dos recursos CSS3,
#' Bootstrap, HTML5 e JavaScript5, portanto use navegadores com
......@@ -13,8 +15,37 @@
#' @usage labestDataView()
#' @export
#' @examples
#'
#' # Objetos do pacote labesData.
#' ls("package:labestData")
#'
#' # Dataframe com os pares keywords e datasets.
#' str(keywords)
#'
#' # Cria uma coluna para a obra.
#' keywords$obra <-
#' gsub(pattern = "^ *([A-Z]{1}[a-z]*)[A-Z]{1}[a-z]{1}.*$",
#' replacement = "\\1",
#' x = keywords$name)
#'
#' # Mostra um pedaço do dataframe.
#' head(keywords)
#'
#' library(lattice)
#'
#' # Gráfico de Pareto das keywords.
#' barchart(sort(xtabs(~keyword, data = keywords)))
#'
#' ob <- gsub(pattern = "^ *([A-Z]{1}[a-z]*)[A-Z]{1}[a-z]{1}.*$",
#' replacement = "\\1",
#' x = unique(keywords$name))
#'
#' # Gráfico de pareto das obras.
#' barchart(sort(xtabs(~ob)))
#'
#' \dontrun{
#'
#' # Abre a interface no navegador.
#' labestDataView()
#'
#' }
......
# labestData #
# *labestData* - Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística #
**PET Estatística UFPR** - <pet.estatistica.ufpr@gmail.com>
[![Build Status](https://travis-ci.org/pet-estatistica/labestData.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/pet-estatistica/labestData)
Build status for the stable version (`master` branch)
`master`
[![Build Status](https://travis-ci.org/pet-estatistica/labestData.svg?branch=devel)](https://travis-ci.org/pet-estatistica/labestData)
Build status for the development version (`devel` branch)
`devel`
> “Without data, you're just another person with an opinion.”
>
......@@ -18,231 +18,178 @@ Build status for the development version (`devel` branch)
>
>> -- Arthur Conan Doyle, Sherlock Holmes
## O que o *labestData*?
<!-- markdown-toc start - Don't edit this section. Run M-x markdown-toc-generate-toc again -->
**Sumário**
- [Descrição](#descrio)
- [Instalação e Uso](#instalao-e-uso)
- [Instalação pelo Repositório](#instalao-pelo-repositrio)
- [Instalação por Arquivos Compactados](#instalao-por-arquivos-compactados)
- [Excursão](#excurso)
- [Citação](#citao)
- [Colaboração e Desenvolvimento](#colaborao-e-desenvolvimento)
- [Relato de *Bugs* e Sugestões](#relato-de-bugs-e-sugestes)
<!-- markdown-toc end -->
## Descrição
O *labestData* é um pacote para o software
[R de computação estatística](https://www.r-project.org/) que possui
centenas de conjuntos de dados para o ensino e aprendizado de
Estatística. O pacote é desenvolvido pelo [PET Estatística UFPR] e conta
com a participação de professores e colaboradores. O nome
[*labest*](http://www.est.ufpr.br/lab/iniciolab.htm) vem de LABoratório
de ESTatística, que é o ambiente onde acontecem as aulas práticas do
Curso de Estatística na UFPR.
Acreditamos que a excelência na análise de dados vem com a prática.
Portanto, facilitar o acesso dos estudantes aos dados é incentivar que
façam mais análises, que aprendam mais e que fixem melhor os conteúdos
de sala de aula. Com isso em mente, o objetivo do *labestData* é
contribuir com o ensino-aprendizagem de Estatística por reunir,
organizar, manter e disponibilizar conjuntos de dados.
Os dados a serem incluídos no pacote serão provenientes de 2 principais
fontes: livros de estatística e arquivos pessoais de professores
(consultorias, pesquisas ou ensino).
O *labestData* é pacote R com conjuntos de dados para ensino de
Estatística desenvolvido pelo [PET Estatística UFPR]. Os dados extraídos
de livros e apostila, mantidos juntos no *labestData* forma uma galeria
de dados TODO
Além dos dados, o pacote possui vinhetas (**vignettes**) que fazem
análise dos dados do pacote. Essas vinhetas são um guia simples de como
coordenar funções do R para analisar os dados. Embora as vinhetas sejam
para alguns dados, elas servem de inspiração ou roteiro para os demais
dados do pacote.
O nome *labest* vem de LABoratório de ESTatística.
## Instalação e Uso
O *labestData* é um pacote livre para o uso. O estudante pode usar para
praticar a execução de análises, os cientistas podem usar como
referência para análise dos dados de suas pesquisas e os professores
podem usar como instrumento de ensino. Ao tornar público qualquer
material que use elementos do pacote, solicitamos que faça citação do
mesmo.
## Por que fazer um pacote com conjuntos de dados?
Para usar os conjuntos de dados você precisa instalar o
*labestData*. Existem duas formas de instalação: 1) direto dos
repositórios Git e 2) pelos arquivos compactados (zip ou tar.gz).
A excelência na análise de dados vem com a prática. Facilitar o acesso
dos estudantes aos dados é incentivar que façam mais análises, que
aprendam mais ou fixem melhor os conteúdos de sala de aula. Dados de
livros, por exemplo, são um excelente ponto de partida pois são bem
documentados. Inclusive alguns são análisos nas próprias obras. Dessa
maneira, o aluno além de poder reproduzir os resultados exibidos na obra
pode tentar novas maneiras de analisar os dados. Por fim, cada conjunto
de dados tem um história por traz e o estudante em contato com isso
desenvolve uma maior capacidade de compreender os problemas reais de
estatística e de buscar soluções para eles.
### Instalação pelo Repositório
## Quais são os objetivos do projeto *labestaData*?
Para instalar a partir do endereço de um dos repositórios você precisa
ter o pacote `devtools` instalado. De dentro de uma sessão R, escolha
uma das opções abaixo.
O projeto tem dois objetivos principais:
```r
library(devtools)
1. Contribuir a comunidade científica em geral, com o Departamento de
Estatística, por reunir, organizar, manter e disponibilizar
conjuntos de dados para o ensino-apredizagem de Estatística.
2. Capacitar os membros do PET Estatística (bolsistas e voluntários)
a desenvolver pacote R com versionamento Git;
# Do repositório de desenvolvimento no GitLab.
install_git(url = "https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData.git",
branch = "master", build_vignettes = TRUE)
## Quem são os desenvolvedores do *labestData*?
# Do repositório de divulgação no GitHub.
install_github(repo = "labestData",
username = "pet-estatistica",
ref = "master", build_vignettes = TRUE)
```
Os colaboradores do *labestData* são os bolsistas do PET, voluntários e
professores. A tabela abaixo exibe todos os colaboradores.
Você também pode instalar do ramo de desenvolvimento `devel`, mas esteja
ciente que pode não ser uma versão estável do pacote.
| | Tipo | 1 etapa | 2 etapa |
|----------------------------------|------------|---------|---------|
| Alcides Conte Neto | Voluntário | S | - |
| Altamiro Antonio Basiewics | Petiano | S | - |
| Ângela Luiza Cunha Legey | Petiana | S | - |
| Bruna Davies Wundervald | Petiana | S | - |
| Bruno Geronymo | Petiano | S | - |
| Daniel Ikenaga | Petiano | S | - |
| Eduardo Elias Ribeiro Junior | Petiano | S | - |
| Gabriel Sartori Klostermann | Petiano | S | - |
| Jhenifer Caetano Veloso | Petiana | S | - |
| Mônica Ludmila Hintz De Oliveira | Petiana | S | - |
| Paula Alessandra Zeizer Dimas | Petiana | S | - |
| Walmes Marques Zeviani | Professor | S | - |
| Cesar Augusto Taconeli | Professor | S | - |
### Instalação por Arquivos Compactados
## Como fazer para ser colaborar do *labestData*?
O pacote pode ser instalado por meio dos arquivos compactados
disponíveis em <http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/>. Para instalar por
esses aquivos, execute o código abaixo. Substitua *x*, *y*, *z* e *w*
pelos valores da versão mais recente disponível.
Colaborações são muito bem vindas. Para colaborar, entre em contato com
PET Estatística (<pet.estatistica.ufpr@gmail.com>, PC09, (41) 3361-3261)
ou com o Tutor (<walmes@ufpr.br>. (41) 3361-3573) comunicando a
intenção. Antes, no entanto, leia o Guia de Contribuição:
[CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md).
## Quando é desenvolvido o pacote *labestData*?
O *labestData* foi planejado para ser desenvolvido em duas etapas. A
primeira etapa inicia em 29/02/2016 com duração de 10 semanas (fim em
06/05). A segunda inicia em 01/08/2016 com duração de 7 semanas (fim em
16/09).
## De onde serão obtidos os conjuntos de dados para o *labestData*?
Os dados a serem incluídos no pacote serão provenientes de 4 principais
fontes:
1. **Livros**. Os livros que exibem aplicações normalmente contém
dados em formas de tabela, em CD-Rom que acompanha o livro, pacote
ou em site com materiais suplementares. Essa será a maior fonte de
dados para o pacote labestData. Isso porque os dados dos livros
geralmente estão documentados e alguns possuem aplicação com
solução na própria obra.
2. **Internet**. A internet está repleta de dados. Existem dados
prontos em formas de tabela (páginas pessoais, órgãos públicos,
instituições de pesquisa, resultados de enquetes, etc) e também
dados não tabulados/organizados que podem ser capturados (com *web
scrap*, por exemplo) e processados.
3. **Arquivos pessoais**. Alunos, professores, pesquisadores também
podem disponibilizar os dados de suas pesquisas para inclusão no
pacote.
4. **Simulação**. Embora sejam artificiais, dados provenientes de
simulação podem ser considerados pois, muitas vezes, são
deliberadamente feitos com uma particular característica relevante
para um problema. No pacote labestData essa será a menor fonte de
dados.
Esses dados serão incluídos no pacote, logicamente, sendo feita uma
referências apropriada da fonte. Se a fonte for livro (site), será
indicado a obra (endereço) de tal forma que as pessoas possam encontrar
o original. Dados de arquivos pessoais também farão referência sobre os
proprietários dos dados, pessoas ou instituições.
## Quais os tipos de dados que serão considerados no *labestData*?
Por razões de conveniência, a primeira etapa do pacote irá priorizar
dados correspondentes às disciplinas de Análise de Regressão Linear
(CE071), Planejamento de Experimentos I (CE213) e Métodos Estatísticos
Multivariados (CE090). No Curso de Estatística da UFPR, essas
disciplinas são ofertadas no primeiro semestre. Na segunda etapa, os
dados irão priorizar as disciplinas de Modelos Lineares Generalizados
(CE225), Controle de Processos Industriais (CE074) e Extensões de
Modelos de Regressão (CE092). Essas disciplinas são ofertadas no segundo
semestre para o Curso de Estatística da UFPR.
Embora sejam esses os contextos de prioridade, dados de outras áreas são
igualmente bem vindos, como dados espaciais, séries temporais, de
análise de sobrevivência, de questionário, análise sensorial, etc.
Os dados reais devem possuir uma boa descrição das variáveis (nome,
unidade de medida, instrumento de medida usado, definição da unidade
experimental), dos objetivos do experimento/estudo, de algumas hipóteses
preliminares, da forma de condução do experimento/coleta de dados, das
condições de contorno do experimento, etc.
## O que o *labestData* possui além dos conjuntos de dados?
```r
# Para Linux.
install.packages("http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/labestData_x.y-z.w.tar.gz",
repos = NULL)
Além dos dados, o pacote possui vinhetas (**vignettes**) que fazem
análise dos dados do pacote. Essas vinhetas são um guia simples de como
coordenar funções do R para analisar os dados. Embora as vinhetas sejam
para alguns dados, elas servem de inspiração ou roteiro para os demais
dados do pacote.
# Para Windows.
install.packages("http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/labestData_x.y.z.w.zip",
repos = NULL)
```
## Quem pode usar o *labestData*?
Os arquivos compactados podem não ser da versão mais recente do
*labestData*.
O *labestData* é um pacote livre para o uso. O estudante pode usar (e
deve) para praticar a execução de análises, os cientistas podem usar
como referência para análise dos dados de suas pesquisas e os
professores podem usar principalmente como instrumento de ensino. Ao
tornar público qualquer material que use elementos do pacote,
solicitamos que faça citação do mesmo.
### Excursão
Depois de instalado, basta carregar o pacote e chamar o conjunto de
dados que deseja usar. Os comandos abaixo vão permitir você fazer uma
excursão pelo pacote.
## Como citar o pacote *labestData*?
```r
library(labestData) # Carrega o pacote.
ls("package:labestData") # Mostra os centenas de objetos do pacote.
help(package = "labestData") # Abre a raiz da documentação do pacote.
Digite `citation("labestData")` no R. Usa saída semelhante e que está
abaixo será exibida. Lembre-se que a versão pode ser diferente.
data(PimentelEg5.2) # Traz para área de trabalho um dataset.
str(PimentelEg5.2) # Mostra a estrutura do dataset.
help(PimentelEg5.2) # Mostra as informações de ajuda do dataset.
labestDataView() # Abre aplicação shiny para navegar pelos dados.
browseVignettes("labestData") # Abre a lista de vinhetas no navegador.
help(obras) # Documentação das obras contidas no pacote.
help(keywords) # Documentação das palavras-chave usadas.
```
> citation("labestData")
### Citação
Para citar o *labestData*, digite `citation("labestData")` no R. Uma
saída semelhante e que está abaixo será exibida. No caso, os valores de
*x*, *y*, *z* e *w* serão os da versão que você tem instalada.
```r
citation("labestData")
```
```
Para citar o pacote 'labestData' use:
PET Estatística UFPR (2016). labestData: Conjuntos de Dados para
Ensino de Estatística. R package version 0.0-16.451.
PET Estatística UFPR (2016). labestData: Biblioteca de Dados para
Aprendizado de Estatística. R package version x.y-z.w.
A BibTeX entry for LaTeX users is
@Manual{,
title = {labestData: Conjuntos de Dados para Ensino de Estatística},
title = {labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de
Estatística},
author = {PET Estatística UFPR},
year = {2016},
note = {R package version 0.0-16.451},
note = {R package version x.y-z.w},
url = {http://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData,
https://github.com/pet-estatistica/labestData},
}
```
## Como o *labestData* é desenvolvido
## Colaboração e Desenvolvimento
Colaborações são muito bem vindas. Para colaborar, entre em contato com
PET Estatística (<pet.estatistica.ufpr@gmail.com>, PC09, (41) 3361-3261)
ou com o Tutor (<walmes@ufpr.br>, (41) 3361-3573) comunicando a
intenção. Antes, no entanto, leia o
[Guia de Contribuição](http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/labestData-vignettes/guia-contrib.html)
e o
[Roteiro de Trabalho](http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/labestData-vignettes/roteiro.html).
Esses arquivos contém as diretrizes de desenvolvimento de pacote R
adotadas no pacote R bem como a descrição do fluxo de trabalho.
O *labestData* é desenvolvido com controle de versão usando o Git. Ele é
mantido em duas plataformas de versionamento Git, o [GitLab] e o
[GitHub]. O GitLab é mantido pelo [C3SL] e é onde de fato o pacote é
desenvolvido. Lá estão as milestones e issues de desenvolvimento do
projeto. O projeto é espelhado para o GitHub para que mais pessoas
tenham acesso, tanto para instalação, quanto para poder colaborar com o
projeto.
desenvolvido. O projeto é espelhado para o GitHub para que mais pessoas
tenham acesso.
O fluxo de trabalho do *labestData* é semanal e contém vários elementos
de trabalho em equipe do [Scrum] e das [4 Disciplinas da Execução]. Tal
forma de trabalhar foi admitida para potencialar o desenvolvimento do
projeto, pois aumentam o engajamento da equipe.
Para o desenvolvimento da parte R propriamente dita, foi usado o pacote
`devtools` e `roxygen2`. Esses pacotes combinados facilitam o
desenvolvimento do pacote pois permitem que a documentação seja escrita
de uma forma mais legível e junto com a definição dos objetos exportados
(ou não) pelo pacote.
## Como instalar o *labestData*?
Para usar os conjuntos de dados você precisa instalar o
*labestData*. Instale a partir do endereço de um dos repositórios. Para
isso você precisa ter o pacote `devtools` instalado (com todas as suas
dependências). De dentro de uma sessão R, instale com alguma das duas
opções abaixo.
```
library(devtools)
# Do GitLab.
install_git(url = "https://gitlab.c3sl.ufpr.br/pet-estatistica/labestData.git",
branch = "master")
# Do GitHub.
install_github(repo = "pet-estatistica/labestData",
branch = "master")
```
O ramo `devel` é o de desenvolvimento do pacote. Você pode instalar do
ramo `devel` também, mas esteja ciente que pode não ser uma versão
estável do pacote.
Depois de instalado, basta carregar o pacote e chamar o conjunto de
dados que deseja usar.
```
library(labestData) # Carrega o pacote.
ls("package:labestData") # Mostra os objetos do pacote.
help(package = "labestData") # Abre a home da documentação do pacote.
data(PimentelEg5.2) # Traz para área de trabalho um dataset.
str(PimentelEg5.2) # Mostra a estrutura do dataset.
help(PimentelEg5.2) # Mostra as informações de ajuda do dataset.
labestDataView() # Abre aplicação shiny para navegar pelos dados.
```
forma de trabalhar foi adotada para potencializar o desenvolvimento do
projeto.
## Como reportar sugestões ou erros ao projeto *labestData*?
## Relato de *Bugs* e Sugestões
Você pode abrir *issues* no projeto *labestData* nos dois repositórios:
......@@ -254,10 +201,11 @@ Você pode abrir *issues* no projeto *labestData* nos dois repositórios:
usuário do GitHub pode abrir *issue*.
Caso você não tenha conta em nenhum dos dois serviços, nem se interessa
em abrir uma conta, envie sua sugestão/bug para o endereço
em abrir uma conta, envie sua sugestão/relato para o endereço
<pet.estatistica.ufpr@gmail.com>. Coloque no início título da mensagem
(*subject*) a palavra `[labestData]`, e.g. `[labesData] Dados com número
incorreto de observações`.
(*subject*) a palavra `[labestData]`, e.g. `[labestData] Dados com
número incorreto de observações`. Iremos resolver o seu relato de *bug*
o mais rápido possível.
<!------------------------------------------- -->
......
Guia de Estilo de Escrita de Código R
=====================================
Walmes Zeviani - LEG/DEST/UFPR\
Fernando Mayer - LEG/DEST/UFPR\
Eduardo Jr - PET Estatística/UFPR
****
> Ugly code writers will respond, 'my ugly code runs!' That misses the
> point. Coding style is not about make things 'work', is about making
> them work in a way that is undestood by widest possible audience."\
>> -- Paul E. Johnson, R Style. An Rchaeological Commentary.
**Sumário**
- [Nomes de arquivos](#nomes-de-arquivos)
- [Nomes de objetos](#nomes-de-objetos)
- [Contadores](#contadores)
- [Matrizes](#matrizes)
- [Atribuição](#atribuio)
- [Indentação](#indentao)
- [Operadores](#operadores)
- [Alinhamento vertical de referência (nos operadores)](#alinhamento-vertical-de-referncia-nos-operadores)
- [Vírgulas](#vrgulas)
- [Lagura de texto](#lagura-de-texto)
- [Quebras de linha](#quebras-de-linha)
- [Comentários](#comentrios)
- [Divisões de código](#divises-de-cdigo)
- [Linhas em branco](#linhas-em-branco)
- [Aspas](#aspas)
- [Chaves](#chaves)
- [Colchetes](#colchetes)
- [Parênteses](#parnteses)
- [Ponto e vírgula](#ponto-e-vrgula)
- [Documentação embutida de funções](#documentao-embutida-de-funes)
- [Carregando pacotes](#carregando-pacotes)
Um Guia de Estilo de Código é um conjunto de recomendações (ou regras)
para padronizar a forma de escrever código. Códigos que são escritos
seguindo um estilo padrão são mais fáceis de manter, modificar e
garantir que estão corretamente escritos e funcionais, principalmente
quando muitos programadores estão envolvidos.
Quase todas as linguagem de programação permitem que os usuários adotem
diferentes padrões de escrita de código. Algumas não diferenciam
maiúsculas e outras não exigem indentação, por exemplo. Em função de
simplicidade, comodismo ou inércia na hora de escrever ou por causa de
características da linguagem ou do editor usado, os usuários quase
sempre tem um padrão particular para escrita de código.
Esse é um Guia de Estilo Código estabele as convenções a serem seguidas
para escrita de código R. Esse documento é baseado na consulta à varias
fontes e deliberações próprias em alguns casos. A lista das principais
fontes na qual esse Guia é baseado está abaixo.
* Guia de Estilo por [Hadley Wickham]:
<http://adv-r.had.co.nz/Style.html>.
* Guia de Estilo do Google:
<https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml>.
* Guia de Estilo por
[Dylan Schwilk](http://www.depts.ttu.edu/biology/people/faculty/schwilk/)
<http://r-research-tool.schwilk.org/handouts/style-guide.html>.
* Guia de Estilo do R Data Science:
<https://github.com/rdatsci/PackagesInfo/wiki/R-Style-Guide>.
* Nota de Paul Johnson estilo de escrita de código:
<https://cran.r-project.org/web/packages/rockchalk/vignettes/Rstyle.pdf>.
****
## Nomes de arquivos ##
Nomes de arquivos R devem ter o sulfixo maiúsculo.
```
# Bom.
script.R
# Ruim.
script.r
```
No entanto, o nome do arquivo não pode ser vago como `script` -- que é
algo óbvio. Use nomes com significado. Se for preciso, use um nome
composto, mas não use espaços nos nomes (nem para diretórios). Isso
evita um tanto de problemas de `path`. Dê preferência para o *undescore*
como separador, já que ponto separa a extensão do nome e traço é
separador de palavras compostas (guarda-chuva, super-homem, ex-aluno).
```
# Bom.
prepara_dados.R
ajusta_modelo.R
# Ruim.
prepara dados.R
ajusta modelo.R
```
As extensões `Rmd`, `Rnw`, `RData`, `Rd` devem ter o R do sulfixo
maiúsculo também, além de nomes não vagos ou óbvios.
Se em um conjunto de arquivos houver relação sequêncial entre eles,
destaque isso no nome. Por exemplo, componha nomes com números
precedidos do mesmo nome.
```
# Bom.
0_prepara_dados.R, 1_ajusta_modelo.R
cap1_introducao.Rmd, cap2_exploratoria.Rmd, ..., cap5_conclusoes.Rmd
```
A vantagem de colocar um prefixo numerado é que os arquivos são exibidos
em sequência no seu navegador de arquivos quando a ordenação for
alfabética. Mas lembre-se que a ordenação é léxica e por isso `cap23*`
aparece antes de `cap4*`. Evite usando zeros à esqueda, `cap04`.
## Nomes de objetos ##
Nomes de objetos devem ter um bom compromisso entre significado e
praticidade (ou digitabilidade). Ou seja, não deve ser curto ao ponto de
perder significado nem longo ao ponto de demorar para escrever. Quanto
maior um nome, mais erramos ao escrevê-lo. Principalmente quando contém
acentos, certo? Portanto, evite nomes que levem acentos (âãàáçêéíôõóú).
Dependendo da classe e da quantidade de objetos na sua sessão
ou pacote, você pode ser mais ou menos verboso (usar nomes maiores ou
menores) na hora de defini-los para devidamente distingui-los.
Existem 3 estilos predominantes para escrita de nomes de objetos:
* *dot.case*: é o estilo que usa o separador como ponto. Foi o
primeiro a usado no R e inclusive incentivado por algum tempo. Uma
prova disse são as várias funções com esse padrão no R (todas as
`read.`, `as.`, `is.`, por exemplo). A mais notáveis são sa funções
método nas quais o ponto separa o nome da a função genérica da
classe o objeto que ela recebe. Por exemplo, `anova.lm` é a função
que retorna o quadro de ANOVA para objetos da classe `lm`. Nesse
caso o ponto tem função além da estética e não pode ser substituído
por nada.
* *snake_case*: é o estilo que usa o *underscore* como separador. O
pacote [devtools], do [Hadley Wickham], usa esse padrão. No pacote
[mcglm] esse estilo também foi adotado integralmente. Muitos
consideram um custo digitar o *underscore* (combina teclas) ao passo
que outros argumentam que facilita a leitura (pois é um traço
rasteiro sem altura).
* *camelCase*: é o estilo que usa letras maiúsculas para as iniciais
das palavras, com exceção da palavra inicial. O pacote [car], do
[John Fox], usa esse estilo.
Uma quarto estilo é o *PascalCase* que difere do *camelCase* porque
todas as iniciais são maiúsculas. A mesma função teria os seguintes
nomes em cada caso: *read.table*, *read_table*, *readTable* e
*ReadTable*.
As implementações recentes de pacotes têm evitado o uso do *dot.case*
para nomes de funções por confusões com funções métodos. No entanto, a
reserva do ponto é para as funções método, assim, para objetos não
existe problema.
O importante é que você seja consistente, assuma e mantenha o mesmo
estilo em todo seu pacote ou *scripts*. Um exemplo de projeto aberto em
que todos seguem o padrão é no Emacs, onde todos os objetos usam o
*dot-case*.
Seja qualquer uma das 3 opções, a diferença só vai existir para objetos
de nome composto, logicamente. Ainda assim, existem padrões usados pela
maioria que distinguem objetos pela sua classe ou uso. Veremos alguns a
seguir.
### Contadores ###
Contadores são variáveis definidas para uso em um *loop*. Para
corresponder aos pseudo-códigos e expressões matemáticas, usa-se uma
letra apenas. As mais usadas são i e j. O nome pequeno, com uma letra, é
interessante também porque é comum o contador do *loop* ser usado para
selecionar frações dos objetos (elementos, linhas, colunas, etc), dentro
dos colchetes simples ou duplos, deixando o código mais claro.
```r
x <- 1:10
for (i in 1:length(x)) {
x[i] <- sum(x[1:i]) + i
}
```
### Matrizes ###
O nome de matrizes geralmente se usa letras maiúsculas, a exemplo do que
se faz nos textos matemáticos. Portanto, são opções imediatas `X`, `Y`,
`K`, `C`, `A`, `L`, `U`, `V`, etc.
IMPORTANTE: Evite usar `c`, `t`, `q`, `T` e `F` como nomes de
objetos. As três primeiras são funções para concatenar vetores, transpor
matrizes e sair do R (*quit*) e as últimas são abreviações de `TRUE` e
`FALSE` (que não recomendamos usar, inclusive).
## Atribuição ##
Faça atribuição de objetos com o sinal de atribuir (`<-`) e não com o
de igual. Deixe espaço cercar o operador.
```r
# Bom.
x <- 1:10
notas <- data.frame(aluno, freq, nota)
# Ruim.
x = 1:10
notas = data.frame(aluno, freq, nota)
# Péssimo.
x=1:10
notas<-data.frame(aluno, freq, nota)
```
O sinal de igual, embora faça atribuição também, não deve ser usado para
isso. Reserva-se a passar valores para os argumentos de uma função ou
nomear os elementos de objetos.
```r
# Nomes que levam certos caracteres devem declarados como string.
notas <- c(Carlos = 95, Lucas = 89, Pedro = 77, "Antônio Augusto" = 60)
```
## Indentação ##
A indentação é um dos requisitos fundamentais de estilo de código. É
perda de tempo tentar compreender um código que não está devidamente
indentado. Todo editor de texto voltado para programação tem recursos de
indentação.
A indentação em código R é com 4 espaços. Não se usa tabulação. É comum
encontrar código com tabulação de 2 espaços, que é inclusive a opção
*default* do [RStudio]. Programadores argumentam que a indentação com 2
espaços impõe pouca evidência da hierarquia do código, principalmente
para fontes de texto que sejam finas. Além disso, 4 espaços é
equivalente a uma tabulação (que não devem se usada). Para mudar o
número de tabulações do [RStudio], vá em `Tools > Global options > Code
> Editing` e em `Tab width` use 4. O [Emacs] usa 4 espaços por
*default*.
```r
# Bom.
for (i in 1:3) {
if (a > 0) {
m0 <- lm(log(y) ~ x,
data = animals[[i]])
} else {
m0 <- lm(y ~ x,
data = animals[[i]])
}
}
# Ruim.
for (i in 1:3) {
if (a > 0) {
m0 <- lm(log(y) ~ x,
data = animals[[i]])
} else {
m0 <- lm(y ~ x,
data = animals[[i]])
}
}
```
## Operadores ##
Deixe espaços ao redor dos operadores lógicos e matemáticos.
* Operadores lógicos: `==`, `!=`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `%in%`, `&`,
`&&`, `|`, `||`.
* Operadores matemáticos: `+`, `-`, `*`, `%*%`, `%%`, `%/%`, `%o%`. Os
operadores `^` e `/` são considerados exceções e não devem ter
espaços. Embora `**` seja um operador equivalente ao `^`, seu uso
não é recomendado.
Certos operadores tem emprego diferenciado dependedo do que
precede. Observe abaixo o emprego do sinal de menos e para o operador
`~`, usado em fórmulas.
```r
# Diferença para o menos de negativo e menos de subtração.
x <- -5 + 2
x <- 2 - 5
x <- -2 * (-3 - 4)
# Fórmulas empregam a mesma ideia.
m <- ~a + b
m <- k ~ a + b
```
Os operador de sequência `:` e os operadores `::` e `:::`, não podem ser
usados com espaços. O mesmo vale para o operador `$`, usado para
consultar listas de data frames, e o `@`, usados para consultar listas
de objetos S4.
```r
# Uma sequência regular.
12:15
# Criando uma função e chamando de `sum`.
sum <- function(x) print("Olá")
sum(c(98, 67, 14))
# Usando a sum() do pacote base.
base::sum(c(98, 67, 14))
# Com ::: você acessa as funções não exportadas de um pacote. A função
# addterm() do pacote MASS é uma função método cujos métodos não são
# exportados. Para usar tais funções o ver o seu código, é necessário
# 'invadir a privacidade do MASS'.
library(MASS)
ls("package:MASS") # Mostra objetos exportados.
addterm # Tenta ver o corpo da função.
methods(addterm) # Consulta o nome dos seus métodos.
addterm.lm # Tenta mas não encontra a função.
MASS::addterm.lm # Com o namespace diz que não foi exportada.
MASS:::addterm.lm # Com ::: o corpo da função aparece.
# Consulta uma variável em um data.frame.
cars$speed
# Ajusta e consulta elementos na lista de um ajuste.
m0 <- lm(dist ~ speed, data = cars)
names(m0)
m0$coefficients
m0$fitted
```
## Alinhamento vertical de referência (nos operadores) ##
Quando alinhamento vertical (*columnate*) de referência em um operador
der mais clareza ao código, isso pode ser feito.
```r
altura <- rnorm(100, mean = 1.8, sd = 0.1)
peso <- rnorm(100, mean = 70, sd = 5)
idade <- sample(20:50, size = 100, replace = TRUE)
plot(peso ~ altura,
xlab = "Altura (m)",
ylab = "Peso (kg)",
col = gray(idade/100),
pch = 19)
```
Esse padrão vai exigir mais trabalho e não são muitos os editores que
tem o recurso de indentação por referência. O trabalho de indentar
manualmente e manter isso nas revisões deve ter peso na decisão de
usar. O [Emacs] tem o recurso de indentação baseado em expressão
regular. Para aplicá-lo aos sinais de igual, selecione o texto e dê `M-x
align-regexp RET = RET` (`RET` é pressionar Enter). Você pode, se usar
isso com frequência, criar um *key binding* para uma função que faça
isso no código selecionado.
```lisp
(defun columnate-at-R-assign-operator ()
"Função que alinha a região com a primeira ocorrência de sinais
` <- ' e ` = '. Baseado em:
http://stackoverflow.com/questions/13315064/
marker-does-not-point-anywhere-from-align-regexp-emacs"
(interactive)
(save-excursion
(align-regexp (region-beginning) (region-end)
"\\(\\s-*\\) \\(<-\\|=\\) " 1 1 nil)))
(global-set-key (kbd "C-c a") 'columnate-at-R-assign-operator)
```
## Vírgulas ##
Vírgulas devem ser seguidas de espaço, exceto para as de final de
linha. Elas não devem ser precedidas de espaço, exceto quando precedidas
por outra vírgula dentro dos colchetes de seleção.
```r
# Bom.
EyeHairColor[, , 2]
x <- c("Nashville", "Seattle Tacoma", "Wilmington", "Boise", "Raleigh",
"Charleston", "Juneau")
# Ruim.
EyeHairColor[,,2]
y <- c("Nashville","Seattle Tacoma","Wilmington","Boise","Raleigh",
"Charleston","Juneau")
```
## Lagura de texto ##
Assim como a indentação, a largura do texto precisa ser obdecida. Os
editores de R em geral trabalham com duas janelas, em uma o script e na
outra o console. Para trabahar lado a lado é importante não haver
rolamento (*scroll*) horizontal de janela/página. É também mais rápido
navegar no código no sentido vertical, pulando linhas, do que no sentido
horizontal, pulando characteres ou palavras. Isso sem contar que um
texto mais estreito favoresce a compreensão porque, sendo mais vertical,
a hierarquia se torna mais evidente. E por último, um código de linhas
curtas está menos sujeito a quebras de linha acidentais quando enviado
em mensagens, enviados para impressão ou inseridos em processadores de
texto.
Costuma-se usar 80 ou 72 espaços como comprimento máximo de linha, sendo
este último ligeiramente mais adequado para trabalhar com *script* e
*console* lado a lado nos monitores de resolução atuais.
No [Emacs], para comodidade, pode-se habilitar o quebrar linhas
automaticamente (`M-x auto-fill-mode`). Caso não goste, como muitos que
acham um pouco desastroso, pode apenas habilidar o destaque com cores
para linhas que excedem os limites.
```lisp
;; Define o comprimento máximo de texto para a linha.
(setq-default fill-column 72)
;; Habilita o quebra automática onde ultrapassar.
(setq-default auto-fill-function 'do-auto-fill)
;; Destaca com cores o texto que ultapassa o limite.
(require 'whitespace)
(setq whitespace-line-column fill-column)
(setq whitespace-style
'(face lines-tail trailing spaces tabs empty))
(global-whitespace-mode +1)
```
Na versão corrente do [RStudio] (0.99.467), quebra de linha automática
não está disponível. O que se pode fazer, no entanto, é exibir uma linha
vertical na margem. Para isso, vá em `Tools > Global options > Code >
Display`, habilite `Show margin` e em `Margin column` use 72.
## Quebras de linha ##
Seja automaticamente ou não, para manter seu código dentro das margens
você terá que quebrar linhas. No entanto, não é só pressionar ENTER. A
nova linha deve ser indentada no nível correto -- coisa que editores
para programação fazem automaticamente. A linha quebrada 1) não deve
terminar com espaços ou sinal de igual e 2) deve terminar com operadores
lógicos ou matemáticos para garantir continuidade dessas operações.
Os espaços no final de linha são desnecessários, então evite-os. No
[Emacs] você pode habilitar a remoção automática de espaços de final de
linha (*traling spaces*).
```lisp
;; Habilita removação de espaços de fim de linha quando salva o arquivo.
(add-hook 'before-save-hook 'delete-trailing-whitespace)
```
Terminar linhas com sinal de igual significa que argumento e valor
ficaram em linhas diferentes. Embora não prejudique a execução do
código, evitar isso melhora a legibilidade do código.
Quando for necessário quebrar linhas em meio a operações matemáticas e
lógicas, as linhas tem que terminar com um operador para haver
continuidade da operação.
```r
# Bom.
mean(precip,
na.rm = TRUE)
# Ruim.
mean(precip, na.rm =
TRUE)
# x será apenas o resultado da soma, que é uma instrução completa.
x <- 2 + 4 + 5
- 3 - 8
# Agora x será o resultado de soma e diferença.
x <- 2 + 4 + 5 -
3 - 8
```
## Comentários ##
Comentários no R são precedidos de `#` em qualquer quantidade. O [Emacs]
[ESS] (*Emacs Speak Statistics* ou *Emacs Statistical System*) usa, por
padrão, dois characteres porque imitou o esquema do `emacs-lisp-mode`
onde o número de caracteres recebe indentação diferente: `#` indenta por
padrão no digito 40, `##` indenta de acordo com o nível do código e
`###` fica sempre colado com a margem esquerda. No [RStudio], no
entanto, não é possível escolher o número de caracteres e sua
indentação. É sempre `#` e alinhado ao código (para quê melhor, muitos
vão dizer). Por isso, vale o denomidador comum e usuários de [Emacs]
podem desabilidar o padrão do [ESS].
```lisp
(add-hook 'ess-mode-hook
'(lambda()
;; Sem estilos de indentação.
(setq ess-indent-with-fancy-comments nil)
;; Usar # para comentários.
(setq-local comment-add 0)))
```
## Divisões de código ##
Uma boa prática, principalmente se seu código é material de ensino, é
fazer divisões nele como se fossem seções de um artigo. Use uma marcação
visual consistente e fácil de manter. Por anos nós usamos réguas com
traços de tamanho 72 digitos e acreditamos ser uma das melhores
opções. Muitos usam divisões com o sinal de comentários, #, mas
acreditamos ficar carregado devido ao caracter ser volumoso.
Para diferenciar o nível da divisão, usamos 3 variações: a maior (para
capítulo e cabeçalho) é feita com sinal de igual (`=`), a média (para
seção) é com traços (`-`) e a menor (para subseção) também, tem
comprimento inferior (45 digitos). Criamos um *key binding* para isso no
Emacs por comodidade mas se você usa outro editor que indique a coluna
72, pressione até preencher com o digito desejado. Lembre-se de preceder
com um `#`.
* `Ctrol-7-1 =`: Com o control pressionado digite 71, solte e pressione
`=`. Isso vai repetir o = 71 vezes.
* `Ctrol-7-1 -`: Idem mas com traço.
* `Ctrol-4-4 -`: Idem mas repetindo 44 vezes.
```r
#=======================================================================
# (Título)
#-----------------------------------------------------------------------
# (seção)
#-------------------------------------------
# (subseção)
```
## Linhas em branco ##
As linhas em branco, assim como as divisões horizontais, servem para dar
mais clareza ao código (e fôlego para quem lê/decifra). Entenda o código
como um texto: divida-o em frases, parágrafos, subseções, seções e
capítulos. Os três últimos você pode fazer com as divisões e os dois
primeiros com linhas em branco. Evite usar mais do que duas linhas em
branco seguidas.
## Aspas ##
Use sempre as aspas duplas. Elas são mais visíveis que as simples por
serem mais grossas e não se confundem tão facilmente com a crase. Bons
editores de código tem o destaque de sintaxe (*highlight sintax*) onde
notavelmente as strings ficam de cor diferente (bem como números,
keywords, comentários, etc), mas quando você envia por email ou imprime,
nem sempre as cores acompanham o código. A própria seção Exemplos da
documentação do R, em pdf ou html, é uma prova disso pois o código vai
preto.
Use as aspas simples quando não puder usar as duplas. Esse é o caso
quando se constroí algumas expressões regulares.
## Chaves ##
Ao contrário do que se imagina, existem muitos [estilos de emprego de
chaves]. No R, usamos o K&R no qual a chave que abre é o último
character da linha precedida de espaço e a que fecha fica em linha
exclusiva e indentada conforme o código.
No R usamos chaves nas instruções de *if*, *for*, *while*, *repeat* e
*function* e nas funções *with*, *switch* e *replicate*, por exemplo.
```r
pitagoras <- function(a, b) {
h <- sqrt(a^2 + b^2)
}
if (object.size(cars) > 1000) {
print("Objeto maior que 1 kb")
} else {
print("Objeto não maior que 1 kb")
}
x <- cars
while (object.size(x) > 1000) {
x <- x[-1, ]
print(object.size(x))
}
```
As chaves podem ser omitidas quando o corpo for de uma linha apenas. Por
outro lado, não recomendamos isso pois a presença das chaves realça a
hierarquia e erros provocados por quebra acidental de linhas são
evitados. Além disso, os editores se baseiam nas chaves para
corretamento indentar o código.
## Colchetes ##
Os colchetes são usados para fazer seleção em objetos. Para objetos com
mais de uma dimensão, como matrizes, *data frames* e *arrays*, usa-se a
regra das vírgulas dentro de uma função: deixe espaço após as
vírgulas. Também recomenda-se separa vírgulas por um espaço.
```{r, eval=FALSE}
# Bom.
HairEyeColor["Black", , ]
HairEyeColor[, c("Blue", "Green"), ]
HairEyeColor[, , -1]
# Ruim.
HairEyeColor["Black",,]
HairEyeColor[,c("Blue","Green"),]
HairEyeColor[,,-1]
```
## Parênteses ##
No R, não se coloca espaço entre os parenteses e seu conteúdo. Existe
espaço ao redor do par de parênteses nas instruções de *if*, *for* e
*while*.
```r
# Bom.
if (x %% 2 == 0) {
print("x é par.")
}
# Ruim.
if( x %% 2 == 0 ){
print( "x é par." )
}
```
## Ponto e vírgula ##
Ponto e vírgula no R serve para separar instruções na mesma linha,
funcionando como uma quebra visual de linha. No entanto, não se
recomenda o seu uso.
```r
# Bom.
library(car)
library(gdata)
library(lattice)
# Ruim.
library(car); library(gdata); library(lattice)
```
## Documentação embutida de funções ##
Uma prática muito valorizada é documentar as funções que você cria. A
documentação serve de lembrete para você no futuro e é instrução para as
pessoas que usam o seu código. Abaixo a função *baskara* foi documentada
de duas formas diferentes. A primeira é uma forma livre enquanto que a
segunda usa as *tags* do [`roxygen2`]. Se você escreve uma função e tem
intenção de incluí-la em um pacote, o segundo padrão é mais
interessante.
Perceba que esse exemplo é bem minimalista pois apenas documenta os
*inputs* e o *output* da função. Na impede de detalhes serem
adicionados.
```r
# Função documentada de forma livre.
baskara <- function(a, b, c) {
# a,b,c: (numeric) coeficientes da equação de segundo grau
# a + b * x + c * x^2.
# retorna: (numeric) vetor com as raízes.
r <- (-b + c(-1, 1) * sqrt(b^2 - 4 * a * c))/(2 * a)
return(r)
}
# Documentação com tags do roxygen2.
baskara <- function(a, b, c) {
#' @param a,b,c (numeric) coeficientes da equação de segundo grau
#' \eqn{a + b * x + c * x^2}.
#' @return (numeric) vetor com as raízes.
r <- (-b + c(-1, 1) * sqrt(b^2 - 4 * a * c))/(2 * a)
return(r)
}
```
## Carregando pacotes ##
É comum se ver duas formas de carregar pacote: com `library()` e com
`require()`. Embora o segundo, por ser um verbo, faça mais sentido,
pacotes em scripts devem ser carregados com `library`. A diferença, como
explica [Yihui Xie], é que `require()` tenta carregar um pacote e
retorna *FALSE* se não conseguir enquanto que `library()` retorna
*error* nesse caso.
<!--------------------------------------------- -->
[ESS]: http://ess.r-project.org/Manual/ess.html
[RStudio]: https://www.rstudio.com/
[Emacs]: https://www.gnu.org/software/emacs/
[mcglm]: https://github.com/wbonat/mcglm
[car]: http://www.rdocumentation.org/packages/car
[devtools]: http://www.rdocumentation.org/packages/devtools
[estilos de emprego de chaves]: https://en.wikipedia.org/wiki/Indent_style
[Yihui Xie]: http://yihui.name/en/2014/07/library-vs-require/
[Hadley Wickham]: http://hadley.nz/
[John Fox]: http://socserv.mcmaster.ca/jfox/
[`roxygen2`]: https://cran.r-project.org/web/packages/roxygen2/roxygen2.pdf