R/AndradeTb8.6.R

+#' @name AndradeTb8.6
+#' @title Avaliação de Classes Fenotípicas de Plantas Di-híbridas
+#' @description Na descendência obtida de cruzamentos entre plantas
+#'     puras de ervilhas com sementes amarelas lisas e outras com
+#'     sementes verdes rugosas, obtêm-se na primeira geração (F1),
+#'     ervilhas amarelas lisas. Essas, por autofecundação, produzem, na
+#'     segunda geração (F2), ervilhas de quatro tipos: amarelas lisas,
+#'     verdes lisas, amarelas rugosas e verdes rugosas. Segundo a
+#'     segunda lei de Mendel (lei da segregação independente), as
+#'     proporções esperadas para esses tipos de ervilhas são: 9/16,
+#'     3/16, 3/16 e 1/16, respectivamente. Assim o objetivo desse
+#'     experimento é avaliar se o padrão de segregação dos caracteres
+#'     envolvidos segue o proposto pela segunda lei de Mendel.
+#' @format Um \code{data.frame} com 4 observações e 3 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{textura}}{Textura das ervilhas (Lisa e Rugosa).}
+#'
+#' \item{\code{cor}}{Cor das ervilhas (Amarela e Verde).}
+#'
+#' \item{\code{freq}}{Frequência absoluta de cada tipo de ervilha.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contingência
+#' @source Andrade, D. F., Ogliari, P. J. (2010). Estatística para as
+#'     ciências agrárias e biológicas com noções de experimentação (2nd
+#'     ed.). Florianópolis, SC. Editora da UFSC. (Tabela 8.6, pág. 372)
+#' @examples
+#'
+#' data(AndradeTb8.6)
+#' str(AndradeTb8.6)
+#'
+#' (xt <- xtabs(freq ~ ., data = AndradeTb8.6))
+#' prop.table(xt)
+#'
+#' plot(xt, cex.axis = 1, main = "")
+#' barplot(xt, legend.text = TRUE)
+#'
+NULL

R/AndradeTb8.7.R

+#' @name AndradeTb8.7
+#' @title Número de Árvores \emph{Guapira opposita} em Restinga
+#' @description Estudo sobre o número de árvores da espécie
+#'     \emph{Guapira opposita} em local de restinga. Estudo realizado
+#'     com o objetivo de verificar a distribuição das árvores em local
+#'     de restinga. A área avaliada foi dividida em 94 quadrantes de
+#'     mesma área e contou-se o número de árvores por quadrante.
+#' @format Um \code{data.frame} com 10 observações e 2 variáveis, em que
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{arvores}}{Número de árvores por quadrante.}
+#'
+#' \item{\code{quadr}}{Número de quadrantes com \code{arvores} árvores.}
+#'
+#' }
+#' @keywords contingência*
+#' @source Andrade, D. F., Ogliari, P. J. (2010). Estatística para as
+#'     ciências agrárias e biológicas com noções de experimentação (2nd
+#'     ed.). Florianópolis, SC. Editora da UFSC. (Tabela 8.7, pág. 374)
+#' @examples
+#'
+#' data(AndradeTb8.7)
+#' str(AndradeTb8.7)
+#'
+#' barplot(AndradeTb8.7$quadr,
+#'         col = "darkturquoise",
+#'         names.arg = AndradeTb8.7$arvores,
+#'         xlab = "Número de Árvores",
+#'         ylab = "Número de Quadrandres")
+#'
+NULL

R/BanzattoQd3.2.1.R

-#' @name BanzattoQd3.2.1
-#' @title Controle de pulgão na cultura de pepino
-#' @description Dados de um experimento visando controle de pulgão
-#'     (\emph{Aphis gossypii} Glover) em cultura de pepino, instalado em
-#'     delineamento inteiramente casualizado com 6 repetições. A
-#'     resposta observada foi o número de pulgões após a aplicação de
-#'     produtos indicados para seu controle.
-#' @format Um \code{data.frame} com 30 observações e 3 variáveis, em que
-#'
-#' \describe{
-#'
-#' \item{trat}{Fator de níveis nominais. Tratamento aplicado para
-#'     controle do púlgão.}
-#'
-#' \item{rept}{Número inteiro que identifica as repetições de cada
-#'     tratamento.}
-#'
-#' \item{pulgoes}{Número de pulgões coletados 36 horas após a
-#'     pulverização dos tratamentos.}
-#'
-#' }
-#' @keywords DIC contagem
-#' @source Banzatto, D. A., & Kronka, S. D. (2013). Experimentação
-#'     Agrícola (4th ed.). Jaboticabal, SP: Funep. (pg 44)
-#' @examples
-#'
-#' library(lattice)
-#'
-#' data(BanzattoQd3.2.1)
-#'
-#' aggregate(pulgoes ~ trat,  data = BanzattoQd3.2.1,
-#'           FUN = function(x) { c(mean = mean(x), var = var(x)) })
-#'
-#' xyplot(pulgoes ~ trat, data = BanzattoQd3.2.1,
-#'        xlab = "Tratamentos",
-#'        ylab = "Número de pulgões 36h após pulverização")
-NULL

R/BracarensePg114.R

+#' @name BracarensePg114
+#' @title Intenções de Voto
+#' @description Pesquisas de intençõeses de voto feitas para eleição da
+#'     Bahia em 2006, em diferentes datas antes da eleição.
+#' @format Um \code{data.frame} com 8 linhas e 4 colunas em que:
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{Data}}{Data de divulgação das pesquisar de inteção de
+#'     voto ou do resultado final das eleições.}
+#'
+#' \item{\code{PS}}{Porcentagem de votos para Paulo Souto.}
+#'
+#' \item{\code{JW}}{Porcentagem de votos para Jaques Wagner.}
+#'
+#' \item{\code{OC}}{Porcentagem de votos para outros candidatos.}
+#'
+#' }
+#' @keywords estat?stica b?sica
+#' @source BRACARENSE (2009), exemplo p?gina 114.
+#' @examples
+#'
+#' data(BracarensePg114)
+#' str(BracarensePg114)
+#'
+#' # Porque algumas somas passam de 100%?
+#' rowSums(BracarensePg114[, -1])
+#'
+#' BracarensePg114$Data <- factor(BracarensePg114$Data,
+#'                                levels = as.character(BracarensePg114$Data))
+#'
+#' dados <- c(BracarensePg114$PS[c(1, 8)], BracarensePg114$JW[c(1, 8)])
+#'
+#' barplot(dados,
+#'         names.arg = rep(c("Paulo Souto",
+#'                           "Jaques Wagner"), each = 2),
+#'         col = rep(c("red", "pink"), times = 2),
+#'         main = paste0("Intenções de Voto em 18/5\n",
+#'                       "Comparadas com o Resultado Final da Eleições"),
+#'         ylim = c(0, 80),
+#'         legend = c("18/5", "Resultado Oficial"))
+#'
+#' library(lattice)
+#' library(latticeExtra)
+#'
+#' barchart(PS + JW + OC ~ Data, data = BracarensePg114)
+#'
+#' barchart(~PS + JW + OC | Data,
+#'          data = BracarensePg114,
+#'          as.table = TRUE)
+#'
+#' xyplot(PS + JW + OC ~ Data,
+#'        data = BracarensePg114,
+#'        xlab = "Datas das pesquisas e resultado final",
+#'        ylab = "Proporção de votos (%)",
+#'        type = "o",
+#'        pch = 19) +
+#'     layer(panel.text(x = tapply(x, groups, tail, 1),
+#'                      y = tapply(y, groups, tail, 1),
+#'                      labels = levels(groups),
+#'                      pos = 4, cex = 1.1))
+#'
+NULL

R/BracarensePg194.R

+#' @name BracarensePg194
+#' @title Índices de Urbanização
+#' @description Índices de Urbanização por região no Brasil nos anos
+#'     1950, 1970 e 2000.
+#' @format Um \code{data.frame} com 15 linhas e 3 colunas em que:
+#'
+#' \describe{
+#'
+#' \item{\code{Reg}}{Regiões do Brasil.}
+#'
+#' \item{\code{Ano}}{Ano em que o índice foi registrado.}
+#'
+#' \item{\code{Ind}}{Índice de urbanização.}
+#'
+#' }
+#' @keywords estatística básica
+#' @source BRACARENSE (2009), exemplo página 194.
+#' @examples
+#'
+#' data(BracarensePg194)
+#' str(BracarensePg194)
+#'
+#' library(lattice)
+#'
+#' xyplot(Ind ~ Ano,
+#'        groups = Reg,
+#'        data = BracarensePg194,
+#'        type = "o",
+#'        auto.key = list(corner = c(0.05, 0.95),
+#'                        title = "Regiões",
+#'                        cex.title = 1.1),
+#'        xlab = "Anos",
+#'        ylab = "Índice de urbanização")
+#'
+NULL