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title: Lista de Exercícios
author: Prof. Walmes Zeviani
date: 04 de Dezembro de 2016
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1. Os dados no objeto `PimentelEx5.8.4` são de um experimento de
   competição de cana-de-açúcar em delineamento de blocos casualizados.

```{r, eval = FALSE}
library(lattice)
library(labestData)

str(PimentelEx5.8.4)
help(PimentelEx5.8.4, help_type = "html")
```

  a) Descreva o modelo estatístico considerado para os dados desse
     experimento.
  b) Faça análise exploratória com os dados e descreva suas
     impressões.
  c) Ajuste o modelo aos dados e faça o quadro de análise de
     variância. Descreva as conclusões?
  d) Faça análise dos pressupostos pelo gráfico dos resíduos. Existe
     alguma fuga dos pressupostos?
  e) Aplique um teste de médias para comparar as variedades de cana.
  f) Represente as médias com intervalos de confiança em um gráfico.
  g) Interprete os resultados.

2. Os dados abaixo são resultados de um experimento feito em casa de
   vegetação (DIC) para avaliar o impacto da ocorrência de desfolha, em
   estágios fenológicos, na produção do algodão. O expimento avaliou 5
   estágios fenológicos (vegetativo, botão floral, florescimento, maça e
   capulho) e 5 níveis de desfolha artificial (0, 25, 50, 75 e 100% de
   remoção da área de cada folha), feita com tesoura para simular o
   ataque de pragas desfolhadoras.

```{r, eval = FALSE}
url <- "http://leg.ufpr.br/~walmes/data/desfolha.txt"
alg <- read.table(url, header = TRUE, sep = "\t", encoding = "utf-8")
str(alg)

xtabs(~estag + desf, data = alg)

xyplot(pcapu ~ desf | estag, data = alg)
```

  a) Descreva o modelo estatístico recomendado para os dados desse
     experimento.
  b) Ajuste o modelo aos dados peso de capulhos (`pcapu`) e faça o
     quadro de análise de variância. Descreva as conclusões?
  c) Represente o efeito da desfolha por um polinômio de segundo grau
     com interação com o estágio fenológico.
  d) Discuta os resultados do modelo ajustado.

3. Os dados no objeto `ap-ven-centro-cwb-20161105.csv` são os
   apartamentos à venda no centro de Curitiba em 05/11/2016 anunciados
   no <http://www.imoveiscuritiba.com.br/>. As características
   extratídas foram: preço de venda (`preco`, em mil reais), metragem
   (`metros`, m$^2$), número de quartos (`quartos`) e número de
   banheiros (`banheiros`) do imóvel.

```{r, eval=FALSE}
url <- "http://leg.ufpr.br/~walmes/data/ap-ven-centro-cwb-20161105.csv"
imo <- read.csv2(url, header = TRUE)
str(imo)

# Diagrama de dispersão usando log10 para as variáveis.
xyplot(preco ~ metros,
       data = imo,
       scales = list(log = 10),
       xlab = expression(log[10] ~ "do tamanho" ~ (m^2)),
       ylab = expression(log[10] ~ "do preço (R$/1000)"))

# Tabela de frequência cruzada para quartos x banheiros.
xtabs(~quartos + banheiros, data = imo)
```

  a) Ajuste um modelo para precificação de imóveis considerando a
     metragem, número de quartos e banheiros. Considere o logaritmo base
     10 para o preço e a metragem no lugar das variáveis originais.
  b) Quais variáveis (metragem, quartos e banheiros) são relevantes para
     determinar o preço do imóvel.
  c) Com o modelo ajustado, qual o valor previsto para um imóvel de 2
     quartos, 2 banheiros e 80 m$^2$?

4. Os dados no fragmento abaixo são medidas de peso (`y`) em função da
   idade (`x`) para frangos de corte de um aviário.

```{r, eval=FALSE}
x <- 2:42
y <- c(80.18, 89.98, 132.15, 192.05, 167.68, 191.45, 220.74, 212.99,
       230.83, 346.33, 391.14, 407.8, 441.54, 499.63, 575.37, 603.35,
       678.09, 763.96, 787.67, 921.69, 959.13, 1069.59, 1150.7, 1269.26,
       1313.35, 1419.25, 1532.63, 1647.95, 1722.91, 1832.84, 1921.1,
       1960.5, 2062.18, 2204.45, 2258.73, 2311.79, 2466.26, 2505.48,
       2521.82, 2625.01, 2728.6)

xyplot(y ~ x,
       type = "o",
       grid = TRUE,
       xlab = "Idade das aves (dias)",
       ylab = "Peso das aves (g)")
```

   a) Proponha um modelo não linear para descrever a curva de
      crescimento das aves. Escreva a equação, faça o estudo da função e
      interprete cada parâmetro.
   b) Ajuste o modelo aos dados e interprete os resultados.
   c) Faça o gráfico dos valores observados com a curva do modelo
      ajustado.
