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Diferenças
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disciplinas:ce003:semana2 [2007/03/07 18:58] paulojus |
disciplinas:ce003:semana2 [2007/03/09 22:33] paulojus |
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|---|---|---|---|
| Linha 10: | Linha 10: | ||
| - obtenha um intervalo de confiança para a média populacional, indicando quais as suposições feitas na obtenção deste intervalo | - obtenha um intervalo de confiança para a média populacional, indicando quais as suposições feitas na obtenção deste intervalo | ||
| - teste a hipótese (<m>alpha = 0,10</m>) de que a resistência média é superior a 110 kN. | - teste a hipótese (<m>alpha = 0,10</m>) de que a resistência média é superior a 110 kN. | ||
| + | |||
| + | ==== Comandos do R digitados na aula em 07/03/2007 ==== | ||
| + | <code R> | ||
| + | 3 + 4 | ||
| + | 2+3*4 | ||
| + | (2+3)*4 | ||
| + | 4^2 | ||
| + | log(10) | ||
| + | log10(10) | ||
| + | log2(512) | ||
| + | 96+128+102+102+104+160+96+108+126+ 104+ 128+ 140+ 156+ 102 + 160 | ||
| + | 1812/15 | ||
| + | (96+128+102+102+104+160+96+108+126+ 104+ 128+ 140+ 156+ 102 + 160)/15 | ||
| + | dados <- c(96,128,102,102,104,160,96,108,126,104,128,140,156,102,160) | ||
| + | dados | ||
| + | mean(dados) | ||
| + | var(dados) | ||
| + | median(dados) | ||
| + | boxplot(dados) | ||
| + | pdf("boxplot1.pdf") | ||
| + | boxplot(dados) | ||
| + | dev.off() | ||
| + | stem(dados) | ||
| + | sort(dados) | ||
| + | mean(dados) | ||
| + | sd(dados) | ||
| + | cv(dados) | ||
| + | 100*sd(dados)/mean(dados) | ||
| + | dm <- mean(dados) | ||
| + | dm | ||
| + | dmv <- c(mean(dados), var(dados)) | ||
| + | dmv | ||
| + | dmvcv <- c(dmv, 100*sd(dados)/mean(dados)) | ||
| + | dmvcv | ||
| + | median(dados) | ||
| + | range(dados) | ||
| + | min(dados) | ||
| + | max(dados) | ||
| + | diff(range(dados)) | ||
| + | max(dados) - min(dados) | ||
| + | diff(range(dados)) | ||
| + | fivenum(dados) | ||
| + | fv <- fivenum(dados) | ||
| + | fv | ||
| + | fv[c(2,4)] | ||
| + | diff(fv[c(2,4)]) | ||
| + | quantile(dados, probs = c(0.25, 0.75)) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | ==== Comandos do R digitados na aula em 09/03/2007 ==== | ||
| + | <code R> | ||
| + | ls() | ||
| + | pwd() | ||
| + | system("pwd") | ||
| + | getwd() | ||
| + | x <- c(23, 43, 12) | ||
| + | ls() | ||
| + | ls() | ||
| + | x | ||
| + | x <- 55 | ||
| + | x | ||
| + | rm(x) | ||
| + | ls() | ||
| + | rm(x) | ||
| + | history() | ||
| + | q() | ||
| + | |||
| + | # Uso do Xemacs e conteúdo do arquivo .R digitado | ||
| + | # entrando com os dados | ||
| + | x <- c(23, 45, 89, 12) | ||
| + | # calculando a média | ||
| + | mean(x) | ||
| + | # extraindo o maior dado | ||
| + | max(x) | ||
| + | # criando um vetor de caracteres | ||
| + | nomes <- c("joao", "pedro", "maria" ) | ||
| + | |||
| + | ## Exercício | ||
| + | ## 5. Obter o I.C (95%) | ||
| + | dt <- c(96, 128, 102, 102, 104, 160, 96, 108, 126, 104, 128, 140, 156, 102, 160) | ||
| + | |||
| + | ## Solução 1: fazendo passo a passo usando o R como calculadora | ||
| + | xbar <- mean(dt) | ||
| + | s <- sd(dt) | ||
| + | n <- length(dt) | ||
| + | t <- qt(0.975, df=14) | ||
| + | |||
| + | xbar - t*s/sqrt(n) | ||
| + | xbar + t*s/sqrt(n) | ||
| + | |||
| + | xbar - c(-t,t)* s/sqrt(n) | ||
| + | |||
| + | # solução 2: usando uma funcão do R | ||
| + | t.test(dt, conf=0.95) | ||
| + | |||
| + | |||
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| + | </code> | ||
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