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title: "Aula latex"
author: "Fernando Mayer"
date: "29 de novembro, 2016"
output: word_document
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# Introdução

A primeira aula sobre latex.

Vamos ver alguns comandos basicos abaixo.

O LaTeX é um **conjunto** de macros para o processador de textos TeX, utilizado amplamente para a produção de textos
matemáticos e **científicos** devido à sua alta qualidade
tipográfica. Entretanto, também é utilizado para        produção
de cartas pessoais, artigos e livros sobre assuntos
diversos.

```
O LaTeX é um {\bf conjunto} de macros
para o processador de textos TeX,
utilizado amplamente para a produção de textos
{\huge matemáticos} e
\textbf{científicos} devido à sua alta qualidade

tipográfica. Entretanto, também é utilizado para        produção
de cartas pessoais, artigos e livros sobre assuntos
diversos.
```

<!-- % Alguma coisa 10% -->
Alguma coisa 10\%

# Metodologia

## Dados

Os dados coletados foram:

- expVida: expectativa de vida
- pibPercap: PIB per capta

Os dados foram importados com  comando:

```{r}
dados <- read.table("dados/pib_gapminder.csv",
                    header = TRUE, sep = ",", dec = ".")
```

Este conjunto de dados tem `r nrow(dados)` linhas e `r ncol(dados)` colunas.

```{r, echo=FALSE, results='hide'}
paises <- c("Brazil", "Uruguay", "Argentina", "Chile",
            "Paraguay", "Colombia", "Ecuador")
dados2 <- subset(dados, pais %in% paises)
str(dados2)
```

Os dados possuem esta estrutura:

```{r comment=NA,prompt=TRUE}
str(dados2)
```

Uma equação $a+b-2c$.

Uma equação $$a+b-2c$$.

A densidade da distribuição Normal é

\begin{equation} \label{eq:normal}
f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}
  \exp{\left[ -\frac{1}{2}
  \left( \frac{x - \mu}{\sigma} \right)^2 \right] }
\end{equation}

## Análise

As análises foram:

1. Análise exploratória
2. Associação entre variáveis
    - pibPercap e expVida

# Resultados

A relação entre pibPercap e expVida pode ser vista na figura \ref{fig:xyplot}.

```{r, xyplot,echo=FALSE,fig.width=8,fig.height=6,out.width='.8\\textwidth',fig.align='center',fig.pos='!h',fig.cap='Relação entre pibPercap e expVida.'}
plot(expVida ~ pibPercap, data = dados2)
```

A média de expectativa de vida por país está na tabela \ref{tab:medias}.

```{r, echo=FALSE,results='hide'}
tab <- aggregate(expVida ~ pais, data = dados2, mean)
tab
```

```{r, results='asis',echo=FALSE}
library(knitr)
kable(tab)
```
