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Tabela de conteúdos
Aula semana 2
Um artigo no Journal of Structural Engineering (vol 115, 1989) descreve um experimento para testar a resistência de tubos circulares
com tampas soldadas nas extremidades. Os primeiros dados (em kN) são:
96, 128, 102, 102, 104, 160, 96, 108, 126, 104, 128, 140, 156, 102 e 160.
- construa um gráfico \textit{box-plot} para estes dados
- construa um diagrama ramo-e-folhas para estes dados
- obtenha a média, desvio padrão e coeficiente da variação dos dados
- obtenha a mediana, amplitude total e amplitude interquartílica
- obtenha um intervalo de confiança para a média populacional, indicando quais as suposições feitas na obtenção deste intervalo
- teste a hipótese () de que a resistência média é superior a 110 kN.
Comandos do R digitados na aula em 07/03/2007
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))
Comandos do R digitados na aula em 09/03/2007
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)