Neste projeto, apresentaremos comandos do R úteis para a construção de exemplos, figuras e tabelas apresentadas no livro "Estatística Basica", 9ed. (Bussab W.O. e Morettin, P.A.), 2017. Manutenção: kim at ime.usp.br

Página simplificada somente com os scripts de Exemplos, Figuras e Tabelas.

Neste capítulo são introduzidos conceitos básicos de utilização do R, como importação e manipulação de dados e construção de distribuições de frequência. Também são introduzidos alguns tipos de gráficos: histogramas, gráficos de setores, de dispersão e Ramo-e-folhas.

Neste capítulo, são apresentados os códigos do R para cálculo das medidas resumo, estatísticas de ordem e medidas de dispersão, assim como gráficos relacionados a tais medidas, como o box plot, gráfico de simetria e função de distribuição empírica.

Neste capítulo são apresentadas tabelas de dupla entrada, ou distribuições conjuntas das variáveis. É apresentado também o coeficiente de correlação linear.

Neste capítulo, são apresentados os códigos do R para variáveis aleatórias discretas, como binomial e Poisson.

Neste capítulo, são apresentados os códigos do R para variáveis aleatórias contínuas, como normal, exponencial e qui-quadrado.

Neste capítulo são apresentados comandos úteis para o estudo de v.a. multidimensionais, como tabelas cruzadas, gráficos de contorno, mapas de calor e curvas de nível. Uma v.a. com distribuição normal multivariada é simulada e calculamos seus quantis e distribuição acumulada.

Neste capítulo apresentamos os principais comandos para simulação de variáveis aleatórias no R.

Neste capítulo introduzimos as primeiras idéias e comandos relacionados a inferência em populações através de informações contidas estatísticas das amostras.

Apresentamos os comandos utilizados na estimação de parâmetros em modelos como o modelo normal e exponencial. Introduzimos também comandos para a construção de intervalos de confiança e procedimentos calcular o estimador de máxima verossimilhança e bootstraps.

Neste capítulo são apresentados os comandos para calcular estatísticas de teste, regiões críticas, valores-p e intervalos de confiança de alguns testes estatísticos como o teste de média normal, de variância e teste t.

Neste capítulo são introduzidos testes estatísticos como o de comparação de médias, comparação de proporções, comparação de variâncias e teste de Wilcoxon.

Neste capítulo são apresentados os comandos para realizar testes de independência, homogeneidade e aderência em tabelas de contingência. Também são calculados teste de coeficiente de correlação e testes de aderência a partir da estatística de Kolmogorov-Smirnov (KS).

Neste capítulo apresentamos os comandos para realizar análises de variâncias para duas ou mais subpopulações e intervalos de confianças simulatâneos para suas médias. Apresentamos também o teste de Bartlett.

Apresentamos aqui os comandos para o ajuste de regressão linear simples e análise de resíduos. A Regressão resistente é apresentada como uma alternativa para o ajuste de regressão quando possuímos pontos que contribuem para a má qualidade de ajuste.