R markdown para atividade 12 - CPAD 2025.1 André Luiz Ribeiro Arruda

Porturas Quiñonez Francisco, Ramírez LLorente Diego, Reyes Garibay Renzo, Reyes Inche Yamelin, Salvador Pachas Marcos

Este material hace parte del proyecto de investigación **"EVALUACIÓN DE UN MODELO PARA EL APRENDIZAJE ADAPTATIVO SOBRE LA TÉCNICA DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE"** de la Escuela de Ciencias Básicas y Aplicadas de la Universidad de La Salle, Bogotá, Colombia.

Análise Exploratória de Dados (EDA) explora a influência do conteúdo gerado por Inteligência Artificial (IA) em diversos setores da sociedade, destacando o crescimento da produção automatizada e seus impactos econômicos, éticos e regulatórios. São investigadas tendências ao longo do tempo, comparações entre países e setores, e relações entre variáveis relevantes. Desenvolvida como parte do meu aprendizado inicial em Estatística, esta Análise Exploratória de Dados utiliza uma base obtida no Kaggle para aplicar conhecimentos em R e visualização de dados.

Este relatório tem como objetivo expor a solução das questões componentes da Atividade 12 da disciplina de Computação para Análise de Dados do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE).

Este documento presenta una aplicación interactiva y teórica del diseño de experimentos, enfocada en el **cálculo del tamaño muestral** bajo diferentes criterios: sin costo variable por tratamiento, con restricción presupuestaria, con componentes de varianza y mediante el método de Tukey. A través de ejemplos detallados y visualizaciones en R, se explica cómo determinar el número óptimo de réplicas necesarias para garantizar la **potencia estadística** y la **eficiencia experimental**. Incluye además una sección dedicada a modelos de efectos aleatorios y el uso de curvas características de operación (OC) para estimar la potencia. Ideal para investigadores, docentes y estudiantes interesados en aplicar técnicas robustas de diseño experimental en contextos reales.