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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/28 16:48] walmes |
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/28 18:01] walmes |
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|---|---|---|---|
| Linha 251: | Linha 251: | ||
| require(lattice) | require(lattice) | ||
| require(latticeExtra) | require(latticeExtra) | ||
| - | require(car) | ||
| - | |||
| - | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
| - | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| + | ## Lendo dados sobre os joagadores da liga européia de futebol. | ||
| da <- | da <- | ||
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/MontgomeryASPE5th/Example12.14.txt", | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/euro_football_players.txt", |
| - | header=TRUE, sep="\t") | + | header=TRUE, sep="\t", quote="", encoding="utf-8") |
| - | names(da) <- tolower(names(da)) | + | |
| str(da) | str(da) | ||
| + | |||
| + | da <- subset(da, select=c("pos","kg","cm")) | ||
| + | |||
| + | da$gk <- ifelse(da$pos=="GK", 1, -1) | ||
| + | da$gk[grep("^M\\(?.?\\)?$", da$pos)] <- 0 | ||
| + | |||
| + | da <- subset(da, gk>=0) | ||
| + | str(da) | ||
| + | |||
| + | names(da)[2:3] <- c("peso","altura") | ||
| + | table(da$gk) | ||
| + | |||
| + | xyplot(peso~altura|gk, data=da) | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| + | ## Preço dos carros em função da categoria (simples, sedan ou cross). | ||
| db <- | db <- | ||
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/EXECSAL.DAT") | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/hb20_venda_webmotors_280314.txt", |
| + | header=TRUE, sep="\t") | ||
| + | str(db) | ||
| - | head(db) | + | db <- subset(db, select=c("carro","km","preco")) |
| + | db <- transform(db, km=km/1000, preco=preco/1000) | ||
| - | ## V1 : int, line | + | xyplot(preco~km|carro, data=db) |
| - | ## V2 : num, salary | + | |
| - | ## V3 : int, experience (years) | + | |
| - | ## V4 : int, education (years) | + | |
| - | ## V5 : int, bonus eligibility (0=no, 1=yes) | + | |
| - | ## V6 : int, number of employees supervised | + | |
| - | ## V7 : int, corporate assets | + | |
| - | ## V8 : int, board member (0=no, 1=yes) | + | |
| - | ## V9 : int, age | + | |
| - | ## V10: int, campany profits | + | |
| - | ## V11: int, international resposability (0=no, 1=yes) | + | |
| - | ## V12: int, company's total sales | + | |
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
