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Diferenças

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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/28 16:48]
walmes
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/30 11:27]
walmes
Linha 93: Linha 93:
     * Estudo sobre a qualidade de vinhos;     * Estudo sobre a qualidade de vinhos;
     * Estudo sobre o salario de executivos.     * Estudo sobre o salario de executivos.
-  - 28/04+  - 28/04
 +    * Variáveis categóricas no modelo de regressão;​ 
 +    * Estudo das interações.
   - 30/04   - 30/04
   - 05/05   - 05/05
Linha 251: Linha 253:
 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|carrodata=db)
-## V2 : num, salary +
-## V3 : int, experience ​(years) +
-## V4 : inteducation (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+
  
 ##​----------------------------------------------------------------------------- ##​-----------------------------------------------------------------------------

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