Exercício No.1 Os dados sobre o número de juízes nomeados como Membros da Suprema Corte dos Estados Unidos, durante o período 1789-2004, são apresentados no arquivo de dados judges.appointed:
judges.appointed = read.csv("http://leg.ufpr.br/~lucambio/CE313/20241S/judges-appointed.csv",
header = TRUE, sep = ";")
head(judges.appointed)## X Ano n
## 1 1 1789 2
## 2 2 1790 4
## 3 3 1791 0
## 4 4 1792 1
## 5 5 1793 1
## 6 6 1794 0Estes dados contêm 3 variáveis, mas somente duas de interesse: Ano, que informa o ano da nomeação à corte e n, o número de nomeações em cada ano durante o período 1789–2004.
Verificar se estes dados podem ser considerados como um conjunto de realizações de variáveis aleatórias independentes e distribuídas de forma idêntica. Utilize o teste do sinal e de Bartels.
A seguir, dividindo o período 1789–2004 em partes de 4 anos com base em cada governo, propôe-se verificar a aleatoriedade dessa nova amostra. Os dados a contêm essa informação onde \(n\) representa o número de nomeações durante o \(i\)-ésimo período de presidência. Utilize nova ambos os testes, de sinal e de Bartels.
judges.appointed1 = read.csv("http://leg.ufpr.br/~lucambio/CE313/20241S/judges-appointed1.csv",
header = TRUE, sep = ";")
head(judges.appointed1)## Anos Presidente n
## 1 1801–1804 Jefferson 1
## 2 1805–1808 Jefferson 2
## 3 1809–1812 Madison 2
## 4 1813–1816 Madison 0
## 5 1817–1820 Monroe 0
## 6 1821–1824 Monroe 1Exercício No.2 Uma máquina em uma linha de montagem automatizada produz um tipo único de parafuso. Se a máquina falhar mais de três vezes em uma hora, a produção total da linha será retardada. A máquina excedeu frequentemente o número de falhas aceitáveis na última semana. A máquina é cara e mais econômica para consertar, mas a equipe de manutenção não consegue encontrar o problema. O gerente da fábrica pede que você determine se as taxas de falha são aleatórias ou se existe um padrão. O dados disponíveis mostram o número de falhas por hora durante um período de 24 horas.
Use o teste do sinal e de Bartels para verificar se a taxa de falha é aceitável ou inaceitável quanto à aleatoriedade.
falhas = read.csv("http://leg.ufpr.br/~lucambio/CE313/20241S/falhas.csv",
header = TRUE, sep = ";")
head(falhas)## Hora No..de.falhas
## 1 1 6
## 2 2 4
## 3 3 2
## 4 4 2
## 5 5 7
## 6 6 5Exercício No.3 O conjunto de dados Data-pizza.csv contém dados de um serviço de entrega de pizza em Londres, entregando pizzas em três áreas. Cada registro define um pedido/entrega e as propriedades correspondentes. Supõe-se que uma pizza tenha um gosto bom se a temperatura for alta o suficiente, digamos 45 Celsius. Então pode ser interessante para o serviço de entrega de pizza minimizar o tempo de entrega.
Um conjunto ou quadro de dados contêm 1.209 observações sobre as 17 variáveis a seguir.index: um vetor numérico, indexando os registros (sem faltas aqui).
date: a data de entrega
week: inteiro, o número da semana
weekday: inteiro, o dia da semana
area: fator, os três distritos de Londres: Brent, Camden, Westminster
count: número inteiro, o número de pizzas entregues
rabate: lógico, TRUE se uma gorjeta foi dada
price: numérico, o preço total da(s) pizza(s) entregue(s)
operator: um fator com níveis Allanah, Maria, Rhonda
driver: um fator com níveis Carpenter, Carter, Taylor, Butcher, Hunter, Miller, Farmer
delivery_min: numérico, o tempo de entrega em minutos (decimal)
temperature: numérico, a temperatura da pizza em graus Celsius quando entregue ao cliente
wine_ordered: número inteiro, 1 se o vinho foi pedido, 0 se não
wine_delivered: número inteiro, 1 se o vinho foi entregue, 0 se não
wrongpizza: lógico, TRUE se uma pizza errada foi entregue
Dados.pizza = read.csv("http://leg.ufpr.br/~lucambio/CE313/20241S/Data-pizza.csv",
header = TRUE, sep = ",")
head(Dados.pizza)## X index date week weekday area count rabate price operator
## 1 1 1 2014-03-01 9 6 Camden 5 TRUE 65.655 Rhonda
## 2 2 2 2014-03-01 9 6 Westminster 2 FALSE 26.980 Rhonda
## 3 3 3 2014-03-01 9 6 Westminster 3 FALSE 40.970 Allanah
## 4 4 4 2014-03-01 9 6 Brent 2 FALSE 25.980 Allanah
## 5 5 5 2014-03-01 9 6 Brent 5 TRUE 57.555 Rhonda
## 6 6 6 2014-03-01 9 6 Camden 1 FALSE 13.990 Allanah
## driver delivery_min temperature wine_ordered wine_delivered wrongpizza
## 1 Taylor 20.0 53.0 0 0 FALSE
## 2 Butcher 19.6 56.4 0 0 FALSE
## 3 Butcher 17.8 36.5 0 0 FALSE
## 4 Taylor 37.3 NA 0 0 FALSE
## 5 Carter 21.8 50.0 0 0 FALSE
## 6 Taylor 48.7 27.0 0 0 FALSE
## quality
## 1 medium
## 2 high
## 3 <NA>
## 4 <NA>
## 5 medium
## 6 lowQueremos saber se a ocorrência de NA nas variáveis temperature e quality são aleatórias e não. Saber isso permite inferir a qualidade so serviço, acredita-se que caso não seja aleatória a ocorrência de dados NA, a informação esteja sendo omitida propositalmente para mascarar problemas de qualidade nas entregas.