labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Ensaio de competi<c3><a7><c3><a3>o de 13 clones de laranja Pera-do-Rio onde foram obtidos os resultados de produ<c3><a7><c3><a3>o, em kg de frutos planta, para o ano de 1987, em que as plantas estavam com 16 anos de idade. O ensaio foi conduzido pelo Dr. Joaquim Te<c3><b3>filo Sobrino em delineamento de blocos ao acaso na Esta<c3><a7><c3><a3>o Experimental de Limeira, do IAC.

Um data.frame com 78 observa<c3><a7><c3><b5>es e 4 vari<c3><a1>veis, em que

clon: Fator categ<c3><b3>rico que identifica os clones de laranja.
bloc: Fator categ<c3><b3>rico que identifica os blocos do ensaio.
plan: Fator que identifica de qual planta, de duas por parcela, corresponde a produ<c3><a7><c3><a3>o.
prod: Produ<c3><a7><c3><a3>o de frutos, em kg de frutos por planta.

O dataset BarbinEx10 resulta de uma agrega<c3><a7><c3><a3>o dos dados do BarbinEx9 que est<c3><a1> dispon<c3><ad>vel na se<c3><a7><c3><a3>o Examples.

BARBIN (2013), Exerc<c3><ad>cio 9, p<c3><a1>g. 203.

library(latticeExtra)

data(BarbinEx9)

str(BarbinEx9)

xyplot(prod ~ reorder(clon, prod), data = BarbinEx9,
       groups = bloc, type = c("p", "a"),
       xlab = "Clones de laranja Pera-do-Rio",
       ylab = "Produ<c3><a7><c3><a3>o (kg de frutos/planta)",
       auto.key = list(columns = 3, title = "Bloco", cex.title = 1),
       scales = list(x = list(tck = c(1, 0))),
       xscale.components = function(...) {
                ans <- xscale.components.default(...)
                ans$bottom$ticks$tck <-
                    1.8 * (ans$bottom$ticks$at %% 2 + 0.25)
                ans
       })

BarbinEx10 <- aggregate(prod ~ bloc + clon,
                        data = BarbinEx9, FUN = mean)

i <- with(BarbinEx10,
          c(which(clon == "Tardia CV4" & bloc == "I"),
            which(clon == "Paulo Rosa" & bloc == "II")))
BarbinEx10$prod[i] <- NA