labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

Notas m<c3><a9>dias de candidatos ao vestibular da Unicamp em 1998.

Um data.frame com 9 colunas e 46 linhas, em que

curso: Cursos ofertados no Vestibular.
per: Per<c3><ad>odo ofertado (Diurno/Noturno)
cv: Rela<c3><a7><c3><a3>o Candidato/Vaga do curso.
nq: Nota m<c3><a9>dia nas provas de Qu<c3><ad>mica.
qp: Disciplina Priorit<c3><a1>ria no curso (Qu<c3><ad>mica).
nm: Nota m<c3><a9>dia nas provas de Matem<c3><a1>tica.
mp: Disciplina Priorit<c3><a1>ria no curso (Matem<c3><a1>tica).
nh: Nota m<c3><a9>dia nas provas de Hist<c3><b3>ria.
hp: Disciplina Priorit<c3><a1>ria no curso (Hist<c3><b3>ria).

CHARNET et al. (2008), Cap<c3><ad>tulo 2, exerc<c3><ad>cio 15, p<c3><a1>g. 50; Cap<c3><ad>tulo 7, exerc<c3><ad>cio 3, p<c3><a1>g. 164; Cap<c3><ad>tulo 8, exerc<c3><ad>cio 6, p<c3><a1>g. 197; Cap<c3><ad>tulo 9, exerc<c3><ad>cio 8, p<c3><a1>g. 231; Cap<c3><ad>tulo 10, exerc<c3><ad>cio 3, p<c3><a1>g. 254.

data(CharnetEx2.15)
str(CharnetEx2.15)

# detach("package:lattice")
library(ggplot2)

# Considerando a notas m<c3><a9>dias na prova de qu<c3><ad>mica
qplot(cv, nq, data = CharnetEx2.15, color = qp,
      xlab = "Rela<c3><a7><c3><a3>o Candidatos Vaga",
      ylab = "Notas na Prova de Qu<c3><ad>mica",
      main = "Notas na Prova de Qu<c3><ad>mica x Candidatos Vaga") +
    geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

# Considerando a notas m<c3><a9>dias geral (soma das notas de qu<c3><ad>mica,
# matem<c3><a1>tica e hist<c3><b3>ria)
soma <- with(CharnetEx2.15, nq + nm + nh)
qplot(cv, soma, data = CharnetEx2.15, color = qp,
      xlab = "Rela<c3><a7><c3><a3>o Candidatos Vaga",
      ylab = "Soma das Notas") +
    geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

# Correla<c3><a7><c3><a3>o entre as vari<c3><a1>veis num<c3><a9>ricas (notas e rela<c3><a7><c3><a3>o
# candidato/vaga)
numcols <- sapply(CharnetEx2.15, is.numeric)
plot(CharnetEx2.15[, numcols])