labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Dados resultantes de uma pesquisa em que 1008 pessoas receberam duas marcas de detergente, X e M, e posteriormente responderam a perguntas sobre a temperatura da <c3><a1>gua, uso anterior do detergente M, detergente de prefer<c3><aa>ncia e maciez da <c3><a1>gua.

Um data.frame com 24 observa<c3><a7><c3><b5>es e 5 vari<c3><a1>veis.

temp: Temperatura da <c3><a1>gua, mensurada em dois n<c3><ad>veis (alta e baixa).
usom: Uso anterior do detergente da marca M (sim ou n<c3><a3>o).
prefer: Detergente de prefer<c3><aa>ncia (M ou X).
maciez: Maciez da <c3><a1>gua, mensurada em tr<c3><aa>s n<c3><ad>veis (forte, codeleve e m<c3><a9>dia).
nind: N<c3><ba>mero de pessoas que tiveram respostas conforme combina<c3><a7><c3><a3>o de temp, usom, prefer e maciez.

PAULA (2004), Exerc<c3><ad>cio 4.6.17, p<c3><a1>g. 347.

Bishop, Y. M. M., Fienberg, S. E., Holland, P. W. (1975). Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. MIT Press, Cambridge.

data(PaulaEx4.6.17)
str(PaulaEx4.6.17)

xt <- xtabs(nind ~ ., data = PaulaEx4.6.17)
ftable(xt)
plot(xt)

library(latticeExtra)

useOuterStrips(
    xyplot(nind ~ maciez | prefer + usom,
           groups = temp,
           data = PaulaEx4.6.17,
           type = c("p", "g", "a"),
           xlab = "Maciez da <c3><a1>gua",
           ylab = "N<c3><ba>mero de indiv<c3><ad>duos",
           auto.key = list(cex.title = 1, columns = 2,
                           title = "Temperatura da <c3><a1>gua"))
    )