keywords: Keywords para Classificar os Conjuntos de Dados
In pet-estatistica/labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

Description Format Details Examples

As keywords servem para classificar os conjuntos de dados por caracter<c3><ad>sticas que definem, geralmente, o tipo de an<c3><a1>lise a ser aplicada aos dados. Isso orienta os estudantes e professores a escolherem os conjuntos de dados para listas de exerc<c3><ad>cio, por exemplo.

Um data.frame com 596 observa<c3><a7><c3><b5>es e 2 vari<c3><a1>veis, em que

name: Nome do conjunto de dados no pacote labestData.
keyword: Keyword atribu<c3><ad>da ao conjunto de dados.

As keywords est<c3><a3>o organizadas por tema e est<c3><a3>o descritas nas tabelas abaixo.

T<c3><a9>cnicas multivariadas

AnaCorCan	An<c3><a1>lise de correla<c3><a7><c3><a3>o can<c3><b4>nica
AnaAgrup	An<c3><a1>lise de agrupamento
AnaComPrin	An<c3><a1>lise de componentes principais
AnaDisc	An<c3><a1>lise discriminante
AnaFat	An<c3><a1>lise fatorial
manova	An<c3><a1>lise de vari<c3><a2>ncia multivariada

<c3><81>rea da Estat<c3><ad>stica

TODO	Keywords a ser atribu<c3><ad>da
AAS	Amostra aleat<c3><b3>ria simples
AASM	Amostra aleat<c3><b3>ria simples multivariada
AASI	Amostras aleat<c3><b3>rias simples independentes
AASP	Amostras aleat<c3><b3>rias simples pareadas
conting<c3><aa>ncia	Tabela de conting<c3><aa>ncia
CEQ	Controle estat<c3><ad>stico da qualidade
TS	S<c3><a9>ries temporais
sensorial	An<c3><a1>lise sensorial
sobreviv<c3><aa>ncia	An<c3><a1>lise de sobreviv<c3><aa>ncia

Tipo de resposta

bin<c3><a1>rio	Resposta do tipo bin<c3><a1>ria (dicot<c3><b4>mica)
binomial	Resposta do tipo binomial
contagem	Resposta do tipo contagem
propor<c3><a7><c3><a3>o	Resposta do tipo propor<c3><a7><c3><a3>o
unit<c3><a1>rio	Resposta no intervalo unit<c3><a1>rio

Estrutura do dado

DIC	Delineamento inteiramente casualizado
DBC	Delineamento em blocos casualizados completos
DQL	Delineamento quadrado latino
DBI	Delineamento em blocos casualizados incompletos
BAF	Delineamento de blocos aumentados de Federer
LAT	Experimento em l<c3><a1>tice
RET	Experimento em delineamento reticulado
FAT2	Experimento fatorial duplo
FAT3	Experimento fatorial triplo
FAT2K	Experimento fatorial de K fatores com 2 n<c3><ad>veis
FAT3K	Experimento fatorial de K fatores com 3 n<c3><ad>veis
FATADI	Experimento fatorial com tratamento(s) adicionai(s)
ClaHier	Classifica<c3><a7><c3><a3>o hier<c3><a1>rquica de fatores
FRAC	Experimento fatorial fracionado
PS	Experimento em parcela subdividida
PSS	Experimento em parcela subsubdividida
EF	Experimento em faixas
GE	Grupo de experimentos
COV	An<c3><a1>lise de covari<c3><a2>ncia
ER	Ensaio de revers<c3><a3>o
dialelo	Experimento de cruzamento dialelo
desbalanceado	Experimento desbalanceado
contrastes	Fator com n<c3><ad>veis para aplica<c3><a7><c3><a3>o de contrastes planejados
confundimento	Experimento com confundimento de efeitos
replicata	Experimento com amostra dentro de parcela
incompleto	Experimento fatorial de cruzamento incompleto
longitudinal	Dados com estrutura longitudinal

Modelo de regress<c3><a3>o

MLG	Modelo linear generalizado
RS	Regress<c3><a3>o linear simples
RM	Regress<c3><a3>o m<c3><ba>ltipla
RNL	Regress<c3><a3>o n<c3><a3>o linear
dummy	Vari<c3><a1>veis categ<c3><b3>ricas para regress<c3><a3>o
heterovar	Vari<c3><a2>ncia heterog<c3><aa>nea

data(keywords)
str(keywords)

library(lattice)

tb <- table(keywords$keyword)

barchart(sort(tb),
         ylab = "Keyword",
         xlab = "Frequ<c3><aa>ncia absoluta")

subset(keywords, keyword == c("DBI"))
subset(keywords, keyword %in% c("propor<c3><a7><c3><a3>o", "contagem"))