R: comandos online
Caixa de comandos R :
O resultado de \(\frac{12.5 - 13.5}{\frac{1.5}{\sqrt{50}}}\) deve ser realizado com:
(12.5 - 13.5)/(1.5/sqrt(50)) #O primeiro e o segundo par de parentesis são necessários.
distribuições
| distribuição dos dados | função de distribuição | quantil | P(X=x) |
| binomial | pbinom(x, n, p) | qbinom(probabilidade, n, p) | dbinom(x, n, p) |
| Poisson | ppois(x, lambda) | qpois(probabilidade, lambda) | dpois(x, lambda) |
| normal | pnorm(x, média, desvio) | qnorm(probabilidade, média, desvio) | 0 |
| distribuição de amostragem | função de distribuição | quantil | P(X=x) |
| norm padrão | pnorm(x, 0, 1) | qnorm(probabilidade, 0, 1) | 0 |
| t de Student | pt(x, df) | qt(probabilidade, df) | 0 |
| qui quadrado | pchisq(x, df) | qchisq(probabilidade, df) | 0 |
| F de Fisher | pf(x, df1, df2) | qf(probabilidade, df1, df2) | 0 |
Notas:
df, df1, df2 designa Graus de Liberdade sendo um inteiros que caracterizam as distribuições de amostragem t de Student, qui quadrado e F de Fisher.
Cálculo da probabilidade «para trás» de 51.2 com df=20: pchisq( 51.2, 24) (no caso da «chi sq»/»qui quadrado»)
Cálculo da probabilidade «para a frente» de 51.2 com df=20: 1 - pchisq( 51.2, 24) (no caso da «chi sq»)
«1.8e-11» quer dizer «0.000000000018» ou seja \(1.8 \times 10^{-11}\)
cálculos de medidas
mean(dados) # média amostral
sd(dados) # desvio padrão corrigido
var(dados) # variância corrigida
boxplot
medidas amostrais em dados não agrupados
x = c(10, 11, 34, 12, 45, 67, 10, 10)introdução da amostrasummary(x): para obter o mínimo, 1º quartil, mediana, média, 3º quartil, máximosd(x): para calcular o desvio padrão corrigido («standard deviation»)var(x): para calcular a variância corrigidatable(x): para obter a tabela de frequências absolutas (pode obter a moda amostral, por exemplo)
Escolha instruções acima, uma de cada vez, e cole-as na caixa seguindo o exemplo:
medidas amostrais em dados agrupados
Para descrever frequências usa-se o comando rep(x,n) que indica
repetição de x por n vezes;
por exemplo,
rep(10,4)produz a amostra 10, 10, 10, 10.x = c( rep(10,4), rep(11,3), rep(34,5) )produz a amostra: 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 34, 34, 34, 34, 34.
Depois basta chamar os comandos como no caso de dados não agrupados:
summary(x): para obter o mínimo, 1º quartil, mediana, média, 3º quartil, máximosd(x): para calcular o desvio padrão corrigido («standard deviation»)var(x): para calcular a variância corrigidatable(x): para obter a tabela de frequências absolutas (pode obter a moda amostral, por exemplo)
Coloque um comando de cada vez aqui como no exemplo: