# Resolução da Lista 02 # Número USP: ABCDEFG A=2 B=3 C=4 D=6 E=1 F=1 G=1 # i = 2*A + 2*B +C j = C + 1 # # 1. Informe os números das 15 empresas sorteadas empresas = c(30,57,32,10,5,59,82,8,60,93,100,93,61,43,85) # # # Leitura dos dados no arquivo Cap01_Corrar_etal_2007.csv dados <- read.table("Cap01_Corrar_etal_2007.csv",header=TRUE,sep=";",dec=",") # # Extrai amostras da base de dados amostra <- dados[empresas,] amostra # # 2. Estatísticas descritivas names(amostra) attach(amostra) # 2.a Media, desvio padrão e coeficiente de variação m2 = mean(PL) d2 = sd(PL) cv2 = 100*d2/m2 stats.PL = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(AC) d2 = sd(AC) cv2 = 100*d2/m2 stats.AC = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(PC) d2 = sd(PC) cv2 = 100*d2/m2 stats.PC = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(AP) d2 = sd(AP) cv2 = 100*d2/m2 stats.AP = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(ARLP) d2 = sd(ARLP) cv2 = 100*d2/m2 stats.ARLP = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(PELP) d2 = sd(PELP) cv2 = 100*d2/m2 stats.PELP = c(m2,d2,cv2) # m2 = mean(VLL) d2 = sd(VLL) cv2 = 100*d2/m2 stats.VLL = c(m2,d2,cv2) # # Resultados das estatísticas stats.PL stats.AC stats.PC stats.AP stats.ARLP stats.PELP stats.VLL # # 2.b Tabela de frequência para variaveis categóricas # Frequências Absolta, Relativa, Acumulada tabAbs = table(CAP) tabRel = prop.table(table(CAP)) tabAc = c(tabRel[1],tabRel[1]+tabRel[2]) # Resultados para CAP: tabAbs tabRel tabAc # tabAbs = table(TAM) tabRel = prop.table(table(TAM)) tabAc = c(tabRel[1],tabRel[1]+tabRel[2],tabRel[1]+tabRel[2]+tabRel[3]) # Resultados para TAM: tabAbs tabRel tabAc #----------------------------------------------- # 3 nc = 95/100 alfa = 1-nc a2 = alfa/2 # x = ftable(CAP)[1] n = 15 p = x/n p q = 1 - p z_a2 =qnorm(nc+a2,0,1) N = 100 E = z_a2 * sqrt(p*q/n)*sqrt((N-n)/(N-1)) Intervalo = c(p-E,p+E) Intervalo # 4 m_AC = mean(AC) dp_AC = sd(AC) # # Grau de liberdade = n-1 = 14 gl = 14 t_a2 = qt(nc+a2, df=gl) Erro = t_a2*dp_AC/sqrt(n) Intervalo4 = c(m_AC-Erro,m_AC+Erro) Intervalo4 detach(amostra) #------------------------------------