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RStudio ferramenta didática
Essa página é destinada a coleção de funções R para auxílio no ensino de estatística com o editor RStudio. O objetivo principal é reunir aqui implementações empregando a função manipulate::manipulate() para fazer gráficos interativos. Em segundo plano ficam dicas de como otimizar o uso desse editor.
Lista de implementações a fazer:
- Gráfico de densidade de probabilidade com controle nos parâmetros;
- Histograma com controle no número de classes, intervalo de classe e tipo de frequência;
- ✔ Gráfico de densidade controlando o bandwidth e tipo de função kernel (Walmes);
- Boxplot com controle no critério de representação dos extremos;
- Gráfico para ilustrar poder do teste controlando a diferença entre as médias;
- ✔ Gráfico da densidade normal padrão com destaque para área acumulada até o quantil (Walmes);
- Gráfico da reta ajustada e pontos ilustrando alavancagem;
- Gráfico para ilustrar obtenção de valores iniciais para usar no ajuste de modelos de regressão não linear;
- Gráfico qqplot alterando o valor de lambda da tranformação boxcox;
- ✔ Gráfico tridimensional variando o ângulo de observação (Walmes);
- Aproximação da binomial pela normal controlando o valor de p;
- Convergência da média de realizações binomial, Poisson, beta, etc, para uma distribuição normal controlando tamanho da amostra;
Dicas sobre o editor:
- o atalho
alt+-faz o sinal de atribuição<-;
Gráfico tridimensional variando o ângulo de observação
# por Walmes ------------------------------------------------
require(manipulate)
require(lattice)
da <- expand.grid(x=seq(0,10,l=30), z=seq(0,10,l=30))
da$y <- with(da, x+z+0.2*x*z) # gera dados
manipulate(
## faz o gráfico tridimensional
wireframe(y~x+z, da,
screen=list(z=z.angle, x=-60)),
## controla o valor do z.angle
z.angle=slider(0, 360, 10))
#------------------------------------------------------------
Gráfico da densidade normal padrão com destaque para área acumulada até o quantil
# por Walmes ------------------------------------------------
require(manipulate)
manipulate(
{
curve(dnorm(x, 0, 1), -5, 5, ylab="f(x)")
x <- seq(-5, q, by=0.05)
fx <- dnorm(x, 0, 1)
polygon(c(x, rev(x)),
c(fx, rep(0, length(fx))),
col="gray90")
Pr <- round(pnorm(q, 0, 1), digits=3)
legend("topleft", bty="n",
legend=substitute(P(X<q)==Pr, list(q=q, Pr=Pr)))
},
q=slider(-5, 5, step=0.1, initial=0)
)
#------------------------------------------------------------
Gráfico de densidade controlando o bandwidth e tipo de função kernel
# por Walmes ------------------------------------------------
require(manipulate)
x <- rgamma(300, 3, 7)
manipulate(
{
plot(density(x, bw=bw, kernel=kernel))
if(show.rug==TRUE) rug(x)
},
kernel=picker("gaussian", "epanechnikov", "rectangular",
"triangular", "biweight","cosine",
"optcosine"),
bw=slider(0.01, 0.15, step=0.003, initial=0.05),
show.rug=checkbox(TRUE, "show rug")
)
#------------------------------------------------------------