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rNx <- function(k = 1E3, x = 1) {
  out <- numeric()
  for (i in 1:k) {
    nx <- 1
    u <- runif(1)
    while(u <= x) {
      u <- u + runif(1)
      nx <- nx + 1
    }
    out <- append(out, nx)

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library(tidyverse)
library(ggplot2)

diamonds %>%
  count(cut) %>%
  arrange(desc(cut)) %>%
  mutate(prop = n/sum(n) ) %>%
  mutate(lab.ypos = cumsum(prop) - 0.5*prop) %>%
  ggplot(aes(x = "", y = prop, fill = cut)) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity", color = "white") +

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#- EST0116 INFERENCIA II
#- Slides 0

# slide 23 ----------------------------------------------------------------

estu_sim1 <- function(eps, theta, K = 100) {
  ns <- seq(5, 10000, 1000)
  prob <- numeric()
  for (n in ns) {
    cont <- numeric()

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#- EST0116 INFERENCIA II
#- Slides 0

# slide 37 ----------------------------------------------------------------

library(animation)
ani.options(interval = 0.1, nmax = 200)

# gerando valores de uma exponencial com media = 1
clt.ani() 

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#- EST0116 INFERENCIA II
#- Slides 0

# slide 97 ----------------------------------------------------------------

library(MASS)

theta <- 3
n <- 20
x <- rgamma(n, shape = theta, rate = 1); x

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Primeiros passos

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Referências

• Curso-R (2020). Ciência de Dados em R. URL: https://livro.curso-r.com/
• Ferreira, E. B., Oliveira, M. S. (2020). Introdução à estatística com R. Alfenas: Editora Unifal. URL: http://www.unifal-mg.edu.br/bibliotecas/system/files/imce/EBR_Unifal.pdf

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Primeiros passos

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Livros

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# PARTE I -----------------------------------------------------------------

# upload do conjunto de dados
# Metodo 1: ir ao botao 'Import Dataset'

# Metodo 2: via comandos abaixo
install.packages("readxl") # instalando pacote 'readxl'
library(readxl) # carregando pacote 'readxl'
dados_estud = read_excel("C:\caminho\para\arquivo\dados-exemplo-estudantes.xls")
View(dados_estud)

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# Animacao
# https://yihui.org/animation/example/least-squares/


# Exemplo 1 ---------------------------------------------------------------


x <- c(1.9, 0.8, 1.1, 0.1, -0.1, 4.4, 4.6, 1.6, 5.5, 3.4)
y <- c(0.7, -1, -0.2, -1.2, -0.1, 3.4, 0, 0.8, 3.7, 2)

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library(aplore3)

data(chdage)
head(chdage)

# ajuste 1
mod1 <- glm(chd ~ age, family = binomial(), data = chdage)
summary(mod1)

#