In [1]:
# rm(list=ls())
options(OutDec = ",")
#===============================================================================
In [2]:
#===============================================================================
# Dados da Tabela 2.6
#===============================================================================
dados <- read.csv("../dados/Tabela-2-6.csv",sep=";",dec=",",header=F)
colnames(dados) <- c("Xi1","Xi2","Xi3","Xi4","Xi5")
print(dados)
Xi1 Xi2 Xi3 Xi4 Xi5 1 992,9 1006,7 1002,7 1005,4 998,3 2 1001,3 995,3 999,0 999,1 996,5 3 1001,2 1001,4 999,0 997,8 994,2 4 993,3 1002,1 998,7 993,6 996,6 5 996,8 1006,4 1006,9 994,5 998,4 6 1000,9 1004,2 999,2 997,8 997,9 7 1000,2 1002,6 998,3 1006,4 1005,8 8 1003,3 996,1 1000,5 995,2 1005,8
In [3]:
#===============================================================================
# Calculando a média e a amplitude para cada amostra.
#===============================================================================
xbar.i <- apply(dados,1,"mean")
R.i <- as.vector(diff(apply(dados,1,"range")))
S.i <- apply(dados,1,"sd")
tabela <- round(cbind(dados,xbar.i,R.i,S.i),1)
colnames(tabela) <- c("Xi1","Xi2","Xi3","Xi4","Xi5","xbar.i","R.i","S.i")
print(tabela)
Xi1 Xi2 Xi3 Xi4 Xi5 xbar.i R.i S.i 1 992,9 1006,7 1002,7 1005,4 998,3 1001,2 13,8 5,6 2 1001,3 995,3 999,0 999,1 996,5 998,2 6,0 2,4 3 1001,2 1001,4 999,0 997,8 994,2 998,7 7,2 2,9 4 993,3 1002,1 998,7 993,6 996,6 996,9 8,8 3,7 5 996,8 1006,4 1006,9 994,5 998,4 1000,6 12,4 5,7 6 1000,9 1004,2 999,2 997,8 997,9 1000,0 6,4 2,7 7 1000,2 1002,6 998,3 1006,4 1005,8 1002,7 8,1 3,5 8 1003,3 996,1 1000,5 995,2 1005,8 1000,2 10,6 4,6
In [4]:
#===============================================================================
# Calculando a média e o desvio padrão globais, e a estimativa de sigma por s_A
#===============================================================================
print("====== Média amostral de todos os dados ======")
print(mean(xbar.i))
print("====== Desvio padrão de todos os dados ======")
sx <- sd(as.matrix(dados))
print(sx)
print("====== Estimativa de sigma por s_A com c_4 para nm=40 ======")
c4A <- 0.9936109
print(sx/c4A)
[1] "====== Média amostral de todos os dados ======" [1] 999,8075 [1] "====== Desvio padrão de todos os dados ======" [1] 4,065703 [1] "====== Estimativa de sigma por s_A com c_4 para nm=40 ======" [1] 4,091846
In [5]:
#===============================================================================
# Calculando a estimativa de sigma por s_B
#===============================================================================
print("====== Desvio padrão das médias amostrais ======")
sx <- sd(as.vector(tabela[,"xbar.i"]))
print(sx)
print("====== Estimativa de sigma por s_B com c_4 para m=8 ======")
c4B <- 0.9650305
print(sqrt(5)*sx/c4A)
[1] "====== Desvio padrão das médias amostrais ======" [1] 1,827909 [1] "====== Estimativa de sigma por s_B com c_4 para m=8 ======" [1] 4,11361
In [6]:
#===============================================================================
# Calculando a estimativa de sigma por s_C
#===============================================================================
print("====== Média dos desvios padrões amostrais ======")
sbar <- mean(as.vector(tabela[,"S.i"]))
print(sbar)
print("====== Estimativa de sigma por s_C com c_4 para n=5 ======")
c4C <- 0.9399856
print(sbar/c4C)
[1] "====== Média dos desvios padrões amostrais ======" [1] 3,8875 [1] "====== Estimativa de sigma por s_C com c_4 para n=5 ======" [1] 4,135702
In [7]:
#===============================================================================
# Calculando a estimativa de sigma por s_D
#===============================================================================
print("====== Média dos desvios padrões amostrais ======")
rbar <- mean(as.vector(tabela[,"R.i"]))
print(rbar)
print("====== Estimativa de sigma por s_C com c_4 para n=5 ======")
d2D <- 2.325929
print(rbar/d2D)
[1] "====== Média dos desvios padrões amostrais ======" [1] 9,1625 [1] "====== Estimativa de sigma por s_C com c_4 para n=5 ======" [1] 3,939286
In [8]:
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# Fim
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