• Crie dois conjuntos de dados:

A. Dez observações de uma amostra de uma distribuição normal com média 6 e desvio padrão 3

B. Idem para uma distribuição normal com média 7.5 e desvio padrão 3.2

DICA: utilize a função rnorm()

1. Utilize a função simula.r e teste a hipótese que as médias das amostras são diferentes. Não esqueça de usar a função source() para carregar a função!
2. Teste agora que a média da segunda amostra é maior que a primeira. Compare os valores obtidos. Atenção: nunca faça isso na vida real! Sua hipótese deve estar definida a priori, antes de iniciar o teste!
3. Utilize agora a função t.test() para testar as mesmas hipóteses. Os resultados são iguais?
4. Você fez uma Análise Exploratória dos Dados antes de fazer o teste? DEVERIA! Acostume-se a criar intimidade com os dados antes de fazer qualquer teste. Como diria o professor Rodrigo Pereira: “Leve os dados para passear, tomem um cafezinho, tornem-se íntimos!”
5. Sempre faça um diagnóstico das premissas do teste! Quais são as premissas do teste na função simula? E na função t.test()? Faça o diagnóstico gráfico dessas premissas!

Utilizando os dados da planilha caixeta.csv:

1. Calcule o valor da área basal para cada indivíduo (somatória dos fustes).
2. Calcule o valor da área basal por amostra em cada uma da localidades (somatória da área basal dos individuos por amostra)
3. Produza gráficos para mostrar os dados e os diferentes desvios relacionados às amostras e as localidades, sendo as localidades o seu fator de interesse (variação total, intra grupos e entre grupos)
4. Calcule os valores de uma tabela Anova para esses dados sendo a variável dependente a área basal/parcela e o tratamento as localidades. Cada observação refere-se a uma amostra ou parcela.
5. Calcule a tabela de anova com a função aov.
6. Qual é a porcentagem de variação explicada pela localidade nesse caso?