# Inclusão de pacotes
 library(stats)

# Leitura de dados
 dados <- read.table("http://wiki.icmc.usp.br/images/0/00/Performance.txt", header=TRUE)
 attach(dados)

# Reconhecimento dos dados
 dados
 names(dados)

# Análise descritiva unidimensional
 barplot(table(Escolaridade))
 boxplot(Experiência)
 boxplot(Performance)

# Análise descritiva bidimensional
 boxplot(Performance ~ Treinamento)
 boxplot(Performance ~ Escolaridade)
 plot(Experiência, Performance, pch=16)


# ANOVA
 anova(lm(Performance ~ Treinamento))
 anova(lm(Performance ~ Escolaridade))

# Atribuição de variáveis
 Perf0 <- Performance[Treinamento==0] 
 Perf1 <- Performance[Treinamento==1] 
 Perf2 <- Performance[Treinamento==2] 

# Teste t para comparação de médias em duas populações independentes
 t.test(Perf0, Perf1)

# Cálculo da correlação
 cor(Performance, Experiência)

# Gráfico de dispersão
 plot(Experiência, Performance, pch=16)

# Ajustar um modelo de regressão linear simples:
 modelo1 <- lm(Performance ~ Experiência)
 summary(modelo1)
 abline(modelo1, col=2) 

# Ajustar um modelo de regressão linear múltipla:
 modelo2 <- lm(Performance ~ Experiência + Treinamento)
 summary(modelo2)