A project for performing regression analysis on the mtcars dataset in R. drawing conclusions on fuel consumption base on cars transmission and weight.

Este trabalho aplica a Análise de Variância (ANOVA) de um fator ao conjunto de dados PlantGrowth, disponível nativamente no R, com o objetivo de investigar se diferentes condições experimentais produzem efeitos significativos sobre o peso seco de plantas. O dataset é composto por 30 observações distribuídas igualmente entre três grupos: controle (ctrl), tratamento 1 (trt1) e tratamento 2 (trt2). Antes da aplicação do teste, foram verificados os pressupostos de normalidade dos resíduos, via teste de Shapiro-Wilk, e de homogeneidade das variâncias, via teste de Bartlett — ambos satisfeitos. A ANOVA detectou diferença estatisticamente significativa entre os grupos (F = 4,846; p = 0,016), e o teste post-hoc de Tukey (HSD) identificou que o Tratamento 2 produziu plantas com peso seco significativamente superior ao Tratamento 1. As análises foram realizadas integralmente em R, com visualizações produzidas via ggplot2.

Trata-se de um projeto para a disciplina de Inferência e Estatística.

A study guide covering the 10-domain Agentic AI knowledge base — architecture, development, evaluation, deployment, cognition/memory, knowledge integration, NVIDIA platform tools, monitoring, safety/compliance, and human oversight — with worked examples, benchmarks, practice exercises, and 34 verified references, including 2026 research updates.