diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore
new file mode 100644
index 0000000..e13c405
--- /dev/null
+++ b/.Rbuildignore
@@ -0,0 +1,3 @@
+^.*\.Rproj$
+^\.Rproj\.user$
+^LICENSE\.md$
diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
new file mode 100644
index 0000000..dfe0770
--- /dev/null
+++ b/.gitattributes
@@ -0,0 +1,2 @@
+# Auto detect text files and perform LF normalization
+* text=auto
diff --git a/.github/.gitignore b/.github/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..3cd6871
--- /dev/null
+++ b/.github/.gitignore
@@ -0,0 +1,4 @@
+*.html
+*-tmp.yaml
+depends.Rds
+R-version
diff --git a/.github/workflows/R-CMD-check.yaml b/.github/workflows/R-CMD-check.yaml
new file mode 100644
index 0000000..e5571a7
--- /dev/null
+++ b/.github/workflows/R-CMD-check.yaml
@@ -0,0 +1,61 @@
+# Workflow derived from https://github.com/r-lib/actions/tree/v2/examples
+# Need help debugging build failures? Start at https://github.com/r-lib/actions#where-to-find-help
+on:
+  push:
+    branches: [main, master, devel]
+  pull_request:
+    branches: [main, master, devel]
+  schedule:
+    # (see https://crontab.guru)
+    - cron: "30 3 * */2 TUE"
+  workflow_dispatch:
+
+name: R-CMD-check
+
+concurrency:
+  group: ${{ github.workflow }}-${{ github.event.pull_request.number || github.ref }}
+  cancel-in-progress: true
+
+jobs:
+  R-CMD-check:
+    runs-on: ${{ matrix.config.os }}
+
+    concurrency:
+      group: >
+        ${{ github.workflow }}-${{ matrix.config.os }}-${{ matrix.config.r }})-
+        ${{ github.event_name != 'pull_request' || github.run_id }}
+      cancel-in-progress: true
+
+    name: ${{ matrix.config.os }} (R-${{ matrix.config.r }})
+
+    strategy:
+      fail-fast: false
+      matrix:
+        config:
+          - {os: macos-latest,   r: 'release'}
+          - {os: windows-latest, r: 'release'}
+          - {os: ubuntu-latest,  r: 'release'}
+
+    env:
+      R_KEEP_PKG_SOURCE: yes
+      GITHUB_PAT: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v3
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-pandoc@v2
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r@v2
+        with:
+          r-version: ${{ matrix.config.r }}
+          use-public-rspm: true
+          extra-repositories: "https://mokymai.github.io/download/"
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r-dependencies@v2
+        with:
+          extra-packages: any::rcmdcheck
+          needs: check
+
+      - uses: r-lib/actions/check-r-package@v2
+        with:
+          upload-snapshots: true
diff --git a/.github/workflows/drat--publish-package.yaml b/.github/workflows/drat--publish-package.yaml
new file mode 100644
index 0000000..b8c9816
--- /dev/null
+++ b/.github/workflows/drat--publish-package.yaml
@@ -0,0 +1,118 @@
+on:
+  push:
+    branches: [master, main]
+  workflow_dispatch:
+
+name: Publish package (drat)
+
+jobs:
+  drat:
+    runs-on: ${{ matrix.config.os }}
+
+    name: "drat: ${{ matrix.config.os }} (R-${{ matrix.config.r }})"
+
+    strategy:
+      fail-fast: false
+      matrix:
+        config:
+          - {os: windows-latest, r: 'release'}
+          - {os: windows-latest, r: 'oldrel'}
+          - {os: macOS-latest,   r: 'release'}
+          - {os: macOS-latest,   r: 'oldrel'}
+          # - {os: windows-latest, r: 'devel'}
+          # - {os: macOS-latest,   r: 'devel'}
+
+    env:
+      R_REMOTES_NO_ERRORS_FROM_WARNINGS: true
+      GITHUB_PAT:  ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+      SOURCE_REPO: ${{ github.repository }}
+      DEST_REPO:   mokymai/download
+      TMP_DIR:     tmp_dir
+
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Info
+        run: |
+          echo "GitHub actor: ${{ github.actor }}"
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r@v2
+        with:
+          r-version: ${{ matrix.config.r }}
+          use-public-rspm: true
+          extra-repositories: "https://mokymai.github.io/download/"
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r-dependencies@v2
+        with:
+          cache-version: 1
+          extra-packages: |
+            roxygen2
+            devtools
+            drat
+
+      - name: Roxygenize
+        shell: Rscript {0}
+        run:   roxygen2::roxygenize()
+
+      - name: Build source package
+        if: runner.os == 'Windows' && matrix.config.r == 'release'
+        shell: Rscript {0}
+        run: |
+          dir.create("check", showWarnings = FALSE)
+          devtools::build(path = "check")
+
+      - name: Build binary package
+        if: runner.os != 'Linux'
+        shell: Rscript {0}
+        run: |
+            dir.create("check", showWarnings = FALSE)
+            devtools::build(path = "check", binary = TRUE)
+
+# The steps to include the built package in ${DEST_REPO}
+      - name: Configure Git
+        run: |
+          git config --global user.email "actions@github.com"
+          git config --global user.name  "GitHub Actions | ${{ github.event.repository.name }}"
+          # git config --global url."https://${TOKEN}:x-oauth-basic@github.com/".insteadOf "https://github.com/"
+        env:
+          TOKEN: ${{ secrets.DEPLOY_DRAT_TOKEN }}
+
+      - name: Git clone DEST_REPO
+        uses: actions/checkout@v3
+        with:
+          repository: ${{ env.DEST_REPO }} # 'mokymai/download'
+          ref:   'master'
+          path:  "${{ env.TMP_DIR }}"
+          token: "${{ secrets.DEPLOY_DRAT_TOKEN }}"
+
+      - name: Drat -- insert
+        if: success()
+        shell: Rscript {0}
+        run: |
+          built_packages <-
+            list.files(
+              path       = "check",
+              pattern    = "[.]tar[.]gz$|[.]tgz$|[.]zip$",
+              full.names = TRUE
+            )
+
+          built_packages
+
+          for (i in seq_along(built_packages)) {
+            drat::insertPackages(
+              file    = built_packages[i],
+              repodir = Sys.getenv("TMP_DIR"),
+              action  = "archive"
+            )
+          }
+
+      - name: Drat -- commit and push
+        if: success()
+        shell: bash
+        run: |
+          cd "${TMP_DIR}" # move into the subdir, which is Git controlled
+          git add *
+          git add -f *.tar.gz
+          git commit -m "Update from ${SOURCE_REPO} ${{ runner.os }} R-${{ matrix.config.r }}" || echo "Nothing to commit"
+          git push origin master || echo "Nothing to commit"
+
diff --git a/.github/workflows/pkgdown.yaml b/.github/workflows/pkgdown.yaml
new file mode 100644
index 0000000..efe23d3
--- /dev/null
+++ b/.github/workflows/pkgdown.yaml
@@ -0,0 +1,72 @@
+# Workflow derived from https://github.com/r-lib/actions/tree/v2/examples
+# Need help debugging build failures? Start at https://github.com/r-lib/actions#where-to-find-help
+on:
+  push:
+    branches: [main, master]
+  release:
+    types: [published]
+  workflow_dispatch:
+
+name: Update website (pkgdown)
+
+jobs:
+  pkgdown:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    # Only restrict concurrency for non-PR jobs
+    concurrency:
+      group: pkgdown-${{ github.event_name != 'pull_request' || github.run_id }}
+    env:
+      GITHUB_PAT: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+    permissions:
+      contents: write
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v3
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-pandoc@v2
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r@v2
+        with:
+          r-version: "release"
+          use-public-rspm: true
+          extra-repositories: "https://mokymai.github.io/download/"
+
+      - uses: r-lib/actions/setup-r-dependencies@v2
+        with:
+          extra-packages: any::pkgdown, any::devtools, local::.
+          needs: website
+
+      - name: Configure Git
+        run: |
+           git config --global user.email "actions@github.com"
+           git config --global user.name  "GitHub Actions"
+
+      - name: Update Rd files
+        run: |
+          devtools::document(roclets = c('rd', 'collate', 'namespace'))
+        shell: Rscript {0}
+
+      - name: Commit documentation updates (if any)
+        run: |
+          git add --all
+          git commit -m 'Re-build documentation' || echo "No changes to commit"
+          git push origin || echo "No changes to commit (documentation)"
+
+      - name: Render README
+        run: Rscript -e 'rmarkdown::render("README.Rmd")'
+
+      - name: Commit README (if changed)
+        run: |
+           git commit README.md -m 'Re-build README.Rmd before pkgdown' || echo "No changes to commit (README)"
+           git push origin || echo "No changes to commit (README)"
+
+      - name: Build site
+        run: pkgdown::build_site_github_pages(new_process = FALSE, install = FALSE)
+        shell: Rscript {0}
+
+      - name: Deploy to GitHub pages 🚀
+        if: github.event_name != 'pull_request'
+        uses: JamesIves/github-pages-deploy-action@v4
+        with:
+          clean: false
+          branch: gh-pages
+          folder: docs
diff --git a/.gitignore b/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..e75435c
--- /dev/null
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,49 @@
+# History files
+.Rhistory
+.Rapp.history
+
+# Session Data files
+.RData
+.RDataTmp
+
+# User-specific files
+.Ruserdata
+
+# Example code in package build process
+*-Ex.R
+
+# Output files from R CMD build
+/*.tar.gz
+
+# Output files from R CMD check
+/*.Rcheck/
+
+# RStudio files
+.Rproj.user/
+
+# produced vignettes
+vignettes/*.html
+vignettes/*.pdf
+
+# OAuth2 token, see https://github.com/hadley/httr/releases/tag/v0.3
+.httr-oauth
+
+# knitr and R markdown default cache directories
+*_cache/
+/cache/
+
+# Temporary files created by R markdown
+*.utf8.md
+*.knit.md
+
+# R Environment Variables
+.Renviron
+
+# pkgdown site
+docs/
+
+# translation temp files
+po/*~
+
+# RStudio Connect folder
+rsconnect/
diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION
new file mode 100644
index 0000000..bbde1ca
--- /dev/null
+++ b/DESCRIPTION
@@ -0,0 +1,23 @@
+Package: pi
+Type: Package
+Title: Confidence Intervals (CI) / Pasikliautinieji Intervalai (PI)
+Version: 0.0.1
+Authors@R: 
+    person("Vilmantas", "Gegzna", role = c("aut", "cre"),
+           comment = c(ORCID = "0000-0002-9500-5167"),
+           email = "GegznaV@gmail.com"
+    )
+Description: Patogumo funkcijos, skirtos skaičiuoti pasikliautinuosius intervalus.
+License: MIT + file LICENSE
+Encoding: UTF-8
+LazyData: true
+Roxygen: list(markdown = TRUE)
+RoxygenNote: 7.3.2
+Imports:
+  DescTools,
+  dplyr,
+  tidyr,
+  purrr,
+  forcats,
+  tibble,
+  checkmate
diff --git a/LICENSE b/LICENSE
new file mode 100644
index 0000000..e28f812
--- /dev/null
+++ b/LICENSE
@@ -0,0 +1,2 @@
+YEAR: 2024
+COPYRIGHT HOLDER: Vilmantas Gegzna
diff --git a/LICENSE.md b/LICENSE.md
new file mode 100644
index 0000000..e294ff8
--- /dev/null
+++ b/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+# MIT License
+
+Copyright (c) 2024 Vilmantas Gegzna
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
+to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
+copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
+furnished to do so, subject to the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
+LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.
diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
new file mode 100644
index 0000000..3496648
--- /dev/null
+++ b/NAMESPACE
@@ -0,0 +1,9 @@
+# Generated by roxygen2: do not edit by hand
+
+export(ci_binom)
+export(ci_boot)
+export(ci_mean_t)
+export(ci_mean_t_stat)
+export(ci_multinom)
+importFrom(stats,qt)
+importFrom(utils,data)
diff --git a/R/functions.R b/R/functions.R
new file mode 100644
index 0000000..10ee0a1
--- /dev/null
+++ b/R/functions.R
@@ -0,0 +1,438 @@
+# ~~~ Vidurkio PI pagal vid., SD, n ------------------------------------------
+
+#' Vidurkio PI, suskaičiuotas pagal aprašomąsias statistikas
+#'
+#' Funkcija `ci_mean_t_stat()` skaičiuoja vidurkio pasikliautinajį intervalą (PI)
+#' pagal *klasikinę* formulę su t (Stjudento) koeficientu, kai duotos
+#' *aprašomosios statistikos* (vidurkis, standartinis nuokrypis, imties dydis).
+#' Naudinga, kai tokie dydžiai būna pateikti mokslinėje literatūroje.
+#'
+#' @param mean_ Vektorius su kiekvienos grupės vidurkiais.
+#' @param sd_   Vektorius su kiekvienos grupės standartiniu nuokrypiu.
+#' @param n     Vektorius su kiekvienos grupės dydžiu.
+#' @param group Grupės pavadinimas.
+#'              Numatytoji reikšmė – tuščia eilutė (`""`).
+#' @param conf.level Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.
+#'
+#' @note
+#' Kiekvieno iš `mean_`, `sd_`, `n`, `group` ilgis (reikšmių skaičius) turi būti
+#' (a) arba vieną reikšmė,
+#' (b) arba sutapti su ilgiausiu šios argumentų grupės vektoriumi.
+#'
+#' Dėl aiškumo išnagrinėkite pavyzdžius.
+#'
+#' @return
+#' Rezultatas – duomenų lentelė, su šiais stulpeliais:
+#'
+#' - `group`  (`<fct>`) – grupės pavadinimas;
+#' - `mean`   (`<dbl>`) – vidurkio įvertis;
+#' - `lwr.ci` (`<dbl>`) – apatinė vidurkio PI riba (lwr. atitinka „lower“);
+#' - `upr.ci` (`<dbl>`) – viršutinė vidurkio PI riba (upr. atitinka „upper“);
+#' - `sd`     (`<dbl>`)  – standartinis nuokrypis;
+#' - `n`      (`<int>`)  – imties/grupės dydis.
+#'
+#' Skaičiavimai gali būti atlikti ir rezultatai pateikti daugiau nei vienai
+#' grupei.
+#'
+#'
+#' @examples
+#' # Pavyzdžiai
+#'
+#' # Nurodant argumentų pavadinimus:
+#' ci_mean_t_stat(mean_ = 362, sd_ = 35, n = 100)
+#'
+#' # Nenurodant argumentų pavadinimų:
+#' ci_mean_t_stat(362, 35, 100)
+#'
+#'
+#' # Skaičiavimai kelioms grupėms:
+#' vidurkis     <- c(1, 2, 3)
+#' st_nuokrypis <- c(3, 2, 3)
+#' n            <- c(50, 20, 40)
+#' grupe        <- c("A", "B", "C")
+#'
+#' ci_mean_t_stat(vidurkis, st_nuokrypis, n, grupe)
+#'
+#'
+#' # Simuliacija su keliais imties dydžiais:
+#' ci_mean_t_stat(mean_ = 362, sd_ = 35, n = c(10, 50, 100, 1000))
+#'
+#'
+#' # Jei norite, kad rodytų daugiau skaitmenų po kablelio:
+#' rez_pi <- ci_mean_t_stat(362, 35, 100)
+#' as.data.frame(rez_pi)
+#'
+#' # Arba
+#' # View(rez_pi)
+#'
+#' @importFrom stats qt
+#' @export
+ci_mean_t_stat <- function(mean_, sd_, n, group = "", conf.level = 0.95) {
+
+  Q <- conf.level
+
+  # Taikome formulę su t koeficientu:
+  t <- qt(p = (1 - Q) / 2, df = n - 1, lower.tail = FALSE)
+  paklaida <- t * sd_ / sqrt(n)
+
+  apatine_riba   <- mean_ - paklaida
+  virsutine_riba <- mean_ + paklaida
+
+  # Sudėliojame rezultatus
+  vidurkio_pi_t <-
+    tibble::tibble(
+      group   = forcats::as_factor(group),
+      mean    = mean_,
+      lwr.ci  = apatine_riba,
+      upr.ci  = virsutine_riba,
+      sd      = sd_,
+      n       = as.integer(n)
+    )
+
+  vidurkio_pi_t
+}
+
+# ~~~ Vidurkio PI grupėms ----------------------------------------------------
+
+#' Vidurkio PI, suskaičiuotas pagal duomenis
+#'
+#' Funkcija `ci_mean_t()` skaičiuoja vidurkio pasikliautinajį intervalą (PI)
+#' pagal *klasikinę* formulę su t (Stjudento) koeficientu, kai duomenys
+#' pateikti *duomenų lentelės pavidalu*. Ši funkcija yra patobulinta
+#' [DescTools::MeanCI()], reaguojanti į [dplyr::group_by()], tad skaičiavimus
+#' gali atlikti ir pogrupiams. Rezultatas – duomenų lentelė.
+#'
+#' @param .data Duomenų lentelė.
+#' @param x     Stulpelio pavadinimas (be kabučių).
+#' @param conf.level Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.
+#' @param ... Kiti parametrai, kuriuos priima [DescTools::MeanCI()].
+#'       Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.
+#'
+#' @return
+#' Rezultatas – duomenų lentelė, kurioje yra šie stulpeliai:
+#'
+#' - (jei yra) grupavimo kintamųjų pavadinimai;
+#' - `mean` (`<dbl>`) – vidurkio įvertis;
+#' - `lwr.ci`, `upr.ci` (`<dbl>`) – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+#'   pasikliautinojo intervalo ribos.
+#'
+#' @examples
+#' # Pavyzdžiai
+#' data(npk, package = "datasets")
+#' head(npk)
+#'
+#' # Kintamojo `yield` vidurkio PI skaičiavimas
+#' ci_mean_t(npk, yield)
+#'
+#' # PI skaičiavimas naudojant jungimo operatorių
+#' npk |> ci_mean_t(yield)
+#'
+#' # PI skaičiavimas grupuojant pagal vieną kintamąjį
+#' npk |> dplyr::group_by(N) |> ci_mean_t(yield)
+#'
+#' # PI skaičiavimas grupuojant pagal 3 kintamuosius
+#' npk |> dplyr::group_by(N, P, K) |> ci_mean_t(yield)
+#'
+#' @importFrom utils data
+#' @export
+
+ci_mean_t <- function(.data, x, conf.level = 0.95, ...) {
+
+  vidurkio_pi <- function(x) {
+    # Rezultatas turi būti duomenų lentelė
+    DescTools::MeanCI(x, conf.level = conf.level, ...) |>
+      t() |>
+      as.data.frame()
+  }
+
+  # Rezultatas
+  .data |>
+    tidyr::nest(data = c(dplyr::everything(), -dplyr::group_vars(.data))) |>
+    dplyr::mutate(
+      ci = purrr::map(data, ~ dplyr::pull(., {{ x }}) |> vidurkio_pi())
+    ) |>
+    dplyr::select(-data) |>
+    tidyr::unnest(ci) |>
+    dplyr::ungroup()
+}
+
+# ~~~ Proporcijos PI ---------------------------------------------------------
+
+#' Proporcijos PI: 2 grupės
+#'
+#' Dvireikšmio kintamojo mus dominančios reikšmės proporcijos pasikliautinojo
+#' intervalo (PI) skaičiavimo funkcija, kuri yra patobulintas
+#' [DescTools::BinomCI()] variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+#'
+#' @details
+#' Ši funkcija naudojama taip pat, kaip [DescTools::BinomCI()], tik numatytasis
+#' metodas yra modifikuotasis Wilson metodas, o rezultatas – duomenų lentelė,
+#' o ne vektorius. Todėl, pvz., rezultatą galima braižyti naudojant
+#' \pkg{ggplot2}.
+#'
+#' @param x Mus dominančių
+#'          *arba* mums palankių įvykių skaičius
+#'          *arba* mus dominančios grupės dydis.
+#'
+#' @param n Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.
+#' @param conf.level Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.
+#' @param method,... Kiti parametrai, kuriuos priima
+#'        [DescTools::BinomCI()]. Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.
+#'
+#' @return
+#' Rezultatas – duomenų lentelė, kurios stulpeliai:
+#'
+#' - `est` (`<dbl>`) – proporcijos įvertis,
+#' - `lwr.ci`, `upr.ci`  (`<dbl>`) – (lower CI, upper CI)
+#'   apatinė ir viršutinė proporcijos pasikliautinojo intervalo ribos.
+#' - `x` (`<int>`) – Mus dominančių įvykių skaičius / Mus dominančios grupės dydis.
+#' - `n` (`<int>`) – Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.
+#'
+#' @examples
+#' x <- 54  # mus dominančių įvykių skaičius
+#' n <- 80  # įvykių skaičius iš viso
+#' ci_binom(x = 54, n = 80)
+#'
+#' # Simuliacija su skirtingais imties dydžiais
+#' ci_binom(x = 54, n = c(80, 100, 512))
+#'
+#' # PI skaičiavimas kiekvienai grupei atskirai
+#' y = c(23, 45)
+#' ci_binom(y, n = sum(y))
+#'
+#'
+#' @export
+
+ci_binom <- function(x, n, method = "modified wilson", conf.level = 0.95, ...) {
+  # Patikra
+  len_x <- length(x)
+  len_n <- length(n)
+  checkmate::assert_integerish(x, lower = 0, min.len = 1)
+  checkmate::assert_integerish(n, lower = 0, min.len = 1)
+  if (!len_x %in% c(1, max(len_x, len_n))) {
+    stop("lenght(x) must be either 1 or match length(n).")
+  }
+  if (!len_n %in% c(1, max(len_x, len_n))) {
+    stop("lenght(n) must be either 1 or match length(x).")
+  }
+
+  # Skaičiavimai
+  proporcijos_pi <- DescTools::BinomCI(
+    x = x, n = n, conf.level = conf.level, method = method, ...
+  )
+  dplyr::bind_cols(
+    tibble::as_tibble(proporcijos_pi),
+    tibble::tibble(x = as.integer(x), n = as.integer(n))
+  )
+}
+
+
+#' Proporcijos PI: 3 ar daugiau grupių
+#'
+#' Daugiareikšmio (k ≥ 3) kintamojo reikšmių proporcijų *vienu metu* skaičiuojamų
+#' pasikliautinųjų intervalų (PI) skaičiavimo funkcija, kuri yra patobulintas
+#' [DescTools::MultinomCI()] variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+#'
+#' @details
+#' Ši funkcija naudojama taip pat, kaip [DescTools::MultinomCI()], tik
+#' numatytasis metodas yra Goodman metodas, o rezultatas – duomenų lentelė,
+#' o ne vektorius.
+#' Todėl rezultatą galima patogiai braižyti naudojant \pkg{ggplot2}.
+#'
+#' @param x Vektorius su grupių dydžiais.
+#'          Geriausia, jei vektoriaus elementai turėtų prasmingu pavadinimus
+#'          (žiūrėti pavyzdžius).
+#'
+#' @param conf.level Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.
+#'
+#' @param method Skaičiavimo metodas (`"goodman"`, `"sisonglaz"`, `"cplus1"`
+#'        ir kiti variantai, aprašyti [DescTools::MultinomCI()] dokumentacijoje).
+#' @param ... Kiti parametrai, kuriuos priima [DescTools::MultinomCI()].
+#'        Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.
+#'
+#' @param gr_colname Stulpelio pavadinimas (kabutėse), kuriame bus
+#'        parašyti grupių pavadinimai. Numatytoji reikšmė yra `"group"`.
+#'
+#'
+#' @return
+#' Rezultatas – duomenų lentelė, kurios stulpeliai:
+#'
+#' - `group` arba kitas vartotojo pasirinktas pavadinimas stulpeliui su grupių
+#'   pavadinimams, numatytoji reikšmė
+#'   (`<fct>`).
+#' - `est` (`<dbl>`) – proporcijos įvertis.
+#' - `lwr.ci`, `upr.ci` (`<dbl>`) – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+#'           proporcijos pasikliautinojo intervalo ribos.
+#' - `x` (`<int>`) – Grupės dydis.
+#' - `n` (`<int>`) – Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.
+#'
+#' @examples
+#' # Dažniai be pavadinimų
+#' ci_multinom(c(20, 35, 54))
+#'
+#' # Nurodytas skaičiavimo metodas
+#' ci_multinom(c(20, 35, 54), method = "goodman")
+#'
+#' # Dažniai su grupių pavadinimais
+#' x <- c("dideli" = 20, "vidutiniai" = 35, "maži" = 54)
+#' ci_multinom(x, method = "goodman")
+#'
+#' # Dažniai su grupių pavadinimais ir jungimo operatorius
+#' c("dideli" = 20, "vidutiniai" = 35, "maži" = 54) |>
+#'   ci_multinom()
+#'
+#' # Kitas metodas
+#' c("dideli" = 33, "vidutiniai" = 35, "maži" = 30) |>
+#'   ci_multinom(method = "sisonglaz")
+#'
+#'
+#' @export
+
+ci_multinom <- function(x, method = "goodman", conf.level = 0.95,
+                        gr_colname = "group", ...) {
+  checkmate::assert_integerish(x, lower = 0)
+
+  x |>
+    DescTools::MultinomCI(method = method, conf.level = conf.level, ...) |>
+    as.data.frame() |>
+    tibble::rownames_to_column(gr_colname) |>
+    dplyr::mutate(
+      {{ gr_colname }} := forcats::as_factor(.data[[gr_colname]]),
+      x = as.integer(x),
+      n = sum(x) |> as.integer()
+    ) |>
+    tibble::as_tibble()
+}
+
+
+# ~~~ PI savirankos metodu ----------------------------------------------------
+
+#' Pasikliautinieji intervalai (PI) savirankos metodais
+#'
+#' Pasikliautinųjų intervalų (PI) skaičiavimas pasirinktu savirankos metodu
+#' (angl. *statistical bootstrap*). Funkcija `ci_boot()` yra patobulintas
+#' [DescTools::BootCI()] variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+#'
+#' @details
+#' Ši funkcija naudojama panašiai, kaip [DescTools::BootCI()], bet:
+#'
+#' - pirmas argumentas yra duomenų lentelė;
+#' - argumentai `x` (ir, jei reikia, `y`) – stulpelių pavadinimai – nurodomi
+#'   be kabučių;
+#' - funkcija reaguoja į [dplyr::group_by()], tad skaičiavimus gali atlikti
+#'   pogrupiams;
+#' - rezultatas – duomenų lentelė.
+#'   Todėl rezultatą galima patogiai braižyti naudojant \pkg{ggplot2}.
+#'
+#' @param .data Duomenų lentelė.
+#' @param x,y   Stulpelio pavadinimas (be kabučių).
+#' @param conf.level Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.
+#' @param ... Kiti parametrai, kuriuos priima [DescTools::BootCI()], tarp kurių:
+#' 1) `FUN` -- funkcija, kurios rezultatui skaičiuojami PI.
+#' 2) `bci.method` -- intervalų sudarymo metodai:
+#'    + `"perc"` -- procentilių metodas,
+#'    + `"bca"`  -- koreguotasis procentilių metodas BCa
+#'               (angl. bias-corrected and accelerated),
+#'    + kiti.
+#' 3) `R` -- replikacijų (pakartojimų) skaičius.
+#'           Įprastai turi būti tarp 1'000 ir 10'000.
+#'
+#' @return
+#' Rezultatas – duomenų lentelė, su pasikliautinaisiais intervalais.
+#' Stulpelių skaičius ir pavadinimai priklauso nuo funkcijos argumentų reikšmių
+#' ir sugrupavimo:
+#'
+#' - Jei duomenų lentelė grupuotoji, pirmųjų stulpelių pavadinimai sutampa su
+#'   grupavimo kintamųjų pavadinimais.
+#' - Stulpelio pavadinimas, sutampantis su skaičiuojamos statistikos pavadinimu
+#'   (argumento `FUN` reikšme).
+#'   Jame yra skaičiuojamos statistikos įvertis.
+#' - `lwr.ci`, `upr.ci` – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+#'                        pasikliautinojo intervalo ribos.
+#' @examples
+#' data(iris, package = "datasets")
+#' head(iris)
+#'
+#' set.seed(1) # Atkartojamumui
+#'
+#' # Medianos PI iš 1000 pakartojimų,
+#' # BCa metodas
+#' ci_boot(iris, Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+#'
+#' # Naudojamas jungimo operatorius
+#' iris |>
+#'   ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+#'
+#' # PI skaičiavimas kiekvienai grupei atskirai
+#' iris |>
+#'   dplyr::group_by(Species) |>
+#'   ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+#'
+#' # Medianos PI iš 1000 pakartojimų, procentilių metodas
+#' iris |>
+#'   dplyr::group_by(Species) |>
+#'   ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "perc")
+#'
+#' # PI skaičiavimas, nurodant funkcijos `median()`
+#' # argumentą `na.rm = TRUE`
+#' med_pi_gr <-
+#'   iris |>
+#'   dplyr::group_by(Species) |>
+#'   ci_boot(
+#'     Petal.Length,
+#'     FUN = median, na.rm = TRUE,
+#'     R = 1000, bci.method = "bca"
+#'   )
+#' med_pi_gr
+#'
+#' # Dviejų kintamųjų funkcijoms pavyzdys:
+#' # Spearman koreliacijos koeficientas
+#' # (method = "spearman" yra cor() argumentas)
+#' spearman_pi_gr <-
+#'   iris |>
+#'   dplyr::group_by(Species) |>
+#'   ci_boot(
+#'     Petal.Length, Petal.Width,
+#'     FUN = cor, method = "spearman",
+#'     R = 1000, bci.method = "bca"
+#'   )
+#' spearman_pi_gr
+#'
+#' # Dviejų kintamųjų funkcijoms pavyzdys:
+#' # Pearson koreliacijos koeficientas
+#' # (method = "pearson" yra cor() argumentas)
+#' pearson_pi_gr <-
+#'   iris |>
+#'   dplyr::group_by(Species) |>
+#'   ci_boot(
+#'     Petal.Length, Petal.Width,
+#'     FUN = cor, method = "pearson",
+#'     R = 1000, bci.method = "bca"
+#'   )
+#' pearson_pi_gr
+#'
+#' @export
+
+ci_boot <- function(.data, x, y = NULL, conf.level = 0.95, ...) {
+
+  ci_function <- function(x, y) {
+    # Rezultatas turi būti duomenų lentelė
+    DescTools::BootCI(x = x, y = y, conf.level = conf.level, ...) |>
+      t() |>
+      as.data.frame()
+  }
+
+  missing_y <- missing(y)
+
+  .data |>
+    tidyr::nest(data = c(dplyr::everything(), -dplyr::group_vars(.data))) |>
+    dplyr::mutate(ci =
+      purrr::map(data, ~ ci_function(
+        x = dplyr::pull(., {{ x }}),
+        y = if (missing_y) NULL else dplyr::pull(., {{ y }})
+      ))
+    ) |>
+    dplyr::select(-data) |>
+    tidyr::unnest(ci) |>
+    dplyr::ungroup()
+}
diff --git a/R/globals.R b/R/globals.R
new file mode 100644
index 0000000..cf39608
--- /dev/null
+++ b/R/globals.R
@@ -0,0 +1 @@
+utils::globalVariables(c("ci", ".data", ":="))
diff --git a/man/ci_binom.Rd b/man/ci_binom.Rd
new file mode 100644
index 0000000..d4583be
--- /dev/null
+++ b/man/ci_binom.Rd
@@ -0,0 +1,55 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/functions.R
+\name{ci_binom}
+\alias{ci_binom}
+\title{Proporcijos PI: 2 grupės}
+\usage{
+ci_binom(x, n, method = "modified wilson", conf.level = 0.95, ...)
+}
+\arguments{
+\item{x}{Mus dominančių
+\emph{arba} mums palankių įvykių skaičius
+\emph{arba} mus dominančios grupės dydis.}
+
+\item{n}{Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.}
+
+\item{method, ...}{Kiti parametrai, kuriuos priima
+\code{\link[DescTools:BinomCI]{DescTools::BinomCI()}}. Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.}
+
+\item{conf.level}{Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.}
+}
+\value{
+Rezultatas – duomenų lentelė, kurios stulpeliai:
+\itemize{
+\item \code{est} (\verb{<dbl>}) – proporcijos įvertis,
+\item \code{lwr.ci}, \code{upr.ci}  (\verb{<dbl>}) – (lower CI, upper CI)
+apatinė ir viršutinė proporcijos pasikliautinojo intervalo ribos.
+\item \code{x} (\verb{<int>}) – Mus dominančių įvykių skaičius / Mus dominančios grupės dydis.
+\item \code{n} (\verb{<int>}) – Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.
+}
+}
+\description{
+Dvireikšmio kintamojo mus dominančios reikšmės proporcijos pasikliautinojo
+intervalo (PI) skaičiavimo funkcija, kuri yra patobulintas
+\code{\link[DescTools:BinomCI]{DescTools::BinomCI()}} variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+}
+\details{
+Ši funkcija naudojama taip pat, kaip \code{\link[DescTools:BinomCI]{DescTools::BinomCI()}}, tik numatytasis
+metodas yra modifikuotasis Wilson metodas, o rezultatas – duomenų lentelė,
+o ne vektorius. Todėl, pvz., rezultatą galima braižyti naudojant
+\pkg{ggplot2}.
+}
+\examples{
+x <- 54  # mus dominančių įvykių skaičius
+n <- 80  # įvykių skaičius iš viso
+ci_binom(x = 54, n = 80)
+
+# Simuliacija su skirtingais imties dydžiais
+ci_binom(x = 54, n = c(80, 100, 512))
+
+# PI skaičiavimas kiekvienai grupei atskirai
+y = c(23, 45)
+ci_binom(y, n = sum(y))
+
+
+}
diff --git a/man/ci_boot.Rd b/man/ci_boot.Rd
new file mode 100644
index 0000000..710aeee
--- /dev/null
+++ b/man/ci_boot.Rd
@@ -0,0 +1,123 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/functions.R
+\name{ci_boot}
+\alias{ci_boot}
+\title{Pasikliautinieji intervalai (PI) savirankos metodais}
+\usage{
+ci_boot(.data, x, y = NULL, conf.level = 0.95, ...)
+}
+\arguments{
+\item{.data}{Duomenų lentelė.}
+
+\item{x, y}{Stulpelio pavadinimas (be kabučių).}
+
+\item{conf.level}{Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.}
+
+\item{...}{Kiti parametrai, kuriuos priima \code{\link[DescTools:BootCI]{DescTools::BootCI()}}, tarp kurių:
+\enumerate{
+\item \code{FUN} -- funkcija, kurios rezultatui skaičiuojami PI.
+\item \code{bci.method} -- intervalų sudarymo metodai:
+\itemize{
+\item \code{"perc"} -- procentilių metodas,
+\item \code{"bca"}  -- koreguotasis procentilių metodas BCa
+(angl. bias-corrected and accelerated),
+\item kiti.
+}
+\item \code{R} -- replikacijų (pakartojimų) skaičius.
+Įprastai turi būti tarp 1'000 ir 10'000.
+}}
+}
+\value{
+Rezultatas – duomenų lentelė, su pasikliautinaisiais intervalais.
+Stulpelių skaičius ir pavadinimai priklauso nuo funkcijos argumentų reikšmių
+ir sugrupavimo:
+\itemize{
+\item Jei duomenų lentelė grupuotoji, pirmųjų stulpelių pavadinimai sutampa su
+grupavimo kintamųjų pavadinimais.
+\item Stulpelio pavadinimas, sutampantis su skaičiuojamos statistikos pavadinimu
+(argumento \code{FUN} reikšme).
+Jame yra skaičiuojamos statistikos įvertis.
+\item \code{lwr.ci}, \code{upr.ci} – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+pasikliautinojo intervalo ribos.
+}
+}
+\description{
+Pasikliautinųjų intervalų (PI) skaičiavimas pasirinktu savirankos metodu
+(angl. \emph{statistical bootstrap}). Funkcija \code{ci_boot()} yra patobulintas
+\code{\link[DescTools:BootCI]{DescTools::BootCI()}} variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+}
+\details{
+Ši funkcija naudojama panašiai, kaip \code{\link[DescTools:BootCI]{DescTools::BootCI()}}, bet:
+\itemize{
+\item pirmas argumentas yra duomenų lentelė;
+\item argumentai \code{x} (ir, jei reikia, \code{y}) – stulpelių pavadinimai – nurodomi
+be kabučių;
+\item funkcija reaguoja į \code{\link[dplyr:group_by]{dplyr::group_by()}}, tad skaičiavimus gali atlikti
+pogrupiams;
+\item rezultatas – duomenų lentelė.
+Todėl rezultatą galima patogiai braižyti naudojant \pkg{ggplot2}.
+}
+}
+\examples{
+data(iris, package = "datasets")
+head(iris)
+
+set.seed(1) # Atkartojamumui
+
+# Medianos PI iš 1000 pakartojimų,
+# BCa metodas
+ci_boot(iris, Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+
+# Naudojamas jungimo operatorius
+iris |>
+  ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+
+# PI skaičiavimas kiekvienai grupei atskirai
+iris |>
+  dplyr::group_by(Species) |>
+  ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "bca")
+
+# Medianos PI iš 1000 pakartojimų, procentilių metodas
+iris |>
+  dplyr::group_by(Species) |>
+  ci_boot(Petal.Length, FUN = median, R = 1000, bci.method = "perc")
+
+# PI skaičiavimas, nurodant funkcijos `median()`
+# argumentą `na.rm = TRUE`
+med_pi_gr <-
+  iris |>
+  dplyr::group_by(Species) |>
+  ci_boot(
+    Petal.Length,
+    FUN = median, na.rm = TRUE,
+    R = 1000, bci.method = "bca"
+  )
+med_pi_gr
+
+# Dviejų kintamųjų funkcijoms pavyzdys:
+# Spearman koreliacijos koeficientas
+# (method = "spearman" yra cor() argumentas)
+spearman_pi_gr <-
+  iris |>
+  dplyr::group_by(Species) |>
+  ci_boot(
+    Petal.Length, Petal.Width,
+    FUN = cor, method = "spearman",
+    R = 1000, bci.method = "bca"
+  )
+spearman_pi_gr
+
+# Dviejų kintamųjų funkcijoms pavyzdys:
+# Pearson koreliacijos koeficientas
+# (method = "pearson" yra cor() argumentas)
+pearson_pi_gr <-
+  iris |>
+  dplyr::group_by(Species) |>
+  ci_boot(
+    Petal.Length, Petal.Width,
+    FUN = cor, method = "pearson",
+    R = 1000, bci.method = "bca"
+  )
+pearson_pi_gr
+
+}
diff --git a/man/ci_mean_t.Rd b/man/ci_mean_t.Rd
new file mode 100644
index 0000000..0c2edad
--- /dev/null
+++ b/man/ci_mean_t.Rd
@@ -0,0 +1,52 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/functions.R
+\name{ci_mean_t}
+\alias{ci_mean_t}
+\title{Vidurkio PI, suskaičiuotas pagal duomenis}
+\usage{
+ci_mean_t(.data, x, conf.level = 0.95, ...)
+}
+\arguments{
+\item{.data}{Duomenų lentelė.}
+
+\item{x}{Stulpelio pavadinimas (be kabučių).}
+
+\item{conf.level}{Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.}
+
+\item{...}{Kiti parametrai, kuriuos priima \code{\link[DescTools:MeanCI]{DescTools::MeanCI()}}.
+Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.}
+}
+\value{
+Rezultatas – duomenų lentelė, kurioje yra šie stulpeliai:
+\itemize{
+\item (jei yra) grupavimo kintamųjų pavadinimai;
+\item \code{mean} (\verb{<dbl>}) – vidurkio įvertis;
+\item \code{lwr.ci}, \code{upr.ci} (\verb{<dbl>}) – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+pasikliautinojo intervalo ribos.
+}
+}
+\description{
+Funkcija \code{ci_mean_t()} skaičiuoja vidurkio pasikliautinajį intervalą (PI)
+pagal \emph{klasikinę} formulę su t (Stjudento) koeficientu, kai duomenys
+pateikti \emph{duomenų lentelės pavidalu}. Ši funkcija yra patobulinta
+\code{\link[DescTools:MeanCI]{DescTools::MeanCI()}}, reaguojanti į \code{\link[dplyr:group_by]{dplyr::group_by()}}, tad skaičiavimus
+gali atlikti ir pogrupiams. Rezultatas – duomenų lentelė.
+}
+\examples{
+# Pavyzdžiai
+data(npk, package = "datasets")
+head(npk)
+
+# Kintamojo `yield` vidurkio PI skaičiavimas
+ci_mean_t(npk, yield)
+
+# PI skaičiavimas naudojant jungimo operatorių
+npk |> ci_mean_t(yield)
+
+# PI skaičiavimas grupuojant pagal vieną kintamąjį
+npk |> dplyr::group_by(N) |> ci_mean_t(yield)
+
+# PI skaičiavimas grupuojant pagal 3 kintamuosius
+npk |> dplyr::group_by(N, P, K) |> ci_mean_t(yield)
+
+}
diff --git a/man/ci_mean_t_stat.Rd b/man/ci_mean_t_stat.Rd
new file mode 100644
index 0000000..e458b98
--- /dev/null
+++ b/man/ci_mean_t_stat.Rd
@@ -0,0 +1,78 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/functions.R
+\name{ci_mean_t_stat}
+\alias{ci_mean_t_stat}
+\title{Vidurkio PI, suskaičiuotas pagal aprašomąsias statistikas}
+\usage{
+ci_mean_t_stat(mean_, sd_, n, group = "", conf.level = 0.95)
+}
+\arguments{
+\item{mean_}{Vektorius su kiekvienos grupės vidurkiais.}
+
+\item{sd_}{Vektorius su kiekvienos grupės standartiniu nuokrypiu.}
+
+\item{n}{Vektorius su kiekvienos grupės dydžiu.}
+
+\item{group}{Grupės pavadinimas.
+Numatytoji reikšmė – tuščia eilutė (\code{""}).}
+
+\item{conf.level}{Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.}
+}
+\value{
+Rezultatas – duomenų lentelė, su šiais stulpeliais:
+\itemize{
+\item \code{group}  (\verb{<fct>}) – grupės pavadinimas;
+\item \code{mean}   (\verb{<dbl>}) – vidurkio įvertis;
+\item \code{lwr.ci} (\verb{<dbl>}) – apatinė vidurkio PI riba (lwr. atitinka „lower“);
+\item \code{upr.ci} (\verb{<dbl>}) – viršutinė vidurkio PI riba (upr. atitinka „upper“);
+\item \code{sd}     (\verb{<dbl>})  – standartinis nuokrypis;
+\item \code{n}      (\verb{<int>})  – imties/grupės dydis.
+}
+
+Skaičiavimai gali būti atlikti ir rezultatai pateikti daugiau nei vienai
+grupei.
+}
+\description{
+Funkcija \code{ci_mean_t_stat()} skaičiuoja vidurkio pasikliautinajį intervalą (PI)
+pagal \emph{klasikinę} formulę su t (Stjudento) koeficientu, kai duotos
+\emph{aprašomosios statistikos} (vidurkis, standartinis nuokrypis, imties dydis).
+Naudinga, kai tokie dydžiai būna pateikti mokslinėje literatūroje.
+}
+\note{
+Kiekvieno iš \code{mean_}, \code{sd_}, \code{n}, \code{group} ilgis (reikšmių skaičius) turi būti
+(a) arba vieną reikšmė,
+(b) arba sutapti su ilgiausiu šios argumentų grupės vektoriumi.
+
+Dėl aiškumo išnagrinėkite pavyzdžius.
+}
+\examples{
+# Pavyzdžiai
+
+# Nurodant argumentų pavadinimus:
+ci_mean_t_stat(mean_ = 362, sd_ = 35, n = 100)
+
+# Nenurodant argumentų pavadinimų:
+ci_mean_t_stat(362, 35, 100)
+
+
+# Skaičiavimai kelioms grupėms:
+vidurkis     <- c(1, 2, 3)
+st_nuokrypis <- c(3, 2, 3)
+n            <- c(50, 20, 40)
+grupe        <- c("A", "B", "C")
+
+ci_mean_t_stat(vidurkis, st_nuokrypis, n, grupe)
+
+
+# Simuliacija su keliais imties dydžiais:
+ci_mean_t_stat(mean_ = 362, sd_ = 35, n = c(10, 50, 100, 1000))
+
+
+# Jei norite, kad rodytų daugiau skaitmenų po kablelio:
+rez_pi <- ci_mean_t_stat(362, 35, 100)
+as.data.frame(rez_pi)
+
+# Arba
+# View(rez_pi)
+
+}
diff --git a/man/ci_multinom.Rd b/man/ci_multinom.Rd
new file mode 100644
index 0000000..4206833
--- /dev/null
+++ b/man/ci_multinom.Rd
@@ -0,0 +1,75 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/functions.R
+\name{ci_multinom}
+\alias{ci_multinom}
+\title{Proporcijos PI: 3 ar daugiau grupių}
+\usage{
+ci_multinom(
+  x,
+  method = "goodman",
+  conf.level = 0.95,
+  gr_colname = "group",
+  ...
+)
+}
+\arguments{
+\item{x}{Vektorius su grupių dydžiais.
+Geriausia, jei vektoriaus elementai turėtų prasmingu pavadinimus
+(žiūrėti pavyzdžius).}
+
+\item{method}{Skaičiavimo metodas (\code{"goodman"}, \code{"sisonglaz"}, \code{"cplus1"}
+ir kiti variantai, aprašyti \code{\link[DescTools:MultinomCI]{DescTools::MultinomCI()}} dokumentacijoje).}
+
+\item{conf.level}{Pasikliovimo lygmuo. Numatytoji reikšmė – 0.95.}
+
+\item{gr_colname}{Stulpelio pavadinimas (kabutėse), kuriame bus
+parašyti grupių pavadinimai. Numatytoji reikšmė yra \code{"group"}.}
+
+\item{...}{Kiti parametrai, kuriuos priima \code{\link[DescTools:MultinomCI]{DescTools::MultinomCI()}}.
+Žiūrėti šios funkcijos dokumentaciją.}
+}
+\value{
+Rezultatas – duomenų lentelė, kurios stulpeliai:
+\itemize{
+\item \code{group} arba kitas vartotojo pasirinktas pavadinimas stulpeliui su grupių
+pavadinimams, numatytoji reikšmė
+(\verb{<fct>}).
+\item \code{est} (\verb{<dbl>}) – proporcijos įvertis.
+\item \code{lwr.ci}, \code{upr.ci} (\verb{<dbl>}) – (lower CI, upper CI) apatinė ir viršutinė
+proporcijos pasikliautinojo intervalo ribos.
+\item \code{x} (\verb{<int>}) – Grupės dydis.
+\item \code{n} (\verb{<int>}) – Įvykių skaičius iš viso. / Imties dydis.
+}
+}
+\description{
+Daugiareikšmio (k ≥ 3) kintamojo reikšmių proporcijų \emph{vienu metu} skaičiuojamų
+pasikliautinųjų intervalų (PI) skaičiavimo funkcija, kuri yra patobulintas
+\code{\link[DescTools:MultinomCI]{DescTools::MultinomCI()}} variantas. Rezultatas – duomenų lentelė.
+}
+\details{
+Ši funkcija naudojama taip pat, kaip \code{\link[DescTools:MultinomCI]{DescTools::MultinomCI()}}, tik
+numatytasis metodas yra Goodman metodas, o rezultatas – duomenų lentelė,
+o ne vektorius.
+Todėl rezultatą galima patogiai braižyti naudojant \pkg{ggplot2}.
+}
+\examples{
+# Dažniai be pavadinimų
+ci_multinom(c(20, 35, 54))
+
+# Nurodytas skaičiavimo metodas
+ci_multinom(c(20, 35, 54), method = "goodman")
+
+# Dažniai su grupių pavadinimais
+x <- c("dideli" = 20, "vidutiniai" = 35, "maži" = 54)
+ci_multinom(x, method = "goodman")
+
+# Dažniai su grupių pavadinimais ir jungimo operatorius
+c("dideli" = 20, "vidutiniai" = 35, "maži" = 54) |>
+  ci_multinom()
+
+# Kitas metodas
+c("dideli" = 33, "vidutiniai" = 35, "maži" = 30) |>
+  ci_multinom(method = "sisonglaz")
+
+
+}
diff --git a/pi.Rproj b/pi.Rproj
new file mode 100644
index 0000000..270314b
--- /dev/null
+++ b/pi.Rproj
@@ -0,0 +1,21 @@
+Version: 1.0
+
+RestoreWorkspace: Default
+SaveWorkspace: Default
+AlwaysSaveHistory: Default
+
+EnableCodeIndexing: Yes
+UseSpacesForTab: Yes
+NumSpacesForTab: 2
+Encoding: UTF-8
+
+RnwWeave: Sweave
+LaTeX: pdfLaTeX
+
+AutoAppendNewline: Yes
+StripTrailingWhitespace: Yes
+
+BuildType: Package
+PackageUseDevtools: Yes
+PackageInstallArgs: --no-multiarch --with-keep.source
+PackageRoxygenize: rd,collate,namespace