巴西人口普查2010年的调查设计中的FPC（Full Probability Calculation，全概率计算）是一种采样设计方法，用于根据总体的特征和样本中的数据，估计总体的参数。下面是一个使用R语言进行FPC的代码示例：

# 导入必要的包
library(survey)

# 读取数据
data <- read.csv("population_data.csv")

# 创建一个调查设计
design <- svydesign(id = ~1, data = data, weights = ~weight)

# 计算估计量
estimate <- svytotal(~variable_of_interest, design)

# 打印估计结果
print(estimate)

在上面的代码中，假设人口数据保存在名为"population_data.csv"的CSV文件中。首先，使用read.csv函数读取数据。然后，使用svydesign函数创建一个调查设计，其中id参数指定每个样本的唯一标识符（这里设为1表示每个样本都是独立的），data参数指定数据集，weights参数指定每个样本的权重。接下来，使用svytotal函数计算变量的估计量，其中~variable_of_interest表示感兴趣的变量。最后，使用print函数打印估计结果。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的FPC方法可能会根据实际情况有所不同。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如层次抽样、分层抽样等。