A apostila contendo o conteúdo e os exercícios estão disponíveis em https://resendejss.github.io/introducaoALinguagemR/

Exercício 01 Utilizando o dataset cars, construa um gráfico com a função plot(). Mostre a relação entre as variáveis distância (dist) e velocidade (speed). Como título do gráfico coloque “Relação entre distância e velocidade” e, para as labels do eixo x e y, “Velocidade (milhas por hora)” e “Distância percorrida (milhas)”, respectivamente. Os pontos do gráfico devem ser vermelhos.

plot(cars$speed, cars$dist,
     main = "Relacao Entre Distancia e Velocidade",
     xlab = "Velocidade (milhas por hora)",
     ylab = "Distancia (milhas)",
     col = "red")

Exercício 02

A função rnorm() gera desvios aleatórios. Usando a ajuda, veja a documentação para essa função e exemplos de utilização. Comece com rnorm(10) e veja o que é retornado. Em seguida, usando a função hist() plote um histograma para visualizar a distribuição destes desvios aleatórios, agora com rnorm(1000).

rnorm(10)
##  [1]  0.3609482  1.0495087 -1.9118125 -1.5518579 -1.1453757  2.1758421
##  [7]  2.1909493  1.8725751 -0.2927271 -0.4786862
hist(rnorm(1000))

Exercício 3

Utilizando o dataset airquality, use a função head() para ver quantas colunas contém o data set. Para selecionar uma coluna específica do dataset, usamos a notação “$”. Ou seja, se desejamos utilizar os dados contidos na camada “Ozone” devemos usar o seguinte comando airquality$Ozone. Plote um histograma da coluna Ozone contida neste dataset, fazendo uso da notação $.

head(airquality)
##   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 1    41     190  7.4   67     5   1
## 2    36     118  8.0   72     5   2
## 3    12     149 12.6   74     5   3
## 4    18     313 11.5   62     5   4
## 5    NA      NA 14.3   56     5   5
## 6    28      NA 14.9   66     5   6
hist(airquality$Ozone)

Exercício 04

Ainda utilizando o dataset airquality, agora vamos construir um boxplot. Plote um boxplot de Ozônio em função dos Meses, para o dataset airquality. Lembre-se de utilizar a sintaxe vista em aula Ozone ~ Month, ou seja, uma em função da outra, da mesma maneira que fazemos, y dependente de x (y ~ x), neste caso, fazendo Ozone dependente de Month.

boxplot(Ozone~Month, data = airquality)

Exercício 05

No boxplot do exercício anterior, os nomes dos eixos x e y não foram especificados e logo, não foram mostrados no gráfico. Como vimos, os gráficos em R são montados em etapas, com a adição de argumentos nas funções. Utilizando a seta para cima do teclado, recupere o comando digitado anteriormente e adicione novos argumentos. Defina o argumento xlab igual à “Month” e o argumento ylab igual à “Ozone(ppb)”. Além destes, coloque também os argumentos col.axis igual à “blue” e col.lab igual à “red” e veja o que acontece com o seu boxplot.

boxplot(Ozone~Month, data = airquality,
        xlab = "Month",
        ylab = "Ozone (ppb)",
        col.axis = "blue",
        col.lab = "red")