dados <- airquality
#cria um novo conjunto de airquality sem os NA's
air.semNA <- airquality[complete.cases(airquality), ]
#cria um subconjunto que contém apenas as linhas onde a concentração de ozônio (Ozone) é maior que 25 e a temperatura (Temp) é inferior a 90.
subConj <- subset(x = airquality, subset = Ozone > 25 & Temp < 90)
#calcula a média da radiação solar no subconjunto criado anteriormente
mean(subConj$Solar.R, na.rm=TRUE)
#cria um subconjunto que contém apenas as linhas onde a velocidade do vento é maior que 10
dados_filtrados <- subset(dados, Wind > 10)
#cria um novo conjunto ordenado em ordem decrescente com base na coluna Ozone
oz_decresc <- airquality[order(-airquality$Ozone), ]
#cria um novo conjunto ordenado em ordem crescente com base na coluna Temp
dados_order <- dados[order(dados$Temp), ]
# Calcular a média da velocidade do vento
media_vento <- mean(airquality$Wind)
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Lei de Ampere: \(\oint \vec{B} \cdot \vec{dl} = \mu_0 \cdot \iint \vec{J} \cdot \vec{dA}\)
Lei de Gauss: \(\oint \vec{E} \cdot \vec{dA} = \frac{q}{\varepsilon_0}\)
Fórmula da Covariância: \(\text{cov}(X, Y) = \frac{\sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{n}\)
Delta da função quadrática: \(\Delta = b^2 - 4ac\)
Movimento retilíneo uniforme: \(s(t) = s_0 + v \cdot t\)
Andrade et al. (2009) Machida et al. (2011) Araujo et al. (2018) Andrade et al. (2017) Araujo et al. (2014)