Introdução

Este relatório apresenta a análise de um conjunto de dados simples, utilizando manipulações básicas, visualizações interativas, equações complexas em LaTeX, figuras relacionadas à ciência de dados e referências bibliográficas. Cada um dos itens está organizado em seções específicas.

Carregando e Manipulando Dados

head(iris_setosa)
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Ratio
## 1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa    1.433333
## 2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa    1.517241
## 3          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa    1.466667
## 4          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa    1.375000
## 5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa    1.956522
## 6          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa    1.483871

Criar uma tabela interativa usando o pacote DT

datatable(iris_setosa, options = list(pageLength = 10, autoWidth = TRUE))

Cinco equações complexas escritas em LaTex

Equação de Schrödinger (Forma dependente do tempo): \[ i\hbar \frac{\partial \psi(\mathbf{r}, t)}{\partial t} = \left( -\frac{\hbar^2}{2m} \nabla^2 + V(\mathbf{r}, t) \right) \psi(\mathbf{r}, t) \]

Transformada de Fourier (unidimensional): \[ \hat{f}(\xi) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x) e^{-2\pi i x \xi} \, dx \]

Equações de Maxwell (em forma diferencial): \[ \begin{cases} \nabla \cdot \mathbf{E} = \frac{\rho}{\epsilon_0} \\ \nabla \cdot \mathbf{B} = 0 \\ \nabla \times \mathbf{E} = -\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t} \\ \nabla \times \mathbf{B} = \mu_0 \mathbf{J} + \mu_0 \epsilon_0 \frac{\partial \mathbf{E}}{\partial t} \end{cases} \]

Equação de Navier-Stokes (para um fluido incompressível): \[ \rho \left( \frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + \mathbf{u} \cdot \nabla \mathbf{u} \right) = -\nabla p + \mu \nabla^2 \mathbf{u} + \mathbf{f} \]

Equação de Dirac: \[ (i\hbar \gamma^\mu \partial_\mu - mc) \psi = 0 \]

Figura 1: Exemplo de Gráfico de Dispersão

plot(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width, main="Gráfico de Dispersão",
     xlab="Comprimento da Sépala", ylab="Largura da Sépala", pch=19, col=iris$Species)

Figura 2: Exemplo de Boxplot

boxplot(Sepal.Length ~ Species, data=iris, main="Boxplot do Comprimento da Sépala",
        xlab="Espécie", ylab="Comprimento da Sépala", col=c("red", "green", "blue"))

Citações

Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) James et al. (2013) Wickham and Grolemund (2016) Aalst (2016) Silver (2012)

Referências

Aalst, Wil van der. 2016. Process Mining: Data Science in Action. Springer.
Hastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. 2009. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.
James, Gareth, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. 2013. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in r. Springer.
Silver, Nate. 2012. The Signal and the Noise: Why so Many Predictions Fail – but Some Don’t. Penguin Press.
Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2016. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O’Reilly Media.