Tarefa 1

Author

Paulo Cézar Oliveira Pereira

Instruções

Inicialmente altere seu nome no espaço acima, onde aparece coloque seu nome aqui.

Resolva cada um dos ítens a seguir e, após isso, clique no botão render acima e em seguida envie para o Rpubs.

Caso precise, tire suas dúvidas pelo grupo do Whatsapp

Exercício 1

Calcule no campo abaixo a raiz quadrada de 980

sqrt(980)
[1] 31.30495

Exercício 2

Calcule no campo abaixo a seguinte expressão: 5 + 5 x 5 - 5

5+5*5-5
[1] 25

Exercício 3

Compare os resultados das divisões a seguir usando os operadores lógicos >, <, ==.

  1. 46 / 3 e 78 / 5

  2. 66 / 6 e 44 / 11

  3. 45 / 9 e 65 / 13

46/3 > 78/5
[1] FALSE
66/6 < 44/11
[1] FALSE
45/9 == 65/13
[1] TRUE

Exercício 4

Quanto é 67 ao quadrado dividido por 2?

67^2/2
[1] 2244.5

Exercício 5

Crie um vetor com 6 nomes de times de futebol?

Meus_times_favoritos <- c('Corinthians', 'Barcelona', 'Manchester City', 'Milan', 'Liverpool', 'Messi footbol clube')

Exercício 6

Qual é a classe e o tipo de um vetor que contenha os seguintes elementos: Maria, T, 62, 54, Azul

exercicio6 <- c('Maria', T, 62, 54, 'Azul')
class(exercicio6)
[1] "character"

Exercício 7

Faça uma matrix 4x4 com numeros de 0 a 15

exercicio7 <- matrix(0:15, 4)

Exercício 8

Faça um dataframe com os dados do quadro a seguir:

Nome Sexo Idade (anos) Altura (metros) Peso (Kg) Tipo Sanguíneo
Pedro M 66 1.80 75 AB
Maria F 45 1.66 80 O
Carlos M 52 1.68 75 O
João M 37 1.97 88 A
Valquíria F 41 1.60 67 O
Daniela F 33 1.55 50 O
Fernando M 39 1.76 79 AB
Eduardo M 56 1.90 90 B
Mônica F 39 1.55 57 O
Gabriela F 34 1.70 68 O

OBS: os nomes das variáveis não podem começar por números, não podem ter acentos e nem espaços.

Nome <- c('Pedro', 'Maria', 'Carlos', 'João', 'Valquíria', 'Daniela', 'Fernando', 'Eduardo', 'Mônica', 'Gabriela')
Sexo <- c('Masculino', 'Feminino', 'Masculino', 'Masculino', 'Feminimo', 'Feminino', 'Masculino', 'Masculino', 'Feminino', 'Feminino')
Idade <- c(66, 45, 52, 37, 41, 33, 39, 56, 39, 34)
Altura <- c(1.80, 1.66, 1.68, 1.97, 1.60, 1.55, 1.76, 1.90, 1.55, 1.70)
Peso <- c(75, 80, 75, 88, 67, 50, 79, 90, 57, 68)
Tipo_sanguíneo <- c('AB', 'O', 'O', 'A', 'O', 'O', 'AB', 'B', 'O', 'O')
exercicio8 <- data.frame(Nome, Sexo, Idade, Altura, Peso, Tipo_sanguíneo)

Exercício 9

No dataframe que você acabou de criar, qual a média, desvio padrão e mediana das idades das pessoas?

mean(exercicio8$Idade)
[1] 44.2
sd(exercicio8$Idade)
[1] 10.65416
median(exercicio8$Idade)
[1] 40

Exercício 10

No dataframe que você acabou de criar, quem tem a maior média de altura: o sexo masculino ou feminino?

dados_masculino <- dplyr::filter(exercicio8, Sexo == "Masculino")
mean(dados_masculino[,4])
[1] 1.822
dados_feminino <- dplyr::filter(exercicio8, Sexo =="Feminino")
mean(dados_feminino[,4])
[1] 1.615

Exercício 11

No dataframe que você acabou de criar, quem tem a maior média de altura: o sexo masculino ou feminino?

Exercício 12

No dataframe que você acabou de criar, utilze a função table e prop.table para criar uma tabela de contingencia com as variáveis sexo e tipo sanguíneo.

prop.table(table(exercicio8$Sexo, exercicio8$Tipo_sanguíneo))
           
              A  AB   B   O
  Feminimo  0.0 0.0 0.0 0.1
  Feminino  0.0 0.0 0.0 0.4
  Masculino 0.1 0.2 0.1 0.1
table(exercicio8$Sexo, exercicio8$Tipo_sanguíneo)
           
            A AB B O
  Feminimo  0  0 0 1
  Feminino  0  0 0 4
  Masculino 1  2 1 1

Exercício 13

Com os dados dataframe que você criou anteriormente, faça um vetor com o IMC de cada pessoa. O IMC é calculado dividindo o peso pelo quadrado da altura.

exercicio8[,5]/exercicio8[,4]^2
 [1] 23.14815 29.03179 26.57313 22.67515 26.17187 20.81165 25.50362 24.93075
 [9] 23.72529 23.52941

Exercício 14

Adicione o vetor que você criou no exercício 13 no dataframe que você criou no exercício 8 como sendo a variável IMC.

imc <- c(23.14815, 29.03179, 26.57313, 22.67515, 26.1718, 20.81165, 25.50362, 24.93075, 23.72529, 23.52941)
exercicio8 <- data.frame(Nome, Sexo, Idade, Altura, Peso, Tipo_sanguíneo, imc)

Exercício 15

Faça um boxplot da variável ALtura.

boxplot(exercicio8$Altura)

Exercício 16

Faça um boxplot da variável IMC por sexo.

dados_feminino2 <- dplyr::filter(exercicio8, Sexo == "Feminino")
dados_masculino2 <- dplyr::filter(exercicio8, Sexo == "Masculino")
boxplot(dados_feminino2$imc)

boxplot(dados_masculino2$imc)

Exercício 17

Remova a variável Tipo sanguíneo do dataframe que você criou no exercício 8

exercicio17 <- exercicio8[, -c(6)]

Exercício 18

Remova Valquíria do dataframe que você criou no exercício 8

exercicio18 <- exercicio8[-c(5),]