Tarefa 1

Author

RAFAEL FRANÇA

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] TRUE
45/9 < 65/13
[1] FALSE

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?

mudial <- c("REAL MADRID", "SANTOS", "FLAMENGO", "MANCHESTER UNITED", "JUVENTUS", "ROMA")

Exercício 6

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

maria <- c("Maria", T, 62, 54, "Azul")
class(maria)
[1] "character"

Exercício 7

Faça uma matrix 4x4 com numeros de 0 a 15

matriz1 <- 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", "Monica", "Gabriela")
sexo <- c("M", "F", "M", "M", "F", "F", "M" , "M", "F", "F")
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_sanguineo <- c("AB", "O", "O", "A", "O", "O", "AB", "B", "O", "O")
IMC <- c(23.1481481481481, 29.0317898098418, 26.5731292517007, 22.6751526707722, 26.171875, 20.8116545265349, 25.5036157024793, 24.9307479224377, 23.7252861602497, 23.5294117647059)
dataframe1 <- data.frame(nome, sexo, idade, altura, peso, tipo_sanguineo, IMC)

Exercício 9

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

mean(dataframe1$idade)
[1] 44.2
sd(dataframe1$idade)
[1] 10.65416
median(dataframe1$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_F<- dplyr::filter(dataframe1, sexo == "F")
mean(dados_F$altura)
[1] 1.612
dados_M<-dplyr::filter(dataframe1, sexo == "M")
mean(dados_M$altura)
[1] 1.822

Exercício 11

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

 dados_F<- dplyr::filter(dataframe1, sexo == "F")
mean(dados_F$altura)
[1] 1.612
dados_M<-dplyr::filter(dataframe1, sexo == "M")
mean(dados_M$altura)
[1] 1.822

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.

table(dataframe1$sexo, dataframe1$tipo_sanguineo)
   
    A AB B O
  F 0  0 0 5
  M 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.

IMC<- C(dataframe1$peso / dataframe1$altura^2)
IMC <- c(23.1481481481481, 29.0317898098418, 26.5731292517007, 22.6751526707722, 26.171875, 20.8116545265349, 25.5036157024793, 24.9307479224377, 23.7252861602497, 23.5294117647059)

Exercício 14

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

dataframe1 <- data.frame(nome, sexo, idade, altura, peso, tipo_sanguineo, IMC)

Exercício 15

Faça um boxplot da variável ALtura.

boxplot(dataframe1$altura)

Exercício 16

Faça um boxplot da variável IMC por sexo.

boxplot(dados_F$peso / dados_F$altura ^ 2, dados_M$peso / dados_M$altura ^ 2)

Exercício 17

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

exercicio17 <- dataframe1[,-c(6)]

Exercício 18

Remova Valquíria do dataframe que você criou no exercício 8

exercicio18 <- dataframe1[-c(5),]