Exercicio 11 - R Markdown -

Manipulação de dados

data("swiss")
head(swiss)
##              Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Courtelary        80.2        17.0          15        12     9.96
## Delemont          83.1        45.1           6         9    84.84
## Franches-Mnt      92.5        39.7           5         5    93.40
## Moutier           85.8        36.5          12         7    33.77
## Neuveville        76.9        43.5          17        15     5.16
## Porrentruy        76.1        35.3           9         7    90.57
##              Infant.Mortality
## Courtelary               22.2
## Delemont                 22.2
## Franches-Mnt             20.2
## Moutier                  20.3
## Neuveville               20.6
## Porrentruy               26.6
#ordenar as cidades com maior taxa de fertilidade
swiss_fert_sorted <- swiss %>%
  arrange(desc(Fertility))

#filtrar por cidades que tenham mais 50% dos seus homens trabalhando na agricultura
swiss_agri_filtered <- swiss_fert_sorted %>%
  filter(Agriculture > 50)

swiss_agri_filtered
##              Fertility Agriculture Examination Education Catholic
## Glane             92.4        67.8          14         8    97.16
## Sierre            92.2        84.6           3         3    99.46
## Veveyse           87.1        64.5          14         6    98.61
## Broye             83.8        70.2          16         7    92.85
## Gruyere           82.4        53.3          12         7    97.67
## Monthey           79.4        64.9           7         3    98.22
## Sion              79.3        63.1          13        13    96.83
## Herens            77.3        89.7           5         2   100.00
## Conthey           75.5        85.9           3         2    99.71
## Payerne           74.2        58.1          14         8     5.23
## Oron              72.5        71.2          12         1     2.40
## Paysd'enhaut      72.0        63.5           6         3     2.56
## Martigwy          70.5        78.2          12         6    98.96
## Entremont         69.3        84.9           7         6    99.68
## Avenches          68.9        60.7          19        12     4.43
## Echallens         68.3        72.6          18         2    24.20
## Aubonne           66.9        67.5          14         7     2.27
## Morges            65.5        59.8          22        10     5.23
## Lavaux            65.1        73.0          19         9     2.84
## Moudon            65.0        55.1          14         3     4.52
## St Maurice        65.0        75.9           9         9    99.06
## Aigle             64.1        62.0          21        12     8.52
## Cossonay          61.7        69.3          22         5     2.82
## Rolle             60.5        60.8          16        10     7.72
## Orbe              57.4        54.1          20         6     4.20
## Nyone             56.6        50.9          22        12    15.14
##              Infant.Mortality
## Glane                    24.9
## Sierre                   16.3
## Veveyse                  24.5
## Broye                    23.6
## Gruyere                  21.0
## Monthey                  20.2
## Sion                     18.1
## Herens                   18.3
## Conthey                  15.1
## Payerne                  23.8
## Oron                     21.0
## Paysd'enhaut             18.0
## Martigwy                 19.4
## Entremont                19.8
## Avenches                 22.7
## Echallens                21.2
## Aubonne                  19.1
## Morges                   18.0
## Lavaux                   20.0
## Moudon                   22.4
## St Maurice               17.8
## Aigle                    16.5
## Cossonay                 18.7
## Rolle                    16.3
## Orbe                     15.3
## Nyone                    16.7

Datatable

datatable(swiss_agri_filtered,
          options= list(pageLength = 5,
                        autoWidth = TRUE))

EquaçÕes Matemáticas

  • Equação de dirac: \((i \gamma^\mu \partial_\mu - m) \psi = 0\)
    A equação de Dirac previu a existência de antimatéria. A equação de Dirac é uma equação fundamental na mecânica quântica relativística que descreve o comportamento de partículas elementares como elétrons e quarks, que possuem spin 1/2.

  • Formula do principio de Fermat: \(\delta \int_{A}^{B} n(x, y, z) \, \frac{ds}{v} = 0\)
    O princípio de Fermat, é a ligação entre a óptica de raios e a óptica de ondas. Ele afirma que o caminho percorrido por um raio entre dois pontos dados é o caminho que pode ser percorrido no menor tempo.

  • Equação de Navier-Stokes: \(\rho \left( \frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + (\mathbf{u} \cdot \nabla) \mathbf{u} \right) = -\nabla p + \mu \nabla^2 \mathbf{u} + \mathbf{f}\)
    Esta equação descreve o movimento de um fluido viscoso e é fundamental na mecânica dos fluidos, modelando desde a água fluindo em um cano até o movimento do ar na atmosfera.

  • A equação de onda de De Broglie: \(\lambda = \frac{h}{p}\)
    Essa equação relaciona a natureza ondulatória e corpuscular das partículas, sugerindo que qualquer partícula com momento 𝑝 possui um comprimento de onda associado 𝜆. Essa é uma das bases da mecânica quântica.

  • A equação da energia de um corpo em movimento: \(E = \sqrt{(pc)^2 + (mc^2)^2}\)
    Esta equação mostra que a energia de um corpo em movimento inclui tanto a energia associada ao seu momento quanto a energia de repouso \(mc^2\). Quando o corpo está em repouso \((p=0)\), essa equação se reduz à famosa equação \(E = mc^2\).

Imagens

Imagem 1

Imagem 2

Referências

Sauerbrei et al. (2006) Bunn (2008) Kaya et al. (2018) Robin et al. (2011) Megiddo (1983)

Bunn, Andrew G. 2008. “A Dendrochronology Program Library in r (dplR).” Dendrochronologia 26 (October): 115–24. https://doi.org/10.1016/j.dendro.2008.01.002.
Kaya, Efdal, Muge Agca, Fatih Adiguzel, and Mehmet Cetin. 2018. “Spatial Data Analysis with r Programming for Environment.” Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal 25 (May): 1521–30. https://doi.org/10.1080/10807039.2018.1470896.
Megiddo, Nimrod. 1983. “Linear-Time Algorithms for Linear Programming in \(R^3\) and Related Problems.” SIAM Journal on Computing 12 (November): 759–76. https://doi.org/10.1137/0212052.
Robin, Xavier, Natacha Turck, Alexandre Hainard, Natalia Tiberti, Frédérique Lisacek, Jean-Charles Sanchez, and Markus Müller. 2011. “pROC: An Open-Source Package for r and s+ to Analyze and Compare ROC Curves.” BMC Bioinformatics 12 (March). https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-77.
Sauerbrei, W., C. Meier-Hirmer, A. Benner, and P. Royston. 2006. “Multivariable Regression Model Building by Using Fractional Polynomials: Description of SAS, STATA and r Programs.” Computational Statistics & Data Analysis 50 (August): 3464–85. https://doi.org/10.1016/j.csda.2005.07.015.