1 Atividade 11 de analise de dados

1.1 Carregando e Manipulando Dados

Neste relatório, utilizaremos o conjunto de dados mtcars disponível no R para demonstração. Realizaremos manipulações simples, incluindo ordenação, filtragem e criação de novas variáveis.

# Carregando o conjunto de dados mtcars
data("mtcars")
# Visualizando as primeiras linhas do dataset
head(mtcars)

##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

# Ordenando o conjunto de dados pelo consumo de combustível (mpg)
mtcars_sorted <- mtcars[order(mtcars$mpg), ]
head(mtcars_sorted)

##                      mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Cadillac Fleetwood  10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
## Lincoln Continental 10.4   8  460 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
## Camaro Z28          13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
## Duster 360          14.3   8  360 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
## Chrysler Imperial   14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
## Maserati Bora       15.0   8  301 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8

# Filtrando carros com mais de 20 mpg
mtcars_filtered <- subset(mtcars, mpg > 20)
head(mtcars_filtered)

##                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4      21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710     22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Merc 240D      24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
## Merc 230       22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2

# Criando uma nova variável (km por litro)
mtcars$kpl <- mtcars$mpg * 0.425144
head(mtcars)

##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb      kpl
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4 8.928024
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4 8.928024
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 9.693283
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 9.098082
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2 7.950193
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1 7.695106

library(DT)
datatable(mtcars, options = list(pageLength = 5, autoWidth = TRUE))

1.2 Imagens

Imagem 2

1.3 Referencias

Referencia 1 (Tolkien 1937)
Referencia 2 (Herbert 1965)
Referencia 3 (Gibson 1984)
Referencia 4 (Orwell 1949)
Referencia 5 (Austen 1813)

1.4 Equações complexas

1.4.1 Equação da circunferencia

\[ r^2=(x - x_c)^2 + (y - y_c)^2 \]

1.4.2 Lei de Coulomb

\[ F = k \frac{|q_1 q_2|}{d^2} \]

1.4.3 Fórmula de Bhaskara

\[ x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} \]

1.4.4 Lei da Gravitação Universal

\[ F = G \frac{m_1 m_2}{d^2} \]

1.4.5 Fórmula da Série Geométrica

\[ S_n = a \frac{r^n-1 }{r-1} \]

Austen, Jane. 1813. Pride and Prejudice.

Gibson, William. 1984. Neuromancer.

Herbert, Frank. 1965. Dune.

Orwell, George. 1949. 1984.

Tolkien, J. R. R. 1937. The Hobbit.

Relatório de Análise de Dados

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