Relatório de Computação para Análise de Dados
Julyanne Maria dos Santos Correia
2024-08-12
Experimentando o R Markdown
Inicialmente trataremos da manipulação simples de dados. Neste
relatório utilizaremos o dataset iris que traz informações
sobre as medidas, em centímetros, de algumas variáveis referentes à
Sépala e a Pétala de flores da espécie Iris.
Nesse contexto, iremos primeiro visualizar algumas linhas do dataset para conhecê-lo melhor.
head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosaMais abaixo iremos verificar a estrutura do dataset para entender como ele é constituído.
str(iris)## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
## $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
## $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
## $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
## $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...Observamos que existem quatro colunas do tipo numeric e uma do tipo character. Além de que, na última coluna temos um fator com 3 níveis representando o nome das espécies.
Manipulação Simples
Existem algumas maneiras que podemos utilizar para tratar um dado.
Nesta seção, iremos trabalhar essencialmente com a biblioteca
dplyr. Dessa forma, ao executar o comando abaixo, poderemos
usar suas funções.
# Caso não tenha a biblioteca instalada, executamos o comando abaixo
# install.packages("dplyr")
library("dplyr")##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionCom a biblioteca carregada, começamos o tratamento dos dados.
Filtro
De início, filtraremos a coluna Species para obter
apenas as espécies versicolor e
virginica.
iris <- iris %>% filter(Species == "versicolor" | Species == "virginica")
head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 3 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
## 4 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
## 5 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
## 6 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolorOrdenação
Com o dataset gerado partimos para a parte de ordenar. Percebemos que
alguns valores do dataset não seguem uma ordem de ordenação (crescente
ou decrescente). Nesse caso, iremos ordenar considerando a orientação
decrescente dos valores seguindo a coluna Petal.Length.
iris <- iris %>% arrange(desc(Petal.Length))
head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
## 2 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
## 3 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
## 4 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
## 5 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
## 6 7.3 2.9 6.3 1.8 virginicaPor fim, obtido o dataset final, verificamos o resumo estatístico de cada variável dele.
summary(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Min. :4.900 Min. :2.000 Min. :3.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:5.800 1st Qu.:2.700 1st Qu.:4.375 1st Qu.:1.300
## Median :6.300 Median :2.900 Median :4.900 Median :1.600
## Mean :6.262 Mean :2.872 Mean :4.906 Mean :1.676
## 3rd Qu.:6.700 3rd Qu.:3.025 3rd Qu.:5.525 3rd Qu.:2.000
## Max. :7.900 Max. :3.800 Max. :6.900 Max. :2.500
## Species
## setosa : 0
## versicolor:50
## virginica :50
##
##
## Tabela Interativa
Nesta seção, iremos trabalhar com o pacote DT para
criarmos uma tabela intrativa. Dessa forma, ao executar o comando
abaixo, poderemos instalar o pacote e usar suas funções.
# Caso não tenha a biblioteca instalada, executamos o comando abaixo
# install.packages("DT")
library("DT")Agora que temos a biblioteca, utilizaremos o dataset
iris gerado após o tratamento para dispor seus dados em uma
nova tabela.
datatable(iris)Equações em LaTeX
Nesta seção, focaremos no uso da sintaxe LaTeX. Abordaremos cinco equações matemáticas e traremos as suas explicações.
Equação 1
\[\begin{equation} \nabla \times \mathbf{E} = -\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t} \label{eq:maxwell-faraday} \end{equation}\]
Acima, temos a Equação de Maxwell-Faraday (Lei da Indução de Faraday). Esta equação afirma que a variação no fluxo de campo magnético através de materiais condutores induz o surgimento de uma corrente elétrica. Esse fenômeno foi escoberto em 1831. Krmpotic et al. (2022)
Equação 2
\[ \frac{\partial L}{\partial q_i} - \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial L}{\partial \dot{q_i}} \right) = 0 \]
A segunda equação trata da equação de Euler-Lagrange. Esta é uma equação diferencial em que as soluções são funções nas quais uma dada função é estacionária. Em uma perspectiva maior, as euações de Euler-Lagrange fornecem um método para encontrar as equações de movimento de um sistema analisando a variação da energia total. Dias et al. (2022)
Equação 3
\[ i\hbar \frac{\partial}{\partial t} \Psi(\mathbf{r}, t) = \left[ -\frac{\hbar^2}{2m} \nabla^2 + V(\mathbf{r}, t) \right] \Psi(\mathbf{r}, t) \]
Acima, temos a Equação de Schrödinger. Na mecânica quântica, a equação de Schrödinger é uma equação diferencial parcial linear que descreve como o estado quântico de um sistema físico muda com o tempo. É uma equação usada em mecânica ondulatória para a função de onda de uma partícula. Leroux et al. (2021)
Equação 4
\[ R_{\mu\nu} - \frac{1}{2} g_{\mu\nu} R + \Lambda g_{\mu\nu} = \frac{8 \pi G}{c^4} T_{\mu\nu} \]
Agora temos a Equação da Relatividade Geral de Einstein (no vácuo). Nessa equação, representa uma medida de curvatura espaço tempo e uma medida da energia e momento contidos no espaço tempo. Stephen et al. (2022)
Equação 5
\[ \int_{\partial S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r} = \int_{S} (\nabla \times \mathbf{F}) \cdot d\mathbf{S} \]
Por fim, temos o Teorema de Stokes. Na geometria diferencial, é uma afirmação sobre a integração de formas diferenciais que generaliza diversos teoremas do cálculo vetorial. Além disso, possui aplicações importantes no estudo dos campos vetoriais, especialmente na análise do movimento de rotação dos fluidos. Rodríguez-Rodríguez et al. (2019)
Figuras de Ciência de Dados
