Tarefa 1

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kalaine

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

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

times<-c("Flamengo","Palmeira","Fluminense","Bahia","Vasco","Bota fogo")

Exercício 6

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

#o tipo do vetor e a classe sao character

Exercício 7

Faça uma matrix 4x4 com numeros de 0 a 15

rpubls <- matrix(0:15,nrow = 4,ncol = 4)
View(rpubls)

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","Joao","Valquiria","Daniela","Fernando","Eduardo","Monica","Gabriela") 

sexo<- c("M","F","M","M","F","F","M","M","F","F")
as.factor(sexo)
 [1] M F M M F F M M F F
Levels: F M
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)

tiposanguineo <- c ("AB","O","O","A","O","O","AB","B","O","O")
as.factor(tiposanguineo)
 [1] AB O  O  A  O  O  AB B  O  O 
Levels: A AB B O
qd <- data.frame(nome,sexo,idade,altura,peso,tiposanguineo)

Exercício 9

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

# media, desvio padrao e mediana em ordem

mean(qd$idade)
[1] 44.2
sd(qd$idade)
[1] 10.65416
median(qd$idade)
[1] 40

Exercício 10

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

media_masc <- dplyr::filter(qd, sexo == "M")
mean(qd$altura)
[1] 1.717
View(media_masc)

print(media_masc)
      nome sexo idade altura peso tiposanguineo
1    Pedro    M    66   1.80   75            AB
2   Carlos    M    52   1.68   75             O
3     Joao    M    37   1.97   88             A
4 Fernando    M    39   1.76   79            AB
5  Eduardo    M    56   1.90   90             B
media_fem <- dplyr::filter(qd, sexo == "F")
mean(media_fem$altura)
[1] 1.612

Exercício 11

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

# a maior media vista e do sexo masculino

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.

tabela <- table(sexo,tiposanguineo)

prop.table(tabela)
    tiposanguineo
sexo   A  AB   B   O
   F 0.0 0.0 0.0 0.5
   M 0.1 0.2 0.1 0.1

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(peso/(altura)**2)

Exercício 14

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

qd <-  cbind(qd,IMC)
View(qd)

Exercício 15

Faça um boxplot da variável ALtura.

library(ggplot2)
Warning: pacote 'ggplot2' foi compilado no R versão 4.4.1
ggplot(qd, aes(y = altura)) + geom_boxplot() + labs(y = "Altura", title = "Boxplot da Altura")

Exercício 16

Faça um boxplot da variável IMC por sexo.

ggplot(qd, aes(y = IMC, fill = sexo))  + geom_boxplot() + labs(y = "IMC", title = "IMC por sexo") + theme(legend.position = "none")

Exercício 17

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

qd_t.p<- dplyr::select(qd,-tiposanguineo)
View(qd_t.p)

Exercício 18

Remova Valquíria do dataframe que você criou no exercício 8

qd_Valquíria<- qd[-c(5),]
View(qd_Valquíria)