Column

Relatório

1) Manipulação de Dados

# Carregar dataset mtcars
data("mtcars")

# Criar nova variável "Tipo_Carro" com base no peso
mtcars_mod <- mtcars %>%
  mutate(Tipo_Carro = case_when(
    wt < 2.0 & cyl <= 4 & hp < 100 ~ "Compacto",  # Peso baixo, 4 cilindros, potência baixa
    wt >= 2.0 & wt < 2.8 & cyl <= 4 & hp < 120 ~ "Sedan",  # Peso moderado, 4 cilindros, potência moderada
    wt >= 2.8 & cyl > 4 ~ "SUV",  # Peso maior e mais cilindros (normalmente SUVs)
    wt >= 2.5 & cyl > 4 & hp >= 120 ~ "SUV",  # SUVs mais potentes com maior peso
    TRUE ~ "Sedan"  # Caso não se encaixe nas condições anteriores
  )) %>%
  arrange(wt)  # Ordenar pelo peso

# Exibir dados manipulados
kable(head(mtcars_mod), caption = "Dados manipulados do conjunto mtcars.")
Dados manipulados do conjunto mtcars.
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Tipo_Carro
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 Sedan
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Compacto
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Compacto
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 Compacto
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 Sedan
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Sedan

Explicação: - Criada a variável Tipo_Carro: - Compacto: peso < 2.5. - Sedan: 2.5 ≤ peso < 3.5. - SUV: peso ≥ 3.5. - Ordenados os dados pelo peso do veículo.

2) Tabela Interativa

# Criar tabela interativa com DT
datatable(mtcars_mod, options = list(pageLength = 5, autoWidth = TRUE),
          caption = 'Tabela interativa do conjunto mtcars manipulados.')

3) Equações em LaTeX

  1. Fórmula de Euler: \[e^{i\pi} + 1 = 0\] Uma das equações mais famosas, conectando os números mais importantes da matemática.

  2. Transformada de Fourier: \[F(k) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x)e^{-2\pi i k x} dx\] Transforma uma função no domínio do tempo para o domínio da frequência.

  3. Equação de Onda: \[\frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = c^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}\] Descreve como as ondas se propagam em um meio.

  4. Equação de Schrödinger: \[i\hbar \frac{\partial}{\partial t}\Psi(x,t) = \hat{H}\Psi(x,t)\] Principio fundamental da mecânica quântica.

  5. Entropia de Shannon: \[H(X) = - \sum_{i=1}^n p(x_i) \log p(x_i)\] Mede a incerteza em uma variável aleatória.

4) Figuras Relacionadas à Ciência de Dados

Trabalhando com ciência de dados Exemplo de um gráfico de dispersão

5) Referências Bibliográficas

  1. Camargo and Justo (2013)
  2. Ferreira, Cavalcanti, and Nogueira (2011)
  3. Perlin (2021)
  4. Souza (2023)
  5. Kinas and Andrade (2021)
Camargo, Brigido Vizeu, and Ana Maria Justo. 2013. “IRAMUTEQ: Um Software Gratuito Para análise de Dados Textuais.” Temas Em Psicologia 21 (2): 513–18.
Ferreira, Eric Batista, Pórtya Piscitelli Cavalcanti, and Desimar Alves Nogueira. 2011. “EXPERIMENTAL DESIGNS: UM PACOTE r PARA ANÁLISE DE EXPERIMENTOS (Pp. 1-9).” Revista Da Estatı́stica Da Universidade Federal de Ouro Preto 1 (1).
Kinas, Paulo G, and Humber A Andrade. 2021. Introdução à análise Bayesiana (Com r) 2a Edição. Consultor Editorial.
Perlin, Marcelo S. 2021. “Análise de Dados Financeiros e Econômicos Com o r–Versão Online.” Porto Alegre.
Souza, Ruth Silva. 2023. “Análise de Dados Georreferenciados via r Com a Assistência de Inteligência Artificial: Aplicações No Estudo Do Uso e Ocupação Do Solo.”