1.1.1 Exercício Dadas 3 variáveis com valores numéricos, apresentar o resultado da soma das combinações dois a dois destes três números. Por exemplo, variáveis A, B e C, mostrar A + B, A + C, B + C. Atribuindo valores às variáveis:
a <- 2
b <- 3
c <- 4Verificando os valores das variáveis:
a ## [1] 2b## [1] 3c## [1] 4Fazendo as combinações
a + b## [1] 5a + c## [1] 6b + c## [1] 71.1.2 Exercício Definir duas variáveis A e B e trocar seus valores. Ex: Entrada: A=6 e B=8 Saída: A=8 e B=6.
rm(list=ls())
A <- 6
B <- 8
cat("A e B são ", A, " e " , B)## A e B são 6 e 8Aux <- 0
Aux <- A
A <- B
B <- Aux
cat("A e B são ", A, " e " , B)## A e B são 8 e 61.1.3 Exercício Converter uma temperatura de Fahrenheit para Centígrados. C = (F - 32) * ( 5 / 9 ).
rm(list=ls())
temperatura <- 38
graus_celsius <- (temperatura - 32) * (5/9)
cat("A temperatura equivalente é ", graus_celsius)## A temperatura equivalente é 3.333333cat("A temperatura equivalente é ", (temperatura - 32) * (5/9))## A temperatura equivalente é 3.3333331.1.4 Exercício Escrever um algoritmo que defina um número X e calcule: X3 - 4 O resto da divisão de X / 3 X(x/3) + 2 Raiz quadrada de X2
# O valor da variável x é 2:
x <- 2
# a) X3 - 4
x^3 -4## [1] 4# cat("a) X3 - 4 = ", x^3 - 4)
cat("a) X3 - 4 = ", x^3 -4)## a) X3 - 4 = 4# b) O resto da divisão de X / 3
x %% 3## [1] 2#cat("O resto da divisão de X / 3 = ", x % 3)
cat("O resto da divisão de X / 3 = ", x %% 3)## O resto da divisão de X / 3 = 2# c) X(x/3) + 2
x^3 -4## [1] 4# cat("X3 - 4 = ", x^3 -4)
cat("X3 - 4 = ", x^3 -4)## X3 - 4 = 4# d) Raiz quadrada de X2
sqrt(x^2)## [1] 2# cat("X3 - 4 = ", sqrt(x^2))
cat("X3 - 4 = ", sqrt(x^2))## X3 - 4 = 21.1.5 Exercício Elabore um algoritmo que: Crie um vetor com uma sequência de 10 números. Faça um loop para calcular a soma dos números do vetor. Utilize o comando “vetor <- c(1:10)” para criar o vetor. Utilize o comando “for( i in 1:10) { …comandos}” para realizar a soma. Referencie os valores do vetor com o comando: “vetor[i]”, onde “i” é o índice referência (número) Ex. vetor: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 | Soma dos números = 55.
# a) Crie um vetor com uma sequência de 10 números.
# Estes comandos são similares:
# vetor <- 1:10, ou vetor <- c(1:10), ou vetor <- seq(1,10), ou
# vetor <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
vetor <- c(1:10)
cat("vetor = ",vetor)## vetor = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10# b) Faça um loop para calcular a soma dos números do vetor.
# crio uma variável para guardar a soma o coloco o valor zero nela
soma <- 0
cat("soma = ", soma)## soma = 0# criando o loop
for(i in 1:10){
soma <- soma + vetor[i]
}
# apresento o valor da soma
soma## [1] 55cat("O valor da soma é: ", soma)## O valor da soma é: 551.1.6 Exercício A partir do exercício anterior, faça a média dos valores contidos no vetor.
# Média é a soma dividido pela quantidade de observações, ou seja, 10.
# O "i" utilizado no comando "for" guarda a quantidade de observações
# Veja o valor de i:
cat("i = ",i, "\n")## i = 10# Logo a média é igual a soma/i
cat("A média é: ", soma/i)## A média é: 5.51.1.7 Exercício Crie duas variáveis, x e y. Compare se x é maior que y. Se for, imprima “x é maior que y”, se não for, imprima “y é maior que x”. A sintaxe do comando de comparação é: if (x > y) {comandos…} else {comandos} O comando print(“texto ou variável”) imprime a resposta na tela.
# Criando as variáveis x e y
x <- 3
y <- 5
if(x > y){
print("x é maior que y")
}else{
print("x é menor que y")
}## [1] "x é menor que y"1.1.8 Exercício Repita o exercício “7)” realizando os seguintes ajustes: Substitua o sinal de maior (“>”) pelo de menor ou igual (“<=”) e ajuste dos dizeres da resposta.
x <- 3
y <- 5
if(x <= y){
print("x é menor ou igual a y")
}else{
print("x é maior ou igual a y")
}## [1] "x é menor ou igual a y"1.1.9 Exercício A partir do exercício “5)”, faça a soma somente dos números pares. Utilize o comando “%%” para identificar o resto da divisão. Ex: “5%%2”, cinco dividido por dois terá como resto “1”. Ou seja, o resultado dessa operação será “1”. Utilize o comando de decisão “if” para saber se o número é par ou ímpar.
vetor <- c(1:10)
# crio uma variável para guardar a soma e coloco o valor zero nela
soma_pares <- 0
# criando o loop
for(i in 1:10){
if(i%%2 == 0){ # somo somente se o resto da divisão de i/2 for zero
soma_pares <- soma_pares + vetor[i]}
}
# apresento o valor da soma
cat("O valor da soma dos pares é: ", soma_pares)## O valor da soma dos pares é: 301.1.10 Exercício Faça um algoritmo que calcule e imprima o fatorial de um número inteiro.
# crio uma variável para armazenar o valor do fatorial, e atribuo o valor 1 a ela.
mult <- 1
# Defino o numéro que você quer calcular o fatorial
x <- 5
for(i in 1:5){
mult <- mult * i
}
cat("O valor do fatorial é: ", mult)## O valor do fatorial é: 1201.1.11 Exercício Crie uma matriz 4x4. Uma matriz no R comporta somente um tipo de dado (número, texto ou boleano). O comando para criar a matriz é “x <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)”
matriz <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
matriz## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 1 1 1
## [2,] 1 1 1 1
## [3,] 1 1 1 1
## [4,] 1 1 1 11.1.12 Exercício Agora, crie uma matriz com a sequência de 1 a 16
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
matriz## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 5 6 7 8
## [3,] 9 10 11 12
## [4,] 13 14 15 161.1.13 Exercício Transforme essa matriz em um data.frame Um data.frame é uma estrutura de dados similar a matriz que pode conter dados diferentes em suas variáveis. Lembre-se que também chamamos as colunas de variáveis e as linhas de registros. Uma variável (coluna) não pode conter dados diferentes. Ou todas as linhas dessa variável são números, ou todas são texto, ou ainda, boleanos. Utilize o comando “df <- as.data.frame(x)”
df <- as.data.frame(matriz)
df## V1 V2 V3 V4
## 1 1 2 3 4
## 2 5 6 7 8
## 3 9 10 11 12
## 4 13 14 15 161.1.14 Exercício Utilizando os comandos de repetição e decisão (se for necessário), calcule: a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”. A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”. A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”. A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”. A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”. A soma da diagonal principal da matriz. A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Introdução:
# A matriz do ex 12
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
# Para visitarmos todos os valores de uma matriz, precisamos fazer 2 loops, um dentro do outro. Para isso, utilizaremos 2 comandos "for"
# Veja o exemplo para uma matriz 4 x 4
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
cat(matriz[linha, coluna], " ")
}
}## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16# Repare que para a primeira linha, visitamos as 4 colunas, por isso os números estão ordenados
# Esse comando pode ser modificado, iniciando-se pelas colunas e percorrendo todas as linhas, basta mudar as posições dos comandos "for". Veja:
for(coluna in 1:4){
for(linha in 1:4){
cat(matriz[linha, coluna], " ")
}
}## 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16# a) a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”.
# média da coluna 2
soma_coluna <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(coluna == 2){ # serão somados somente os valores da coluna 2
soma_coluna <- soma_coluna + matriz[linha, coluna]
}
}
}
# A média da coluna é a soma da coluna dividido pela quantidade de linhas dessa coluna
media_coluna <- soma_coluna/linha
media_coluna## [1] 8# b) A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
# vamos criar um vetor do tamanho da quantidade de colunas, 4
v_soma_colunas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
v_soma_colunas[coluna] <- v_soma_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_colunas## [1] 28 32 36 40media_colunas <- v_soma_colunas/linha
media_colunas## [1] 7 8 9 10# c) A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
# Neste caso, é só dividir o vetor anterior pelo quantidade de linhas
v_soma_linhas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
v_soma_linhas[linha] <- v_soma_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_linhas## [1] 10 26 42 58media_linhas <- v_soma_linhas/coluna
media_linhas## [1] 2.5 6.5 10.5 14.5# d) A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_npar_colunas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 == 0){
v_soma_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]}
}
}
v_soma_npar_colunas## [1] 0 32 0 40media_npar_colunas <- v_soma_npar_colunas/linha
media_npar_colunas## [1] 0 8 0 10# e) A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_nimpar_linhas <- rep(0,4) # repete 4 vezes o valor 0
cont <- rep(0,4)
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(matriz[linha, coluna]%%2 != 0){
v_soma_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
cont[linha] <- cont[linha] +1}
}
}
v_soma_nimpar_linhas## [1] 4 12 20 28cont## [1] 2 2 2 2media_nimpar_linhas <- rep(0,4)
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
if(cont[linha] != 0){
media_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha]/cont[linha]}
else{
media_nimpar_linhas[linha] <- 0
}
}
media_nimpar_linhas## [1] 2 6 10 14# f) A soma da diagonal principal da matriz.
soma_diagonal <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if(linha == coluna){
soma_diagonal <- soma_diagonal + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal## [1] 34# g) A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Uma dica: a soma dos índices da diagonal secundária de uma matriz é a sua dimensão mais 1.
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if((linha + coluna) == 5){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 34Este exercício pode ser refeito de forma genérica alterando-se as dimensões da matriz . veja.
# As dimensões de uma matriz podem ser vistas com o comando dim(matriz)
dim(matriz)## [1] 4 4# O resultado deste comando é um vetor de 2 posições, onde a primeira posição é a quantidade de linhas da matriz e a segunda posição é a quantidade de colunas da matriz. Por isso, para saber a quantidade de linhas, utilizamos o comando dim(matriz)[1]
dim(matriz)[1]## [1] 4# Para quantidade de coluna utilizamos o dim(matiz)[2]
dim(matriz)[2]## [1] 4# Para entendermos melhor, vamos mudar as dimensões da matriz para 6x6
matriz <- matrix(data = 1:36, nrow = 6, ncol = 6, byrow = TRUE)Refazendo
# a) a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”.
# média da coluna 2
soma_coluna <- 0
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if(coluna == 2){ # serão somados somente os valores da coluna 2
soma_coluna <- soma_coluna + matriz[linha, coluna]
}
}
}
# A média da coluna é a soma da coluna dividido pela quantidade de linhas dessa coluna
media_coluna <- soma_coluna/dim(matriz)[1]
media_coluna## [1] 17# b) A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
# vamos criar um vetor do tamanho da quantidade de colunas, 4
v_soma_colunas <- rep(0,dim(matriz)[1]) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
v_soma_colunas[coluna] <- v_soma_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]
}
}
v_soma_colunas## [1] 96 102 108 114 120 126# c) A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
# Neste caso, é só dividir o vetor anterior pelo quantidade de linhas
# d) A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_npar_colunas <- rep(0,dim(matriz)[2]) # repete 4 vezes o valor 0
cont <- rep(0,dim(matriz)[2]) # contador para quantidade de vezer que surge o número par
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if(matriz[linha, coluna]%%2 == 0){
v_soma_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna] + matriz[linha, coluna]
cont[coluna] <- cont[coluna] + 1}
}
}
v_soma_npar_colunas## [1] 0 102 0 114 0 126cont## [1] 0 6 0 6 0 6for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if(cont[coluna] != 0){
media_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna]/cont[coluna]}
else{
media_npar_colunas[coluna] <- 0
}
}
media_npar_colunas## [1] 0 17 0 19 0 21# e) A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_nimpar_linhas <- rep(0,dim(matriz)[1]) # repete 4 vezes o valor 0
cont <- rep(0,dim(matriz)[1])
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if(matriz[linha, coluna]%%2 != 0){
v_soma_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha] + matriz[linha, coluna]
cont[linha] <- cont[linha] +1}
}
}
v_soma_nimpar_linhas## [1] 9 27 45 63 81 99cont## [1] 3 3 3 3 3 3media_nimpar_linhas <- rep(0,dim(matriz)[1])
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
if(cont[linha] != 0){
media_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha]/cont[linha]}
else{
media_nimpar_linhas[linha] <- 0
}
}
media_nimpar_linhas## [1] 3 9 15 21 27 33# f) A soma da diagonal principal da matriz.
soma_diagonal <- 0
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if(linha == coluna){
soma_diagonal <- soma_diagonal + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal## [1] 111# g) A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Uma dica: a soma dos índices da diagonal secundária de uma matriz é a sua dimensão mais 1.
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
if((linha + coluna) == 1+dim(matriz)[1]){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 1111.1.15 Exercício Repita o exercício “14)” com os dados do data.frame do exercício “13)”.
df <- as.data.frame(matriz)
soma_coluna <- 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if(coluna == 2){ # serão somados somente os valores da coluna 2
soma_coluna <- soma_coluna + df[linha, coluna]
}
}
}
# A média da coluna é a soma da coluna dividido pela quantidade de linhas dessa coluna
media_coluna <- soma_coluna/dim(df)[1]
media_coluna## [1] 17# b) A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
# vamos criar um vetor do tamanho da quantidade de colunas, 4
v_soma_colunas <- rep(0,dim(df)[1]) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
v_soma_colunas[coluna] <- v_soma_colunas[coluna] + df[linha, coluna]
}
}
v_soma_colunas## [1] 96 102 108 114 120 126# c) A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
# Neste caso, é só dividir o vetor anterior pelo quantidade de linhas
media_colunas <- v_soma_colunas/dim(df)[1]
media_colunas## [1] 16 17 18 19 20 21# d) A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_npar_colunas <- rep(0,dim(df)[2]) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if(df[linha, coluna]%%2 == 0){
v_soma_npar_colunas[coluna] <- v_soma_npar_colunas[coluna] + df[linha, coluna]}
}
}
v_soma_npar_colunas## [1] 0 102 0 114 0 126media_npar_colunas <- v_soma_npar_colunas/dim(df)[1]
media_npar_colunas## [1] 0 17 0 19 0 21# e) A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
v_soma_nimpar_linhas <- rep(0,dim(df)[2]) # repete 4 vezes o valor 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if(matriz[linha, coluna]%%2 != 0){
v_soma_nimpar_linhas[linha] <- v_soma_nimpar_linhas[linha] + df[linha, coluna]}
}
}
v_soma_nimpar_linhas## [1] 9 27 45 63 81 99media_nimpar_linha <- v_soma_nimpar_linhas[linha]/dim(df)[2]
media_nimpar_linha## [1] 16.5# f) A soma da diagonal principal da matriz.
soma_diagonal <- 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if(linha == coluna){
soma_diagonal <- soma_diagonal + df[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal## [1] 111# g) A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Uma dica: a soma dos índices da diagonal secundária de uma matriz é a sua dimensão mais 1.
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:dim(df)[1]){
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
if((linha + coluna) == 1+dim(df)[1]){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + df[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 1111.2 Lista 2 1.2.1 Exercício Calcular o salário mensal final de um vendedor. As seguintes informações determinam esse valor: a) salário fixo – R$ 5000,00 b) total de vendas por ele efetuadas – R$ 20.000,00 c) percentual que ele recebe sobre o total de vendas – 5% d) INSS de 11% sobre o salário fixo. e) IR de 27% sobre o total de rendimentos.
#Ex 1 - Rev2
sal_fixo <- 5000
tot_vendas <- 20000
perc_vendas <- 0.05
perc_inss <- 0.11
perc_irpf <- 0.27
comissao <- perc_vendas * tot_vendas
comissao## [1] 1000val_inss <- perc_inss * sal_fixo
val_inss## [1] 550tot_rend <- sal_fixo + comissao - val_inss
tot_rend## [1] 5450val_irpf <- tot_rend * perc_irpf
val_irpf## [1] 1471.5sal <- tot_rend - val_irpf
sal## [1] 3978.5Imprimindo um Bilhete de pagamento
cat("\n\n Bilhete de Pagamento", "\n")##
##
## Bilhete de Pagamentocat("Salario fixo ", sal_fixo, "\n",
"Comissão ", comissao, "\n",
"___________________________", "\n",
"Desconto INSS ", val_inss, "\n",
"Desconto IRPF ", val_irpf, "\n",
"___________________________", "\n",
"Líquido a receber", sal, "\n")## Salario fixo 5000
## Comissão 1000
## ___________________________
## Desconto INSS 550
## Desconto IRPF 1471.5
## ___________________________
## Líquido a receber 3978.51.2.2 Exercício Repita o Exercício 1) calculando o salário mensal da seguinte lista abaixo. NOME Salario_Base Vendas VENDEDOR 1 1800 20000 VENDEDOR 2 2500 30000 VENDEDOR 3 2500 25000 VENDEDOR 4 3000 15000 VENDEDOR 5 3500 27000 VENDEDOR 6 4000 30000 VENDEDOR 7 5000 32000 O valor da alíquota do IR deve ser calculado sobre o salário base, conforme os dados abaixo:
Base de cálculo Alíquota Até 1.903,98 Isento De 1.903,99 até 2.826,65 7,50% De 2.826,66 até 3.751,05 15% De 3.751,06 até 4.664,68 22,50% Acima de 4.664,68 27,50%
df<-data.frame(NOME=paste("VENDEDOR", 1:7),Salario_Base=c(1800,2500,2500,3000,3500,4000,5000),Vendas=c(20000,30000,25000,15000,27000,30000,32000))# Incluindo a alíquota de IR na tabela
df$Aliq_IRPF <- 0 # incluo uma nova coluna no df
for(linha in 1:dim(df)[1]){
if(df$Salario_Base[linha] > 4664.68){df$Aliq_IRPF[linha] <- 0.275}
if(df$Salario_Base[linha] < 4664.68){df$Aliq_IRPF[linha] <- 0.225}
if(df$Salario_Base[linha] < 3751.05){df$Aliq_IRPF[linha] <- 0.15}
if(df$Salario_Base[linha] < 2826.65){df$Aliq_IRPF[linha] <- 0.075}
if(df$Salario_Base[linha] < 1903.98){df$Aliq_IRPF[linha] <- 0}
}Calculando o valor do IRPF
for(i in 1:dim(df)[1]){
df$IRPF[i] <- df$Aliq_IRPF[i] * df$Salario_Base[i]}
df## NOME Salario_Base Vendas Aliq_IRPF IRPF
## 1 VENDEDOR 1 1800 20000 0.000 0.0
## 2 VENDEDOR 2 2500 30000 0.075 187.5
## 3 VENDEDOR 3 2500 25000 0.075 187.5
## 4 VENDEDOR 4 3000 15000 0.150 450.0
## 5 VENDEDOR 5 3500 27000 0.150 525.0
## 6 VENDEDOR 6 4000 30000 0.225 900.0
## 7 VENDEDOR 7 5000 32000 0.275 1375.0Calculando o valor do INSS
perc_inss <- 0.11
for(i in 1:dim(df)[1]){
df$INSS[i] <- df$Salario_Base[i] * perc_inss}
df## NOME Salario_Base Vendas Aliq_IRPF IRPF INSS
## 1 VENDEDOR 1 1800 20000 0.000 0.0 198
## 2 VENDEDOR 2 2500 30000 0.075 187.5 275
## 3 VENDEDOR 3 2500 25000 0.075 187.5 275
## 4 VENDEDOR 4 3000 15000 0.150 450.0 330
## 5 VENDEDOR 5 3500 27000 0.150 525.0 385
## 6 VENDEDOR 6 4000 30000 0.225 900.0 440
## 7 VENDEDOR 7 5000 32000 0.275 1375.0 550Calculando o valor do comissão
perc_comissao <- 0.05
for(i in 1:dim(df)[1]){
df$Comissao[i] <- df$Vendas[i] * perc_comissao}
df## NOME Salario_Base Vendas Aliq_IRPF IRPF INSS Comissao
## 1 VENDEDOR 1 1800 20000 0.000 0.0 198 1000
## 2 VENDEDOR 2 2500 30000 0.075 187.5 275 1500
## 3 VENDEDOR 3 2500 25000 0.075 187.5 275 1250
## 4 VENDEDOR 4 3000 15000 0.150 450.0 330 750
## 5 VENDEDOR 5 3500 27000 0.150 525.0 385 1350
## 6 VENDEDOR 6 4000 30000 0.225 900.0 440 1500
## 7 VENDEDOR 7 5000 32000 0.275 1375.0 550 1600Calculando o valor líquido a receber
for(i in 1:dim(df)[1]){
df$Sal_Liquido[i] <- df$Salario_Base[i] + df$Comissao[i] - df$INSS[i] - df$IRPF[i]
}
df## NOME Salario_Base Vendas Aliq_IRPF IRPF INSS Comissao Sal_Liquido
## 1 VENDEDOR 1 1800 20000 0.000 0.0 198 1000 2602.0
## 2 VENDEDOR 2 2500 30000 0.075 187.5 275 1500 3537.5
## 3 VENDEDOR 3 2500 25000 0.075 187.5 275 1250 3287.5
## 4 VENDEDOR 4 3000 15000 0.150 450.0 330 750 2970.0
## 5 VENDEDOR 5 3500 27000 0.150 525.0 385 1350 3940.0
## 6 VENDEDOR 6 4000 30000 0.225 900.0 440 1500 4160.0
## 7 VENDEDOR 7 5000 32000 0.275 1375.0 550 1600 4675.01.2.3 Exercício Elabore um programa para efetuar o cálculo da quantidade de garrafas e de engradados de cerveja consumida por um determinado bloco durante o carnaval, considerando que 5000 foliões bebem cerca de 2 litros durante o desfile do bloco.
Outras informações: • considerar que um engradado de cerveja tem 24 garrafas de 600 ml. • Cada garrafa custa R$ 8,00, e que o engradado custa R$ 180,00. Qual será o lucro do comerciante considerando que: a) Ele compre as garrafas avulsas e venda cada garrafa a R$ 15,00. b) Ele compre o engradado e venda cada garrafa a R$ 15,00 (ele não pode comprar fração do engradado – arredonde para menos). c) Ele venda o copo de 500 ml a R$ 15,00 – cada copo plástico sai a R$ 0,20.
Faça uma função para o lucro.
Resolvendo a função para o lucro.
lucro <- function(receitas, despesas){
return (receitas - despesas)
}Definindo as variáveis básicas.
# Custo da garrafa avulsa
custo_garrrafa_avulsa <- 8
custo_garrrafa_avulsa## [1] 8# Valor da garrafa vendida
valor_garrafa_vendida <- 15
valor_garrafa_vendida## [1] 15# Garrafas do engradado
garrafas_engradado <- 24
# Engradado - 24*600= 14400 ml <- 144 L
vol_engradado <- 24 * 600
vol_engradado## [1] 14400# Foliões - 5000 cada um 2L;
total_consumido_ml <- 5000 * 2000
total_consumido_ml## [1] 1e+07Ele compre as garrafas avulsas e venda cada garrafa a R$ 15,00.
# Letra A
garrafas_vendidas <- total_consumido_ml/600
garrafas_vendidas## [1] 16666.67receita_venda_garrafa <- garrafas_vendidas * 15
despesa_garrafa <- garrafas_vendidas * 8
lucro_a <-lucro(receita_venda_garrafa, despesa_garrafa)
print(paste("Se comprar as garrafas avulsas e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_a))## [1] "Se comprar as garrafas avulsas e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de: 116666.666666667"Ele compre o engradado e venda cada garrafa a R$ 15,00 (ele não pode comprar fração do engradado – arredonde para menos).
receita_por_engradado <- garrafas_engradado * 15
receita_por_engradado## [1] 360engradados_vendidos <-total_consumido_ml / vol_engradado
engradados_vendidos## [1] 694.4444# Arredondando para baixo
engradados_vendidos <- round(engradados_vendidos,0)
engradados_vendidos## [1] 694receita_total_engradados <- engradados_vendidos * receita_por_engradado
receita_total_engradados## [1] 249840despesa_por_engradado <- 180
despesa_por_engradado## [1] 180despesa_total_engradado <- engradados_vendidos * despesa_por_engradado
despesa_total_engradado## [1] 124920lucro_b <- lucro(receita_total_engradados, despesa_total_engradado)
print(paste("Ao comprar o engradado e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_b))## [1] "Ao comprar o engradado e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de: 124920"Ele venda o copo de 500 ml a R$ 15,00 – cada copo plástico sai a R$ 0,20.]
# Valor do copo vendido
valor_copo_vendido <- 15
valor_copo_vendido## [1] 15total_copos_vendidos <- total_consumido_ml / 500 # cada copo tem 500ml
total_copos_vendidos## [1] 20000receita_copos_vendidos <- total_copos_vendidos * valor_copo_vendido
receita_copos_vendidos## [1] 3e+05# Valor da cerveja do copo considerando a garrafa R$ 8,00
custo_cerveja_do_copo <- 500 * 8 /600
custo_cerveja_do_copo## [1] 6.666667custo_copo_plastico <- 0.2
custo_copo_plastico## [1] 0.2custo_copo_vendido <- custo_cerveja_do_copo + custo_copo_plastico
custo_copo_vendido## [1] 6.866667lucro_c <- lucro(receita_copos_vendidos, custo_copo_vendido)
lucro_c## [1] 299993.1paste("Ao vender o copo de 500 ml a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_c)## [1] "Ao vender o copo de 500 ml a R$ 15,00, o lucro será de: 299993.133333333"1.2.4 Exercício Elabore um data.frame com as seguintes informações: Nome_Aluno Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3 Aluno 1 3 10 7 Aluno 2 4 9 8 Aluno 3 5 8 9 Aluno 4 6 7 10 Aluno 5 7 6 7 Aluno 6 8 5 8 Aluno 7 9 4 9 Faça funções para calcular: a) A média de cada aluno (CR) b) A média de cada disciplina. c) A média final da turma. d) O aluno com média mais alta. e) A lista de alunos reprovados, por disciplina.
df<-data.frame(
Nome_Aluno=paste("Aluno",1:7),
Disciplina_1 = c(3,4,5,6,7,8,9),
Disciplina_2 = c(10,9,8,7,6,5,4),
Disciplina_3 = c(7,8,9,10,7,8,9))
# a) A média de cada aluno (CR)
Media_Aluno <- function(n1, n2, n3){
return(round((n1 + n2 + n3) / 3, 2))
}
df$Media_Aluno <- mapply(Media_Aluno, df$Disciplina_1, df$Disciplina_2, df$Disciplina_3)
# b) A média de cada disciplina
Media_Disciplina <- function(df, coluna) {
return(round(mean(df [[coluna]]), 2))
}
media_d1 <- Media_Disciplina(df, "Disciplina_1")
media_d2 <- Media_Disciplina(df, "Disciplina_2")
media_d3 <- Media_Disciplina(df, "Disciplina_3")
# c) A média final da turma (media das medias dos alunos)
Media_Turma <- function(df) {
return(round(mean(df$Media_Aluno), 2))
}
media_turma <- Media_Turma(df)
# d) O aluno com média mais alta
Maior_Media <- function(df) {
idx <- which.max(df$Media_Aluno)
return(df$Nome_Aluno[idx])
}
aluno_maior_media <- Maior_Media(df)
media_maior_aluno <- max(df$Media_Aluno)
# e) A lista de alunos reprovados, por disciplina(nota < 5 em qualquer disciplina)
df$Condicao <- ifelse(
df$Disciplina_1 < 5 | df$Disciplina_2 < 5 | df$Disciplina_3 < 5,
"Reprovado", "Aprovado"
)
# Exibindo resultados
df## Nome_Aluno Disciplina_1 Disciplina_2 Disciplina_3 Media_Aluno Condicao
## 1 Aluno 1 3 10 7 6.67 Reprovado
## 2 Aluno 2 4 9 8 7.00 Reprovado
## 3 Aluno 3 5 8 9 7.33 Aprovado
## 4 Aluno 4 6 7 10 7.67 Aprovado
## 5 Aluno 5 7 6 7 6.67 Aprovado
## 6 Aluno 6 8 5 8 7.00 Aprovado
## 7 Aluno 7 9 4 9 7.33 Reprovado1.3 Lista 3 1.3.1 Exercício Dadas 3 variáveis com valores numéricos, apresentar o resultado da soma das combinações dois a dois destes três números. Por exemplo, variáveis A, B e C, mostrar A + B, A + C, B + C. Atribuindo valores às variáveis:
# Não há alteração na solução da lista 1
a <- 2
b <- 3
c <- 4
(a + b) # o parêntesis faz com que o valor da operação seja apresentado## [1] 5(a + c)## [1] 6(b + c)## [1] 71.3.2 Exercício Definir duas variáveis A e B e trocar seus valores. Ex: Entrada: A=6 e B=8 Saída: A=8 e B=6.
rm(list=ls())
# Não há alteração na solução da lista 1
A <- 6
B <- 8
Aux <- 0
Aux <- A
A <- B
B <- Aux
cat("A e B são ", A, " e " , B)## A e B são 8 e 61.3.3 Exercício Converter uma temperatura de Fahrenheit para Centígrados. C = (F - 32) * ( 5 / 9 ).
rm(list=ls())
# Não há alteração na solução da lista 1
temperatura <- 38
graus_celsius <- (temperatura - 32) * (5/9)
cat("A temperatura equivalente é ", graus_celsius)## A temperatura equivalente é 3.333333cat("A temperatura equivalente é ", (temperatura - 32) * (5/9))## A temperatura equivalente é 3.3333331.3.4 Exercício Escrever um algoritmo que defina um número X e calcule: X3 - 4 O resto da divisão de X / 3 X(x/3) + 2 Raiz quadrada de X2
# Não há alteração na solução da lista 1
# O valor da variável x é 2:
x <- 2
# a) X3 - 4
(x^3 -4)## [1] 4# b) O resto da divisão de X / 3
(x %% 3)## [1] 2# c) X(x/3) + 2
(x^3 -4)## [1] 4# d) Raiz quadrada de X2
(sqrt(x^2))## [1] 21.3.5 Exercício Elabore um algoritmo que: Crie um vetor com uma sequência de 10 números. Faça um loop para calcular a soma dos números do vetor. Utilize o comando “vetor <- c(1:10)” para criar o vetor. Utilize o comando “for( i in 1:10) { …comandos}” para realizar a soma. Referencie os valores do vetor com o comando: “vetor[i]”, onde “i” é o índice referência (número) Ex. vetor: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 | Soma dos números = 55.
# a) Crie um vetor com uma sequência de 10 números.
# Estes comandos são similares:
# vetor <- 1:10, ou vetor <- c(1:10), ou vetor <- seq(1,10), ou
# vetor <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
vetor <- c(1:10)
# Calcular a soma dos números do vetor.
# utilizar o comando "sum"
soma <- sum(vetor)
soma## [1] 551.3.6 Exercício A partir do exercício anterior, faça a média dos valores contidos no vetor.
# Para média utilizar o comando mean
# Outros comandos estatísticos:
# desvio-padrão - comando sd()
# mediana - comando median()
# máximo - comando max()
# mínimo - comando min()
media <- mean(vetor)
media## [1] 5.51.3.7 Exercício Crie duas variáveis, x e y. Compare se x é maior que y. Se for, imprima “x é maior que y”, se não for, imprima “y é maior que x”. A sintaxe do comando de comparação é: if (x > y) {comandos…} else {comandos} O comando print(“texto ou variável”) imprime a resposta na tela.
# Não há alteração na solução da lista 1
# Criando as variáveis x e y
x <- 3
y <- 5
if(x > y){
print("x é maior que y")
}else{
print("x é menor que y")
}## [1] "x é menor que y"1.3.8 Exercício Repita o exercício “7)” realizando os seguintes ajustes: Substitua o sinal de maior (“>”) pelo de menor ou igual (“<=”) e ajuste dos dizeres da resposta.
# Não há alteração na solução da lista 1
x <- 3
y <- 5
if(x <= y){
print("x é menor ou igual a y")
}else{
print("x é maior ou igual a y")
}## [1] "x é menor ou igual a y"1.3.9 Exercício A partir do exercício “5)”, faça a soma somente dos números pares.
vetor <- c(1:10)
# Crio uma condição na chamada dos indices. No caso abaixo, o valor de cada posição do vetor é comparada e só retorna aqueles valores cujas divisões por 2 é 0.
vetor[vetor[]%%2 == 0]## [1] 2 4 6 8 10# realizo a soma
sum(vetor[vetor[]%%2 == 0])## [1] 301.3.10 Exercício Faça um algoritmo que calcule e imprima o fatorial de um número inteiro.
# Utilizar a função "factorial"
factorial(5)## [1] 1201.3.11 Exercício Crie uma matriz 4x4. Uma matriz no R comporta somente um tipo de dado (número, texto ou boleano). O comando para criar a matriz é “x <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)”
# Não há alteração na solução da lista 1
matriz <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
matriz## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 1 1 1
## [2,] 1 1 1 1
## [3,] 1 1 1 1
## [4,] 1 1 1 11.3.12 Exercício Agora, crie uma matriz com a sequência de 1 a 16.
# Não há alteração na solução da lista 1
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)
matriz## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 5 6 7 8
## [3,] 9 10 11 12
## [4,] 13 14 15 161.3.13 Exercício Transforme essa matriz em um data.frame
# Não há alteração na solução da lista 1
df <- as.data.frame(matriz)
df## V1 V2 V3 V4
## 1 1 2 3 4
## 2 5 6 7 8
## 3 9 10 11 12
## 4 13 14 15 161.3.14 Exercício Utilizando os comandos de repetição e decisão (se for necessário), calcule: a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”. A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”. A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”. A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”. A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”. A soma da diagonal principal da matriz. A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Introdução:
# A matriz do ex 12
matriz <- matrix(data = 1:16, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE) a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”.
# média da coluna 2
mean(matriz[,2])## [1] 8A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
summary(matriz) # O comando summary calcula as estatísticas básicas de cada coluna## V1 V2 V3 V4
## Min. : 1 Min. : 2 Min. : 3 Min. : 4
## 1st Qu.: 4 1st Qu.: 5 1st Qu.: 6 1st Qu.: 7
## Median : 7 Median : 8 Median : 9 Median :10
## Mean : 7 Mean : 8 Mean : 9 Mean :10
## 3rd Qu.:10 3rd Qu.:11 3rd Qu.:12 3rd Qu.:13
## Max. :13 Max. :14 Max. :15 Max. :16summary(matriz)[4,] # retorno somente as médias## V1 V2 V3 V4
## "Mean : 7 " "Mean : 8 " "Mean : 9 " "Mean :10 "A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
# calculo a média das coluna da matriz transposta
summary(t(matriz[,])) ## V1 V2 V3 V4
## Min. :1.00 Min. :5.00 Min. : 9.00 Min. :13.00
## 1st Qu.:1.75 1st Qu.:5.75 1st Qu.: 9.75 1st Qu.:13.75
## Median :2.50 Median :6.50 Median :10.50 Median :14.50
## Mean :2.50 Mean :6.50 Mean :10.50 Mean :14.50
## 3rd Qu.:3.25 3rd Qu.:7.25 3rd Qu.:11.25 3rd Qu.:15.25
## Max. :4.00 Max. :8.00 Max. :12.00 Max. :16.00summary(t(matriz[,]))[4,]## V1 V2 V3 V4
## "Mean :2.50 " "Mean :6.50 " "Mean :10.50 " "Mean :14.50 "A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
vt_npares_col_media <- rep(0,dim(matriz)[2])
vt_npares_col_media[c(1:dim(matriz)[2])] <- 0
for(coluna in 1:dim(matriz)[2]){
vt <- matriz[,coluna]
vt_npares_col_media[coluna] <- ifelse(!is.na(mean(vt[vt%%2 == 0])),mean(vt[vt%%2 == 0]),0)
}
vt_npares_col_media## [1] 0 8 0 10A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”
vt_nimpares_linha_media <- rep(0,dim(matriz)[1])
for(linha in 1:dim(matriz)[1]){
vt <- matriz[linha,]
vt_nimpares_linha_media[linha] <- ifelse(!is.na(mean(vt[vt%%2 != 0])),mean(vt[vt%%2 != 0]),0)
}
vt_nimpares_linha_media## [1] 2 6 10 14A soma da diagonal principal da matriz.
# O comando diag extrai a diagonal da matriz em um vetor
diag(matriz)## [1] 1 6 11 16sum(diag(matriz))## [1] 34A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Uma dica: a soma dos índices da diagonal secundária de uma matriz é a sua dimensão mais 1.
# Não há alteração na solução da lista 1
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if((linha + coluna) == 5){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + matriz[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 341.3.15 Exercício Repita o exercício “14)” com os dados do data.frame do exercício “13)”.
df <- as.data.frame(matriz)a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”.
# média da coluna 2
mean(df[,2])## [1] 8A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
summary(df) # O comando summary calcula as estatísticas básicas de cada coluna## V1 V2 V3 V4
## Min. : 1 Min. : 2 Min. : 3 Min. : 4
## 1st Qu.: 4 1st Qu.: 5 1st Qu.: 6 1st Qu.: 7
## Median : 7 Median : 8 Median : 9 Median :10
## Mean : 7 Mean : 8 Mean : 9 Mean :10
## 3rd Qu.:10 3rd Qu.:11 3rd Qu.:12 3rd Qu.:13
## Max. :13 Max. :14 Max. :15 Max. :16summary(df)[4,] # retorno somente as médias## V1 V2 V3 V4
## "Mean : 7 " "Mean : 8 " "Mean : 9 " "Mean :10 "A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
# calculo a média das coluna da matriz transposta
summary(t(df[,])) ## V1 V2 V3 V4
## Min. :1.00 Min. :5.00 Min. : 9.00 Min. :13.00
## 1st Qu.:1.75 1st Qu.:5.75 1st Qu.: 9.75 1st Qu.:13.75
## Median :2.50 Median :6.50 Median :10.50 Median :14.50
## Mean :2.50 Mean :6.50 Mean :10.50 Mean :14.50
## 3rd Qu.:3.25 3rd Qu.:7.25 3rd Qu.:11.25 3rd Qu.:15.25
## Max. :4.00 Max. :8.00 Max. :12.00 Max. :16.00summary(t(df[,]))[4,]## V1 V2 V3 V4
## "Mean :2.50 " "Mean :6.50 " "Mean :10.50 " "Mean :14.50 "A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”. vt_npares_col_media <- rep(0,dim(matriz)[2])
for(coluna in 1:dim(df)[2]){
vt <- df[,coluna]
vt_npares_col_media[coluna] <- ifelse(!is.na(mean(vt[vt%%2 == 0])),mean(vt[vt%%2 == 0]),0)
}
vt_npares_col_media## [1] 0 8 0 10A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
vt_nimpares_linha_media <- rep(0,dim(df)[1])
for(linha in 1:dim(df)[1]){
vt <- df[linha,]
vt_nimpares_linha_media[linha] <- ifelse(!is.na(mean(vt[vt%%2 != 0])),mean(vt[vt%%2 != 0]),0)
}
vt_nimpares_linha_media## [1] 2 6 10 14A soma da diagonal principal da matriz.
# O comando diag extrai a diagonal da matriz em um vetor
#diag(df)
#sum(diag(df))
diag(as.matrix(df))## [1] 1 6 11 16sum(diag(as.matrix(df)))## [1] 34A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Uma dica: a soma dos índices da diagonal secundária de uma matriz é a sua dimensão mais 1.
# Não há alteração na solução da lista 1
soma_diagonal_secundaria <- 0
for(linha in 1:4){
for(coluna in 1:4){
if((linha + coluna) == 5){
soma_diagonal_secundaria <- soma_diagonal_secundaria + df[linha, coluna]}
}
}
soma_diagonal_secundaria## [1] 341.4 Lista 4 1.4.1 Exercício Calcular o salário mensal final de um vendedor. As seguintes informações determinam esse valor: a) salário fixo – R$ 5000,00 b) total de vendas por ele efetuadas – R$ 20.000,00 c) percentual que ele recebe sobre o total de vendas – 5% d) INSS de 11% sobre o salário fixo. e) IR de 27% sobre o total de rendimentos.
Não há alteração na solução da lista 2
#Ex 1 - Rev2
sal_fixo <- 5000
tot_vendas <- 20000
perc_vendas <- 0.05
perc_inss <- 0.11
perc_irpf <- 0.27
comissao <- perc_vendas * tot_vendas
comissao## [1] 1000val_inss <- perc_inss * sal_fixo
val_inss## [1] 550tot_rend <- sal_fixo + comissao - val_inss
tot_rend## [1] 5450tot_rend <- sal_fixo + comissao - val_inss
tot_rend## [1] 5450val_irpf <- tot_rend * perc_irpf
val_irpf## [1] 1471.5sal <- tot_rend - val_irpf
sal## [1] 3978.5Imprimindo um Bilhete de pagamento
cat("\n\n Bilhete de Pagamento", "\n")##
##
## Bilhete de Pagamentocat("Salario fixo ", sal_fixo, "\n",
"Comissão ", comissao, "\n",
"___________________________", "\n",
"Desconto INSS ", val_inss, "\n",
"Desconto IRPF ", val_irpf, "\n",
"___________________________", "\n",
"Líquido a receber", sal, "\n")## Salario fixo 5000
## Comissão 1000
## ___________________________
## Desconto INSS 550
## Desconto IRPF 1471.5
## ___________________________
## Líquido a receber 3978.51.4.2 Exercício Repita o Exercício 1) calculando o salário mensal da seguinte lista abaixo. NOME Salario_Base Vendas VENDEDOR 1 1800 20000 VENDEDOR 2 2500 30000 VENDEDOR 3 2500 25000 VENDEDOR 4 3000 15000 VENDEDOR 5 3500 27000 VENDEDOR 6 4000 30000 VENDEDOR 7 5000 32000 O valor da alíquota do IR deve ser calculado sobre o salário base, conforme os dados abaixo:
Base de cálculo Alíquota Até 1.903,98 Isento De 1.903,99 até 2.826,65 7,50% De 2.826,66 até 3.751,05 15% De 3.751,06 até 4.664,68 22,50% Acima de 4.664,68 27,50%
# Criando o data frame no R
df <- data.frame(
NOME = c("VENDEDOR 1","VENDEDOR 2","VENDEDOR 3",
"VENDEDOR 4","VENDEDOR 5","VENDEDOR 6","VENDEDOR 7"),
Salario_Base = c(1800,2500,2500,3000,3500,4000,5000),
Vendas = c(20000,30000,25000,15000,27000,30000,32000)
)
# Definindo a alíquota de IRPF conforme a tabela
df$Aliq_IRPF <- 0
df[df$Salario_Base > 4664.68, "Aliq_IRPF"] <- 0.275
df[df$Salario_Base <= 4664.68 & df$Salario_Base > 3751.05, "Aliq_IRPF"] <- 0.225
df[df$Salario_Base <= 3751.05 & df$Salario_Base > 2826.65, "Aliq_IRPF"] <- 0.15
df[df$Salario_Base <= 2826.65 & df$Salario_Base > 1903.98, "Aliq_IRPF"] <- 0.075
df[df$Salario_Base <= 1903.98, "Aliq_IRPF"] <- 0.0
# Cálculos de IR, INSS, comissão e salário líquido
df$IRPF <- df$Aliq_IRPF * df$Salario_Base
df$INSS <- df$Salario_Base * 0.11
df$Comissao <- df$Vendas * 0.05
df$Sal_Liquido <- df$Salario_Base + df$Comissao - df$INSS - df$IRPF
# Mostrando o resultado final
print(df)## NOME Salario_Base Vendas Aliq_IRPF IRPF INSS Comissao Sal_Liquido
## 1 VENDEDOR 1 1800 20000 0.000 0.0 198 1000 2602.0
## 2 VENDEDOR 2 2500 30000 0.075 187.5 275 1500 3537.5
## 3 VENDEDOR 3 2500 25000 0.075 187.5 275 1250 3287.5
## 4 VENDEDOR 4 3000 15000 0.150 450.0 330 750 2970.0
## 5 VENDEDOR 5 3500 27000 0.150 525.0 385 1350 3940.0
## 6 VENDEDOR 6 4000 30000 0.225 900.0 440 1500 4160.0
## 7 VENDEDOR 7 5000 32000 0.275 1375.0 550 1600 4675.01.4.3 Exercício Elabore um programa para efetuar o cálculo da quantidade de garrafas e de engradados de cerveja consumida por um determinado bloco durante o carnaval, considerando que 5000 foliões bebem cerca de 2 litros durante o desfile do bloco.
Outras informações: • considerar que um engradado de cerveja tem 24 garrafas de 600 ml. • Cada garrafa custa R$ 8,00, e que o engradado custa R$ 180,00. Qual será o lucro do comerciante considerando que: a) Ele compre as garrafas avulsas e venda cada garrafa a R$ 15,00. b) Ele compre o engradado e venda cada garrafa a R$ 15,00 (ele não pode comprar fração do engradado – arredonde para menos). c) Ele venda o copo de 500 ml a R$ 15,00 – cada copo plástico sai a R$ 0,20.
Faça uma função para o lucro.
Resolvendo a função para o lucro.
Não há alteração na solução da lista 2
lucro <- function(receitas, despesas){
return (receitas - despesas)
}Definindo as variáveis básicas.
# Custo da garrafa avulsa
custo_garrrafa_avulsa <- 8
custo_garrrafa_avulsa## [1] 8# Valor da garrafa vendida
valor_garrafa_vendida <- 15
valor_garrafa_vendida## [1] 15# Garrafas do engradado
garrafas_engradado <- 24
# Engradado - 24*600= 14400 ml <- 144 L
vol_engradado <- 24 * 600
vol_engradado## [1] 14400# Foliões - 5000 cada um 2L;
total_consumido_ml <- 5000 * 2000
total_consumido_ml## [1] 1e+07Ele compre as garrafas avulsas e venda cada garrafa a R$ 15,00.
# Letra A
garrafas_vendidas <- total_consumido_ml/600
garrafas_vendidas## [1] 16666.67receita_venda_garrafa <- garrafas_vendidas * 15
despesa_garrafa <- garrafas_vendidas * 8
lucro_a <-lucro(receita_venda_garrafa, despesa_garrafa)
print(paste("Se comprar as garrafas avulsas e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_a))## [1] "Se comprar as garrafas avulsas e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de: 116666.666666667"Ele compre o engradado e venda cada garrafa a R$ 15,00 (ele não pode comprar fração do engradado – arredonde para menos).
receita_por_engradado <- garrafas_engradado * 15
receita_por_engradado## [1] 360engradados_vendidos <-total_consumido_ml / vol_engradado
engradados_vendidos## [1] 694.4444# Arredondando para baixo
engradados_vendidos <- round(engradados_vendidos,0)
engradados_vendidos## [1] 694receita_total_engradados <- engradados_vendidos * receita_por_engradado
receita_total_engradados## [1] 249840despesa_por_engradado <- 180
despesa_por_engradado## [1] 180despesa_total_engradado <- engradados_vendidos * despesa_por_engradado
despesa_total_engradado## [1] 124920lucro_b <- lucro(receita_total_engradados, despesa_total_engradado)
print(paste("Ao comprar o engradado e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_b))## [1] "Ao comprar o engradado e vender cada garrafa a R$ 15,00, o lucro será de: 124920"Ele venda o copo de 500 ml a R$ 15,00 – cada copo plástico sai a R$ 0,20
# Valor do copo vendido
valor_copo_vendido <- 15
valor_copo_vendido## [1] 15total_copos_vendidos <- total_consumido_ml / 500 # cada copo tem 500ml
total_copos_vendidos## [1] 20000receita_copos_vendidos <- total_copos_vendidos * valor_copo_vendido
receita_copos_vendidos## [1] 3e+05# Valor da cerveja do copo considerando a garrafa R$ 8,00
custo_cerveja_do_copo <- 500 * 8 /600
custo_cerveja_do_copo## [1] 6.666667custo_copo_plastico <- 0.2
custo_copo_plastico## [1] 0.2custo_copo_vendido <- custo_cerveja_do_copo + custo_copo_plastico
custo_copo_vendido## [1] 6.866667lucro_c <- lucro(receita_copos_vendidos, custo_copo_vendido)
lucro_c## [1] 299993.1paste("Ao vender o copo de 500 ml a R$ 15,00, o lucro será de:", lucro_c)## [1] "Ao vender o copo de 500 ml a R$ 15,00, o lucro será de: 299993.133333333"1.4.4 Exercício Elabore um data.frame com as seguintes informações: Nome_Aluno Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3 Aluno 1 3 10 7 Aluno 2 4 9 8 Aluno 3 5 8 9 Aluno 4 6 7 10 Aluno 5 7 6 7 Aluno 6 8 5 8 Aluno 7 9 4 9 Faça funções para calcular: a) A média de cada aluno (CR) b) A média de cada disciplina. c) A média final da turma. d) O aluno com média mais alta. e) A lista de alunos reprovados, por disciplina.
df <- data.frame(
Nome_Aluno = c("Aluno 1","Aluno 2","Aluno 3","Aluno 4","Aluno 5","Aluno 6","Aluno 7"),
Diciplina_1 = c(3,4,5,6,7,8,9),
Diciplina_2 = c(10,9,8,7,6,5,4),
Diciplina_3 = c(7,8,9,10,7,8,9)
)
# Visualizar o data frame
print(df)## Nome_Aluno Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3
## 1 Aluno 1 3 10 7
## 2 Aluno 2 4 9 8
## 3 Aluno 3 5 8 9
## 4 Aluno 4 6 7 10
## 5 Aluno 5 7 6 7
## 6 Aluno 6 8 5 8
## 7 Aluno 7 9 4 9# ------------------------------------------------------
# a) Média de cada aluno (CR)
df$Media_Aluno <- rowMeans(df[,2:4])
# ------------------------------------------------------
# b) Média de cada disciplina
media_disciplina <- colMeans(df[,2:4])
print(media_disciplina)## Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3
## 6.000000 7.000000 8.285714# ------------------------------------------------------
# c) Média final da turma
media_turma <- mean(df$Media_Aluno)
print(media_turma)## [1] 7.095238# ------------------------------------------------------
# d) Aluno com a média mais alta
melhor_aluno <- df[which.max(df$Media_Aluno), ]
print(melhor_aluno)## Nome_Aluno Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3 Media_Aluno
## 4 Aluno 4 6 7 10 7.666667# ------------------------------------------------------
# e) Lista de alunos reprovados por disciplina
# (considerando nota < 6 como reprovação)
reprovados <- list(
Diciplina_1 = df$Nome_Aluno[df$Diciplina_1 < 6],
Diciplina_2 = df$Nome_Aluno[df$Diciplina_2 < 6],
Diciplina_3 = df$Nome_Aluno[df$Diciplina_3 < 6]
)
print(reprovados)## $Diciplina_1
## [1] "Aluno 1" "Aluno 2" "Aluno 3"
##
## $Diciplina_2
## [1] "Aluno 6" "Aluno 7"
##
## $Diciplina_3
## character(0)# ------------------------------------------------------
# Resultado final completo
print(df)## Nome_Aluno Diciplina_1 Diciplina_2 Diciplina_3 Media_Aluno
## 1 Aluno 1 3 10 7 6.666667
## 2 Aluno 2 4 9 8 7.000000
## 3 Aluno 3 5 8 9 7.333333
## 4 Aluno 4 6 7 10 7.666667
## 5 Aluno 5 7 6 7 6.666667
## 6 Aluno 6 8 5 8 7.000000
## 7 Aluno 7 9 4 9 7.333333