1. 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.
A <- 2 
B <- 3
C <- 4

A + B
## [1] 5
  1. Definir duas variáveis A e B e trocar seus valores. Ex: Entrada: A=6 e B=8 Saída: A=8 e B=6.
A <- 6
B <- 8

Aux <- A
A <- B
B <- Aux
print (A)
## [1] 8
print (B)
## [1] 6
  1. Converter uma temperatura de Fahrenheit para Centígrados. C = (F - 32) * ( 5 / 9 )
F <- 100
C <- (F - 32) * (5 / 9)
C
## [1] 37.77778

4)Escrever um algoritmo que defina um número X e calcule:

X <- 9
X^3 - 4
## [1] 725
  1. O resto da divisão de X / 3
X %% 3
## [1] 0
  1. X(x/3) + 2
X^(X/3) + 2
## [1] 731
  1. Raiz quadrada de X2
sqrt(X^2)
## [1] 9
  1. Crie um vetor numérico com os números de 1 a 10 e armazene-o em uma variável chamada “numeros”. Em seguida, imprima o vetor.
numeros <- 1:10
numeros
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
  1. Crie um vetor de caracteres com os nomes dos dias da semana e armazene-o em uma variável chamada “dias”. Em seguida, imprima o vetor.
dias <- c("domingo", "segunda", "terca", "quarta", "quinta", "sexta", "sabado")
dias
## [1] "domingo" "segunda" "terca"   "quarta"  "quinta"  "sexta"   "sabado"
  1. Crie uma matriz 3x3 com os números de 1 a 9 e armazene-a em uma variável chamada “matriz”. Em seguida, imprima a matriz.
matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, byrow = TRUE)
matriz
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    3
## [2,]    4    5    6
## [3,]    7    8    9

) Crie um data-frame com as informações de 3 pessoas: nome (caracter), idade (numérico) e cidade natal (caracter). Armazene o data-frame em uma variável chamada “pessoas” e imprima o.

pessoas <- data.frame(
  nome = c("Ana", "Bruno", "Carlos"),
  idade = c(20, 25, 30),
  cidade = c("RJ", "SP", "MG")
)
pessoas
##     nome idade cidade
## 1    Ana    20     RJ
## 2  Bruno    25     SP
## 3 Carlos    30     MG
  1. Limpe as variáveis que estão no sistema e em seguida crie 3 variáveis, x, y e z e atribua valores numéricos para elas. Em seguida realize comparações entre elas (utilize TODOS os operadores de comparação (<. <. >=, <=, ==, !=).
rm(list = ls())

x <- 10
y <- 20
z <- 10

x > y
## [1] FALSE
x < y
## [1] TRUE
x >= z
## [1] TRUE
y <= z
## [1] FALSE
x == z
## [1] TRUE
x != y
## [1] TRUE
  1. Limpe as variáveis que estão no sistema e em seguida crie 3 variáveis, “rua”, “numero” e “bairro” e atribua valores (texto) para elas. Em seguida concatene essas variáveis em uma terceira chamada “endereco”.
rua <- "Rua das Flores"
numero <- "123"
bairro <- "Centro"

endereco <- paste(rua, numero, bairro, sep = ", ")
endereco
## [1] "Rua das Flores, 123, Centro"

B. ALGORITMOS – ESTRUTURAS DE DECISÃO E REPETIÇÃO 11) Elabore um algoritmo que:
a) Crie um vetor com uma sequência de 10 números. b) Faça um loop para calcular a soma dos números do vetor.
c) Utilize o comando “vetor <- c(1:10)” para criar o vetor. d) Utilize o comando “for( i in 1:10) { …comandos}” para realizar a soma. e) 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.

vetor <- 1:10
soma <- 0

for(i in 1:10){
  soma <- soma + vetor[i]
}

soma
## [1] 55
  1. A partir do exercício anterior, faça a média dos valores contidos no vetor.
media <- soma / length(vetor)
media
## [1] 5.5
  1. 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”.
  1. A sintaxe do comando de comparação é: if (x > y) {comandos…} else {comandos}
  2. O comando print(“texto ou variável”) imprime a resposta na tela.
x <- 15
y <- 10

if(x > y){
  print("x é maior que y")
} else {
  print("y é maior que x")
}
## [1] "x é maior que y"
  1. Repita o exercício “7)” realizando os seguintes ajustes:
  1. Substitua o sinal de maior (“>”) pelo de menor ou igual (“<=”) e ajuste dos dizeres da resposta.
if(x <= y){
  print("x é menor ou igual a y")
} else {
  print("x é maior que y")
}
## [1] "x é maior que y"
  1. A partir do exercício “5)”, faça a soma somente dos números pares.
  1. 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”. 2
  2. Utilize o comando de decisão “if” para saber se o número é par ou ímpar.
soma_pares <- 0

for(i in vetor){
  if(i %% 2 == 0){
    soma_pares <- soma_pares + i
  }
}

soma_pares
## [1] 30
  1. Faça um algoritmo que calcule e imprima o fatorial de um número inteiro.
n <- 5
fatorial <- 1

for(i in 1:n){
  fatorial <- fatorial * i
}

fatorial
## [1] 120
  1. Crie uma matriz 4x4.
  1. Uma matriz no R comporta somente um tipo de dado (número, texto ou boleano).
  2. O comando para criar a matriz é “x <- matrix(data = 1, nrow = 4, ncol = 4, byrow = TRUE)”
x <- matrix(1, nrow = 4, ncol = 4)
x
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    1    1    1
## [2,]    1    1    1    1
## [3,]    1    1    1    1
## [4,]    1    1    1    1
  1. Agora, crie uma matriz com a sequência de 1 a 16.
x <- matrix(1:16, nrow = 4, byrow = TRUE)
x
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    1    2    3    4
## [2,]    5    6    7    8
## [3,]    9   10   11   12
## [4,]   13   14   15   16
  1. Transforme essa matriz em um data.frame
  1. Um data.frame é uma estrutura de dados similar a matriz que pode conter dados diferentes em suas variáveis.
  2. Lembre-se que também chamamos as colunas de variáveis e as linhas de registros.
  3. Uma variável (coluna) não pode conter dados diferentes. Ou todas as linhas dessa variável são números, ou todas são texto, ou ainda, boleanos.
  4. Utilize o comando “df <- as.data.frame(x)”
df <- as.data.frame(x)
df
##   V1 V2 V3 V4
## 1  1  2  3  4
## 2  5  6  7  8
## 3  9 10 11 12
## 4 13 14 15 16
  1. Utilizando os comandos de repetição e decisão (se for necessário), calcule:
  1. a média de uma coluna da matriz do exercício “12)”.
  2. A média de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
  3. A média de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
  4. A média dos números pares de todas as colunas da matriz do exercício “12)”.
  5. A média dos números ímpares de todas as linhas da matriz do exercício “12)”.
  6. A soma da diagonal principal da matriz.
  7. A soma da diagonal secundária da matriz (desafio).
# Média coluna 1
mean(x[,1])
## [1] 7
# Média colunas
apply(x, 2, mean)
## [1]  7  8  9 10
# Média linhas
apply(x, 1, mean)
## [1]  2.5  6.5 10.5 14.5
# Média pares por coluna
apply(x, 2, function(col) mean(col[col %% 2 == 0]))
## [1] NaN   8 NaN  10
# Média ímpares por linha
apply(x, 1, function(lin) mean(lin[lin %% 2 != 0]))
## [1]  2  6 10 14
# Soma diagonal principal
sum(diag(x))
## [1] 34
# Soma diagonal secundária
sum(diag(apply(x, 2, rev)))
## [1] 34
  1. Repita o exercício “14)” com os dados do data.frame do exercício “13)”.
for(i in 1:nrow(df)){
  for(j in 1:ncol(df)){
    if(df[i,j] <= 10){
      print(paste(df[i,j], "<= 10"))
    } else {
      print(paste(df[i,j], "> 10"))
    }
  }
}
## [1] "1 <= 10"
## [1] "2 <= 10"
## [1] "3 <= 10"
## [1] "4 <= 10"
## [1] "5 <= 10"
## [1] "6 <= 10"
## [1] "7 <= 10"
## [1] "8 <= 10"
## [1] "9 <= 10"
## [1] "10 <= 10"
## [1] "11 > 10"
## [1] "12 > 10"
## [1] "13 > 10"
## [1] "14 > 10"
## [1] "15 > 10"
## [1] "16 > 10"
  1. Crie um loop for que imprime os números de 1 a 10.
for(i in 1:10){
  print(i)
}
## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10
  1. Crie um vetor numérico com os números de 1 a 100. Em
vetor <- 1:100
pares <- vetor[vetor %% 2 == 0]
pares
##  [1]   2   4   6   8  10  12  14  16  18  20  22  24  26  28  30  32  34  36  38
## [20]  40  42  44  46  48  50  52  54  56  58  60  62  64  66  68  70  72  74  76
## [39]  78  80  82  84  86  88  90  92  94  96  98 100
  1. Crie uma função chamada “maior_elemento” que recebe um vetor numérico como argumento e retorna o maior elemento do vetor. Em seguida, teste a função com o vetor c(10, 5, 8, 2, 20, 15).
maior_elemento <- function(v){
  max(v)
}

maior_elemento(c(10,5,8,2,20,15))
## [1] 20