Lista de Exercícios – Aula 1: Introdução ao RStudio, operações matemáticas, objetos e vetores

Autor

Prof. Marcelo Ribeiro

Orientações gerais

Esta lista tem como objetivo reforçar os conteúdos estudados na Aula 1, com foco em:

reconhecimento do ambiente RStudio;
execução e salvamento de scripts;
definição de pasta de trabalho;
operações matemáticas no R;
uso correto de parênteses em expressões matemáticas;
criação de variáveis/objetos;
construção de vetores;
aplicação inicial em contextos de Estatística e Ciência dos Dados.

Instruções:

Resolva os exercícios no RStudio.
Sempre que solicitado, escreva o código utilizado.
Interprete os resultados com frases curtas e objetivas.
Salve seu script em uma pasta organizada.
Sempre que possível, use comentários no código para identificar o que está sendo feito.

Exercício 1 – Conhecendo o RStudio

Responda às questões abaixo com base no ambiente do RStudio.

Questões

Qual é a função da aba Console?
Qual é a função da aba Script?
Para que serve a aba Environment?
Em qual aba você costuma visualizar gráficos, arquivos e ajuda de funções?
Explique com suas palavras a diferença entre escrever um código e executar um código no RStudio.
Por que, em uma disciplina de Estatística e Ciência dos Dados, é mais adequado trabalhar principalmente no Script do que apenas no Console?

Exercício 2 – Atalhos, execução e salvamento de comandos

Responda:

Qual atalho pode ser usado para executar uma linha de código no RStudio?
Qual atalho pode ser usado para salvar um script?
O que acontece se você escrever um comando no Script, mas não o executar?
Qual é a vantagem de escrever códigos no Script em vez de digitar tudo diretamente no Console?
Por que salvar um script é importante quando se trabalha com análises de dados?
Em sua opinião, o que pode acontecer se um aluno executar vários comandos, mas não salvar o arquivo do script?

Exercício 3 – Organização da pasta de trabalho no RStudio

Nesta disciplina, a organização dos arquivos será fundamental.

Parte prática

Crie, em seu computador pessoal, uma pasta chamada EST128.
Abra o RStudio.
Defina a pasta EST128 como pasta de trabalho.
Execute o comando necessário para verificar se a pasta de trabalho foi definida corretamente.
Crie um script simples contendo:
- seu nome;
- o nome da disciplina;
- a data de hoje.
Salve esse script dentro da pasta EST128 com o nome atividade_1_EST128.R.

Questões

Qual comando permite verificar a pasta de trabalho atual?
Qual comando pode ser usado para definir a pasta de trabalho?
Qual é a importância de manter os arquivos de uma disciplina organizados em uma pasta específica?
Qual é a vantagem de salvar o script em vez de apenas executar comandos no Console?
Escreva, com suas palavras, o caminho da pasta onde seu arquivo foi salvo.

Exercício 4 – Operações matemáticas básicas no R

Sem usar objetos neste primeiro momento, implemente no R as expressões abaixo.

Questões

Soma entre 128 e 347.
Diferença entre 950 e 478.
Produto entre 36 e 14.
Quociente entre 875 e 25.
Potência de base 7 e expoente 3.
Raiz quadrada de 625.
Logaritmo natural de 250.
A expressão:

\[ \frac{72 + 18}{3} \]

A expressão:

\[ \frac{150 - 35}{4 + 1} \]

A expressão:

\[ \sqrt{49} + 3^2 \]

Solicitação

Escreva o código em R e registre os resultados obtidos.

Exercício 5 – Expressões matemáticas com uso obrigatório de parênteses

Neste exercício, o objetivo é perceber como o uso de parênteses altera ou organiza o cálculo em R.

Implemente em R as seguintes expressões.

Questões

\[ \frac{(15 + 5)\cdot 2}{4} \]

\[ \frac{45 - (12 + 3)}{5} \]

\[ \frac{(3^2 + 4^2)}{2} \]

\[ \sqrt{(64 + 36)} \]

\[ \frac{(120/5) + (36/6)}{2} \]

\[ \frac{[(18 - 3)\cdot (5 + 1)]}{3} \]

\[ \frac{(2 + 3)^3}{5} \]

\[ \frac{\sqrt{144} + (8 \cdot 3)}{6} \]

Exercício 6 – Fórmulas aplicadas em diferentes áreas

Implemente, em R, as fórmulas abaixo, assumindo os valores indicados.

(a) Química – Densidade

\[ d = \frac{m}{V} \]

Considere: - (m = 125) g - (V = 50) cm³

(b) Estatística – Média aritmética de quatro observações

\[ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + x_3 + x_4}{4} \]

Considere: - (x_1 = 7.5) - (x_2 = 8.0) - (x_3 = 6.5) - (x_4 = 9.0)

(c) Estatística – Variância amostral simplificada de três valores

Use a expressão:

\[ s^2 = \frac{(x_1-\bar{x})^2 + (x_2-\bar{x})^2 + (x_3-\bar{x})^2}{3-1} \]

Considere: - (x_1 = 5) - (x_2 = 8) - (x_3 = 11)

(d) Nutrição – Índice de Massa Corporal

\[ IMC = \frac{\text{peso}}{\text{altura}^2} \]

Considere: - peso = 72.4 kg - altura = 1.68 m

(e) Nutrição – Relação cintura-quadril

\[ RCQ = \frac{\text{cintura}}{\text{quadril}} \]

Considere: - cintura = 84 cm - quadril = 102 cm

(f) Biologia – Crescimento populacional simples

\[ N_f = N_0 + r \cdot t \]

Considere: - (N_0 = 120) - (r = 8) - (t = 6)

(g) Engenharia Metalúrgica – Rendimento metálico

\[ R = \frac{m_{\text{obtida}}}{m_{\text{inicial}}} \cdot 100 \]

Considere: - massa obtida = 845 kg - massa inicial = 920 kg

(h) Engenharia de Controle e Automação – Erro de controle

\[ e = r - y \]

Considere: - referência (r = 50) - saída observada (y = 46.7)

Solicitações

Escreva o código em R para cada situação.
Apresente o resultado de cada cálculo.

Exercício 7 – Fórmulas mais complexas para explorar operações matemáticas

Implemente em R as fórmulas abaixo. Neste exercício, o uso correto de parênteses é indispensável.

(a) Estatística – Padronização de um valor

\[ z = \frac{x - \mu}{\sigma} \]

Considere: - (x = 78) - (= 65) - (= 8)

(b) Estatística – Coeficiente de variação

\[ CV = \frac{s}{\bar{x}} \cdot 100 \]

Considere: - (s = 12.5) - ({x} = 58.2)

(c) Química – Concentração comum

\[ C = \frac{m}{V} \]

Considere: - (m = 18) - (V = 0.75)

(d) Biologia – Taxa percentual de crescimento

\[ T = \frac{N_f - N_0}{N_0} \cdot 100 \]

Considere: - (N_f = 185) - (N_0 = 140)

(e) Nutrição – Gasto energético total

\[ GET = TMB \cdot FA \]

Considere: - (TMB = 1450) - (FA = 1.55)

(f) Engenharia Metalúrgica – Teor de recuperação

\[ Rec = \frac{m_c \cdot t_c}{m_a \cdot t_a} \cdot 100 \]

Considere: - (m_c = 350) - (t_c = 0.62) - (m_a = 500) - (t_a = 0.48)

(g) Engenharia de Controle e Automação – Sinal de controle proporcional

\[ u = K_p \cdot (r - y) \]

Considere: - (K_p = 2.5) - (r = 40) - (y = 34.8)

(h) Engenharia de Controle e Automação – Índice quadrático do erro para três instantes

\[ J = e_1^2 + e_2^2 + e_3^2 \]

Considere: - (e_1 = 1.2) - (e_2 = -0.8) - (e_3 = 0.5)

Exercício 8 – Reescrevendo as fórmulas com objetos

Agora, reescreva as fórmulas dos Exercícios 6 e 7 utilizando objetos.

Solicitações

Para cada uma das situações escolhidas:

Crie objetos para armazenar os valores fornecidos.
Reescreva a fórmula em R usando os objetos criados.
Armazene o resultado final também em um objeto.
Imprima o resultado no Console.

Exemplo de estrutura esperada

massa <- 125
volume <- 50
densidade <- massa / volume
densidade

Exercício 9 – Variáveis ou objetos: criação e classificação

Crie, no R, variáveis para armazenar as seguintes informações de um estudante de Estatística e Ciência dos Dados:

Nome: “Carlos”
Idade: 21
Curso: “Estatística e Ciência dos Dados”
CRA: 8.4
Bolsista: TRUE
Horas_estudo_semana: 18

Questões

Escreva o código para criar essas variáveis.
Exiba o conteúdo de cada variável no Console.
Identifique quais variáveis são numéricas, textuais e lógicas.
Explique com suas palavras o que é um objeto no R.
Crie uma nova variável chamada carga_total somando Horas_estudo_semana com 6 horas extras de monitoria.

Exercício 10 – Regras de nomeação de variáveis

Analise os nomes de variáveis abaixo e classifique cada um como válido ou inválido no R.

idade
2nota
media_final
nome do aluno
Peso
altura.cm
if
total%
dados2026
_valor
taxa.recuperacao
nota-final

Questões

Indique quais são válidos.
Indique quais são inválidos.
Para cada nome inválido, proponha uma versão corrigida.
Explique por que a escolha de bons nomes de variáveis ajuda na organização de um script.

Exercício 11 – Sensibilidade a maiúsculas e minúsculas

Considere o código:

Nome <- "Marina"
idade <- 20
NotaFinal <- 8.7

Responda:

O que acontece se o aluno tentar executar nome?
O que acontece se o aluno tentar executar Idade?
O que acontece se o aluno tentar executar notafinal?
Explique o que significa dizer que o R é case sensitive.
Crie um pequeno exemplo com duas variáveis que diferem apenas por letras maiúsculas/minúsculas.

Exercício 12 – Vetores numéricos

Em um estudo introdutório de desempenho acadêmico, cinco estudantes obtiveram as seguintes notas em uma atividade:

7.5, 8.0, 6.5, 9.0, 8.7

Questões

Crie um vetor chamado notas.
Exiba o vetor no Console.
Calcule a média das notas usando a função mean().
Calcule a maior nota usando max().
Calcule a menor nota usando min().
Calcule a soma das notas usando sum().
Calcule o desvio padrão usando sd().
Interprete brevemente os resultados obtidos.

Exercício 13 – Vetores de texto e lógica

Considere os seguintes dados de três alunos:

Nomes: Ana, Bruno, Carla
Entregou trabalho: TRUE, FALSE, TRUE
Turno: “Integral”, “Noturno”, “Integral”

Questões

Crie um vetor de nomes.
Crie um vetor lógico indicando se entregou o trabalho.
Crie um vetor de turnos.
Exiba todos os vetores.
Explique a diferença entre um vetor numérico, um vetor de texto e um vetor lógico.
Explique por que todos os elementos de um vetor devem ser do mesmo tipo.

Exercício 14 – Construção de uma base simples

Considere quatro estudantes com as seguintes características:

Nome	Idade	Nota	Aprovado	Faltas
Ana	19	8.2	TRUE	2
João	22	6.8	TRUE	5
Paula	20	5.4	FALSE	8
Lucas	21	9.1	TRUE	1

Questões

Crie vetores para cada variável.
Construa um data.frame chamado alunos.
Exiba o objeto alunos.
Calcule a média das notas.
Calcule o total de faltas.
Identifique a maior nota registrada.
Explique por que organizar dados em tabela é importante para análises estatísticas.

Exercício 15 – Aplicação em Estatística e Ciência dos Dados

Um pesquisador quer armazenar as quantidades de acessos diários a uma plataforma de visualização de dashboards em sete dias consecutivos:

120, 135, 128, 150, 142, 160, 155

Questões

Crie um vetor chamado acessos.
Calcule a média de acessos.
Calcule o total de acessos no período.
Identifique o maior número de acessos.
Identifique o menor número de acessos.
Calcule o desvio padrão dos acessos.
Escreva uma interpretação curta sobre o comportamento dessa variável.
Explique por que vetores são úteis para armazenar esse tipo de informação.

Exercício 16 – Diagnóstico de erros em código

Analise os códigos abaixo e explique o erro presente em cada caso.

Item A

2idade <- 25

Item B

nome completo <- "Paulo"

Item C

TRUE <- "sim"

Item D

media-nota <- 7.8

Item E

Altura <- 1.72
altura

Questões

Identifique por que cada comando está incorreto ou problemático.
Reescreva cada um de forma correta.
Em qual item o problema está relacionado à diferença entre maiúsculas e minúsculas?
Em qual item o problema está relacionado ao uso indevido de caracteres especiais?

Exercício 17 – Produção de script completo

Elabore um pequeno script em R que faça o seguinte:

Crie variáveis com:
- nome de um aluno;
- idade;
- curso;
- nota final;
- quantidade de faltas.
Crie um vetor com 5 notas de exercícios desse aluno.
Calcule:
- média das notas;
- maior nota;
- menor nota;
- soma das notas.
Exiba os resultados no Console.
Salve esse script na pasta EST128.

Solicitação

Ao final, escreva um pequeno parágrafo explicando o que seu script faz.

Exercício 18 – Desafio aplicado com fórmulas e objetos

Considere um sistema simples de monitoramento de produção em uma indústria. Em três dias consecutivos, foram observados os seguintes valores de produção:

Dia 1: 250 unidades
Dia 2: 275 unidades
Dia 3: 290 unidades

O supervisor deseja calcular:

Parte A – Média de produção

\[ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + x_3}{3} \]

Parte B – Variação percentual do Dia 1 para o Dia 3

\[ V = \frac{x_3 - x_1}{x_1} \cdot 100 \]

Parte C – Índice ajustado de desempenho

\[ D = \frac{(x_1 + x_2 + x_3)}{3 \cdot 1.05} \]

Questões

Implemente as fórmulas diretamente em R.
Reescreva cada fórmula usando objetos.
Explique em qual fórmula o uso de parênteses é mais importante.
Interprete os resultados obtidos.
Salve esse trecho do código dentro do seu script principal.

Espaço para observações finais

Registre aqui dúvidas, dificuldades encontradas e observações sobre a atividade.

Sugestão de encerramento

Ao finalizar a lista, salve seu script principal (script com a solicitações desta lista) e organize todos os arquivos da atividade em uma pasta específica da disciplina.

--- title: "Lista de Exercícios – Aula 1: Introdução ao RStudio, operações matemáticas, objetos e vetores" author: "Prof. Marcelo Ribeiro" format: html: toc: true toc-location: left number-sections: false theme: cosmo css: estilo.css page-layout: full code-fold: false code-tools: true html-math-method: mathjax lang: pt-BR editor: visual --- ## Orientações gerais Esta lista tem como objetivo reforçar os conteúdos estudados na Aula 1, com foco em: - reconhecimento do ambiente RStudio; - execução e salvamento de scripts; - definição de pasta de trabalho; - operações matemáticas no R; - uso correto de parênteses em expressões matemáticas; - criação de variáveis/objetos; - construção de vetores; - aplicação inicial em contextos de Estatística e Ciência dos Dados. **Instruções:** 1. Resolva os exercícios no RStudio. 2. Sempre que solicitado, escreva o código utilizado. 3. Interprete os resultados com frases curtas e objetivas. 4. Salve seu script em uma pasta organizada. 5. Sempre que possível, use comentários no código para identificar o que está sendo feito. --- ## Exercício 1 – Conhecendo o RStudio Responda às questões abaixo com base no ambiente do RStudio. ### Questões a) Qual é a função da aba **Console**? b) Qual é a função da aba **Script**? c) Para que serve a aba **Environment**? d) Em qual aba você costuma visualizar gráficos, arquivos e ajuda de funções? e) Explique com suas palavras a diferença entre **escrever** um código e **executar** um código no RStudio. f) Por que, em uma disciplina de Estatística e Ciência dos Dados, é mais adequado trabalhar principalmente no **Script** do que apenas no **Console**? --- ## Exercício 2 – Atalhos, execução e salvamento de comandos Responda: a) Qual atalho pode ser usado para executar uma linha de código no RStudio? b) Qual atalho pode ser usado para salvar um script? c) O que acontece se você escrever um comando no Script, mas não o executar? d) Qual é a vantagem de escrever códigos no Script em vez de digitar tudo diretamente no Console? e) Por que salvar um script é importante quando se trabalha com análises de dados? f) Em sua opinião, o que pode acontecer se um aluno executar vários comandos, mas não salvar o arquivo do script? --- ## Exercício 3 – Organização da pasta de trabalho no RStudio Nesta disciplina, a organização dos arquivos será fundamental. ### Parte prática 1. Crie, em seu computador pessoal, uma pasta chamada `EST128`. 2. Abra o RStudio. 3. Defina a pasta `EST128` como pasta de trabalho. 4. Execute o comando necessário para verificar se a pasta de trabalho foi definida corretamente. 5. Crie um script simples contendo: - seu nome; - o nome da disciplina; - a data de hoje. 6. Salve esse script dentro da pasta `EST128` com o nome `atividade_1_EST128.R`. ### Questões a) Qual comando permite verificar a pasta de trabalho atual? b) Qual comando pode ser usado para definir a pasta de trabalho? c) Qual é a importância de manter os arquivos de uma disciplina organizados em uma pasta específica? d) Qual é a vantagem de salvar o script em vez de apenas executar comandos no Console? e) Escreva, com suas palavras, o caminho da pasta onde seu arquivo foi salvo. ## Exercício 4 – Operações matemáticas básicas no R Sem usar objetos neste primeiro momento, implemente no R as expressões abaixo. ### Questões a) Soma entre 128 e 347. b) Diferença entre 950 e 478. c) Produto entre 36 e 14. d) Quociente entre 875 e 25. e) Potência de base 7 e expoente 3. f) Raiz quadrada de 625. g) Logaritmo natural de 250. h) A expressão: $$ \frac{72 + 18}{3} $$ i) A expressão: $$ \frac{150 - 35}{4 + 1} $$ j) A expressão: $$ \sqrt{49} + 3^2 $$ ### Solicitação Escreva o código em R e registre os resultados obtidos. ## Exercício 5 – Expressões matemáticas com uso obrigatório de parênteses Neste exercício, o objetivo é perceber como o uso de parênteses altera ou organiza o cálculo em R. Implemente em R as seguintes expressões. ### Questões a) $$ \frac{(15 + 5)\cdot 2}{4} $$ b) $$ \frac{45 - (12 + 3)}{5} $$ c) $$ \frac{(3^2 + 4^2)}{2} $$ d) $$ \sqrt{(64 + 36)} $$ e) $$ \frac{(120/5) + (36/6)}{2} $$ f) $$ \frac{[(18 - 3)\cdot (5 + 1)]}{3} $$ g) $$ \frac{(2 + 3)^3}{5} $$ h) $$ \frac{\sqrt{144} + (8 \cdot 3)}{6} $$ ## Exercício 6 – Fórmulas aplicadas em diferentes áreas Implemente, em R, as fórmulas abaixo, assumindo os valores indicados. ### (a) Química – Densidade $$ d = \frac{m}{V} $$ Considere: - $m = 125$ g - $V = 50$ cm³ ### (b) Estatística – Média aritmética de quatro observações $$ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + x_3 + x_4}{4} $$ Considere: - $x_1 = 7.5$ - $x_2 = 8.0$ - $x_3 = 6.5$ - $x_4 = 9.0$ ### (c) Estatística – Variância amostral simplificada de três valores Use a expressão: $$ s^2 = \frac{(x_1-\bar{x})^2 + (x_2-\bar{x})^2 + (x_3-\bar{x})^2}{3-1} $$ Considere: - $x_1 = 5$ - $x_2 = 8$ - $x_3 = 11$ ### (d) Nutrição – Índice de Massa Corporal $$ IMC = \frac{\text{peso}}{\text{altura}^2} $$ Considere: - peso = 72.4 kg - altura = 1.68 m ### (e) Nutrição – Relação cintura-quadril $$ RCQ = \frac{\text{cintura}}{\text{quadril}} $$ Considere: - cintura = 84 cm - quadril = 102 cm ### (f) Biologia – Crescimento populacional simples $$ N_f = N_0 + r \cdot t $$ Considere: - $N_0 = 120$ - $r = 8$ - $t = 6$ ### (g) Engenharia Metalúrgica – Rendimento metálico $$ R = \frac{m_{\text{obtida}}}{m_{\text{inicial}}} \cdot 100 $$ Considere: - massa obtida = 845 kg - massa inicial = 920 kg ### (h) Engenharia de Controle e Automação – Erro de controle $$ e = r - y $$ Considere: - referência $r = 50$ - saída observada $y = 46.7$ ### Solicitações 1. Escreva o código em R para cada situação. 2. Apresente o resultado de cada cálculo. ## Exercício 7 – Fórmulas mais complexas para explorar operações matemáticas Implemente em R as fórmulas abaixo. Neste exercício, o uso correto de parênteses é indispensável. ### (a) Estatística – Padronização de um valor $$ z = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ Considere: - $x = 78$ - $\mu = 65$ - $\sigma = 8$ ### (b) Estatística – Coeficiente de variação $$ CV = \frac{s}{\bar{x}} \cdot 100 $$ Considere: - $s = 12.5$ - $\bar{x} = 58.2$ ### (c) Química – Concentração comum $$ C = \frac{m}{V} $$ Considere: - $m = 18$ - $V = 0.75$ ### (d) Biologia – Taxa percentual de crescimento $$ T = \frac{N_f - N_0}{N_0} \cdot 100 $$ Considere: - $N_f = 185$ - $N_0 = 140$ ### (e) Nutrição – Gasto energético total $$ GET = TMB \cdot FA $$ Considere: - $TMB = 1450$ - $FA = 1.55$ ### (f) Engenharia Metalúrgica – Teor de recuperação $$ Rec = \frac{m_c \cdot t_c}{m_a \cdot t_a} \cdot 100 $$ Considere: - $m_c = 350$ - $t_c = 0.62$ - $m_a = 500$ - $t_a = 0.48$ ### (g) Engenharia de Controle e Automação – Sinal de controle proporcional $$ u = K_p \cdot (r - y) $$ Considere: - $K_p = 2.5$ - $r = 40$ - $y = 34.8$ ### (h) Engenharia de Controle e Automação – Índice quadrático do erro para três instantes $$ J = e_1^2 + e_2^2 + e_3^2 $$ Considere: - $e_1 = 1.2$ - $e_2 = -0.8$ - $e_3 = 0.5$ ## Exercício 8 – Reescrevendo as fórmulas com objetos Agora, reescreva as fórmulas dos Exercícios 6 e 7 utilizando **objetos**. ### Solicitações Para cada uma das situações escolhidas: 1. Crie objetos para armazenar os valores fornecidos. 2. Reescreva a fórmula em R usando os objetos criados. 3. Armazene o resultado final também em um objeto. 4. Imprima o resultado no Console. ### Exemplo de estrutura esperada ```{r eval=FALSE} massa <- 125 volume <- 50 densidade <- massa / volume densidade ``` ## Exercício 9 – Variáveis ou objetos: criação e classificação Crie, no R, variáveis para armazenar as seguintes informações de um estudante de Estatística e Ciência dos Dados: - Nome: "Carlos" - Idade: 21 - Curso: "Estatística e Ciência dos Dados" - CRA: 8.4 - Bolsista: TRUE - Horas_estudo_semana: 18 ### Questões a) Escreva o código para criar essas variáveis. b) Exiba o conteúdo de cada variável no Console. c) Identifique quais variáveis são numéricas, textuais e lógicas. d) Explique com suas palavras o que é um objeto no R. e) Crie uma nova variável chamada `carga_total` somando `Horas_estudo_semana` com 6 horas extras de monitoria. --- ## Exercício 10 – Regras de nomeação de variáveis Analise os nomes de variáveis abaixo e classifique cada um como **válido** ou **inválido** no R. - idade - 2nota - media_final - nome do aluno - Peso - altura.cm - if - total% - dados2026 - _valor - taxa.recuperacao - nota-final ### Questões a) Indique quais são válidos. b) Indique quais são inválidos. c) Para cada nome inválido, proponha uma versão corrigida. d) Explique por que a escolha de bons nomes de variáveis ajuda na organização de um script. --- ## Exercício 11 – Sensibilidade a maiúsculas e minúsculas Considere o código: ```{r eval=FALSE} Nome <- "Marina" idade <- 20 NotaFinal <- 8.7 ``` Responda: a) O que acontece se o aluno tentar executar `nome`? b) O que acontece se o aluno tentar executar `Idade`? c) O que acontece se o aluno tentar executar `notafinal`? d) Explique o que significa dizer que o R é **case sensitive**. e) Crie um pequeno exemplo com duas variáveis que diferem apenas por letras maiúsculas/minúsculas. ## Exercício 12 – Vetores numéricos Em um estudo introdutório de desempenho acadêmico, cinco estudantes obtiveram as seguintes notas em uma atividade: - 7.5, 8.0, 6.5, 9.0, 8.7 ### Questões a) Crie um vetor chamado `notas`. b) Exiba o vetor no Console. c) Calcule a média das notas usando a função `mean()`. d) Calcule a maior nota usando `max()`. e) Calcule a menor nota usando `min()`. f) Calcule a soma das notas usando `sum()`. g) Calcule o desvio padrão usando `sd()`. h) Interprete brevemente os resultados obtidos. --- ## Exercício 13 – Vetores de texto e lógica Considere os seguintes dados de três alunos: - Nomes: Ana, Bruno, Carla - Entregou trabalho: TRUE, FALSE, TRUE - Turno: "Integral", "Noturno", "Integral" ### Questões a) Crie um vetor de nomes. b) Crie um vetor lógico indicando se entregou o trabalho. c) Crie um vetor de turnos. d) Exiba todos os vetores. e) Explique a diferença entre um vetor numérico, um vetor de texto e um vetor lógico. f) Explique por que todos os elementos de um vetor devem ser do mesmo tipo. ## Exercício 14 – Construção de uma base simples Considere quatro estudantes com as seguintes características: | Nome | Idade | Nota | Aprovado | Faltas | |-------|------:|-----:|:--------:|------:| | Ana | 19 | 8.2 | TRUE | 2 | | João | 22 | 6.8 | TRUE | 5 | | Paula | 20 | 5.4 | FALSE | 8 | | Lucas | 21 | 9.1 | TRUE | 1 | ### Questões a) Crie vetores para cada variável. b) Construa um `data.frame` chamado `alunos`. c) Exiba o objeto `alunos`. d) Calcule a média das notas. e) Calcule o total de faltas. f) Identifique a maior nota registrada. g) Explique por que organizar dados em tabela é importante para análises estatísticas. ## Exercício 15 – Aplicação em Estatística e Ciência dos Dados Um pesquisador quer armazenar as quantidades de acessos diários a uma plataforma de visualização de dashboards em sete dias consecutivos: - 120, 135, 128, 150, 142, 160, 155 ### Questões a) Crie um vetor chamado `acessos`. b) Calcule a média de acessos. c) Calcule o total de acessos no período. d) Identifique o maior número de acessos. e) Identifique o menor número de acessos. f) Calcule o desvio padrão dos acessos. g) Escreva uma interpretação curta sobre o comportamento dessa variável. h) Explique por que vetores são úteis para armazenar esse tipo de informação. ## Exercício 16 – Diagnóstico de erros em código Analise os códigos abaixo e explique o erro presente em cada caso. ### Item A ```{r eval=FALSE} 2idade <- 25 ``` ### Item B ```{r eval=FALSE} nome completo <- "Paulo" ``` ### Item C ```{r eval=FALSE} TRUE <- "sim" ``` ### Item D ```{r eval=FALSE} media-nota <- 7.8 ``` ### Item E ```{r eval=FALSE} Altura <- 1.72 altura ``` ### Questões a) Identifique por que cada comando está incorreto ou problemático. b) Reescreva cada um de forma correta. c) Em qual item o problema está relacionado à diferença entre maiúsculas e minúsculas? d) Em qual item o problema está relacionado ao uso indevido de caracteres especiais? ## Exercício 17 – Produção de script completo Elabore um pequeno script em R que faça o seguinte: 1. Crie variáveis com: - nome de um aluno; - idade; - curso; - nota final; - quantidade de faltas. 2. Crie um vetor com 5 notas de exercícios desse aluno. 3. Calcule: - média das notas; - maior nota; - menor nota; - soma das notas. 4. Exiba os resultados no Console. 5. Salve esse script na pasta `EST128`. ### Solicitação Ao final, escreva um pequeno parágrafo explicando o que seu script faz. ## Exercício 18 – Desafio aplicado com fórmulas e objetos Considere um sistema simples de monitoramento de produção em uma indústria. Em três dias consecutivos, foram observados os seguintes valores de produção: - Dia 1: 250 unidades - Dia 2: 275 unidades - Dia 3: 290 unidades O supervisor deseja calcular: ### Parte A – Média de produção $$ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + x_3}{3} $$ ### Parte B – Variação percentual do Dia 1 para o Dia 3 $$ V = \frac{x_3 - x_1}{x_1} \cdot 100 $$ ### Parte C – Índice ajustado de desempenho $$ D = \frac{(x_1 + x_2 + x_3)}{3 \cdot 1.05} $$ ### Questões a) Implemente as fórmulas diretamente em R. b) Reescreva cada fórmula usando objetos. c) Explique em qual fórmula o uso de parênteses é mais importante. d) Interprete os resultados obtidos. e) Salve esse trecho do código dentro do seu script principal. ## Espaço para observações finais Registre aqui dúvidas, dificuldades encontradas e observações sobre a atividade. ## Sugestão de encerramento Ao finalizar a lista, salve seu script principal (script com a solicitações desta lista) e organize todos os arquivos da atividade em uma pasta específica da disciplina.