Resultados A1

• E1. Qual a diferença entre o resultado de: barplot e hist ?

R:Vejamos empíricamente

#dividimos área gráfica em 2
par(mfrow=c(1,2))

barplot(granja$peso)
# removemos título do gráfico com: **main=""** e alteramos eixo y com **las=1**
hist(granja$peso,main="",las=1)

Ou seja, barplot gera um gráfico de barras em que valores são representados individualmente (por amostra) e hist um histograma, onde dados são “resumidos” em frequências de intervalos definidos (categorias), alterando o no. de breaks altermos o número de intervalos

• E2. Como ficam os gráficos de barra e histograma para a variável “ovos” ?

par(mfrow=c(1,2))
barplot(granja$ovos)
hist(granja$ovos,main="",las=1)

Atentem para o histograma com variável discreta - comparem com o hist. da var. contínua

• E3 (meio chata). Como podemos extrair da tabela os dados de aves com peso superior a 3,5 kg?

#o caminho mais curto
granja[granja$peso>3.5,]

#caso me interessem apenas os pesos (a coluna 2 apenas)
granja[granja$peso>3.5,2]

## [1] 4.07 3.81 4.11 4.70

• E4. Como podemos acrescentar duas novas variáveis à tabela?

ovos<-c(5,3,4,7,6,5,4,8,6,3)
peso<-c(4.07,3.81,1.28,2.56,3.44,4.11,3.12,4.7,2.9,2.11)
desgaste_penas<-c(3,4,5,6,2,1,4,5,7,8)
cores<-c("preta","preta","branca","branca","branca","preta","preta","branca","preta","branca")
#gerando a tabela:
data.frame(ovos,peso,desgaste_penas,cores)->granja

#mantendo a organização dos dados
rm(ovos,peso,desgaste_penas,cores)

#verificando:
granja

• E5. O que acontece com o histograma gerado por hist quando o valor de breaks é alterado?

R: Alterando breaks altermos o número de intervalos no histograma (ver resposta de E1).

par(mfrow=c(1,2))
hist(granja$peso,breaks=8)
hist(granja$peso,breaks=4)

Ou ainda mais radicalmente

par(mfrow=c(1,2))
hist(granja$peso,breaks=2)
hist(granja$peso,breaks=1)

• E6 (meio chata) - como podemos obter a média de peso para cada cor de ave utilizando apenas uma linha de comando com duas funções?

R.’tapply’ ajuda sempre que queremos usar uma função, neste caso ‘mean’, em subconjuntos de dados, ou seja para grupos de dados definidos por outra variável, neste caso ‘cor’.

tapply(granja$peso, granja$cor, mean)

## branca  preta 
##  2.818  3.602

#sem 'taplly', os caminho são convolutos

#descobrimos quais os níveis da varíavel cor
table(granja$cor)

## 
## branca  preta 
##      5      5

#extraimos a média por nível
mean(granja$peso[granja$cor=="branca"])

## [1] 2.818

mean(granja$peso[granja$cor=="preta"])

## [1] 3.602