A Unidade 3 é estruturada considerando os seguintes tópicos:

• Estrutura de dados no R;
• Tipos de dados, importação de base de dados, criação de objeto (vetores, matrizes, data frames), operadores aritméticos, de comparação e lógicos;
• Visualização de dados no R.

São propostas as seguintes atividades:

1. Faça o download do arquivo disponível no link
2. Resolva as questões.
3. Gere um tipo de documento .Rmd de sua preferência.
4. Envie por email (renataoliveira@gmail.com ou renataoliveira@cefetmg.br) o arquivo .Rmd e o arquivo gerado.

Operações matemáticas e vetores

Exercícios:

Questão 1:

Qual é a classe dos vetores abaixo? Imprima o vetor com print e tente advinhar. Use a função class para descobrir a resposta.

v1 <- c(1, 2, TRUE, 4)
v2 <- c("T", "TRUE", "FALSE", "T")
v3 <- c("1", "2", "3", "4")
v4 <- c(1, "4", 4, 1)
v5 <- c(1, 2, "feijao com arroz")
v6 <- c("Beatriz", "Pedro", TRUE)
v7 <- c(T, T, F, T, F, F, 42)

Você consegue identificar as regras de combinação de tipos de dados diferentes em um mesmo vetor? Se tiver dúvidas, pergunte.

Questão 2:

Veja as cores de veículos comercializados por uma concessionária na semana passada.

colours <- factor(c("red","blue","red","white",
                    "silver","red","white","silver",
                    "red","red","white","silver","silver"),
                  levels=c("red","blue","white","silver","black"))

Se você colocar o código a seguir, o que acontece? Por que? Responda na atividade da semana.

colours[4] <- "orange"
colours

Utilize a função table para determinar a quantidade de automóveis comercializados de cada cor. Pesquise na internet e pergunte caso tenha dúvidas.

table(colours)

d11 <- plyr::count(colours)
d12 <- plyr::count(mtcars, vars = "cyl")
d13 <- gmodels::CrossTable(colours)

Questão 3:

Considere:

car.type <- factor(c("saloon","saloon","hatchback",
    "saloon","convertible","hatchback","convertible",
    "saloon", "hatchback","saloon", "saloon",
    "saloon","hatchback"),
    levels=c("saloon","hatchback","convertible"))

Gere a tabela de frequências para os dados car.type.

Experimente:

table(car.type, colours)
gmodels::CrossTable(car.type, colours)

Qual a diferença entre o uso da função table com um ou argumentos? Qual a diferença entre table(car.type, colours) e table(colours, car.type)?

Questão 4:

• Crie dois novos vetores. No primeiro, anote (invente) o número de palavras que você escreveu no último trabalho acadêmico ou relatório técnico em cada semana, considerando os últimos três meses. No segundo, anote (chute, novamente) quantos litros de café você tomou em cada semana.

• Nomeie os elementos dos 2 vetores.

• Calcule sua produtividade em “palavras por Litro de café”. Atribua o resultado a um novo vetor.