Cap. 4 - Introdução ao R
4.1
Use o R para verificar o resultado da operação 7 + 7 ÷ 7 + 7 x 7 - 7.
Solução:
7 + 7 / 7 + 7 * 7 - 7
#> [1] 504.2
Verifique através do R se 3x2³ é maior que 2x3².
Solução:
3 * 2^3 > 2 * 3^2
#> [1] TRUE4.3
Crie dois objetos (qualquer nome) com os valores 100 e 300. Multiplique esses objetos (função prod()) e atribuam ao objeto mult. Faça o logaritmo natural (função log()) do objeto mult e atribuam ao objeto ln.
Solução:
4.4
Quantos pacotes existem no CRAN nesse momento? Execute essa combinação no Console: nrow(available.packages(repos = "http://cran.r-project.org")).
Solução:
nrow(available.packages(repos = "http://cran.r-project.org"))
#> [1] 189164.5
Instale o pacote tidyverse do CRAN.
Solução:
install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE)4.6
Escolha números para jogar na mega-sena usando o R, nomeando o objeto como mega. Lembrando: são 6 valores de 1 a 60 e atribuam a um objeto.
Solução:
mega <- sample(x = 1:60, size = 6, replace = FALSE)
mega
#> [1] 11 10 30 1 46 524.7
Crie um fator chamado tr, com dois níveis (“cont” e “trat”) para descrever 30 locais de amostragem, 15 de cada tratamento. O fator deve ser dessa forma cont, cont, cont, ...., cont, trat, trat, ...., trat.
Solução:
tr <- factor(c(rep("cont", each = 15), rep("trat", each = 15)))
tr
#> [1] cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont
#> [12] cont cont cont cont trat trat trat trat trat trat trat
#> [23] trat trat trat trat trat trat trat trat
#> Levels: cont trat4.8
Crie uma matriz chamada ma, resultante da disposição de um vetor composto por 300 valores aleatórios entre 0 e 10. A matriz deve conter 30 linhas e ser disposta por colunas.
Solução:
ma <- matrix(sample(0:10, 300, rep = TRUE), nrow = 30, byrow = FALSE)
ma
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#> [1,] 5 2 0 6 5 8 0 6 0 1
#> [2,] 9 0 7 8 5 2 3 4 7 0
#> [3,] 3 5 7 6 4 8 3 4 0 2
#> [4,] 7 8 7 8 9 8 10 5 9 3
#> [5,] 2 10 0 7 9 2 5 1 2 2
#> [6,] 2 7 5 7 6 10 9 2 4 7
#> [7,] 4 0 8 9 0 3 1 1 4 0
#> [8,] 6 5 9 4 7 3 10 1 5 9
#> [9,] 1 8 1 0 2 6 9 8 4 4
#> [10,] 3 9 7 6 2 0 8 8 6 2
#> [11,] 6 1 4 0 9 6 3 10 0 4
#> [12,] 4 6 5 7 6 7 9 7 0 5
#> [13,] 6 5 2 9 1 10 4 3 10 6
#> [14,] 7 8 8 6 1 0 6 1 4 7
#> [15,] 4 5 10 9 10 5 8 6 7 0
#> [16,] 9 7 0 5 9 5 9 1 9 0
#> [17,] 3 10 1 7 8 4 3 9 7 9
#> [18,] 1 3 9 10 4 3 0 5 4 2
#> [19,] 4 2 9 5 3 2 10 3 7 2
#> [20,] 10 2 1 6 6 10 4 1 5 9
#> [21,] 2 7 1 8 2 5 2 8 8 6
#> [22,] 3 10 7 6 5 1 4 6 2 6
#> [23,] 4 10 7 9 5 0 1 10 5 6
#> [24,] 1 7 4 6 3 7 2 3 7 8
#> [25,] 10 7 1 10 9 6 7 8 4 3
#> [26,] 1 4 8 1 7 3 4 0 7 7
#> [27,] 6 9 4 10 10 1 8 1 1 8
#> [28,] 1 2 2 6 0 5 10 7 9 5
#> [29,] 2 2 1 1 10 8 2 9 1 10
#> [30,] 6 6 3 3 8 5 7 8 4 64.9
Crie um data frame chamado df, resultante da composição dos vetores:
id: 1:30sp: sp01, sp02, ..., sp29, sp30ab: 30 valores aleatórios entre 0 a 5
Solução:
df <- data.frame(id = 1:30,
sp = c(paste0("sp0", 1:9), paste0("sp", 10:30)),
ab = sample(0:5, 30, rep = TRUE))
df
#> id sp ab
#> 1 1 sp01 3
#> 2 2 sp02 1
#> 3 3 sp03 4
#> 4 4 sp04 2
#> 5 5 sp05 0
#> 6 6 sp06 3
#> 7 7 sp07 1
#> 8 8 sp08 5
#> 9 9 sp09 5
#> 10 10 sp10 0
#> 11 11 sp11 3
#> 12 12 sp12 2
#> 13 13 sp13 0
#> 14 14 sp14 5
#> 15 15 sp15 2
#> 16 16 sp16 5
#> 17 17 sp17 0
#> 18 18 sp18 1
#> 19 19 sp19 3
#> 20 20 sp20 0
#> 21 21 sp21 1
#> 22 22 sp22 5
#> 23 23 sp23 3
#> 24 24 sp24 3
#> 25 25 sp25 4
#> 26 26 sp26 3
#> 27 27 sp27 0
#> 28 28 sp28 0
#> 29 29 sp29 3
#> 30 30 sp30 54.10
Crie uma lista com os objetos criados anteriormente: mega, tr, ma e df.
Solução:
lis <- list(mega, tr, ma, df)
lis
#> [[1]]
#> [1] 11 10 30 1 46 52
#>
#> [[2]]
#> [1] cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont
#> [12] cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont
#> [23] cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont
#> [34] cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont cont
#> [45] cont cont cont cont cont cont trat trat trat trat trat
#> [56] trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat
#> [67] trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat
#> [78] trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat
#> [89] trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat trat
#> [100] trat
#> Levels: cont trat
#>
#> [[3]]
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#> [1,] 5 0 2 7 8 5 6 8 3 10
#> [2,] 9 7 4 3 1 6 2 4 2 6
#> [3,] 3 9 1 1 2 0 6 9 3 4
#> [4,] 7 6 2 6 4 3 6 6 3 3
#> [5,] 2 9 7 10 4 4 8 9 0 0
#> [6,] 2 5 4 8 7 2 1 9 3 7
#> [7,] 4 7 8 3 8 2 7 5 2 0
#> [8,] 6 10 10 7 9 8 3 3 3 4
#> [9,] 1 5 2 9 0 6 9 3 2 3
#> [10,] 3 6 7 7 5 5 0 10 2 7
#> [11,] 6 8 6 5 9 10 8 9 0 10
#> [12,] 4 6 4 5 1 2 8 9 8 1
#> [13,] 6 9 4 8 9 6 0 5 1 7
#> [14,] 7 6 5 6 1 10 1 8 10 10
#> [15,] 4 10 1 3 1 5 7 7 5 3
#> [16,] 9 1 2 10 7 2 9 3 4 6
#> [17,] 3 10 1 8 0 3 2 2 1 10
#> [18,] 1 6 1 7 1 8 0 1 5 4
#> [19,] 4 1 8 10 3 7 1 6 5 7
#> [20,] 10 3 8 0 8 2 0 4 8 2
#> [21,] 2 5 10 1 2 10 1 0 10 8
#> [22,] 3 5 7 3 4 3 2 0 9 8
#> [23,] 4 4 3 0 7 6 5 6 8 3
#> [24,] 1 9 1 1 2 2 2 8 4 4
#> [25,] 10 9 6 5 7 4 10 0 8 9
#> [26,] 1 6 1 3 9 6 7 3 0 5
#> [27,] 6 0 9 4 10 7 4 10 4 7
#> [28,] 1 7 5 3 4 8 8 2 0 10
#> [29,] 2 2 3 8 8 7 1 3 7 5
#> [30,] 6 2 1 8 4 1 8 1 8 2
#> [31,] 2 9 8 3 9 5 0 9 8 9
#> [32,] 0 6 6 5 1 2 6 9 9 4
#> [33,] 5 1 10 2 10 5 6 0 9 4
#> [34,] 8 1 3 1 10 2 2 9 5 2
#> [35,] 10 10 8 3 6 4 9 3 6 2
#> [36,] 7 9 0 3 5 10 5 5 8 7
#> [37,] 0 8 1 7 9 9 5 4 5 5
#> [38,] 5 4 7 4 10 1 4 9 9 2
#> [39,] 8 3 9 3 0 5 7 9 6 2
#> [40,] 9 6 8 3 4 2 1 1 1 2
#> [41,] 1 2 0 9 5 8 8 9 1 10
#> [42,] 6 5 7 4 9 3 5 2 0 7
#> [43,] 5 5 0 7 4 0 10 8 7 9
#> [44,] 8 3 9 1 4 5 0 2 1 8
#> [45,] 5 9 2 1 0 7 3 10 2 7
#> [46,] 7 7 4 10 0 2 9 7 6 3
#> [47,] 10 10 4 4 4 6 2 3 6 3
#> [48,] 3 0 5 3 9 3 2 2 6 1
#> [49,] 2 10 4 3 5 8 6 6 5 2
#> [50,] 2 8 6 10 3 1 3 7 6 6
#> [51,] 7 8 0 7 8 10 6 7 7 4
#> [52,] 10 2 0 3 0 3 2 1 1 7
#> [53,] 10 8 10 3 8 8 4 8 1 1
#> [54,] 7 8 4 1 5 3 2 9 7 10
#> [55,] 7 2 7 1 7 6 0 10 1 0
#> [56,] 4 10 9 2 6 3 2 4 7 5
#> [57,] 9 3 7 0 10 0 1 3 1 7
#> [58,] 2 3 4 3 8 10 4 10 6 6
#> [59,] 2 6 7 4 4 4 5 9 1 2
#> [60,] 6 0 5 1 8 8 7 7 0 5
#> [61,] 0 6 8 4 10 6 2 4 6 4
#> [62,] 7 7 2 0 9 9 3 2 10 1
#> [63,] 7 10 5 3 8 0 8 2 8 2
#> [64,] 7 0 7 1 10 5 6 7 3 6
#> [65,] 0 5 4 9 0 5 3 0 10 6
#> [66,] 5 5 7 0 7 2 7 10 1 10
#> [67,] 8 4 1 4 10 0 6 7 6 10
#> [68,] 9 3 9 5 4 2 4 8 1 4
#> [69,] 1 2 1 9 7 5 0 2 7 4
#> [70,] 7 10 4 6 10 0 2 1 9 3
#> [71,] 4 5 1 6 4 3 3 7 10 8
#> [72,] 5 1 0 6 9 10 0 3 1 5
#> [73,] 2 0 2 2 9 3 3 9 5 8
#> [74,] 8 7 3 6 7 10 2 6 8 3
#> [75,] 10 6 2 0 9 0 2 8 5 7
#> [76,] 0 3 7 10 5 3 8 9 5 2
#> [77,] 1 1 0 8 1 8 1 3 8 0
#> [78,] 9 5 9 2 3 3 9 9 4 7
#> [79,] 9 8 4 0 7 7 6 0 0 6
#> [80,] 1 5 2 3 2 5 6 8 5 2
#> [81,] 1 0 4 5 8 4 4 10 1 2
#> [82,] 7 3 5 2 0 4 6 1 0 7
#> [83,] 7 3 6 4 8 0 5 2 4 9
#> [84,] 4 10 7 5 6 1 7 5 3 0
#> [85,] 1 5 0 2 0 9 4 7 10 3
#> [86,] 8 9 0 7 8 7 6 1 3 3
#> [87,] 4 1 9 7 2 7 8 4 4 4
#> [88,] 2 10 2 8 0 1 10 9 3 6
#> [89,] 1 9 2 5 0 9 4 0 0 3
#> [90,] 3 8 9 7 9 7 2 1 9 1
#> [91,] 6 3 6 7 5 6 7 2 6 3
#> [92,] 8 9 6 5 10 10 4 4 4 1
#> [93,] 6 4 6 8 1 0 5 6 0 8
#> [94,] 8 6 8 0 6 7 6 0 3 6
#> [95,] 7 8 3 10 0 2 2 7 6 7
#> [96,] 7 9 7 4 10 8 3 5 5 4
#> [97,] 9 3 8 0 10 10 0 1 5 4
#> [98,] 4 0 5 6 5 8 0 8 7 0
#> [99,] 0 10 10 8 4 2 3 8 6 0
#> [100,] 6 4 6 4 7 4 8 2 4 2
#>
#> [[4]]
#> id sp ab
#> 1 1 sp01 4
#> 2 2 sp02 2
#> 3 3 sp03 2
#> 4 4 sp04 1
#> 5 5 sp05 4
#> 6 6 sp06 3
#> 7 7 sp07 3
#> 8 8 sp08 5
#> 9 9 sp09 2
#> 10 10 sp10 0
#> 11 11 sp11 1
#> 12 12 sp12 5
#> 13 13 sp13 3
#> 14 14 sp14 3
#> 15 15 sp15 2
#> 16 16 sp16 4
#> 17 17 sp17 0
#> 18 18 sp18 1
#> 19 19 sp19 4
#> 20 20 sp20 0
#> 21 21 sp21 0
#> 22 22 sp22 1
#> 23 23 sp23 4
#> 24 24 sp24 5
#> 25 25 sp25 4
#> 26 26 sp26 2
#> 27 27 sp27 4
#> 28 28 sp28 0
#> 29 29 sp29 4
#> 30 30 sp30 1
#> 31 31 sp31 1
#> 32 32 sp32 4
#> 33 33 sp33 3
#> 34 34 sp34 0
#> 35 35 sp35 5
#> 36 36 sp36 5
#> 37 37 sp37 5
#> 38 38 sp38 2
#> 39 39 sp39 1
#> 40 40 sp40 2
#> 41 41 sp41 2
#> 42 42 sp42 0
#> 43 43 sp43 0
#> 44 44 sp44 3
#> 45 45 sp45 2
#> 46 46 sp46 1
#> 47 47 sp47 4
#> 48 48 sp48 2
#> 49 49 sp49 4
#> 50 50 sp50 44.11
Selecione os elementos ímpares do objeto tr e atribua ao objeto tr_impar.
Solução:
tr_impar <- tr[seq(1, 29, 2)]
tr_impar
#> [1] cont cont cont cont cont cont cont cont trat trat trat
#> [12] trat trat trat trat
#> Levels: cont trat4.12
Selecione as linhas com ids pares do objeto df e atribua ao objeto df_ids_par.
Solução:
df_ids_par <- df[seq(2, 30, 2), ]
df_ids_par
#> id sp ab
#> 2 2 sp02 1
#> 4 4 sp04 2
#> 6 6 sp06 3
#> 8 8 sp08 5
#> 10 10 sp10 0
#> 12 12 sp12 2
#> 14 14 sp14 5
#> 16 16 sp16 5
#> 18 18 sp18 1
#> 20 20 sp20 0
#> 22 22 sp22 5
#> 24 24 sp24 3
#> 26 26 sp26 3
#> 28 28 sp28 0
#> 30 30 sp30 54.13
Faça uma amostragem de 10 linhas do objeto df e atribua ao objeto df_amos10. Use a função set.seed() para fixar a amostragem.
Solução:
set.seed(42)
df_amos10 <- df[sample(nrow(df), 10), ]
df_amos10
#> id sp ab
#> 17 17 sp17 0
#> 5 5 sp05 0
#> 1 1 sp01 3
#> 25 25 sp25 4
#> 10 10 sp10 0
#> 4 4 sp04 2
#> 18 18 sp18 1
#> 30 30 sp30 5
#> 15 15 sp15 2
#> 7 7 sp07 14.14
Amostre 10 linhas do objeto ma, mas utilizando as linhas amostradas do df_amos10 e atribua ao objeto ma_amos10.
Solução:
ma_amos10 <- ma[df_amos10$id, ]
ma_amos10
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#> [1,] 6 10 10 7 9 8 3 3 3 4
#> [2,] 7 6 2 6 4 3 6 6 3 3
#> [3,] 7 9 0 3 5 10 5 5 8 7
#> [4,] 1 6 1 7 1 8 0 1 5 4
#> [5,] 1 2 0 9 5 8 8 9 1 10
#> [6,] 5 4 7 4 10 1 4 9 9 2
#> [7,] 2 8 6 10 3 1 3 7 6 6
#> [8,] 3 6 7 7 5 5 0 10 2 7
#> [9,] 7 6 5 6 1 10 1 8 10 10
#> [10,] 1 6 1 3 9 6 7 3 0 54.15
Una as colunas dos objetos df_amos10 e ma_amos10 e atribua ao objeto dados_amos10.
Solução:
dados_amos10 <- cbind(df_amos10, ma_amos10)
dados_amos10
#> id sp ab 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#> 8 8 sp08 5 6 10 10 7 9 8 3 3 3 4
#> 4 4 sp04 1 7 6 2 6 4 3 6 6 3 3
#> 36 36 sp36 5 7 9 0 3 5 10 5 5 8 7
#> 18 18 sp18 1 1 6 1 7 1 8 0 1 5 4
#> 41 41 sp41 2 1 2 0 9 5 8 8 9 1 10
#> 38 38 sp38 2 5 4 7 4 10 1 4 9 9 2
#> 50 50 sp50 4 2 8 6 10 3 1 3 7 6 6
#> 10 10 sp10 0 3 6 7 7 5 5 0 10 2 7
#> 14 14 sp14 3 7 6 5 6 1 10 1 8 10 10
#> 26 26 sp26 2 1 6 1 3 9 6 7 3 0 5