In AlinneVeiga/EstComp1_2021_1:

library(learnr)
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
tutorial_options(exercise.eval = FALSE)

Usando $R$ como calculadora

Você pode modificar cada linha de código e depois aperte em Run code:

Responda: Qual o resultado a seguir? Qual o papel dos parênteses? O que aconteceria se não tivéssemos os parênteses? (tente com e sem.)

(2-3)*3

Vamos agora criar um objeto que receberá o resultado da equação $(2-3)\times 3$. Esse objeto é um escalar. Se quisermos ter certeza disto, podemos veriricar a estrutura desse objeto com o comando str():

a <- (2-3)*3
a

str(a)

Como a é um objeto, podemos utilizá-lo de diversas formas. O que cada código faz? Qual o papel do ";" na última linha de comando digitada?

a <- (2-3)*3

b <- -2 * a
print(b)

c <- a / b
c

d <- (a*c)/b; d

# criamos alguns objetos, podemos verificar a lista deles:
ls()

Mais operações

No $R$, já há uma série de funções matemáticas básicas: sin(), cos() , tan() , exp() , log() , sqrt(). Verifique o resultado de cada equação abaixo:

pi>3 

pi

sin(pi/6)

floor(pi)

ceiling(pi)

Operações Lógicas

Rode os códigos abaixo e decifre o que aconteceu.

4>3 & 5<1 | 2>1 

4>3 & 5<1 | 1==0

O que cada uma dessas expressões faz? Se você estiver com dúvidas, sugiro que quebre cada uma delas em pedacinhos, por exemplo

4>3
5<1
4>3 & 5<1
2>1
#etc...

Você pode alterar | por & para ver o que acontece.

Vamos utilizar os operadores lógicos e os operadores relacionais:

#Criar uma sequencia de 1 a 10
x <- 1:10
x 

Vamos verificar qual desses valores possui resto zero quando dividido por 2

x%%2 == 0

Vamos criar uma variável y que contém apenas os valores pares:

(y <- which(x%%2 == 0))

Verificação simples:

4==5 #igual

4!=5 #diferente

9>=7|1!=0

9>=7||1!=0

2 * 2 == 4 

sqrt(2) * sqrt(2) <= 2

x <- 0

(x==0) | (sin(1/x)==0)

O que significa NaN mesmo!? Veja suas notas de aula;

Quando usamos || o R avalia, logicamente elementos dos vetores.:

(X > Y)

(X + Y == 20)

(X > Y) | (X + Y == 20)

(X > Y) || (X + Y == 20)

(X + Y == 20) ||(X > Y)

(X > Y) & (X + Y == 20)

(X > Y) && (X + Y == 20)

(X + Y == 20) && (X > Y)

Digite cada um dos comandos acima aqui e veja o que acontece:

X <- 5:10
Y <- c(4,9,3,10,8,7)

Considere que temos uma sequência abaixo:

estoque <- c(88, 90, 93, 95, 99, 99, 101, 101, 103)

#Se quisermos ver quais são maiores que 100 utilizando operador lógico
estoque > 100

#Se quisermos ver quais são maiores do que 100 - temos a ordem 
which(estoque >100)

#Se quisermos ver quantos são maiores do que 100
sum(estoque >100)

# E qual o tamanho do objeto estoque 
length(estoque )

Missing Data - Dados Faltantes

Algumas observações, por uma razão ou outra, podem estar faltando. Dependendo do tipo de análise que faremos, esse missing pode ser ignorado. No R o missing recebe valor NA. Também podemos perguntar ao R se uma dada observação é faltante:

f <- NA
is.na(f)

# entraremos uma sequencia de tres observações
f <- c(11, NA, 13)
is.na(f)

O que acontece no segundo is.na(f) ?

Como o R lida com o NA?

f <- NA

mean(f)

mean(f, na.rm=TRUE)

Procure o help do mean e verifique a opção na.rm

Há um segundo tipo de missing que é produzido por computações numéricas que é o NaN

0/0

Inf-Inf

is.nan(Inf-Inf)

Exercícios

Exercício 1.

Compare a diferença entre 2021 e o ano que você ingressou na ENCE e divida isto pela diferença entre 2021 e o ano do seu nascimento. Multiplique isso por 100 e responda: Qual o percentual da sua vida que você se dedicou à ENCE? Use os parênteses quando necessário.

#No meu caso
(2021-2014)/(2021-1976)*100

Exercício 2.

Repita o número 1 criando diferentes objetos (variáveis) e dando nomes para cada um deles. Dê qualquer nome para cada variável, mas os nomes devem começar com uma letra. Apresente seu código.

#No meu caso
entrei<- 2014
nasci<-1976
hoje<-2021
numerador<-(hoje-entrei)
denominador<-(hoje-nasci)

#numerador/denominador*100
numerador/denominador*100

Exercício 3.

Calcule a soma de 4, 5, 8 e 11.

soma <- 4 + 5 + 8 + 11
soma

Exercício 4.

Qual a parte inteira da divisão de 17 por 5? E o resto? Apresente o código.

17%/%5

Exercício 5.

Supondo que x<-2, escreva um comando de atribuição que calcule a seguinte expressão $3x^3+2x^2+6x+1$

x<-2
3*x^3+2*x^2+6*x+1

Exercício 6.

Crie uma sequência de um a quinze e selecione apenas os ímpares com a função which.

x <- 1:15
which(x%%2 != 0)

which()

4%%2

Exercício 7.

Calcule: $4^3 + 3^{2+1}$

4^3 + 3^(2+1)

Exercício 8.

Considere que seu trajeto casa-ence varie bastante. Você registrou o tempo e observou o seguinte: 47, 46, 60, 64, 62, 45, 62. Entre com esses dados e escreva o código para informar: a)quantas vezes sua viagem levou 60 minutos ou mais? b) qual a soma do tempo gasto nesses sete dias? Dica: use a função c(...) , veja acima ou procure no help!

trajeto <- c(47, 46, 60, 64, 62, 45, 62)
sum(trajeto>59)
sum(trajeto)

Exercício 9.

Com o conhecimento adiquirido nessa sessão, calcule $\sum_{j=1}^{n}r^j$ supondo que $r=1.08$ e temos dois valores para n: $n = 10$ e $n = 20$. Dica: crie os vetores que variam de 1 até n. Para o primeiro caso temos como resposta:

n <- c(1:10)
r <- 1.08
r.j <- r^n
sum(r.j)

c(1:5)

a^b

sum()

AlinneVeiga/EstComp1_2021_1 documentation built on May 13, 2021, 8:45 a.m.