In curso-r/CursoRTarefas: What the Package Does (One Line, Title Case)

# remotes::install_github("curso-r/CursoRTarefas")
library(CursoRTarefas)
CursoRTarefas::adicionar_chunk_setup() 

CursoRTarefas::adicionar_codigo_pre_tutorial(curso = "Introdução à programação com R",
                              url = "https://loja.curso-r.com/introduc-o-a-programac-o-com-r.html")

Dados Faltantes

Em R, o NA (do inglês Not Available) representa um dado faltante ou indisponível. Esse conceito será tratado em aulas futuras com maior profundidade, mas é importante saber que eles existem e são muito comuns! A maioria das bases de dados contém dados faltantes (os NA).

Uma característica do NA é: qualquer operação que seja realizada com dados NA resultará em NA. A ideia é que NA representa um valor que não sabemos qual é!

Por exemplo:

# somar um número com NA resultará em NA
1 + NA


conjunto <- c(1, 2, 3, NA)
# calcular a média de valores em um vetor que tenha NA
# resultará em NA
mean(conjunto)

Algumas funções para lidar com vetores possuem o argumento na.rm, usado para remover os NA antes de realizar a operação desejada. Por exemplo, para calcular a média dos valores do vetor chamado conjunto, que contém alguns números e um NA, podemos usar o argumento na.rm = TRUE para que o NA seja removido do conjunto para que a média seja calculada:

conjunto <- c(1, 2, 3, NA)
mean(conjunto, na.rm = TRUE)

Lembre-se: algumas funções usadas para realizar operações com vetores, como: sum(), mean(), var(), sd(), aceitam o argumento na.rm=TRUE para remover os valores faltantes (NA).

Desafio

airquality

Use o dataframe airquality para responder às questões abaixo. Vamos calcular o desvio padrão de Ozone sem usar a função sd(). O resultado de um exercício é usado no próximo, então iremos guardar o resultado de cada etapa em um objeto.

a) Calcule a média da coluna Ozone (excluindo os NAs), e guarde o resultado em um objeto chamado media_ozone. Dica: para remover os NA's, utilize o argumento na.rm=TRUE da função que calcula a média.

# a)
media_ozone <-  #___ 
media_ozone

# a)
media_ozone <- mean(_____$_____, na.rm = TRUE)
media_ozone

# a)
media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
media_ozone

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Muito bom! Você calculou a média da coluna Ozone corretamente, excluindo os NAs.")
  }
  fail()
})

b) Subtraia da coluna Ozone a sua própria média (centralização), e guarde o resultado em um objeto chamado ozone_centralizado.

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

# b) 
ozone_centralizado <-  #___
ozone_centralizado

# b) 
ozone_centralizado <- ____$____ - media_ozone
ozone_centralizado

# b) 
ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone
ozone_centralizado

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Muito bom! Você calculou a centralização da coluna Ozone.")
  }
  fail()
})

c) Eleve o vetor ozone_centralizado ao quadrado, e guarde o resultado em um objeto chamado ozone_centralizado_ao_quadrado.

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone

# c) 
ozone_centralizado_ao_quadrado <- # ___ 
ozone_centralizado_ao_quadrado

# c) 
ozone_centralizado_ao_quadrado <-  ___  ^ 2
ozone_centralizado_ao_quadrado

# c)
ozone_centralizado_ao_quadrado <-  ozone_centralizado ^ 2
ozone_centralizado_ao_quadrado

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Muito bom! Você elevou o vetor `ozone_centralizado` ao quadrado.")
  }
  fail()
})

d) Calcule a média do vetor ozone_centralizado_ao_quadrado, e guarde o resultado em um objeto chamado media_ozone_centralizado_ao_quadrado.

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone
ozone_centralizado_ao_quadrado <-  ozone_centralizado ^ 2

# d) 
media_ozone_centralizado_ao_quadrado <- # ___ 
media_ozone_centralizado_ao_quadrado

# d) 
media_ozone_centralizado_ao_quadrado <-  mean(___, na.rm = TRUE) 
media_ozone_centralizado_ao_quadrado

# d)
media_ozone_centralizado_ao_quadrado <- mean(ozone_centralizado_ao_quadrado, na.rm = TRUE)
media_ozone_centralizado_ao_quadrado

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Correto! Falta pouco.")
  }
  fail()
})

e) Calcule a raíz quadrada do objeto media_ozone_centralizado_ao_quadrado, e guarde o resultado em um objeto chamado desvio_padrao_ozone_calculado. Dica: para calcular a raíz quadrada, é possível usar a função sqrt().

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone
ozone_centralizado_ao_quadrado <-  ozone_centralizado ^ 2
media_ozone_centralizado_ao_quadrado <- mean(ozone_centralizado_ao_quadrado, na.rm = TRUE)

# e)
desvio_padrao_ozone_calculado <- # ___
desvio_padrao_ozone_calculado

# e)
desvio_padrao_ozone_calculado <-  sqrt(___)
desvio_padrao_ozone_calculado

desvio_padrao_ozone_calculado <- sqrt(media_ozone_centralizado_ao_quadrado)
desvio_padrao_ozone_calculado

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Correto! Parabéns, até aqui você calculou o desvio padrão da coluna Ozone.")
  }
  fail()
})

f) Calcule o desvio padrão da coluna Ozone usando a função sd() (dica: sd(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)). Verifique se o resultado da função sd() é diferente do cálculo que fizemos anteriormente. Caso você tenha dúvidas sobre o cálculo realizado pela função sd , você pode acessar a sessão Details da documentação dessa função.

media_ozone <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
ozone_centralizado <- airquality$Ozone - media_ozone
ozone_centralizado_ao_quadrado <-  ozone_centralizado ^ 2
media_ozone_centralizado_ao_quadrado <- mean(ozone_centralizado_ao_quadrado, na.rm = TRUE)
desvio_padrao_ozone_calculado <- sqrt(media_ozone_centralizado_ao_quadrado)

# f)
sd_ozone_funcao <- #___  
sd_ozone_funcao
desvio_padrao_ozone_calculado == sd_ozone_funcao

# f)
sd_ozone_funcao <- sd(___, na.rm = TRUE) 
sd_ozone_funcao
desvio_padrao_ozone_calculado == sd_ozone_funcao

# f)
sd_ozone_funcao <- sd(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
sd_ozone_funcao
desvio_padrao_ozone_calculado == sd_ozone_funcao

grade_this({
  if (identical(.result, .solution)) {
    pass("Correto! Os resultados são diferentes! Isso porque a função `sd()` calcula o desvio padrão utilizando a variância amostral. Por outro lado, utilizamos a variância populacional para calcular o desvio padrão.")
  }
  fail()
})

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learnrhash::encoder_logic()

learnrhash::encoder_ui(ui_before = " ", ui_after = " ")

CursoRTarefas::adicionar_codigo_pos_tutorial(url_form = params$url_form)

curso-r/CursoRTarefas documentation built on Feb. 13, 2022, 3:21 p.m.