- Apresentação do curso
- Ensino Remoto
- Notas de aula
Cap. 0. Motivação
Cap. 1. Introdução
1.1. Exercício de Programação
1.2. Sistemas de Programação
1.3. Algoritmos e Fluxogramas
1.4. Estruturas de Dados
1.5. Modularização
Cap. 2. O R
Cap. 3. Tópicos Avançados - Listas de Exercícios
- Exercício 1.1.1
♣ Solução - Exercício 1.3.4
♦ Solução - Exercício 1.4.2
♥ Solução - Exercício 1.5.3
♥ Solução - R - Roteiro de Estudos 1
- R - Roteiro de Estudos 2
- R - Roteiro de Estudos 3
- R - Roteiro de Estudos 4
- R - Roteiro de Estudos 5
- R - Roteiro de Estudos 6
- R - Roteiro de Estudos 7
- R - Roteiro de Estudos 8
- Exercício 1.1.1
- Trabalho Prático
- Software
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- Resultado das Avaliações
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Estatística
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Disciplina: Pacotes Estatísticos (EST-008) Prof.: Frederico R. B. Cruz |
Período: 1º Semestre de 2022 Sala: 4069 (ICEx-Pampulha) |
| Divulgação: 27/05/2022 | Entrega: 27/05/2022 (em PDF via Moodle) |
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O acompanhamento deste roteiro de estudos pressupõe acesso
contínuo ao relatório técnico
Noções Básicas de S-PLUS for
Windows® [1], no qual é baseado.
Valendo como lista de exercícios, envie pelo Moodle uma cópia do console do RStudio, em PDF, resultante da execução dos comandos a seguir.
- 1. aspectos gerais do R
- carregue o RStudio;
- recupere o arquivo tab1.txt e salve-o em em um diretório qualquer (p.e., na área do seu desktop);
- inclua este diretório como diretório de trabalho, o que
pode ser feito via menu,
Session -> Set Working Directory -> Choose Directory
ou via comando
setwd("DRIVE:/CAMINHO/Desktop") - utilize o comando
tab1 <- read.table("tab1.txt", header=T)
para carregar o banco de dados tab1 e reproduzir os exemplos da seção 1.;
- 2. organização de dados no R
- recupere, o arquivo
carro.txt, salve-o em um diretorio qualquer (p.e.,
área do seu desktop), crie o vetor numérico
carro.gas com o comando
carro.gas <- scan(file="carro.txt")
e refaça os exemplos relativos aos vetores; - recupere o arquivo
notas.txt, coloque-o em um diretório qualquer
(p.e., área do seu desktop), crie a matriz
notas.mat com o comando
notas.mat <- matrix(scan(file="notas.txt"), ncol=3, byrow=T)
e refaça os exemplos relativos às matrizes; - recupere o arquivo
notasf.txt, coloque-o em um diretório
qualquer (p.e., área do seu desktop) e refaça
os exemplos relativos aos data frames; para criar o
data frame notas.frame, utilize o comando
notas.frame <- read.table("notasf.txt", header=T)
- refaça os exemplos relativos às listas;
- 3. manipulando dados no R
- considerando a matriz notas.mat, refaça os exemplos da seção Extraindo subconjuntos de dados, parte Matrizes e Vetores e Listas;
- ainda considerando a matriz notas.mat, refaça os exemplos da seção Substituindo subconjuntos de dados;
- experimente as operações vetorias do R/S-PLUS, refazendo os exemplos da seção Operações com vetores e matrizes;
- tente as operaçoes para ordenação de dados da seção Ordenando os dados;
- refaça os exemplos da seção Extraindo valores repetidos.
- Referências:
- [1] E. A. Reis. Noções Básicas de S-PLUS for Windows®. RTE-03/1997, EST-ICEx-UFMG, Belo Horizonte, 1997 (disponível através da homepage Relatórios Técnicos - Série Ensino, Departamento de Estatística, UFMG, ou em RTE-03/97).
- Endereços:
Homepage do curso:
http://www.est.ufmg.br/~fcruz/disciplinas/pacotes
E-mail do professor:
fcruz@est.ufmg.br
- Atenção:
- O material aqui contido deve ser tomado como um guia bastante confiável do conteúdo do curso. Entretanto, você não poderá reivindicar quaisquer direitos baseado neste material. Em particular, reservo-me o direito de alterar datas, programação ou critério de avaliação. Avisos oficiais serão sempre aqueles feitos em sala de aula.