#========================================================================================== # Aula 13 da disciplina ce223 (03/05/2011) # Gabarito da avaliação assistida do conteúdo dado # Professor Walmes M. Zeviani # www.leg.ufpr.br/ce223 #========================================================================================== ##***************************************************************************************** ## nome: Gabarito Tirei Dez ## GRR: 2011xxxx ## e-mail: g@g #****************************************************************************************** #****************************************************************************************** # instruções: # * resolver o que se pede no próprio script; # * enviar arquivo de soluções com extensão .R e não em .doc, .txt, ou outros! # * enviar para o e-mail walmeszeviani@gmail.com; # * usar a palavra "ce223" no título da mensagem, ex "ce223 trabalho 2"; # * não usar CE223, nem ce 223, nem ce-233, você receberá uma notificação de recebimento; # * enviar o trabalho até dia 26/04/11 às 19:00 horas; # * sinalizar as suas dúvidas com comentários dentro do script. #****************************************************************************************** #------------------------------------------------------------------------------------------ # X tem distribuição normal(0, 1), qual a P(X<-1)? pnorm(-1, mean=0, sd=1) #------------------------------------------------------------------------------------------ # X tem distribuição normal(0, 1), qual a P(X>0.5)? pnorm(0.5, mean=0, sd=1, lower.tail=FALSE) 1-pnorm(0.5, mean=0, sd=1) #------------------------------------------------------------------------------------------ # X tem distribuição normal(0, 1), qual a P(-0.3310)? 1-ppois(10, lambda=5) ppois(10, lambda=5, lower.tail=FALSE) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico da função densidade da normal(10, sd=2) de 0 à 20 curve(dnorm(x, mean=10, sd=2), 0, 20) #------------------------------------------------------------------------------------------ # represente com uma linha vertical a média dessa distribuição no gráfico abline(v=10) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico da beta(3,6), coloque uma vertical para a média e classifique a assimetria curve(dbeta(x, 3, 6), 0, 1) abline(v=3/(3+6)) # assimétrica a direita #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico de ditribuição de probabilides da binomial(n=12, p=45) x <- 0:12 px <- dbinom(x, size=12, p=0.45) plot(x, px, type="h") #------------------------------------------------------------------------------------------ # adicione ao gráfico a função densidade da normal com a correspondente média e variância curve(dnorm(x, mean=12*0.45, sd=sqrt(12*0.45*(1-0.45))), add=TRUE, col=2) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico de densidade da gamma(shape=4, scale=4) de 0 à 50 curve(dgamma(x, shape=4, scale=4), 0, 50) #------------------------------------------------------------------------------------------ # adicione ao gráfico verticais representando os quantis de 0.05, 0.25, 0.50, 0.75 e 0.95 qts <- c(0.05,0.25,0.50,0.75,0.975) abline(v=qgamma(qts, shape=4, scale=4)) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico de densidade acumulada da gamma(shape=4, scale=4) de 0 à 50 curve(pgamma(x, shape=4, scale=4), 0, 50) #------------------------------------------------------------------------------------------ # adicione ao gráfico verticais representando os quantis de 0.05, 0.25, 0.50, 0.75 e 0.95 abline(v=qgamma(qts, shape=4, scale=4), h=qts) #------------------------------------------------------------------------------------------ # obtenha 1000 valores da distribuição triangular(min=0, max=2), use soma de 2 uniforme(0,1) x <- matrix(runif(20000,0,1), ncol=2) x <- apply(x, 1, sum) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o histograma com frequencias relativas desses valores hist(x) #------------------------------------------------------------------------------------------ # adicione a linha density e os traços junto ao eixo x (rug) hist(x, freq=FALSE) lines(density(x), col=2) rug(x) #------------------------------------------------------------------------------------------ # refaça o histograma com amplitude de classe igual à 0.1 hist(x, freq=FALSE, breaks=seq(0,2,by=0.1)) #------------------------------------------------------------------------------------------ # refaça o histograma com 12 classes hist(x, freq=FALSE, nclass=12) hist(x, freq=FALSE, breaks=seq(0,2,length=12+1)) #------------------------------------------------------------------------------------------ # adicione ao histograma verticais representando a média, mediana, 1 e 3 quartis qts <- fivenum(x) abline(v=c(qts[2:4], mean(x)), col=2) #------------------------------------------------------------------------------------------ # refaça o histograma usando uma cor diferente para a classe modal ht <- hist(x, freq=FALSE, breaks=seq(0,2,length=12+1)) modal <- which.max(ht$counts) cols <- rep("white", times=length(ht$counts)) cols[modal] <- "yellow" hist(x, freq=FALSE, breaks=seq(0,2,length=12+1), col=cols) #------------------------------------------------------------------------------------------ # importe os conjuntos de dados disponíveis nos links # use a função read.table(..., header=TRUE, sep="\t", quote="") # * http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/bovinos.txt (use nome bov) # * http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/ovinos.txt (use nome ovi) # * http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/producao-la.txt (use nome la) bov <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/bovinos.txt", header=TRUE, sep="\t", quote="") str(bov) ovi <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/ovinos.txt", header=TRUE, sep="\t", quote="") str(ovi) la <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/producao-la.txt", header=TRUE, sep="\t", quote="") str(la) #------------------------------------------------------------------------------------------ # quantos dados completos possui os dados de bovinos e ovinos? bov.c <- bov[complete.cases(bov),] nrow(bov.c) ovi.c <- ovi[complete.cases(ovi),] nrow(ovi.c) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça a justaposição (merge) dos dados de ovinos e produção de lã ovila <- merge(ovi, la[,-c(1,2)], by.x="Micro.região", by.y="Micro.região") str(ovila) #------------------------------------------------------------------------------------------ # pegue o arquivo resultado e remova os NAs. complete.cases() ovila.c <- ovila[complete.cases(ovila),] #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico da la em função do número de ovinos separado por estado. xyplot() require(lattice) xyplot(X2007.y~X2007.x|Sigla, data=ovila.c) #------------------------------------------------------------------------------------------ # obtenha o número de microregiões em cada estado que possuem bovinos with(bov.c, tapply(X2007, Sigla, length)) #------------------------------------------------------------------------------------------ # obtenha o número total de cabeças de bovinos por estado with(bov.c, tapply(X2007, Sigla, sum)) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça a justaposição (merge) dos dados de ovinos e bovinos ovibov <- merge(ovi, bov[,-c(1,2)], by.x="Micro.região", by.y="Micro.região") #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico do nº de bovinos em função do nº de ovinos separado por estado. xyplot() xyplot(X2007.x~X2007.y|Sigla, data=ovibov) #------------------------------------------------------------------------------------------ # qual o estado que possui maior produção de lã? la.c <- la[complete.cases(la),] lamax <- with(la.c, tapply(X2007, Sigla, sum)) levels(la.c$Sigla)[which.max(lamax)] #------------------------------------------------------------------------------------------ # qual o rebanho bovino total do Centro-Oeste? (GO, MT, MS, DF) sum(bov.c$X2007[bov.c$Sigla%in%c("GO", "MT", "MS", "DF")]) #------------------------------------------------------------------------------------------ # das microregiões do PR, qual produz mais lã, e qual o seu número de bovinos e ovinos? PR.la <- subset(la.c, Sigla=="PR") PR.la[which.max(PR.la$X2007),] PR.ovi <- subset(ovi.c, Sigla=="PR") PR.ovi[which.max(PR.ovi$X2007),] PR.bov <- subset(bov.c, Sigla=="PR") PR.bov[which.max(PR.bov$X2007),] #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o gráfico de boxplot do número de bovinos em função do estado boxplot(X2007~Sigla, data=bov.c) #------------------------------------------------------------------------------------------ # divida em 10 clases de igual aplitude o número de bovinos clas1 <- cut(bov.c$X2007, seq(min(bov.c$X2007), max(bov.c$X2007), length=10+1)) str(clas1) table(clas1) #------------------------------------------------------------------------------------------ # divida em 10 clases com aprox o mesmo número de elementos o número de bovinos aux <- sort(bov.c$X2007) breaks <- round(seq(1, length(aux), l=10+1), digits=0) seq <- aux[breaks] clas2 <- cut(bov.c$X2007, seq) str(clas2) table(clas2) #------------------------------------------------------------------------------------------ # faça o histograma do número de bovinos e adicione uma linha de density hist(bov.c$X2007, freq=FALSE) lines(density(bov.c$X2007), col=2) hist(log(bov.c$X2007), freq=FALSE) lines(density(log(bov.c$X2007)), col=2) #------------------------------------------------------------------------------------------