OBS: procure fazer sem usar o R (sem consulta)

1. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > a <- 1 + 2^2  
   > b <- a + 2^c(2, 3, -1)  
      
   1. (  ) a e b são objetos da classe numeric
   2. (  ) a e b tem o mesmo tamanho
   3. (  ) b tem tamanho maior que a
   4. (  ) b tem um elemento apenas, igual a 9
   5. (  ) o segundo valor de b é 13
2. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > a <- 1:6  
   > b <- a + 2^c(2, 3, -1)  
      
   1. (  ) a e b tem o mesmo tamanho
   2. (  ) b tem tamanho menor que a
   3. (  ) o primeiro elemento de b é igual a 5
   4. (  ) o quarto elemento de b é igual a 8
   5. (  ) o quarto elemento de b não é igual a 8
3. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > x1 <- c(1.3,3,1.4,5,1,6,1.4,2.5)  
   > x2 <- c("a","a","b","a","b","c")  
      
   1. (  ) x1 é um vetor numérico
   2. (  ) x1 é um vetor com 12 elementos
   3. (  ) x1 é um vetor de contagens
   4. (  ) x2 é um vetor com 6 elementos
   5. (  ) x2 é da classe factor
4. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > x1 <- 11:20  
   > x2 <- c(1,2)  
   > y <- x1 + x2  
      
   1. (  ) O objeto y tem 2 elementos
   2. (  ) O objeto y tem 10 elementos
   3. (  ) O segundo elemento de y é 12
   4. (  ) O segundo elemento de y é 13
   5. (  ) O segundo elemento de y é 14
5. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > x1 <- rep("Mas", 5)  
   > x2 <- rep("Fem", 5)  
   > y1 <- c(x1, x2)  
   > y2 <- rep(c("Mas", "Fem"), each=5)  
   > y3 <- rep(c("Mas", "Fem"), 5)  
      
   1. (  ) x1 é um vetor de tamanho 5
   2. (  ) y1 é um vetor de tamanho 2
   3. (  ) y1 é um vetor com o dobro de tamanho de x1
   4. (  ) y1 e y2 são exatamente iguais
   5. (  ) y1, y2 e y3 tem o mesmo tamanho
6. Considere os comandos em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > x <- 1:10  
   > y <- x > 3  
      
   1. (  ) y é um vetor de tamanho igual ao de x
   2. (  ) y é um vetor de tamanho 10
   3. (  ) O terceiro valor de y é FALSE
   4. (  ) O quarto valor de y é FALSE
   5. (  ) O quinto valor de y é FALSE
7. Considere os comandos em R:
   > x <- rep(1:3, 2)  
   > y <- rep(1:3, c(2,1,2))  
   > z <-  rep(c(10, -2), each=5)  
      

   Classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira, considerando se o conteúdo do objeto mostrado pode ter sido gerado com esses comandos

   1. (  )
      > x  
       [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3

   2. (  )
      > x  
       [1] 1 2 3 1 2 3

   3. (  )
      > y  
       [1] 1 1 2 3 3

   4. (  )
      > z  
       [1] 10 10 10 10 10 -2 -2 -2 -2 -2

   5. (  )
      > z  
       [1] 10 -2 10 -2 10 -2 10 -2 10 -2

8. Considere os comando e saídas em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > x <- rnorm(1000)  
   > summary(x)  
       Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.  
   -3.51900 -0.74650 -0.01671 -0.01033  0.73330  2.79800  
      
   1. (  ) x é um vetor numérico de amostras aleatórias da distribuição Normal padrão
   2. (  ) os elementos de x variam de −3.519 a 2.798
   3. (  ) o número de elementos de x é variável
   4. (  ) x é um vetor com 1000 elementos
   5. (  ) repetindo os comandos das 2 primeiras linhas, os valores da quarta linha são alterados
9. Considere os comando e saídas em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
   > data(Titanic)  
   > dim(Titanic)  
   [1] 4 2 2 2  
   > str(Titanic)  
    table [1:4, 1:2, 1:2, 1:2] 0 0 35 0 0 0 17 0 118 154 ...  
    - attr(*, "dimnames")=List of 4  
     ..$ Class   : chr [1:4] "1st" "2nd" "3rd" "Crew"  
     ..$ Sex     : chr [1:2] "Male" "Female"  
     ..$ Age     : chr [1:2] "Child" "Adult"  
     ..$ Survived: chr [1:2] "No" "Yes"  
      
   1. (  ) A função data serve para ler dados de um arquivo texto
   2. (  ) A função data serve para carregar um conjunto de dados disponível no sistema
   3. (  ) Titanic é um arquivo texto
   4. (  ) Titanic é um conjunto de dados disponível no sistema
   5. (  ) O objeto Titanic é um array
   6. (  ) A função str serve para mostrar a estrutura de um objeto
   7. (  ) O objeto Titanic contém informações de 4 variáveis
10. Considere os comando e saídas em R e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
    > notas <- read.table("c:/temp/notas.txt", header=TRUE)  
    > dim(notas)  
    [1] 40  2  
       
    1. (  ) notas.txt é um arquivo salvo no diretório ’c:/temp’
    2. (  ) notas.txt é um arquivo com 40 linhas
    3. (  ) notas.txt é um arquivo com 41 linhas
    4. (  ) o objeto notas é um data.frame com 40 linhas e 2 colunas
    5. (  ) A função read.table() serve para importar um arquivo texto
11. Considere os dados notas do exercício anterior, os comandos e saídas abaixo e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
    > names(notas)  
    [1] "Aluno" "Nota"  
    > summary(notas$Nota)  
       Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.  
      33.00   59.00   67.00   67.72   81.25  100.00  
       
    1. (  ) A nota máxima é 100
    2. (  ) 20 alunos tem nota igual ou inferior a 67
    3. (  ) 20 alunos tem nota igual ou superior a 67
    4. (  ) 30 alunos tem nota igual ou inferior a 59
    5. (  ) Pelo menos 10 alunos tem nota superior a 80
12. Considere os dados notas dos exercícios anteriores, os comandos e saídas abaixo e classifique as alternativas em Falsa ou Verdadeira
    > res <- ifelse(notas$Nota > 50, "Aprovado", "Reprovado")  
    > summary(res)  
       Length     Class      Mode  
           40 character character  
    > table(res)  
    res  
    Aprovado Reprovado  
           33         7  
       
    1. (  ) O objeto res é um vetor com 40 elementos
    2. (  ) O objeto res é um objeto da classe factor
    3. (  ) O objeto res é um objeto da classe character
    4. (  ) O objeto res contém o número de aprovados e reprovados
    5. (  ) O objeto res contém o status dos alunos, aprovado ou reprovado