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Exercícios

Exercícios. Vectores, Matrizes e Data Frames. Guardar em 2 vectores os preços e quantidades de 5 produtos: Batata: 0.65 €/kg; 30kg Cenoura: 0.55 €/kg; 20kg Repolho: 0.72 €/kg; 17kg Arroz: 0.47 €/kg; 50kg Laranja: 0.78 €/kg; 20kg. pr<- c(0.65, 0.55, 0.72, 0.47, 0.78)

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Presentation Transcript

  1. Exercícios Vectores, Matrizes e Data Frames

  2. Guardar em 2 vectores os preços e quantidades de 5 produtos: Batata: 0.65 €/kg; 30kg Cenoura: 0.55 €/kg; 20kg Repolho: 0.72 €/kg; 17kg Arroz: 0.47 €/kg; 50kg Laranja: 0.78 €/kg; 20kg

  3. pr<- c(0.65, 0.55, 0.72, 0.47, 0.78) qt<- c(30, 20, 17, 50, 20) names(pr)<- c(Batata, Cenoura, Repolho, Arroz, Laranja) names(qt)<- c(Batata, Cenoura, Repolho, Arroz, Laranja)

  4. Como calcular o preço médio? • Como contar os produtos? • Como obter o preço máximo? • Como calcular quanto custou cada produto? • Como calcular a despesa total? • Como aumentar os preços em 3.5%? • Coloque num vector a informação referente ao 3º produto

  5. A) mean(pr) B) length(pr) C) max(pr) D) Custo<-pr*qt E) pr<-pr*1.035 F) p3<- c(pr[3],qt[3])

  6. Como visualizar os preços • Maiores que 0.60€/kg? • >0.50€/kg e <0.70€/kg? • Dos produtos cuja quantidade é maior que 20kg? • Dos produtos cuja despesa é menor que 15€? • A quantidade do produto com maior preço?

  7. pr[pr>0.60] • pr[pr>0.50 & pr<0.70] • pr[qt>20] • pr[(pr*qt)>15] • qt[wich.max(pr)]

  8. Temos informação sobre três fabricas M.O. P.I. Equip. Porto 345 1234 234 Gaia 246 1176 189 Feira 127 637 98 Preços dos factores M.O. P.I. Equip. 1990 12.1 €/u; 4.5 €/u; 17.0€/u 2007 15.3 €/u; 4.7 €/u; 16.5€/u

  9. fact<-matrix(c(345, 1234, 234, 246, 1176, 189, 127, 637, 98), 3, 3, byrow=T) rownames(fact)<-c(‘Porto’,’Gaia’,’Feira’) colnames(fact)<-c(‘M.O.’,’F.I.’,’Equip.’)

  10. p.fact<-matrix(12.1, 4.5, 17.0, 15.3, 4.7, 16.5), 2,3,byrow=T) rownames(p.fact)<-c(‘Porto’,’Gaia’,’Feira’) colnames(fact)<-c(‘1990’,’2007’)

  11. Determine quais os custos de cada estabelecimento no ano de 1990. • Determine qual a percentagem de aumento anual dos custos de cada estabelecimento.

  12. fact*p.fact[‘1990’,] • custo<-fact*t(p.fact) (custo[1]/custo[2])^(1/17)-1 (fact*p.fact[‘2007’,])/(fact*p.fact[‘1990’,])^(1/17)-1

  13. Coloque a informação sobre desemprego (milhares de pessoas) num data frame

  14. Obtenha a evolução Do rácio homens/mulheres da população total ao longo do tempo Da taxa de desemprego para os trimestres em questão. A variação homologa da taxa de desemprego para o 2 e 3º trimestres

  15. Dados <- data.frame(Ptotal=c(10294.7, 10316.0, 10333.2, 10346.9, 10368.4, 10391.9), Homens=c(4970.7, 4982.0, 4991.2, 4 998.7, 5009.5,5 021.2), Mulheres = c(5324.0,5334.0, 5342.0, 5348.2, 5358.9, 5370.7), Pdes = c(206.6, 213.2, 221.8, 238.4, 243.0, 276.1), Hdes<-c(86.0, 97.6, 99.0, 109.3,112.0, 122.4), Mdes<- c(120.6, 115.6, 122.8, 129.0, 131.0, 153.6))

  16. Dados$Homens/ Dados$Mulheres Td<-Dados$Pdes/ Dados$Ptotal c(Td[5]-Td[1], Td[6]-Td[2]) ou Td[5:6]-Td[1:2]

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