Exercícios do tópico 1

Questão 1: Criando seu primeiro projeto

Abra o RStudio e crie um projeto chamado “introducao-ao-r” na pasta “Documentos”. Em seguida, baixe estes arquivos e exporte na pasta “Documentos/introducao-ao-r”.

Sugestão: Vá em File, depois em New Project…. Aparecerá uma janela flutuante. Nela, você irá em New Directory, New Project, preencherá o campo Directory name: com “introducao-ao-r” e para o campo Create project as subdirectory of: irá selecionar a pasta “Documentos”. Por fim, basta pressionar o botão Create Project.

Questão 2: Entendendo a interface e os comandos

No Editor de script, digite manualmente o comando abaixo e execute linha por linha para compreender a lógica de execução do R. Observe como cada comando gera uma saída no Console, como os objetos criados aparecem no Ambiente/Environment, o comando ?plot abre a guia Help e o gráfico aparece no Plots.

# console e resultado
2 + 2
10 * 5

# criando objetos (aparecem no Environment)
idade <- 68
nome  <- "Maria"

idade
nome

# abrindo o Help
?plot

# gerando um gráfico simples (aparece no Plots)
alturas <- c(1.55, 1.62, 1.70, 1.58, 1.75)
plot(alturas)

Sugestão: Execute cada bloco separadamente, observando o que muda em cada painel do RStudio. Perceba que linhas com # são comentários e o R as ignora na execução.

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Questão 3: Instalando seus primeiros pacotes

O R possui uma infinidade de pacotes para as mais diversas situações. Copie o código abaixo e execute função por função. Depois, tente alterar a cor “steelblue” para “#4A90D9” e execute novamente para ver a diferença.

OBS: Este código exige um alto nível de compreensão dos pacotes ggplot2 e dplyr, clássicos para construção de gráficos e manipulação de dados, respectivamente. Eles não serão abordados no curso e sua presença aqui é apenas para entender como o R permite uma ampla personalização.

# instalar os pacotes (apenas uma vez)
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")

# carregar os pacotes
library(ggplot2)
library(dplyr)

# construção de dados fictícios de uma população
populacao <- data.frame(
  faixa_etaria = rep(c("0-9","10-19","20-29","30-39","40-49",
                       "50-59","60-69","70-79","80+"), 2),
  sexo         = rep(c("Masculino","Feminino"), each = 9),
  n            = c(820, 750, 690, 710, 680, 600, 430, 280, 120,
                   790, 720, 710, 730, 670, 620, 460, 310, 150)
)

# geração de gráfico de pirâmide etária
populacao %>%
  mutate(n = ifelse(sexo == "Masculino", -n, n)) %>%
  ggplot(aes(x = faixa_etaria, y = n, fill = sexo)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  scale_y_continuous(labels = abs) +
  scale_fill_manual(values = c("Feminino" = "#E07B8A", "Masculino" = "steelblue")) +
  labs(
    title = "Pirâmide etária — População fictícia",
    x     = "Faixa etária",
    y     = "Número de indivíduos",
    fill  = "Sexo"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    plot.title      = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
    legend.position = "bottom",
    panel.grid.minor = element_blank()
  )