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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;

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1 1 Exercícios Vectores, Matrizes e Data Frames

2 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 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 4 A)Como calcular o preço médio? B)Como contar os produtos? C)Como obter o preço máximo? D)Como calcular quanto custou cada produto? E)Como calcular a despesa total? F)Como aumentar os preços em 3.5%? G)Coloque num vector a informação referente ao 3º produto

5 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 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 7 pr[pr>0.60] pr[pr>0.50 & pr<0.70] pr[qt>20] pr[(pr*qt)>15] qt[wich.max(pr)]

8 8 Temos informação sobre três fabricas M.O.P.I.Equip. Porto Gaia Feira Preços dos factores M.O. P.I. Equip /u; 4.5 /u; 17.0/u /u; 4.7 /u; 16.5/u

9 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 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 11 Determine quais os custos de cada estabelecimento no ano de Determine qual a percentagem de aumento anual dos custos de cada estabelecimento.

12 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 13 Coloque a informação sobre desemprego (milhares de pessoas) num data frame

14 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 15 Dados <- data.frame(Ptotal=c( , , , , , ), Homens=c(4970.7, , , , , ), Mulheres = c(5324.0,5334.0, , , , ), 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 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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