SS <- function(m=NULL){
  MAD <- function(x){
    2*median(abs(x-median(x)))  #Fórmula para calculo do limite superior para valores considerados naturais
  }
  MAD15 <- function(y){ #Formula de limite inferior para calculo dos valores considerados naturais. 
    q15=quantile(y,c(.15)) #Precisamos calcular o quantil de 15% para isso
    vars=sort(y) #Aqui ordenei o vetor de forma crescente
    pos=length(which(vars<q15)) #aqui chamamos de pos o numero de elementos do vetor ordenado onde temos valores menores que o quantil de 15%
    posF=pos #Criei o vetor posF igual ao pos, ele só será substituido se entrarmos no IF
    if (pos!=0){ #essa linha para inserir o calculo para quando o valor de pos é maior que 0. 
      if (abs(q15-vars[pos]) >= (abs(q15-vars[pos+1]))){ #Outro IF para um teste lógico para podermos atribuir novo valor posF caso o quantil 15% seja maior ou igual ao vars na posiçao do pos
        posF=pos+1 #estabelecemos novo valor para o posF
      }
    }
    mediana15=median(sort(y)[1:posF]) #fórmula para o cálculo da mediana dos valores 15% menores. 
    mad15 <- 2*median(sort(y)[1:posF]-mediana15) #Calculo do limite inferior, 
  }
  mediana15 <- function(y){ #calculo da mediana de 15% 
    q15=quantile(y,c(.15)) #QUantil de 15%
    vars=sort(y) #vetor ordenado de forma crescente
    pos=length(which(vars<q15)) #aqui chamamos de pos o numero de elementos do vetor ordenado onde temos valores menores que o quantil de 15%
    posF=pos #Criei o vetor posF igual ao pos, ele só será substituido se entrarmos no IF
    if (pos!=0){ #inserir o calculo quando pos é maior que 0
      if (abs(q15-vars[pos]) >= (abs(q15-vars[pos+1]))){ #Teste lógico para podermos atribuir novo valor posF caso o quantil 15% seja maior ou igual ao vars na posiçao do pos
        posF=pos+1 #Novo valor para o posF
      }
    }
    median(sort(y)[1:posF]) #calculo dos valores ordenados ate a posiçao de posF
  }
  cv <- function(j){ #Formula para o calculo de coeficiente de variaçao
    na.omit(j)
    sd(j)/mean(j)*100 #desvio padrao de cada elemento do vetor divido pela média do vetor
  }
  if(is.null(m))m <-  abs(matrix(runif(540,0,5),90,6)) #RESGATADO DA AJUDA DO FORUM, CONVERSA DA PATRICIA, DIOGRO E DANILO MUNIZ, para funcionamento da funcao mesmo que o usuario nao adicione dados
  if(class(m)!="matrix"){
    stop("Vacilou, o vetor precisa ser uma matriz")
  } 
    N <- apply(m,2,length) #número de elementos do vetor
    Media <- apply(m,2,mean) #média de cada coluna do vetor
    Desvio_Padrao <- apply(m,2,sd) #desvio padrao para cada coluna do vetor
    Minimo <- apply(m,2,min) #Valor minimo para cada coluna do vetor
    Maximo <- apply(m,2,max) #Valor maximo para cada coluna do vetor
    Mediana <- apply(m,2,median) #Mediana para cada variavel
    MeMAD <- Mediana + apply(m,2,MAD) # valor superior do limite considerado natural
    Mediana15 <- apply(m,2,mediana15) #Mediana dos valores menores que o quantil de 15% para cada variável
    Me15MAD15 <- Mediana15 - apply(m,2,MAD15) #Valor do limite inferior considerado natural para cada variavel
    Coeficiente_Variacao <- apply(m,2,cv) #Coeficiente de variacao de cada variavel
    resultados <- data.frame(N,Minimo,Media,Mediana,Mediana15,Desvio_Padrao,Maximo,MeMAD,Me15MAD15,Coeficiente_Variacao) #vetor dos resultados
    return(round(resultados,2)) #Saída da funcao arredondado para 2 casas.
    #return(list(n=n,media=media, Minimos=Minimos,Maximos=Maximos,Mediana=Mediana,MAD=MAD,MAD15=MAD15,Coeficiente_Variacao=Coeficiente_Variacao, Quantil=Quantil))
}