##Cervejas
Uma amostra de 30 estudantes foi indagada sobre seu tipo de cerveja preferida, com o seguinte resultado 

cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")

1-)Represente este resultado como um gráfico de barras e um dotplot (função dotchart).

R: barplot(table(cervejas))
   dotchart(table(cervejas))


2-)Qual tem maior razão dado/tinta? 

R: Dotplot

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##Rios
O conjunto de dado rivers está em um objeto do pacote datasets. e tem a extensão dos principais rios da América do Norte, em milhas (consulte a ajuda para detalhes). Para carregar um objeto de dados de um pacote em sua área de trabalho use a função data: 

data(rivers)

1-)Qual a proporção do total de rios que tem extensão menor do que a média?

summary(rivers)
menor.media=(rivers<425)
menor.media
table(menor.media)

R: 49,7%

2-)Qual é o quantil de 75%?

   summary(rivers)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean  3rd Qu.    Max. 
  135.0   310.0   425.0   591.2   680.0  3710.0 

R:680,0

Compare a média, média truncada a 25% e mediana. Há diferenças?

> mean(rivers,trim=25)
[1] 425
> mean(rivers)
[1] 591.1844
> median(rivers)
[1] 425


R:media= 591
  media truncada= 425
  mediana= 425


##Caixetais
Neste exercício, use o objeto caixeta, criado no tutorial Exploração de uma Variável Categórica. 

1-)Construa um histograma da altura dos fustes do caixetal.

R: hist(caixeta$h,breaks=seq(0,max(caixeta$h),length=8,xlab="altura dos fustes",ylab="Frequencia"))
   hist(caixeta$h)


Construa histogramas da altura das árvores para os diferentes caixetais ('local').

library(lattice)
histogram(~caixeta$h|caixeta$local) 


Há diferenças entre as estruturas (distribuição de tamanhos) dos caixetais?

R: Aparentemente não.


##Eucaliptos
Neste exercício, use o conjunto de dados Inventário em Florestas Plantadas de Eucalyptus grandis. 

Utilize o gráfico boxplot para analisar o DAP de árvores de E. grandis em função das variáveis região ('regiao') e rotação ('rot'). 
Avalie a normalidade da altura do conjunto total de árvores com um gráfico quantil-quantil contra a distribuição normal.


##Mais Caixetais (olhar argumento subset na ajuda da função plot
Aqui usaremos novamente o objeto caixeta, criado no tutorial Exploração de uma Variável Categórica. 

Analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal, mas somente para os fustes de caixeta (Tabebuia cassinoides). 
Para a mesma relação do item anterior, verifique linearidade com a função scatter.smooth
Utilizando o pacote lattice, analise a relação dap-altura ('dap' e 'h') em função do caixetal, mas somente para os fustes de caixeta (Tabebuia cassinoides).