##  exercicio 3
# OLIDAN POCIUS                    

#### DISTÂNCIA ENTRE CIDADES

## Questao 1
Atenas.Madri<-3949
Atenas.Paris<-3000
Atenas.Estocolmo<-3927
Madri.Paris<-1273
Madri.Estocolmo<-3188
Paris.Estocolmo<-1827

Distancias<-matrix(c(0,Atenas.Madri,Atenas.Paris,Atenas.Estocolmo,Atenas.Madri,0,Madri.Paris,Madri.Estocolmo,Atenas.Paris,Madri.Paris,0,Paris.Estocolmo,Atenas.Estocolmo,Madri.Estocolmo,Paris.Estocolmo,0),ncol=4,nrow=4)

colnames(Distancias)<-c("Atenas", "Madri", "Paris", "Estocolmo")
rownames(Distancias)<-c("Atenas", "Madri", "Paris", "Estocolmo")

Distancias 
#          Atenas Madri Paris Estocolmo
#Atenas         0  3949  3000      3927
#Madri       3949     0  1273      3188
#Paris       3000  1273     0      1827
#Estocolmo   3927  3188  1827         0
class(Distancias)  # [1] "matrix"

## Questao 2
search() # package:datasets presente
eurodist
class(eurodist)  # [1] "dist" 

Distancias<-as.dist(Distancias,diag=FALSE,upper=FALSE)
class(Distancias) # [1] "dist" 
# Não entendi em que termos comparar



### CRIAÇÂO DE DATAFRAME
## Questao 1
dif.peso<-c(0.1, 1.1, 3.7, 5.7, -1.2, -1.5, 3.0, -0.4, 0.6, 1.5, -0.1, 2.0, 0.6, -3.0, -0.3, -0.2, 0.3, 1.5)
dif.peso
class(dif.peso)
dieta<-c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3),rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3))  
dieta
class(dieta)
COR<-c(rep("claro",9),rep("escuro",9))
COR
class(COR)
HAM<-data.frame(dif.peso,dieta,COR)
HAM
class(HAM)

## Questao 2
dieta<-factor(dieta)
COR<-factor(COR)
tapply(HAM$dif.peso,INDEX=dieta,FUN=mean)
tapply(HAM$dif.peso,INDEX=COR,FUN=mean)



### CRIANDO MATRIZ

##Q1:

valores <- rnorm(15, mean=10, sd=sqrt(3.6))
valores

rand.matrix.1<-matrix(data=valores, nrow = 3, ncol = 5)
rand.matrix.1
class(rand.matrix.1)

## Q2

rownames(rand.matrix.1)<-paste("L",1:3)
colnames(rand.matrix.1)<-paste("C",1:5)
rand.matrix.1

## Q3

media.col<-apply(rand.matrix.1,MARGIN=2,FUN=mean)     
media.col
var.col<-apply(rand.matrix.1,2,var)
var.col
media.lin<-apply(rand.matrix.1,1,mean)
media.lin
var.lin<-apply(rand.matrix.1,1,var)
var.lin
media.var<-data.frame(c(media.col,media.lin),c(var.col,var.lin))
names(media.var)<-c("média","variancia")
media.var

#        média  variancia
#C 1 10.319670  4.0986254
#C 2  9.982106  3.1795927
#C 3  9.148617  0.5085825
#C 4  9.160430  6.4288578
#C 5  9.204561 13.2991577
#L 1 10.673241  1.0687486
#L 2  8.118106  3.5237375
#L 3  9.897883  5.7821358



### LENDO E SALVANDO SEUS DADOS


### CLASSES DE OBJETOS

##Q1:

class(iris)  # "data.frame"
mode(iris)   # "list"
length(iris) # 5

class(iris3)  #"array"
mode(iris3)   #"numeric"
length(iris3) #600

##Q2

iris
SETOSA=apply(iris[1:50,1:4],2,mean)
VERSICOLOR=apply(iris[51:100,1:4],2,mean)
VIRGICA=apply(iris[101:150,1:4],2,mean)  #onde 101:150 espécie virginica
SETOSA
VERSICOLOR
VIRGINICA 
  
iris3
iris3<-as.data.frame(iris3)
apply(iris3,2,mean)

## Questao 3:
colnames(iris)<-c("sepala.comp","sepala.larg","petala.comp","petala.larg")
iris

colnames(iris3)<-c("comp.sep.setosa","larg.sep.setosa","comp.pet.setosa","larg.pet.setosa","comp.sep.versicolor","larg.sep.versicolor","comp.pet.versicolor","larg.pet.versicolor","compr.sep.virginica","larg.sep.virginica","comp.pet.virginica","larg.pet.virginica")
iris3




### DADOS DE SÌNTESE

#Q1:
read.table("esaligna.csv",header=TRUE,sep=",",as.is=TRUE)
biomass.eucalyp<-read.table("esaligna.csv",header=TRUE,sep=",",as.is=TRUE)

#Q2:
summary(biomass.eucalyp)
class(biomass.eucalyp)  #"data.frame" 
mode(biomass.eucalyp)   #"list"

#Q3:
biomass.tronco<-biomass.eucalyp$tronco
biomass.folha<-biomass.eucalyp$folha
biomass.tron.fol<-biomass.tronco+biomass.folha
biomass.eucalyp$biomass.total<-biomass.tron.fol
summary(biomass.eucalyp)

#Q4:
dap<-biomass.eucalyp$dap
area.basal<-2*pi*(dap/2)
biomass.eucalyp$area.basal<-area.basal
summary(biomass.eucalyp)

#Q5:
area.basal.talhao<-aggregate(biomass.eucalyp$area.basal,by=list(biomass.eucalyp$talhao), FUN=sum)
area.basal.talhao

#Q6:
media.area.basal.talhao<-aggregate(biomass.eucalyp$area.basal,by=list(biomass.eucalyp$talhao), FUN=mean)
media.area.basal.talhao

#Q7:
biomass.eucalyp.dapmaior10<-biomass.eucalyp[biomass.eucalyp$dap>10, ]
biomass.eucalyp.dapmaior10

#Q8:
write.table("BiomasEucal.txt",sep="\t", row.names=TRUE)