1.
celsius = function(x)
{
  result=(x-32)*5/9
  return(result)
}
celsius (300)

2. Análise exploratória simultânea
vetor1 = runif(10, 5, 10)
vetor2 = rpois(10, 7)

plots= function (x,y)
{
  nomebox=paste("Boxplot de", substitute(x), "em funcao de", substitute(y))
  nomeplot=paste(substitute(x), "em funcao de", substitute(y))
  par(mfrow=c(2,2))
  multhist(list(x,y))
  boxplot(x~y, main=nomebox)
  qqnorm(x)
  par(new=TRUE)
  qqnorm(y, col="red", ann=FALSE, axes=FALSE)
  axis(side=4, at=quantile(y))
  par(new=FALSE)
  plot(x~y, main=nomeplot)
  par(mfrow=c(1,1))
  resultado=list(summary(x),  summary(y), cor(x,y))
  names(resultado) = c(substitute(x), substitute(y), "Correlação")
  return(resultado)
}
  plots(vetor1,vetor2)
  
  3.
  IDs = function(x, method="shannon", narm=TRUE)
  {
    x [x==0] = NA 
    if (narm==TRUE)
    {
    dados=na.omit(x)
    cat("\n","\t", "NAs removidos", "\n", "\n")
    }
    else
    {
      dados=x
    }
    sums=apply(dados,2,sum)
    matrix.r=matrix(NA,ncol=dim(dados)[2], nrow=dim(dados)[1])
    mpi = matrix(NA,ncol=dim(dados)[2], nrow=dim(dados)[1])
    if (method=="shannon")
    {
      for (i in 1:dim(dados)[2])
      {
        for (j in 1:dim(dados)[1])
        {
       matrix.r[j,i] = (dados[j,i]/sums[i])*(log(dados[j,i]/sums[i]))
        }
       }
    }
    if (method=="simpson")
        {
          for (i in 1:dim(dados)[2])
          {
            for (j in 1:dim(dados)[1])
            {
            matrix.r[j,i] = (dados[j,i]/sums[i])^2
            }
          }
        }
        resultado = apply(matrix.r,2,sum, na.rm=TRUE)
        return (resultado)
      }