- Crie um novo documento
RMarkdown com o cabeçalho YAML a
seguir:
---
title: "Relatório Estatístico"
author: "Seu Nome"
date: "2025-10-13"
output: html_document
---
Em seguida:
- Insira um bloco de código R que gere 100 observações de uma
variável normal com média 10 e desvio padrão 3, e apresente:
- A média amostral,
- O histograma dos dados.
- Utilize o argumento
echo = FALSE no chunk para ocultar
o código e exibir apenas o resultado.
- Exporte o documento como
.html.
- Utilize negrito, itálico, e crie uma
lista ordenada e uma tabela com 3
variáveis (por exemplo: variável, média e desvio padrão).
- Inclua uma fórmula matemática em LaTeX, por
exemplo:
\[
\bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i
\]
- Adicione uma imagem local ou da internet ao
relatório.
- Tabelas e Gráficos
- Gere uma tabela usando
dplyr e
knitr::kable().
- Crie um gráfico utilizando
ggplot2.
- Faça com que o gráfico seja exibido com
fig.width = 6,
fig.height = 4.
- Exporte o documento em PDF e Word
alterando apenas o cabeçalho YAML.
- Verifique a diferença visual e o comportamento das fórmulas
matemáticas em cada formato.
- Utilizando Shiny e
golem. Crie um app Shiny com:
- Um sliderInput que define o número de observações
de uma distribuição normal.
- Um gráfico (
renderPlot) que mostra o
histograma das observações.
- Um resumo numérico (
renderPrint) com
média e desvio padrão.
- Modifique o app anterior adicionando:
- Um input numérico para a média
(
numericInput).
- Um input numérico para o desvio padrão
(
numericInput).
- Atualize o histograma e o resumo conforme os novos parâmetros.
- Aplicação Shiny com
tabsetPanel(). Crie uma aplicação
com duas abas:
- Aba 1: simulação e histograma da normal.
- Aba 2: gráfico de dispersão entre duas variáveis simuladas (ex:
x ~ y).
- Upload e visualização de dados. Desenvolva um app que:
- Permita o upload de um arquivo CSV
(
fileInput).
- Exiba as primeiras linhas do dataset
(
renderTable).
- Mostre um gráfico selecionável pelo usuário (ex:
escolha de variável no
selectInput).