O ficheiro Petroleum&OtherLiquidFuels.txt (173.9 KB) contém valores diários, observados entre 2020-01-02 e 2026-03-02, referentes à variação relativa anual (YoY variation

) dos preços do petróleo bruto e de alguns dos seus derivados.

Para cada um dos produtos (desde a coluna “CrudeWTI” até à coluna “MBTXPropane”), o valor registado em cada dia corresponde à taxa de variação relativa anual do preço face ao mesmo dia do ano anterior. Além disso, o ficheiro contém uma coluna extra, “MEAN”, que apresenta, para cada dia, a média das variações relativas de todos os produtos listados (Fonte: U. S. Energy Information Administration, 2026).

Com recurso ao pacote ggplot2, produza um cronograma que represente a evolução temporal da variação relativa dos preços para MBTXPropane e CrudeBrent, comparando também com a série dos valores médios (MEAN). Por simplicidade, mantenha o texto do gráfico em Inglês.

Submeta um ficheiro em formato PDF, com uma única página A4, que inclua:

1. O código em R utilizado para produzir o gráfico, incluindo todos os comandos necessários para a leitura, seleção e visualização dos dados.

2. O gráfico produzido.

Aqui deverá incluir todo o código em R que produziu para responder às questões 4 a 10. Para isso, deverá anexar um único ficheiro de texto com extensão .R contendo todo o código e com cada questão devidamente identificada.

Este código não será tido em conta na avaliação e só será considerado no caso de vir a solicitar a revisão de alguma questão.

A falta de resposta a esta questão determina a perda do direito a qualquer revisão.

O ficheiro Jobs_and_Growth.csv (1.4 MB) contém dados coletados pela Comissão Europeia sobre o emprego no setor primário da economia desde 2008 até 2022 nos vários países da UE-27.

Recorrendo ao pacote ggplot2, produza um único gráfico de barras que permita comparar a evolução ao longo do tempo da variável Employment in the food industry entre os países Slovakia e Luxembourg (em Inglês no ficheiro).

Tenha em conta que o texto no ficheiro de dados se encontra em Inglês e, por simplicidade, mantenha todo o texto do gráfico nessa língua.

Submeta um ficheiro em formato PDF com uma única página A4, que inclua:

1. O código em R, que deve incluir os comandos para leitura e seleção dos dados do ficheiro.

2. O gráfico produzido.

O ficheiro hcvdat0.csv (45.1KB) contém um conjunto de dados baseado no estudo clínico descrito em:

Lichtinghagen, Ralf, Frank Klawonn, and Georg Hoffmann. 2020. HCV data. UCI Machine Learning Repository. (https://doi.org/10.24432/C5D612)

Neste estudo, analisaram-se 615 observações de dadores de sangue e pacientes com patologias hepáticas para compreender como biomarcadores bioquímicos se relacionam com o diagnóstico clínico.

A variável Category representa o diagnóstico clínico dos indivíduos, permitindo comparar dadores de sangue saudáveis (Blood Donors) com pacientes em diferentes estádios de progressão da Hepatite C, Fibrose ou Cirrose. As restantes variáveis referem-se a concentrações de enzimas e proteínas medidas no soro sanguíneo, em diferentes unidades.

Com recurso ao pacote ggplot2 produza um gráfico que represente, através de diagramas de caixa (boxplots) paralelos, como é que a variável BIL se relaciona com a variável Category.

Submeta um ficheiro em formato PDF com uma única página A4, mantendo todo o texto da figura em Inglês e incluindo:

• O código em R utilizado para produzir o gráfico, incluindo todos os comandos necessários para a leitura, seleção e visualização dos dados.

• A figura produzida.