Questões de R em Concursos Públicos

Soluções e comentários (Versão ONLINE)

Prefácio

O R é uma plataforma aberta, estável e acessível para a análise de dados e produção de relatórios estruturados. Hoje em dia, o R é sinônimo de programação voltada a dados, sendo usado em notáveis empresas de tecnologia, incluindo Microsoft, Google e Meta (Facebook). Assim sendo, é inevitável que o conhecimento em R seja cobrado nas seleções de cargos públicos. Seja no trabalho de estatístico do IBGE ou analista da receita federal, o conhecimento de R se torna uma ferramenta indispensável.

Este livro busca melhor preparar candidatos para as mais variadas provas de concursos, apresentando um conteúdo curado de soluções e comentários de questões passadas sobre o uso do R. Cada exercício possui explicações completas e demonstrações de código que permitem ao leitor entender a solução, ao mesmo tempo em que aprende novos conceitos. Ao terminar de ler esse livro, espero que o leitor aumente o seu conhecimento, e as suas chances de ser aprovado no concurso desejado.

Este livro, assim como os demais livro que escrevi, é um projeto especial, buscando levar conhecimento do R para o maior número de pessoas possível. Pretendo atualizar este livro a cada dois anos, contemplando, assim, novas questões que apareçam.

Como ler esse livro?

Todos exercícios possuem uma estrutura comum, com seções separadas entre enunciado, alternativas e gabarito. Tentei, ao máximo, copiar o conteúdo igual ao da prova, emulando, assim, o exercício nas condições reais. As explicações também assumem a inexistência de uma sessão R para testar código. Esta restrição foi desafiadora, pois o entendimento do código tem que ser completo, sem margem para erros. Busquei sempre apresentar o conhecimento mínimo necessário para solucionar a questão. Para não repetir conceitos, usei quadros como o apresentado abaixo, para conectar as questões.

Conceitos Prévios

Funções customizadas no R

Veja conceito na Section 1.7

Funções recursivas

Veja conceito na Section 1.11

Também utilizei caixas de texto para indicar soluções equivocadas de gabaritos oficiais e outros pontos que merecem atenção.

Cuidado

Esta questão apresenta um enunciado complicado, e …

Toda vez que encontrar tais caixas de diálogo, leia com atenção o seu conteúdo, pois a mensagem é certamente importante e pode se mostrar como o diferencial para uma aprovação em concurso.

O código comentado apresentado nas soluções possui uma estrutura semelhante a apresentada abaixo:

# esse é um comentário
1my_seq <- 1:10

# apresenta um texto na tela
2print(my_seq)

1

O código my_seq <- 1:10 cria uma sequência entre 1 e 10.

2

O código print(my_seq) mostra o objeto my_seq no prompt do R.

R>  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Note que:

• todas linhas do código são enumeradas no lado esquerdo do código, neste caso com cinco linhas de código.

• comentários em código (ou anotações do usuário) são definidos com o símbolo #, e não são executados.

• Indicações de anotações aparecem no lado direito do quadro de código, sendo posteriormente explicadas em texto corrido (veja texto logo abaixo do código).

Saiba que toda saída de código é realmente executada pelo interpretador do R na versão 4.3.0 (codenome “Already Tomorrow”). Adicionalmente, no texto encontrarás uma formatação específica para nomes de funções e pacotes. Por exemplo, pacote dplyr é mencionado como {dplyr}, enquanto a função filter do {dplyr} é indicada como filter() . O uso de duplos dois pontos não é acidental, é código R válido e, no texto, permite a diferenciação das funções entre os variados módulos do R.

Ao longo do livro verás o uso de diversas abreviações de órgãos de concurso. Abaixo apresento o quadro de abreviações.

Abreviações utilizadas para órgãos de concursos
Órgão do concurso	Abreviatura
Ag. Est. de Regulação dos Serv. Púb. Delegados do RS	AGERGS
Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis	ANP
Banco do Brasil	BB
Banco do Estado de Sergipe SA	BANESE
Departamento de Polícia Federal	DPF
Fundação Universidade de Brasília	FUB
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística	IBGE
Ministério Público de Santa Catarina	MPSC
Ministério da Justiça e Segurança Pública	MJSP
Receita Federal do Brasil	RFB
Tribunal de Contas da União	TCU

Sobre o autor

Sou professor universitário, com mais de 15 anos de experiência em programação voltada a análise de dados financeiros e econômicos. Em 2015 conheci o R e me apaixonei. Desde então, ensino o R na pós-graduação (mestrado e doutorado), e uso a ferramenta diariamente, seja para escrever artigos científicos, livros ou automatizar as mais variadas tarefas cotidianos do mundo acadêmico.

Em 2018 escrevi a primeira edição do livro “Análise de Dados Econômicos e Financeiros com o R” (veja abaixo seção “Livros do Autor”), o qual teve um grance sucesso na área. Também tenho me envolvido em projetos open source, com o desenvolvimento e manutenção de diversos módulos do R no CRAN, e avaliação de pacotes para o ropensci. Mais detalhes sobre meu trabalho acadêmico, incluindo publicações e código, está disponível no meu site https://msperlin.com/.

Livros do Autor

Análise de Dados Financeiros e Econômicos com o R: Uma introdução ao uso do R e RStudio para a área específica de finanças. O livro texto contém 13 capítulos que explicam todo o processo de pesquisa com o R, desde aquisição dos dados até o reporte de resultados em planilhas e figuras. Versão online disponível em https://www.msperlin.com/adfeR/.

Analyzing Financial and Economic Data with R: Versão internacional do livro “Análise de Dados Financeiros com o R”. Versão web disponível em https://www.msperlin.com/afedR/.

Visualização de dados com o R: Este livro é uma extensão da minha outra obra, Análise de Dados Financeiros e Econômicos com o R. Aqui escrevo sobre tudo aquilo que aprendi sobre visualização de dados em mais de doze anos de carreira como professor, pesquisador e consultor da área de finanças e economia. O conteúdo do livro percorre sobre os seguintes pontos: princípios e prática de visualização de dados com o {ggplot2} , construção de gráficos estatísticos e mapas, e automatização e programação com o {ggplot2} . Versão web disponível em https://www.msperlin.com/vdr/

Poupando e Investindo em Renda Fixa: Este livro trabalho o tópico de educação financeira, apresentando uma forma de investir com foco no longo prazo, resiliência e na qualidade de vida do investidor. O grande diferencial da obra é o uso frequente de dados financeiros reais para entender melhor como o mercado de renda fixa funciona, os efeitos dos tributos e custos operacionais, e quais são as melhores opções para o investidor pessoa física. Cada capítulo do livro apresenta e analisa os principais produtos disponíveis na renda fixa: produtos bancários (CDBs, LCA, entre outros), Tesouro Direto (Prefixado, IPCA+, SELIC), fundos de renda fixa e debêntures.

Agradecimentos

Este livro não seria possível sem a devida autonomia do meu cargo de professor. Assim, deixo aqui o meu agradecimento a UFRGS (Universidade Federal do Rio Grande do Sul), por possibilitar e incentivar este empreendimento no mercado literário. Agradeço também todos os meu colegas professores que apoiaram a criação deste conteúdo.

Adicionalmente, não posso também deixar de agradecer a toda a comunidade do R. Em especial, agradeço os autores do pacote {quarto} (Allaire 2022), sem o qual não seria possível compilar este livro de uma forma tão fácil. Adicionalmente, abaixo destaco os respectivos pacotes disponíveis no CRAN utilizados e suas devidas referências. A lista foi gerada automaticamente e está em ordem alfabética.

{base} (R Core Team 2023a), {dplyr} (Wickham, François, et al. 2023), {forcats} (Wickham 2023a), {fs} (Hester, Wickham, and Csárdi 2023), {ggplot2} (Wickham, Chang, et al. 2023), {glue} (Hester and Bryan 2022), {gt} (Iannone et al. 2023), {knitr} (Xie 2023), {purrr} (Wickham and Henry 2023), {quarto} (Allaire 2022), {readr} (Wickham, Hester, and Bryan 2023), {renv} (Ushey 2023), {reticulate} (Ushey, Allaire, and Tang 2023), {rmarkdown} (Allaire et al. 2023), {stats} (R Core Team 2023b), {tibble} (Müller and Wickham 2023), {tidyr} (Wickham, Vaughan, and Girlich 2023), {tidyverse} (Wickham 2023b)

Allaire, JJ. 2022. Quarto: R Interface to Quarto Markdown Publishing System. https://github.com/quarto-dev/quarto-r.

Allaire, JJ, Yihui Xie, Christophe Dervieux, Jonathan McPherson, Javier Luraschi, Kevin Ushey, Aron Atkins, et al. 2023. Rmarkdown: Dynamic Documents for r. https://CRAN.R-project.org/package=rmarkdown.

Hester, Jim, and Jennifer Bryan. 2022. Glue: Interpreted String Literals. https://CRAN.R-project.org/package=glue.

Hester, Jim, Hadley Wickham, and Gábor Csárdi. 2023. Fs: Cross-Platform File System Operations Based on Libuv. https://CRAN.R-project.org/package=fs.

Iannone, Richard, Joe Cheng, Barret Schloerke, Ellis Hughes, Alexandra Lauer, and JooYoung Seo. 2023. Gt: Easily Create Presentation-Ready Display Tables. https://CRAN.R-project.org/package=gt.

Müller, Kirill, and Hadley Wickham. 2023. Tibble: Simple Data Frames. https://CRAN.R-project.org/package=tibble.

R Core Team. 2023b. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

———. 2023a. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

Ushey, Kevin. 2023. Renv: Project Environments. https://rstudio.github.io/renv/.

Ushey, Kevin, JJ Allaire, and Yuan Tang. 2023. Reticulate: Interface to Python. https://CRAN.R-project.org/package=reticulate.

Wickham, Hadley. 2023a. Forcats: Tools for Working with Categorical Variables (Factors). https://CRAN.R-project.org/package=forcats.

———. 2023b. Tidyverse: Easily Install and Load the Tidyverse. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse.

Wickham, Hadley, Winston Chang, Lionel Henry, Thomas Lin Pedersen, Kohske Takahashi, Claus Wilke, Kara Woo, Hiroaki Yutani, and Dewey Dunnington. 2023. Ggplot2: Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics. https://CRAN.R-project.org/package=ggplot2.

Wickham, Hadley, Romain François, Lionel Henry, Kirill Müller, and Davis Vaughan. 2023. Dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

Wickham, Hadley, and Lionel Henry. 2023. Purrr: Functional Programming Tools. https://CRAN.R-project.org/package=purrr.

Wickham, Hadley, Jim Hester, and Jennifer Bryan. 2023. Readr: Read Rectangular Text Data. https://CRAN.R-project.org/package=readr.

Wickham, Hadley, Davis Vaughan, and Maximilian Girlich. 2023. Tidyr: Tidy Messy Data. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr.

Xie, Yihui. 2023. Knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in r. https://yihui.org/knitr/.