Calcule agora para cada variável numérica da base de dados, a média, mediana e a variância para cada mês. Utilze a função abaixo:
tapply()

Passo 1

O que o enunciado pede:
  • Calcular, para cada variável numérica da base de dados, a média, a mediana e a variância.
  • Fazer esses cálculos separadamente para cada mês (ou seja, agrupando por mês).
  • Usar a função tapply() para isso.
Informações dadas pelo enunciado:
  • A instrução de usar tapply().
  • Não foi enviada a base de dados nem um exemplo concreto de como se chamam as colunas (por ex. nome da coluna do mês e nomes das variáveis numéricas).
Observação importante: como eu não tenho a sua base de dados aqui, não consigo devolver os números finais calculados. Vou, então, te explicar passo a passo como fazer isso no R com tapply() — com código prático, explicações detalhadas e um exemplo de montagem de saída — para que você rode no seu R e obtenha os resultados rapidamente.

Passo 2

O que é tapply() e como ele funciona (explicação didática):
  • A função tapply() aplica uma função a subsets de um vetor, definidos por um fator (ou lista de fatores).
  • Assinatura principal: tapply(X, INDEX, FUN, ...)
    • X: vetor numérico sobre o qual queremos calcular algo (ex.: uma coluna da tabela).
    • INDEX: fator que define os grupos (ex.: vetor com o mês de cada observação).
    • FUN: a função que vamos aplicar a cada grupo (ex.: mean, median, var).
    • ...: argumentos adicionais para FUN (ex.: na.rm = TRUE para ignorar NA).
  • O retorno de tapply() costuma ser um vetor (ou matriz) indexado pelos níveis do fator INDEX. Isso é muito prático para obter os valores por mês.
Exemplo conceitual (sem executar): tapply(df\(Temperatura, df\)Mes, mean, na.rm = TRUE) — isso calcula a média da coluna Temperatura para cada nível de Mes, ignorando NA.

Passo 3

Preparação dos dados (o que checar antes de rodar):
  • Verificar qual coluna representa o mês. Exemplos comuns: Mes, month, Month.
  • Garantir que a coluna de mês esteja em formato de fator ou pelo menos em inteiros/strings que possam ser usados como INDEX. Se quiser ordem dos meses, transformar em factor com níveis na ordem desejada.
  • Identificar quais colunas são numéricas. No R: sapply(df, is.numeric) retorna um vetor lógico indicando colunas numéricas.
  • Tratar NA: quase sempre é necessário usar na.rm = TRUE nas funções mean, median e var para ignorar NA.

Passo 4

Como calcular média/mediana/variância para uma única variável usando tapply() (passo a passo com código e explicação)
  • Suponha que sua tabela se chama df, a coluna do mês se chama Mes e a variável numérica se chama var1.
  • Código e explicação das partes:
# média por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, mean, na.rm = TRUE)

# mediana por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, median, na.rm = TRUE)

# variância por mês da variável var1
tapply(df\(var1, df\)Mes, var, na.rm = TRUE)
Explicação de cada peça:
  • df$var1: o vetor numérico onde queremos calcular a estatística.
  • df$Mes: o vetor que identifica o grupo (mês) para cada observação.
  • mean, median, var: funções a serem aplicadas a cada subset.
  • na.rm = TRUE: remove NA antes de calcular; caso contrário, se houver NA em um grupo o resultado pode ser NA.

Passo 5

Como automatizar para todas as variáveis numéricas usando tapply() (codigo completo e detalhado)
  • Passo A: identificar colunas numéricas
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
  • Passo B: remover a coluna do mês se ela também for numérica (caso Mes seja numérico, não queremos incluí-la nas variáveis a resumir)
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes")  # ajuste "Mes" para o nome da sua coluna de mês
  • Passo C: para cada variável numérica, usar tapply() para cada estatística e juntar resultados. Uma rotina em base R que gera um data.frame final fica assim:
results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
  # para cada variável v, criamos uma matriz com colunas mean, median, variance
  tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
    f <- match.fun(fname)
    tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
  })
  # garantir nomes das colunas
  colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
  # transformar em data.frame com coluna da variável
  months <- rownames(tmp)
  data.frame(variable = v, month = months,
             mean = tmp[, "mean"],
             median = tmp[, "median"],
             variance = tmp[, "variance"],
             row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})

# juntar todos em um só data.frame
final_results <- do.call(rbind, results_list)
Explicação:
  • lapply(numeric_cols, ...): percorre cada variável numérica.
  • sapply(c("mean","median","variance"), ...) cria, para a variável atual, uma matriz com uma coluna para cada estatística; para cada coluna usamos tapply() que aplica a função ao vetor dividido por df$Mes.
  • do.call(rbind, ...) concatena as pequenas tabelas por variável numa única tabela longa (final_results) com colunas variable, month, mean, median, variance.

Passo 6

Observações sobre tipos, ordem dos meses e NA
  • Se quiser que os meses apareçam em ordem de 1 a 12, assegure que df$Mes seja um fator com níveis nessa ordem:
df\(Mes <- factor(df\)Mes, levels = 1:12)  # ajuste conforme necessário
  • Se os meses vierem como nomes "Jan","Feb",... coloque levels = month.abb ou escolha a ordem manual.
  • Se um grupo (um mês) não tiver nenhuma observação para certa variável, tapply() retorna NA para esse grupo.
  • A função var() em R calcula a variância amostral (dividindo por n-1). Se você precisa da variância populacional (dividir por n), ajuste manualmente: var_pop <- function(x) var(x, na.rm = TRUE) * ( (length(na.omit(x)) - 1) / length(na.omit(x)) ) — mas geralmente em estatística descritiva de amostras var() é apropriado.

Passo 7

Exemplo prático com um dataset conhecido (para testar no seu R)
  • O dataset airquality já tem a coluna Month e várias colunas numéricas. Para testar o script acima no R (apenas para ver o funcionamento), você pode fazer:
df <- airquality
names(df)  # ver colunas
# renomear Month para Mes para seguir exemplos (opcional)
names(df)[names(df) == "Month"] <- "Mes"

# agora rodar o código do Passo 5 (identificar numeric_cols etc.)
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes")

results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
  tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
    f <- match.fun(fname)
    tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
  })
  colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
  months <- rownames(tmp)
  data.frame(variable = v, month = months,
             mean = tmp[, "mean"],
             median = tmp[, "median"],
             variance = tmp[, "variance"],
             row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})
final_results <- do.call(rbind, results_list)
head(final_results)
  • Ao rodar isso no R com airquality, você verá as médias, medianas e variâncias por mês para cada variável numérica presente.

Passo 8

Como interpretar / apresentar o resultado final
  • final_results terá uma linha por par (variável numérica, mês) com três colunas de resumo. Exemplo de colunas:
    • variable: nome da variável numérica (ex.: "Ozone").
    • month: nível do fator do mês (ex.: "5" para maio).
    • mean, median, variance: os valores calculados.
  • Se preferir uma forma “wide” (cada variável em uma tabela separada com meses nas linhas e estatísticas nas colunas), você pode guardar cada elemento de results_list separadamente ou reorganizar final_results com reshape/tidyr.

Passo 9

Dicas finais e verificação de qualidade
  • Sempre verifique table(df$Mes) para checar quantas observações existem por mês.
  • Verifique presença de outliers que podem distorcer médias (a mediana é menos sensível).
  • Salve os resultados: write.csv(final_results, "resumos_por_mes.csv", row.names = FALSE).

Resposta

Não é possível calcular os valores numéricos sem a sua base de dados. Rode o código abaixo no seu R (substituindo df e Mes pelos nomes reais na sua base) para obter média, mediana e variância por mês para todas as variáveis numéricas:
# Ajuste: carregar sua base de dados em df e ajustar o nome da coluna de mês para "Mes" se desejar

# 1) identificar colunas numéricas
numeric_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric)]
numeric_cols <- setdiff(numeric_cols, "Mes")  # remover a coluna de mês se for numérica

# 2) calcular mean/median/variance por mês para cada variável numérica
results_list <- lapply(numeric_cols, function(v) {
  tmp <- sapply(c("mean", "median", "variance"), function(fname) {
    f <- match.fun(fname)
    tapply(df[[v]], df$Mes, function(x) f(x, na.rm = TRUE))
  })
  colnames(tmp) <- c("mean", "median", "variance")
  months <- rownames(tmp)
  data.frame(variable = v, month = months,
             mean = tmp[, "mean"],
             median = tmp[, "median"],
             variance = tmp[, "variance"],
             row.names = NULL, stringsAsFactors = FALSE)
})

# 3) unir tudo em um único data.frame
final_results <- do.call(rbind, results_list)

# 4) opcional: salvar em CSV
write.csv(final_results, "resumos_por_mes.csv", row.names = FALSE)

# 5) ver os primeiros resultados
head(final_results)

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