Importe novamente o arquivovespas.txt para um objeto chamado vespas.

A função aggregate divide os dados em subconjuntos, computa estatísticas descritivas (ie. média, desvio-padrão etc) para cada um deles e retorna o resultado em um data.frame formatado de forma conveniente. Examine o help da função aggregatepara você se familiarizar.

Note que a função calcula estatísticas descritivas tanto para uma única variável (Ex1) ou para mais de uma ao mesmo tempo (Ex2):

Ex1: aggregate(Flores~Arvore, data=vespas, FUN=mean)

Ex2: aggregate(cbind(Flores, Sementes, Vespas)~Arvore, data=vespas, FUN=mean)

Com a função aggregate, calcule a média das variáveis Vespas, Sementes e Flores (nesta ordem) para as árvores A e B. Salve o resultado em um objeto chamado
medias.

Com a função aggregate, calcule o desvio-padrão das variáveis Vespas, Sementes e Flores (nesta ordem) para as árvores A e B. Salve o resultado em um objeto chamado desvpad.

Com a função aggregate, calcule os valores mínimo, 1º quartil, mediana, 3º quartil e máximo da variável Vespas para as árvores A e B. Salve o resultado em um objeto chamado vespas.quartil. DICA: use a função quantile.

Repita o mesmo exercício para a variável Sementes e salve o resultado em um objeto chamado sementes.quartil.

Use os resultados de vespas.quartil e sementes.quartil para desenhar à mão gráficos box-plot comparando o número de Vespas e Sementes nas duas árvores (OBS: faça gráficos separados para as variáveis Vespas e Sementes). Entregue os gráficos no início da próxima aula.