text: 
  set.seed(7)
  #TAMANHO
  size <- 800
  
  #INDICES
  indices <- 1:size
  
  #CATEGORIAS
  genero <- c("Masculino", 
              "Feminino")
  
  formacao <- c("Médio", 
                "Superior incompleto", 
                "Superior completo",
                "Pós-graducação", 
                "Mestrado", 
                "Doutorado")
  
  religiao <- c("Nd", 
                "Cristianismo", 
                "Budismo", 
                "Hinduísmo", 
                "Islamismo")
  
  
  
  data <- data.frame(indice = indices,
                     genero = sample(genero, size, TRUE),
                     formacao = sample(formacao, size, TRUE),
                     religiao = sample(religiao, size, TRUE),
                     peso = round(rnorm(size, 80, 10), digits = 1),
                     altura = round(rnorm(size, 1.75, c(0.05)), digits = 2),
                     salario = round(rnorm(size, 2000, 500), digits = 2),
                     filho = floor(runif(size, 0, 5)),
                     automovel =  floor(runif(size, 0, 3)))
  
  
  #Salvando dataframe
  arquivo <- "r_file" # Define nome do arquivo
  caminho <- paste(getwd(), arquivo, sep="/") # Define diretorio
  write.table(data, file = caminho, sep = ";") # Salva dataframe
  
  
  #GERANDO INFORMAÇÕES
  
  #Histogramas
  hist(data[,5], main = "Histograma de peso")
  hist(data[,6], main = "Histograma de altura")
  
  
  #Gráfico de peso x altura
  plot(x = data[,5], y = data[,6])
  
  #Gráfico de salário x filhos
  plot(x = data[,7], y = data[,8])
  
  
  # Split por categoria
  data_genero <- split(data[,5:9], data$genero)
  data_formacao <- split(data[,5:9], data$formacao)
  data_religiao <- split(data[,5:9], data$religiao)
  
  
  # Médias por genero
  medias_por_genero <- data.frame( 
    media_geral = sapply(data[, 5:9], mean),
    media_feminino = sapply(data_genero$Feminino[,1:5], mean),
    media_masculino = sapply(data_genero$Masculino[,1:5], mean))
  
  #Visualização
  View(medias_por_genero)
  
  #Soma por religião
  filhos_e_automoveis_por_religiao <- data.frame(
      soma_total = sapply(data[,8:9], sum),
      soma_budismo = sapply(data_religiao$Budismo[,4:5], sum),
      soma_cristianismo = sapply(data_religiao$Cristianismo[,4:5], sum),
      soma_nd = sapply(data_religiao$Nd[,4:5], sum),
      soma_hinduismo = sapply(data_religiao$Hinduísmo[,4:5], sum),
      soma_islamismo = sapply(data_religiao$Islamismo[,4:5], sum))
  
  View(filhos_e_automoveis_por_religiao)
  
  
  # Quantidade por categoria
  categorias <- apply(data[2:4], 2, table)
  categorias$genero
  categorias$religiao
  categorias$formacao
  