Vamos fazer a média e o desvio-padrão da rua vermelha e da rua azul
rua_vermelha = c(40,95,55,80,65)
rua_vermelha
## [1] 40 95 55 80 65
rua_azul = c(70,65,55,70,75)
rua_azul
## [1] 70 65 55 70 75
mean(rua_vermelha)
## [1] 67
mean(rua_azul)
## [1] 67
sd(rua_vermelha)
## [1] 21.38925
sd(rua_azul)
## [1] 7.582875
Apesar de ter a mesma media, a rua vermelha tem uma dispersao maior A rua azul é mais concentrada em torno da média
vamos fazer a media e o desvio-padrão das variáveis preço e km/l.
A base de dados está no formato RData
load("C:/Users/19411906770/Desktop/Base_de_dados-master/CARROS.RData")
Qual o preço medio do carro nessa base de dados?
mean(CARROS$Preco)
## [1] 230.7219
sd(CARROS$Preco)
## [1] 123.9387
o preço medio do carro é 230 mil com um desvio padrao de 123,9 mil
mean(CARROS$Kmporlitro)
## [1] 20.09062
sd(CARROS$Kmporlitro)
## [1] 6.026948
o km/l médio é de 20 km/l com um desvio de 6 km/l
conjunto1 = c(7,8,9,10,11,12)
conjunto1
## [1] 7 8 9 10 11 12
mean(conjunto1)
## [1] 9.5
median(conjunto1)
## [1] 9.5
sd(conjunto1)
## [1] 1.870829
conjunto2 = c(7,8,9,10,11,120000)
mean(conjunto2)
## [1] 20007.5
median(conjunto2)
## [1] 9.5
No conjunto 1 a media é igual a mediana No conjunto 2 a media é muito maior que a mediana. No conjunto temos um “outlier”
Vamos fazer o boxplot do preço do carro e do km/l
boxplot(CARROS$Preco,col ="royalblue", main= "Meu primeiro boxplot", horizontal = TRUE)
boxplot(CARROS$Kmporlitro, col = "red", main= "Grafico 1 - Boxplot do Km/L", horizontal = TRUE)
hist(CARROS$Preco, col="royalblue", main = "Meu Primeiro Histograma", ylab = "frequencia", xlab = "preço do carro")
hist(CARROS$Kmporlitro, col= "yellow", main = "Gráfico 2 - Histograma", ylab = "frequencia", xlab = "km/l")
hist(CARROS$HP, col="red", main = " histograma do horsepower", ylab = "frequencia", xlab = "horsepower")
hist(CARROS$Peso, col = "green", main = "histograma do peso dos carros", ylab = "frequencia", xlab = "peso")