load("C:/Users/06578337709/Downloads/Bussab.RData")
#————————————————————-
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
Bussab %>% group_by(Proced) %>%
summarise(média=round(mean(Idade),2),
desvio_padrão=round(sd(Idade),2))
## # A tibble: 3 × 3
## Proced média desvio_padrão
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 Capital 36.6 6.22
## 2 Interior 33.6 5.82
## 3 Outro 35.2 8.02
Bussab %>% group_by(Proced) %>%
summarise(mínimo=min(Idade),
mediana =median(Idade),
máximo = max(Idade))
## # A tibble: 3 × 4
## Proced mínimo mediana máximo
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Capital 28 34 49
## 2 Interior 26 33 42
## 3 Outro 21 37 47
boxplot(Bussab$Idade ~ Bussab$Proced,
col=c("blue","skyblue","yellow"),
main='Gráfico 1 - Boxplot do Proced',
ylab = "Idade",
xlab = "Procedencia")
# Interpretando meus gráficos
Podemos observar que a média das pessoas que vivem na capital são muito, enquanto as pessoas que vivem em outros são muitos poucos. Além disso,o máximo das pessoas que vivem na capital são muitos, enquanto o mínimo das pessoas que vivem em outros são muito poucos. Por outro lado, as pessoas que vivem em outras cidade tem maiores desvios-padrão, indicando que as pessoas que viviem nessas outras cidades são mais variáveis.