library(readr)
library(janitor)##
## Attaching package: 'janitor'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.testdespesas_municipios_saude_educacao <- read_csv("despesas_municipios_saude_educacao.csv")##
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## cols(
## AN_EXERCICIO = col_double(),
## NR_PERIODO = col_double(),
## IN_PERIODICIDADE = col_character(),
## CO_ESFERA = col_character(),
## CO_PODER = col_character(),
## ID_ENTE = col_double(),
## NO_ENTE = col_character(),
## SG_ENTE = col_character(),
## fase_despesa = col_character(),
## funcao = col_character(),
## VALUE = col_double(),
## QT_HABITANTE = col_double(),
## ELEMENTLABEL = col_character(),
## DT_STATUS_COLETA = col_datetime(format = ""),
## dh_consulta = col_character()
## )dados_socio_economicos <- read_csv("dados_socio_economicos.csv")##
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## cols(
## UF = col_character(),
## cod.UF = col_double(),
## `cod Municipio` = col_double(),
## `Nome do municipio` = col_character(),
## `População estimada` = col_double(),
## `PIB per capita` = col_double(),
## `PIB TOTAL (em R$ mi)` = col_double(),
## `Atividade econômica` = col_character(),
## `Ranking PIB per capita` = col_double(),
## `Ranking PIB Total` = col_double()
## )dados_socio_economicos<- clean_names(dados_socio_economicos)print("média 1")## [1] "média 1"mean(dados_socio_economicos$`PIB per capita`)## Warning: Unknown or uninitialised column: `PIB per capita`.## Warning in mean.default(dados_socio_economicos$`PIB per capita`): argument is
## not numeric or logical: returning NA## [1] NAprint("média 2")## [1] "média 2"mean(dados_socio_economicos$`PIB per capita`)## Warning: Unknown or uninitialised column: `PIB per capita`.
## Warning: argument is not numeric or logical: returning NA## [1] NACalcule a amplitude e o desvio padrão das variáveis numérica contínuas
A partir dos dados das medidas de centralidade e dispersão, indique qual das medidas de centralidade é mais adequada para caracterizar cada uma das variávies numéricas trabalhadas nos intens anteriores. Justifique sua resposta
Faça o histograma de cada uma das variáveis numéricas contínuas
Discuta os histogramas gerados. Trazendo os destaques principais. Inclusive indicando eventualmente se a análise está prejudicada por conta de valores muito extremos.
Se for necessário faça novos histogramas, agora com uso de escala logaritimca
Discuta os resultados encontrados nos novos histogramas
Faça um gráfico de ranking com os dez estados de maior gasto com educação no ano de 2019.
Faça o box-plot das despesas com saúde por estado. Se for necessário use a escala logaritimica
A partir do que é visualizado no box-plot identifique o estado do Nordeste com maior mediana e faça em seguida o ranking dos 20 municípios desse estado do NE com maior despesa com saúde
Crie uma nova variável chamada gasto com saúde per capita e faça o ranking dos dez municípios do Brasil com menores valores para essa variável
Faça um diagrama de dispersão entre população e despesa com educação e indique, pelo que é observado no gráfico, se há uma possível correlação forte ou fraca entre as duas variáveis. Se for necessário use a escala logaritimica
Calcule a correlação entre população e despesa com educação e discuta esse achado com a sua avaliação anterior feita a partir da análise gráfica
A média do gasto com educação e sáude é 5.5181653^{6}
Avaliando a condição: subiu