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VADeaths
# Visualizar o dataset VADeaths
print(VADeaths)
## Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
## 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
## 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
## 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
## 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0
# Ajustar as margens para evitar corte da legenda
par(mar = c(5, 4, 4, 8) + 0.1)
# Criar um gráfico de barras empilhadas
barplot(VADeaths, beside=TRUE,
col = rainbow(5),
legend.text = rownames(VADeaths),
args.legend = list(x = "topright", bty = "n", inset = c(-0.1, 0)),
main = "Gráfico de Barras Empilhadas do VADeaths",
xlab = "Grupos de Idade",
ylab = "Taxa de Mortalidade")
# Adicionar título e nomes nos eixos
title(main = "Gráfico de Barras Empilhadas do VADeaths")

xlabel <- "Grupos de Idade"
ylabel <- "Taxa de Mortalidade"
ClassificaçãoDoença
x <- c(8, 9, 3)
labels <- c("leve", "moderado", "severo")
pct <- round(x / sum(x) * 100)
lbls <- paste(pct, "%", sep="")
pie(x, labels=lbls, main="Gráfico de Estágios", col=rainbow(4))
legend("topright",
legend = labels,
cex = 0.8,
fill = rainbow(length(x)))

Teorema
flu <- read.csv("C:/Users/iury_/OneDrive/Documentos/analiseDados/flu.csv")
# Calcular a densidade para os dados de idade
age_density <- density(flu$age)
# Criar histograma da idade com a densidade sobreposta
hist(flu$age, probability = TRUE, col = "grey", main = "Histograma da Idade com Densidade", xlab = "Idade")
lines(age_density, col = "blue")

# Amostragem
num_samples <- 200
sample_size <- 35
sample_means <- rep(NA, num_samples)
for (i in 1:num_samples) {
sample_data <- sample(flu$age, size = sample_size)
sample_means[i] <- mean(sample_data)
}
# Calcular a densidade para as médias amostrais
sample_means_density <- density(sample_means)
# Criar histograma das médias amostrais com a densidade sobreposta
hist(sample_means, probability = TRUE, col = "grey", main = "Histograma das Médias Amostrais com Densidade", xlab = "Média Amostral")
lines(sample_means_density, col = "blue")
