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Análises

Pneus de caminhão

Importando os Dados

library(readxl)
pneus <- read_excel("pneus.xlsx", sheet = "Analises")

Descrevendo os Dados - Resumo

resumo <- summary(pneus[,-1])
knitr::kable(resumo, "simple", align = "llrr", caption = "Preço médio.")

Preço médio.

	Direcional_liso_275_80	Direcional_liso_295_80	Tracao_borrachudo_275_80	Tracao_borrachudo_295_80
	Min. : 700	Min. : 750	Min. :1094	Min. :1590
	1st Qu.:1760	1st Qu.:1994	1st Qu.:2000	1st Qu.:1959
	Median :2235	Median :2319	Median :2490	Median :2580
	Mean :2245	Mean :2371	Mean :2464	Mean :2573
	3rd Qu.:2600	3rd Qu.:2733	3rd Qu.:2909	3rd Qu.:3064
	Max. :9315	Max. :3979	Max. :4050	Max. :4744
	NA’s :39	NA’s :32	NA’s :137	NA’s :64

Identificando outliers

library(tidyverse)
pneu_group <- pneus %>%
  gather(key = "Tipo_pneu", value = "Preço", 2:5)
ggplot2::ggplot(pneu_group, aes(x = Tipo_pneu, y = Preço))+
  geom_jitter(color = "black", alpha = 0.25)+
  geom_boxplot(fill = "blue", color = "black", alpha = 0.35)+
  coord_flip()+
  labs(y = "Preço Médio", x = "Especificação do Pneu de Caminhão Rodoviário")+
  theme_classic()

Estatísticas Descritivas

pneu_group_median <- pneu_group %>%
  select(Tipo_pneu, Preço)%>%
  drop_na()%>%
  summarise('Média' = mean(Preço),
            'Desvio padrão' = sd(Preço),
            'Mínimo' = min(Preço),
            'Máximo' = max(Preço),
            Mediana = median(Preço),
            observações = n(),
            liminf_mediana = Mediana - qt(0.95, n())*sd(Preço)/sqrt(n()),
            limsup_mediana = Mediana + qt(0.95, n())*sd(Preço)/sqrt(n()))

knitr::kable(pneu_group_median, "simple", align = "lrrrrrrr", caption = "Estatísticas Descritivas Por Tipo de Pneu.")

Estatísticas Descritivas Por Tipo de Pneu.

Média	Desvio padrão	Mínimo	Máximo	Mediana	observações	liminf_mediana	limsup_mediana
2401.631	631.0041	700	9315	2350	800	2313.262	2386.738

Estatísticas Descritivas por Especificação de Pneu

pneu_group_median <- pneu_group %>%
  select(Tipo_pneu, Preço)%>%
  group_by(Tipo_pneu) %>%
  drop_na()%>%
  summarise('Média' = mean(Preço),
            'Desvio padrão' = sd(Preço),
            'Mínimo' = min(Preço),
            'Máximo' = max(Preço),
            Mediana = median(Preço),
            observações = n(),
            liminf_mediana = Mediana - qt(0.95, n())*sd(Preço)/sqrt(n()),
            limsup_mediana = Mediana + qt(0.95, n())*sd(Preço)/sqrt(n()))

knitr::kable(pneu_group_median, "simple", align = "lrrrrrrr", caption = "Estatísticas Descritivas Por Tipo de Pneu.")

Estatísticas Descritivas Por Tipo de Pneu.

Tipo_pneu	Média	Desvio padrão	Mínimo	Máximo	Mediana	observações	liminf_mediana	limsup_mediana
Direcional_liso_275_80	2245.038	696.3135	700	9315	2235	229	2159.007	2310.993
Direcional_liso_295_80	2371.007	565.3295	750	3979	2319	236	2258.231	2379.769
Tracao_borrachudo_275_80	2463.544	547.8165	1094	4050	2490	131	2410.712	2569.288
Tracao_borrachudo_295_80	2573.084	632.1982	1590	4744	2580	204	2506.862	2653.138