VADeaths
# Pacotes necessários
library(ggplot2) # Para Criar o gráfico
library(reshape2) # Para transformar o dataset
data("VADeaths")
# Para utilizar o ggplot2 é necessário transformar o dataset
VADeaths_melted <- melt(VADeaths, varnames = c("Age Group", "Category"))
# Gráfico de barras agrupadas por categoria
ggplot(VADeaths_melted, aes(x = `Age Group`, y = value, fill = Category)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
labs(title = "Mortalidade por Idade e Local",
x = "Faixa Etária",
y = "Taxa de Mortalidade",
fill = "Categoria") +
theme_minimal()
ClassificaçãoDoença
# Atribuindo os dados que foram passados na questão
estagios <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado",
"moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
"moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado",
"moderado", "moderado", "leve")
# Contando as frequências que cada estágio aparece
contagem <- table(estagios)
# Multiplicando por 100 para fazer a porcentagem
porcentagens <- prop.table(contagem) * 100
# Gráfico de pizza
pie(contagem,
labels = paste(names(contagem), "\n", round(porcentagens, 1), "%"),
col = c("lightblue", "lightgreen", "salmon"),
main = "Distribuição dos Estágios da Doença")
# Usando legend() como foi pedido
legend("topright",
legend = names(contagem),
fill = c("lightblue", "lightgreen", "salmon"))
Teorema
Histograma
# Carregando o arquivo
flu <- read.csv("flu.csv")
# Histograma e curva de densidade
ggplot(flu, aes(x = age)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "lightblue", color = "black") +
geom_density(alpha = 0.2, fill = "red") +
labs(title = "Distribuição das Mortes pela Gripe Espanhola",
x = "Idade",
y = "Densidade") +
theme_minimal()
## Warning: The dot-dot notation (`..density..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(density)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
Médias
# Para criar uma tabela com as médias
library(DT)
# Criação das amostras
n <- 35
num_samples <- 200
# Vetor com a médias das amostras
sample_means <- numeric(num_samples)
# Calculo das médias
set.seed(123)
for (i in 1:num_samples) {
sample_data <- sample(flu$age, n, replace = TRUE)
sample_means[i] <- mean(sample_data)
}
sample_means_df <- data.frame(Sample_ID = 1:num_samples, Mean_Age = sample_means)
# Tabela páginada com as médias
datatable(sample_means_df,
options = list(pageLength = 20),
caption = "Médias de Todas as Amostras")
Densidade
ggplot(sample_means_df, aes(x = Mean_Age)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "lightgreen", color = "black") +
geom_density(alpha = 0.2, fill = "blue") +
labs(title = "Distribuição das Médias das Amostras",
x = "Média da Amostra",
y = "Densidade") +
theme_minimal()
