2VA - Arthur Macedo

VADeaths

# Carregando o dataset VADeaths
data("VADeaths")

# Convertendo o dataset para um formato apropriado para o ggplot2
library(ggplot2)
library(reshape2)

# Transformando o dataset para long format
VADeaths_melt <- melt(VADeaths)

# Criando o gráfico de barras empilhadas
ggplot(VADeaths_melt, aes(x = Var2, y = value, fill = Var1)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  # Agrupa lado a lado
  labs(title = "Taxas de Mortalidade na Virgínia - 1940",
       x = "Faixa Etária",
       y = "Taxa de Mortalidade",
       fill = "Grupo") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ClassificaçãoDoença

# Criando os dados
classificacao_doenca <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", 
                          "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", 
                          "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", 
                          "moderado", "moderado", "leve")

# Contando a frequência de cada categoria
classificacao_tabela <- table(classificacao_doenca)

# Calculando as porcentagens
porcentagens <- round(100 * classificacao_tabela / sum(classificacao_tabela), 1)

# Definindo as cores
cores <- c("lightblue", "lightgreen", "lightcoral")

# Criando o gráfico de pizza
pie(classificacao_tabela, 
    labels = paste(names(classificacao_tabela), ": ", porcentagens, "%", sep=""), 
    col = cores, 
    main = "Classificação da Doença")

# Adicionando a legenda
legend("topright", legend = names(classificacao_tabela), fill = cores)

Teorema

# Carregando os dados
flu_data <- read.csv("flu.csv")

# Visualizando os dados
head(flu_data)

##   age
## 1   0
## 2   0
## 3   0
## 4   0
## 5   0
## 6   0

# Passo 1: Mostrando o histograma e a curva de densidade do conjunto de dados "flu"
library(ggplot2)

ggplot(flu_data, aes(x = age)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 5, fill = "lightblue", color = "black") +
  geom_density(color = "red", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade - Idade das Mortes na Gripe Espanhola", 
       x = "Idade", 
       y = "Densidade") +
  theme_minimal()

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

## 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.

# Passo 2: Criando 200 médias de amostras da população com tamanho n = 35
set.seed(123)
sample_means <- replicate(200, mean(sample(flu_data$age, 35, replace = TRUE)))

# Passo 3: Mostrando o histograma e a curva de densidade para as médias das amostras
ggplot(data.frame(sample_means), aes(x = sample_means)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 1, fill = "lightgreen", color = "black") +
  geom_density(color = "blue", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade - Médias Amostrais (n=35)", 
       x = "Média das Amostras", 
       y = "Densidade") +
  theme_minimal()