Introdução

Resolução da 2ª VA da disciplina de Computação para Análise de Dados no semestre 2024.1.

Questões

VADeaths

Dados

dados <- as.data.frame(as.table(VADeaths))

Gráfico

library(ggplot2)

ggplot(df, aes(x = Var1, y = Freq, fill = Var2)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
  labs(title = "Distribuição", x = "Faixa Etária", y = "Taxa de Mortalidade", fill = "Sexo e Localidade") +
  theme_minimal() +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

ClassificaçãoDoença

Dados

doenca <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", 
            "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", 
            "leve", "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve")

contagem <- table(doenca)

porcentagens <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)

Gráfico

library(ggplot2)

cores <- c("lightblue", "lightgreen", "lightcoral")

pie(contagem, labels = paste(names(contagem), "-", porcentagens, "%"), 
    col = cores, main = "Distribuição dos Estágios da Doença")

legend("topright", legend = names(contagem), fill = cores)

Teorema

Dados

Dados

flu_data <- read.csv("flu.csv")

Parte 1

library(ggplot2)

ggplot(flu_data, aes(x = age)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, color = "black", fill = "lightblue") +
  geom_density(color = "red", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade da Idade das Mortes", 
       x = "Idade", y = "Densidade") +
  theme_minimal()

Parte 2

set.seed(123)
n_amostras <- 200
n <- 35
medias_amostras <- replicate(n_amostras, mean(sample(flu_data$age, n, replace = TRUE)))
medias_amostras
##   [1] 38.88571 42.94286 48.51429 42.48571 40.34286 42.14286 44.94286 37.05714
##   [9] 48.14286 42.08571 37.68571 41.71429 33.14286 51.31429 43.22857 44.14286
##  [17] 36.68571 41.91429 49.25714 40.02857 38.37143 42.31429 45.45714 48.62857
##  [25] 45.28571 35.08571 39.11429 42.22857 46.42857 46.11429 41.97143 41.37143
##  [33] 37.80000 38.54286 46.91429 45.31429 44.20000 39.51429 42.20000 40.17143
##  [41] 44.45714 46.51429 42.94286 38.02857 46.05714 45.00000 36.88571 42.94286
##  [49] 47.02857 43.74286 46.91429 41.00000 49.42857 41.22857 38.51429 39.00000
##  [57] 29.60000 42.14286 38.54286 39.54286 51.45714 49.48571 34.05714 38.00000
##  [65] 40.02857 55.88571 38.22857 37.65714 41.74286 41.57143 42.51429 48.68571
##  [73] 44.45714 49.34286 39.88571 41.37143 44.94286 45.94286 45.42857 47.08571
##  [81] 42.25714 42.51429 49.45714 44.05714 37.17143 42.17143 35.74286 40.02857
##  [89] 45.40000 49.85714 46.80000 39.42857 38.20000 43.17143 44.02857 41.42857
##  [97] 44.02857 36.68571 42.28571 43.68571 39.31429 52.14286 41.65714 43.08571
## [105] 42.65714 40.68571 36.37143 47.94286 52.80000 41.11429 45.42857 42.74286
## [113] 37.77143 49.11429 41.85714 37.91429 42.14286 45.20000 42.34286 40.00000
## [121] 36.91429 42.37143 42.88571 46.48571 35.65714 42.68571 50.14286 43.85714
## [129] 43.71429 43.80000 45.31429 37.74286 47.88571 42.68571 39.08571 47.74286
## [137] 48.00000 42.37143 46.48571 40.45714 47.05714 47.02857 46.45714 40.37143
## [145] 43.68571 45.45714 41.88571 41.77143 44.54286 40.65714 40.11429 34.85714
## [153] 41.08571 35.48571 45.34286 46.51429 38.11429 50.17143 51.57143 42.20000
## [161] 44.22857 41.57143 36.00000 48.11429 38.31429 44.62857 38.37143 46.62857
## [169] 43.14286 45.31429 45.45714 41.74286 43.08571 37.54286 46.82857 40.94286
## [177] 42.11429 37.88571 46.31429 45.60000 48.22857 47.14286 42.94286 37.11429
## [185] 40.45714 43.08571 47.00000 45.02857 46.20000 43.71429 47.94286 36.48571
## [193] 42.77143 42.11429 45.37143 45.42857 41.28571 39.31429 43.71429 41.17143

Parte 3

ggplot(data.frame(media = medias_amostras), aes(x = media)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, color = "black", fill = "lightgreen") +
  geom_density(color = "blue", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade das Médias das Amostras", 
       x = "Médias das Amostras", y = "Densidade") +
  theme_minimal()