2 VA

2 VA - CPAD

VADeaths

library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)

## 
## Anexando pacote: 'dplyr'

## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

data(VADeaths)
dataframe <- as.data.frame(VADeaths)

dataframe$Age <- rownames(dataframe)

dataframe_long <- pivot_longer(dataframe, 
                               cols = -Age,  
                               names_to = "Region",  
                               values_to = "Deaths")  

dataframe_long$Group <- ifelse(grepl("Rural", dataframe_long$Region), "Rural", "Urbano")

ggplot(dataframe_long, aes(x = Age, y = Deaths, fill = Region, group = Group)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) +  
  scale_fill_manual(values = c(
                      "Rural Male" = "#50C878",  
                      "Rural Female" = "#FFEB3B",  
                      "Urban Male" = "lightblue", 
                      "Urban Female" = "#F8BBD0"  
                    ),
                    labels = c(
                      "Rural Male" = "Homem na região rural",
                      "Rural Female" = "Mulher na região rural",
                      "Urban Male" = "Homem na região urbana",
                      "Urban Female" = "Mulher na região urbana"
                    )) +
  labs(
    title = "Taxa de Mortalidade na Virgínia: Comparação Rural e Urbana",
    x = "Faixa Etária",
    y = "Taxa de Mortes",
    fill = "Legenda"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "top") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5, vjust = 1)) +
  guides(fill = guide_legend(ncol = 2, title = "Região e Gênero")) 

ClassificaçãoDoença

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

freq <- table(dados)

porcentagem <- round(prop.table(freq) * 100, 2)

cores <- c("severo" = "#FF6347",   
           "leve" = "#FF69B4",     
           "moderado" = "#8A2BE2")  

pie(porcentagem, 
    labels = paste0(names(porcentagem), "\n", porcentagem, "%"), 
    col = cores[names(porcentagem)], 
    main = "Estágios da doença")

legend("topright", 
       legend = names(porcentagem), 
       fill = cores[names(porcentagem)])

Teorema

flu_data <- read.csv("C:/Users/Beatriz Figueiredo/Downloads/flu.csv")

if(!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
if(!require(dplyr)) install.packages("dplyr")

library(ggplot2)
library(dplyr)

ggplot(flu_data, aes(x = age)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "#FA8072", alpha = 0.6) +
  geom_density(color = "#6B8E23", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade - Idade das Mortes",
       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.

set.seed(123)  
sample_means <- replicate(200, mean(sample(flu_data$age, size = 35, replace = TRUE)))

data.frame(sample_means) %>%
  ggplot(aes(x = sample_means)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "#DA70D6", alpha = 0.6) +
  geom_density(color = "#00008B", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade - Médias das Amostras (n=35)",
       x = "Média das Idades", y = "Densidade") +
  theme_minimal()