##########----------------------------------------------------------------------
#####Distribuicao de Frequencia - RESIDENCIA
##########----------------------------------------------------------------------
tab1 <- df %>% group_by(RESIDENCIA) %>% summarise(Freq=n(), .groups = 'drop' )
tab1$FreqR <- round(tab1$Freq/sum(tab1$Freq), digits = 2)

tab1$FreqACM <- cumsum(tab1$Freq)
tab1$FreqRACM <- cumsum(tab1$FreqR)
Total <- c("Total", sum(tab1$Freq), sum(tab1$FreqR), "-", "-")
tab1 <- rbind(tab1, Total)

tab1%>% 
  addHtmlTableStyle(col.rgroup = c("none", "#F9FAF0"),
                    col.columns = c("none", "#F1F0FA")) %>% 
  htmlTable(total = TRUE, rnames = FALSE,
            caption = "Tabela de Frequencia")

#Grafico------------------------------------------------------------------------
ggplot(df) +
  aes(x = RESIDENCIA, fill = RESIDENCIA) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_hue(direction = 1) +
  labs(
    x = "Residência",
    y = "Número de Estudantes",
    title = "Cidade de Residência dos Estudantes"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

plot1 <- df %>% group_by(ESTADO) %>% summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(ESTADO, count), text = paste("ESTADO: ", ESTADO, "<br>",
                                                 "Número de estudantes: ",
                                                 count), count, fill=ESTADO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Estado") + 
  ggtitle("Estado dos Estudantes")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

ggplot(df) +
  aes(x = ESTADO, fill = ESTADO) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_hue(direction = 1) +
  labs(
    x = "Estados",
    y = "Número de Estudantes",
    title = "Estado dos Estudantes"
  ) +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

plot1 <- df %>% group_by(CURSO) %>% summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(CURSO, count), text = paste("Curso: ",
                                                 CURSO, 
                                                 "<br>", 
                                                 "Número de estudantes: ", 
                                                 count), 
             count, 
             fill=CURSO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Cursos") + 
  ggtitle("Número de Estudantes por curso da\n Disciplina Estatística")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot <- df %>% 
  group_by(CURSO) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(CURSO, count), 
             text = paste("Curso: ", 
                          CURSO, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=CURSO)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("Curso") + ylab("Nº de Estudantes") +
  ggtitle("Número de Estudantes\n por Curso")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

library(treemap)
df2 <- df %>% 
  group_by(CURSO) %>% 
  summarise(quant=n(),fac=sum(1*(FACILIDADE=="SIM")))
df2$escala <- scale(df2$fac)
treemap(df2,
        index=c("CURSO"),
        vSize="quant",
        vColor="escala",
        type="value", 
        palette = "-RdGy", 
        lowerbound.cex.labels = 0.1, 
        overlap.labels = 0.05,
        title = "Treemap dos Cursos com Alunos Matriculados em EST 106")

plot1 <- df %>% group_by(ANOINICIO) %>% summarise(count=n(),
                                                  .groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(ANOINICIO, count), text = paste("Ano: ",
                                                     ANOINICIO, 
                                                     "<br>", 
                                                     "Ingresso dos Estudantes: ", 
                                                     count), 
             count, 
             fill=ANOINICIO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Nº de Estudantes") + 
  xlab("Ano") + 
  ggtitle("Ingresso dos Estudantes")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot <- df %>% 
  group_by(ANOINICIO) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(ANOINICIO, count), 
             text = paste("Anoinicio: ", 
                          ANOINICIO, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=ANOINICIO)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("Ano") + ylab("Nº de Estudantes")+
  ggtitle("Ingresso dos Estudantes")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot <- tab %>% 
  group_by(SEMESTRE) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(SEMESTRE, count), 
             text = paste("Semestre: ", 
                          SEMESTRE, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=SEMESTRE)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("Semestre") + ylab("Nº de Estudantes") +
  ggtitle("Número de alunos por semestre")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot1 <- tab %>% group_by(SEMESTRE) %>% summarise(count=n(),
                                                  .groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(SEMESTRE, count), text = paste("Semestre: ",
                                                    SEMESTRE, 
                                                     "<br>", 
                                                     "Estudantes por Semestre: ", 
                                                     count), 
             count, 
             fill=SEMESTRE)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Nº de Estudantes") + 
  xlab("Ano") + 
  ggtitle("Estudantes por Semestre")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

ggplot(data = df, aes(x = IDADE)) +
  geom_boxplot(color = 'black')+ 
  stat_boxplot(geom = "errorbar",
               width = 0.15) +
  ggtitle("Boxplot Idade")

plot1 <- df %>% group_by(IDADE) %>% summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(IDADE, count), text = paste("IDADE: ", IDADE, "<br>",
                                                 "Número de estudantes: ", 
                                                 count),
             count, fill=IDADE)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Idade") + 
  ggtitle("Idade dos Estudantes")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot1 <- df %>% 
  group_by(HORASSONO=as.character(HORASSONO)) %>% 
  summarise(count=n(), 
            .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(as.character(HORASSONO), 
                     count), 
             text = paste("HORASSONO:", 
                          HORASSONO, 
                          "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count),
             count, 
             fill=HORASSONO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Horas") + 
  ggtitle("Tempo de Sono")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

plot <- df %>% 
  group_by(HORASSONO=as.character(HORASSONO)) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(HORASSONO, count), 
             text = paste("Horas: ", 
                          HORASSONO, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=HORASSONO)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("Horas") + ylab("Nº de Estudantes") +
  ggtitle("Tempo de Sono")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico de setores------------------------------------------------------------- 

tab1 <- df %>% group_by(ASSISTENCIA) %>% summarise(Freq=n(), .groups = 'drop' )
library(scales)
pizza <- ggplot(tab1, aes(x="", y=Freq, fill=ASSISTENCIA))+
  geom_bar(width = 1, stat = "identity")+
  coord_polar("y")+ggtitle("Assistência Estudantil")

pizza + scale_fill_brewer(palette="Dark2") +
  theme(axis.text.x=element_blank()) +
  geom_text(aes(y = Freq/2, 
                label = Freq), data = tab1, size=5)

ni<-table(df$ASSISTENCIA) 
fi<-prop.table(ni) # Tabela de frequências relativas (f_i)
p_fi<-100*prop.table(ni) # Porcentagem (100 f_i)

# Adiciona linhas de total
ni<-c(ni,sum(ni)) 
fi<-c(fi,sum(fi))
p_fi<-c(p_fi,sum(p_fi))
names(ni)[3]<-"Total"
df2<-cbind(ni,fi=round(fi,digits=2),p_fi=round(p_fi,digits=2))
labs<-paste(1:3,"(",df2[1:3,1],";",round(df2[1:3,3],1),"%)",sep="")
pie(table(df$ASSISTENCIA),labels=labs, main =
      "Gráfico em setores para Assistência Estudantil.",
    sub = "Fonte: Censo EST 106")
#title("Figura 2.3: Gráfico em setores para a variável Y: grau de instrução")
legend(-1.1,-0.8,legend=c("1=Não, 2=Sim"),border=NA,box.col=NA)

#Grafico Assistencia por Curso--------------------------------------------------

teste <- df %>% 
  group_by(CURSO,ASSISTENCIA) %>% 
  summarise("quant"=n())


ggplot(teste,aes(CURSO,quant,fill=ASSISTENCIA))+
  geom_col() +
  coord_flip() +
  geom_text(aes(label=quant), position = position_stack(vjust = 1.2))+
  labs(title = "Alunos com Assistência\n Estudantil por Curso")

#Algumas Alterações-------------------------------------------------------------

ggplot(teste,aes(CURSO,quant,fill=ASSISTENCIA))+
  geom_col(position = "dodge") +
  coord_flip() +
  geom_text(aes(label=quant),position = position_dodge(0.9),hjust = -1) +
  labs(title = "Alunos com Assistência\n Estudantil por Curso")

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% 
  group_by(ESTUDOANTECIPADO=as.character(ESTUDOANTECIPADO)) %>% 
  summarise(count=n(), 
            .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(as.character(ESTUDOANTECIPADO),
                     count), 
             text = paste("ESTUDOANTECIPADO:", 
                          ESTUDOANTECIPADO, 
                          "<br>",
                          "Número de estudantes: ",
                          count), 
             count, 
             fill=ESTUDOANTECIPADO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab(" ") + 
  ggtitle("Estudo Antecipado")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Alteração do Grafico-----------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% 
  group_by(ESTUDOANTECIPADO=as.character(ESTUDOANTECIPADO)) %>% 
  summarise(count=n(), 
            .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(as.character(ESTUDOANTECIPADO),
                     count), 
             text = paste("ESTUDOANTECIPADO:", 
                          ESTUDOANTECIPADO, 
                          "<br>",
                          "Número de estudantes: ",
                          count), 
             count, 
             fill=ESTUDOANTECIPADO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab(" ") + 
  ggtitle("Estudo Antecipado")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Histograma---------------------------------------------------------------------


df$HORASESTUDO <- as.numeric(as.character(df$HORASESTUDO))
attach(df)
hist(HORASESTUDO, 
     xlab = "Estudantes", 
     ylab = "Frenquência", col = "red", border = "black", 
     xlim = c(0,50), ylim = c(0,50), breaks = 5, 
     main = "Histograma de Horas de Estudo", labels = TRUE)

#Histograma pelo ggplot---------------------------------------------------------

ggplot(data = df, aes(x = HORASESTUDO)) +
  geom_histogram(color = 'black',bins = 5)+  ylim(0,20)+
  stat_bin(bins = 5, geom="text", aes(label=..count..), vjust=-1.5)+
  ggtitle("Histograma de Horas de Estudo")+
  xlab("Horas de Estudo") + 
  ylab("Estudantes")

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% group_by(HORASESTUDO) %>% summarise(count=n(),
                                                    .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(HORASESTUDO, count),
             text = paste("HORASESTUDO: ", 
                          HORASESTUDO, 
                          "<br>", 
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=HORASESTUDO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Horas") + 
  ggtitle("Tempo de Estudo")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% group_by(CREDITOS) %>% summarise(count=n(),
                                                 .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(CREDITOS, count),
             text = paste("CREDITOS: ",
                          CREDITOS,
                          "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, fill=CREDITOS)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Creditos") + 
  ggtitle("Numero de creditos cursados pelos alunos")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Histograma---------------------------------------------------------------------
df$CREDITOS <- as.numeric(as.character(df$CREDITOS))
attach(df)
hist(CREDITOS, 
     xlab = "Créditos", 
     ylab = "Nº de Estudantes", col = "blue", border = "black", 
     xlim = c(10,30), ylim = c(0,30), breaks = 5, 
     main = "Histograma de Número de Créditos", labels = TRUE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% group_by(INTERESSEAREAACADEMICA) %>% 
  summarise(count=n(),.groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(INTERESSEAREAACADEMICA, count), 
               text = paste("INTERESSEAREAACADEMICA: ", 
                            INTERESSEAREAACADEMICA, "<br>",
                                                  "Número de estudantes: ",
                                                  count), count, 
             fill=INTERESSEAREAACADEMICA)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("") + 
  ggtitle("Interesse dos Estudantes\n Pela Área Acadêmica")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot <- df %>% 
  group_by(INTERESSEAREAACADEMICA=as.character(INTERESSEAREAACADEMICA)) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(INTERESSEAREAACADEMICA, count), 
             text = paste("Interesse: ", 
                          INTERESSEAREAACADEMICA, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=INTERESSEAREAACADEMICA)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("") + ylab("Nº de Estudantes") +
  ggtitle("Interesse dos Estudantes pela Área Acadêmica")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% group_by(RESULTADOEST) %>% 
  summarise(count=n(),.groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(RESULTADOEST, count), 
             text = paste("RESULTADOEST: ", 
                          RESULTADOEST, "<br>",
                          "Número de estudantes: ",
                          count), count, 
             fill=RESULTADOEST)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("") + 
  ggtitle("Expectativa dos Estudantes Pela Disciplina")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot <- df %>% 
  group_by(RESULTADOEST=as.character(RESULTADOEST)) %>% 
  summarise(count=n(), .groups = 'drop') %>% 
  ggplot(aes(reorder(RESULTADOEST, count), 
             text = paste("Resultado: ", 
                          RESULTADOEST, "<br>",
                          "Número de estudantes: ", 
                          count), 
             count, 
             fill=RESULTADOEST)) + 
  geom_col(position = "dodge", show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) +
  coord_flip() + xlab("") + ylab("Nº de Estudantes") +
  ggtitle("Expectativa dos Alunos\n pela Disciplina")

plot %>% plotly::ggplotly(tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------
df$SALARIOHOJE <- as.numeric(as.character(df$SALARIOHOJE))
plot1 <- df %>% group_by(SALARIOHOJE) %>% 
  summarise(count=n(),.groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(SALARIOHOJE, count), 
             text = paste("SALARIOHOJE: ", 
                          SALARIOHOJE, "<br>",
                          "Número de estudantes: ",
                          count), count, 
             fill=SALARIOHOJE)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Valor em Real") + 
  ggtitle("Renda dos Estudantes")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Grafico------------------------------------------------------------------------

ggplot(data = df, aes(x = SALARIOHOJE)) +
  geom_boxplot(color = 'black')+ 
  stat_boxplot(geom = "errorbar",
               width = 0.15) +
  ggtitle("Boxplot Salário Atual")

#Grafico------------------------------------------------------------------------

plot1 <- df %>% group_by(SALARIOPOSFORMADO) %>% 
  summarise(count=n(),.groups = 'drop')%>% 
  ggplot(aes(reorder(SALARIOPOSFORMADO, count), 
             text = paste("SALARIOPOSFORMADO: ", 
                          SALARIOPOSFORMADO, "<br>",
                          "Número de estudantes: ",
                          count), count, 
             fill=SALARIOPOSFORMADO)) + 
  geom_col(show.legend = F) + 
  geom_text(aes(label = count), nudge_y = 1, size=5) + 
  #theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 1, hjust=1)) + 
  ylab("Quantidade de Estudantes") + 
  xlab("Valor em Real") + 
  ggtitle("Renda Esperada Pelos Estudantes")
plotly::ggplotly(plot1, tooltip = "text") %>% 
  plotly::layout(showlegend=FALSE)

#Tabela com Respostas
#
table(df$SALARIOPOSFORMADO)
SALARIOPOSFORMADO <- df$SALARIOPOSFORMADO[df$SALARIOPOSFORMADO<100]
hist(SALARIOPOSFORMADO, 
     xlab = "Valor em Real por Salários Mínimos", 
     ylab = "Nº de Estudantes", col = "blue", border = "black", 
     xlim = c(0,20), ylim = c(0,30), breaks = 10, 
     main = "Histograma Renda Esperada\n Pelos Estudantes", labels = TRUE)