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Sobre mim

Nome: Rubens Gomes

Email:

Instituição: Instituto Federal de Rondônia - IFRO

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Sobre o DataSet

  • Sobre o conjunto de dados

  • Informações Gerais

  • Esta é uma coleção de mais de 50.000 jogos EUW classificados do jogo League of Legends, bem como arquivos json contendo uma maneira de converter entre IDs de feitiços de campeão e invocador e seus nomes. Para cada jogo, existem campos para:

  • ID do jogo

  • Tempo de criação (no formato Epoch)

  • Duração do jogo (em segundos)

  • ID da temporada

  • Vencedor (1 = equipe1, 2 = equipe2)

  • Primeiro Barão, dragão, torre, sangue, inibidor e Arauto do Rift (1 = equipe1, 2 = equipe2, 0 = nenhum)

  • Feitiços de campeões e invocadores para cada equipe (armazenados como IDs de feitiços de campeão e invocador da Riot)

  • O número de mortes de torre, inibidor, Barão, dragão e Arauto do Rift que cada equipe tem

  • Os 5 banimentos de cada equipe (novamente, IDs de campeão são usados)

  • Esse conjunto de dados foi coletado usando a API da Riot Games, que facilita a pesquisa e a coleta de informações sobre o histórico ranqueado de um usuário e a coleta de seus jogos. No entanto, encontrar uma lista de nomes de usuário é a parte difícil, neste caso estou usando uma lista de nomes de usuário extraídos de sites de LoL de terceiros.

  • Usos possíveis

Há uma grande quantidade de dados em apenas um único jogo LoL. Esse conjunto de dados pega as informações mais relevantes e as disponibiliza facilmente para uso em coisas como tentar prever o resultado de um jogo de LoL, analisar quais eventos no jogo têm maior probabilidade de levar à vitória, entender o tamanho do efeito dos banimentos de um campeão específico e muito mais.

disponivel em: https://www.kaggle.com/datasets/datasnaek/league-of-legends

Tipos de VariaveisQualitativas

Row

Quantitativa Nominal

Row

Quantitativa Ordinal

Quantitativa Discreta

3. Distribuições de Frequência e Histogramas

3.1 Distribuição de Frequências para Variáveis Qualitativas

frutas
 Banana Laranja    Maçã     Uva 
      3       2       3       2 

[1] "As frutas mais comuns são: Banana, Maçã"
[1] setosa     versicolor virginica 
Levels: setosa versicolor virginica

3.2 Distribuição de Frequências para Variáveis Quantitativas

 [1] [25,30] [25,30] (30,35] (35,40] (40,45] [25,30] (30,35] (35,40] (40,45]
[10] (45,50] (30,35] (35,40] (40,45] [25,30] (35,40] (45,50] [25,30] (30,35]
[19] (35,40] (40,45]
Levels: [25,30] (30,35] (35,40] (40,45] (45,50] (50,55]
[1] 25
[1] 50
 [1] 25 30 35 40 42 28 31 38 45 50 32 36 41 29 39 48 26 34 37 43
idades
25 26 28 29 30 31 32 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 48 50 
 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 

[1] 57.92
[1] 61.0673
[1] "Média:  170.65"
[1] 171
[1] 170.65
[1] "Mediana:  171"
[1] "Desvio Padrão:  7.79524146346245"

4. Medidas de Tendência Central

4.1 Média Aritmética

[1] "Média das Notas:  85.7"
[1] 857
[1] 10
[1] 85.7
[1] 85.7
[1] 86.5
[1] "Média do Comprimento da Pétala:  3.758"
[1] "Mediana das Alturas:  172.5"
[1] "Mediana das Alturas (usando quantile):  172.5"

Moda

[1] "A Moda é: 5"
[1] "As Modas são: 3, 5"
[1] "O conjunto de dados é multimodal."
[1] "média: "
[1] 50.807
[1] "Mediana: "
[1] 49.5
[1] "Moda: "
[1] "A Moda é: 29"

5. Medidas Separatrizes e Box-plots

5.1 Quartis, Decis e Percentis

[1] "Quartis:"
  25%   50%   75% 
25.50 33.50 43.75 
[1] "Decis:"
 10%  20%  30%  40%  50%  60%  70%  80%  90% 
20.6 23.8 26.8 30.4 33.5 37.4 40.5 47.0 53.5 
[1] "Percentis:"
   1%    2%    3%    4%    5%    6%    7%    8%    9%   10%   11%   12%   13% 
18.26 18.52 18.78 19.04 19.30 19.56 19.82 20.08 20.34 20.60 20.86 21.12 21.38 
  14%   15%   16%   17%   18%   19%   20%   21%   22%   23%   24%   25%   26% 
21.64 21.90 22.24 22.63 23.02 23.41 23.80 24.19 24.58 24.97 25.24 25.50 25.76 
  27%   28%   29%   30%   31%   32%   33%   34%   35%   36%   37%   38%   39% 
26.02 26.28 26.54 26.80 27.09 27.48 27.87 28.26 28.65 29.04 29.43 29.82 30.14 
  40%   41%   42%   43%   44%   45%   46%   47%   48%   49%   50%   51%   52% 
30.40 30.66 30.92 31.18 31.44 31.70 31.96 32.33 32.72 33.11 33.50 33.89 34.28 
  53%   54%   55%   56%   57%   58%   59%   60%   61%   62%   63%   64%   65% 
34.67 35.06 35.45 35.84 36.23 36.62 37.01 37.40 37.79 38.12 38.38 38.64 38.90 
  66%   67%   68%   69%   70%   71%   72%   73%   74%   75%   76%   77%   78% 
39.16 39.42 39.68 39.94 40.50 41.15 41.80 42.45 43.10 43.75 44.40 45.05 45.70 
  79%   80%   81%   82%   83%   84%   85%   86%   87%   88%   89%   90%   91% 
46.35 47.00 47.65 48.30 48.95 49.60 50.25 50.90 51.55 52.20 52.85 53.50 54.15 
  92%   93%   94%   95%   96%   97%   98%   99% 
54.80 55.45 56.10 56.75 57.40 58.05 58.70 59.35 
  82%   55% 
48.30 35.45

### 5.2 Box-plots

6. Medidas de Dispersão

6. Medidas de Dispersão

[1] "Desvio Médio Absoluto das Alturas:  6"
[1] "Variância das Alturas:  62.5"
[1] "Desvio Padrão das Alturas:  7.90569415042095"

[1] 170
[1] -10  -5   0   5  10
[1] 6

6.2 Variância (Populacional e Amostral)

[1] "Variância Populacional das Alturas:  62.5"
[1] "Variância Amostral das Alturas:  62.5"

6.3 Desvio Padrão

[1] "Desvio Padrão Populacional das Alturas:  7.90569415042095"
[1] "Desvio Padrão Amostral das Alturas:  7.90569415042095"
[1] 7.905694
[1] 7.905694