# Carregar o dataset VADeaths
data("VADeaths")

# Transformar os dados em um formato adequado para o gráfico de barras empilhadas
VADeaths_df <- as.data.frame(as.table(VADeaths))
colnames(VADeaths_df) <- c("Idade", "Local", "Mortes")

# Carregar a biblioteca ggplot2
library(ggplot2)

# Criar o gráfico de barras empilhadas
ggplot(VADeaths_df, aes(x = Local, y = Mortes, fill = Idade)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Taxas de Mortalidade por Idade e Local",
       x = "Local",
       y = "Número de Mortes",
       fill = "Faixa Etária") +
  scale_fill_manual(values = c("50-54" = "#1f77b4", 
                               "55-59" = "#ff7f0e", 
                               "60-64" = "#2ca02c", 
                               "65-69" = "#d62728", 
                               "70-74" = "#9467bd")) +
  theme_minimal()

# Carregar as bibliotecas necessárias
library(ggplot2)
library(dplyr)  # Para usar o operador %>%

# Dados dos estágios da doença
estagios <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "moderado", 
              "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve", "severo", 
              "moderado", "moderado", "moderado", "leve")

# Criar um data frame com os dados
dados <- data.frame(Estagio = estagios)

# Calcular as porcentagens
dados <- dados %>%
  group_by(Estagio) %>%
  summarise(Contagem = n()) %>%
  mutate(Porcentagem = round(100 * Contagem / sum(Contagem), 1))

# Definir cores para cada estágio
cores <- c("leve" = "#66c2a5", "moderado" = "#fc8d62", "severo" = "#8da0cb")

# Criar o gráfico de pizza com ggplot2
ggplot(dados, aes(x = "", y = Porcentagem, fill = Estagio)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  geom_text(aes(label = paste0(Porcentagem, "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5, color = "white") +  # Texto branco e maior
  scale_fill_manual(values = cores) +
  labs(title = "Distribuição dos Estágios da Doença em 20 Pacientes",
       fill = "Estágios da Doença") +
  theme_void() +  # Remove fundo, eixos e grids
  theme(legend.position = "right",  # Legenda à direita
        plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold"),  # Título centralizado e em negrito
        legend.text = element_text(size = 12),  # Tamanho do texto da legenda
        legend.title = element_text(size = 14, face = "bold"))  # Título da legenda em negrito

# Passo 0: Importar o arquivo flu.csv
flu <- read.csv("flu.csv")

# Passo 1: Mostrar o histograma e a curva de densidade do conjunto de dados "flu"
# Figura 1: Distribuição Original das Idades
hist(flu$age, prob = TRUE, breaks = 20, col = "lightblue", 
     main = "Distribuição Original das Idades",
     xlab = "Idade", ylab = "Densidade", cex.main = 1.2, cex.lab = 1.1)
lines(density(flu$age), col = "red", lwd = 2)
legend("topright", legend = "Curva de Densidade", col = "red", lwd = 2, bty = "n")

# Passo 2: Criar 200 médias de amostras da população com tamanho n = 35
n_amostras <- 200
tamanho_amostra <- 35
medias_amostrais <- numeric(n_amostras)

set.seed(123)  # Para reprodutibilidade
for (i in 1:n_amostras) {
  amostra <- sample(flu$age, tamanho_amostra, replace = TRUE)
  medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}

# Passo 3: Mostrar o histograma com a curva de densidade para as médias das amostras
# Figura 2: Distribuição das Médias Amostrais
hist(medias_amostrais, prob = TRUE, breaks = 20, col = "lightgreen", 
     main = "Distribuição das Médias Amostrais",
     xlab = "Médias Amostrais", ylab = "Densidade", cex.main = 1.2, cex.lab = 1.1)
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)
legend("topright", legend = "Curva de Densidade", col = "blue", lwd = 2, bty = "n")