library(ggplot2)
library(plotly)
library(readxl)
library(reshape2)
data("VADeaths")
df <- as.data.frame(VADeaths)
df$Age <- rownames(VADeaths)
df_long <- reshape2::melt(df, id.vars = "Age", variable.name = "Group", value.name = "DeathRate")
fig <- plot_ly(df_long,
x = ~Age,
y = ~DeathRate,
color = ~Group,
type = "bar",
colors = c("blue", "red", "green", "purple")) %>%
layout(title = "Taxa de Mortalidade - VADeaths",
xaxis = list(title = "Faixa Etária"),
yaxis = list(title = "Taxa de Mortalidade"),
barmode = "group")
fig
doencas<- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado",
"moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado",
"leve", "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve")
classdoenca <- table(doencas)
fig <- plot_ly(
labels = names(classdoenca),
values = as.numeric(classdoenca),
type = "pie",
textinfo = "label+percent",
hoverinfo = "label+value")
fig <- fig %>% layout(title = "Classificação de Doença")
fig
flu <- read.csv("flu.csv")
ggplot(flu, aes(x = age)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "lightblue", color = "black") +
geom_density(color = "red", size = 1) +
labs(title = "Histograma e Curva de Densidade da População",
x = "Idade das Mortes",
y = "Densidade") +
theme_minimal()
set.seed(123)
n <- 35
num_amostras <- 200
medias_amostrais <- numeric(num_amostras)
for (i in 1:num_amostras) {
amostra <- sample(flu$age, size = n, replace = TRUE)
medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}
df_medias <- data.frame(medias_amostrais)
ggplot(df_medias, aes(x = medias_amostrais)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "lightgreen", color = "black") +
geom_density(color = "blue", size = 1) +
labs(title = "Histograma e Curva de Densidade das Médias Amostrais",
x = "Médias Amostrais",
y = "Densidade") +
theme_minimal()
```