Questão1

2VA

VADeaths

library(ggplot2)
library(reshape2)  

#Matriz para data frame formato longo
df <- melt(as.data.frame(VADeaths), 
           variable.name = "Grupo", 
           value.name = "Taxa_Mortalidade")

## No id variables; using all as measure variables

#Adicionar a coluna de faixa de idades
df$Faixa_Etaria <- rep(rownames(VADeaths), times = ncol(VADeaths))

#Exibir novo dataset
head(df)

##          Grupo Taxa_Mortalidade Faixa_Etaria
## 1   Rural Male             11.7        50-54
## 2   Rural Male             18.1        55-59
## 3   Rural Male             26.9        60-64
## 4   Rural Male             41.0        65-69
## 5   Rural Male             66.0        70-74
## 6 Rural Female              8.7        50-54

ggplot(df, aes(x = Faixa_Etaria, y = Taxa_Mortalidade, fill = Grupo)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  
  labs(
    title = "Taxa de Mortalidade na Virgínia (VADeaths)",
    x = "Faixa Etária",
    y = "Taxa de Mortalidade",
    fill = "Grupo"
  ) +
  theme_minimal() +  
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") 

ClassificaçãoDoença

# Criando o vetor de estágios da doença
dados <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "moderado", 
           "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve", "severo", 
           "moderado", "moderado", "moderado", "leve")

contagem <- table(dados)

#Convertendo para porcentagem
porcentagens <- round(prop.table(contagem) * 100, 1)

#Rotulação
rotulos <- paste(names(contagem), "\n", porcentagens, "%")

cores <- c("blue", "pink", "purple")

# Gráfico
pie(contagem, labels = rotulos, col = cores, main = "Distribuição dos Estágios da Doença")

legend("topright", legend = names(contagem), fill = cores, title = "Estágios")

Teorema

flu_data <- read.csv("/Users/alison/Downloads/flu.csv")

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

## Loading required package: dplyr

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(ggplot2)
library(dplyr)

ggplot(flu_data, aes(x = age)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 30, fill = "orange", alpha = 0.6) +
  geom_density(color = "blue", 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 = "green", alpha = 0.6) +
  geom_density(color = "brown", size = 1) +
  labs(title = "Histograma e Curva de Densidade - Médias das Amostras (n=35)",
       x = "Média das Idades", y = "Densidade") +
  theme_minimal()