Prova_2VA

Respostas

VADeaths

VADeaths

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

barplot(VADeaths, main = "Taxa de Mortalidade medida por 1000 habitantes por ano na Virginia" ,xlab = "Grupo Populacional" , ylab ="Taxa de mortalidade" , col = rainbow(5), legend=rownames(VADeaths))

ClassificaçãoDoença

x <- c(8, 9, 3)
labels <- c("leve", "moderado", "severo")
pct <- round(x / sum(x) * 100)
lbls <- paste(pct, "%", sep="")
pie(x, labels=lbls, main="Gráfico de Estágios de Doença", col=rainbow(4))
legend("topright",
       legend = labels,  
       cex = 0.8, 
       fill = rainbow(length(x)))

Teorema

flu <- read.csv("flu.csv")
# Calcular a densidade para os dados de idade
age_density <- density(flu$age)

# Criar histograma da idade com a densidade sobreposta
hist(flu$age, probability = TRUE, col = "grey", main = "Histograma da Idade com Densidade", xlab = "Idade")
lines(age_density, col = "blue")

# Amostragem
num_samples <- 200
sample_size <- 35
sample_means <- rep(NA, num_samples)

for (i in 1:num_samples) {
  sample_data <- sample(flu$age, size = sample_size)
  sample_means[i] <- mean(sample_data)
}

# Calcular a densidade para as médias amostrais
sample_means_density <- density(sample_means)

# Criar histograma das médias amostrais com a densidade sobreposta
hist(sample_means, probability = TRUE, col = "grey", main = "Histograma das Médias Amostrais com Densidade", xlab = "Média Amostral")
lines(sample_means_density, col = "blue")