Questão - 2VA

Questões 1 a 5 - 2VA

VADeaths

# Pacotes
library(ggplot2)
library(tidyverse)

#dados
dados <- as.data.frame(VADeaths)
dados$Faixaetaria <-row.names(dados)

dadosorg<- pivot_longer(dados, 
                           cols = -Faixaetaria, 
                           names_to = "Grupo", 
                           values_to = "Taxa")

# Gráfico de barras
grafico <- ggplot(dadosorg, aes(x = Faixaetaria, y = Taxa, fill = Grupo)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
  labs(title = "Taxas de Mortalidade na Virgínia - VADeaths",
       x = "Faixa Etária",
       y = "Taxa de Mortalidade (por 1000)",
       fill = "Grupo Social") +
  theme_minimal() +
  theme(
       text = element_text(family = "Times New Roman", color = "black"),
      plot.title = element_text(family = "Times New Roman", color = "black", face = "bold", size = 14),
    axis.title = element_text(family = "Times New Roman", color = "black", face = "bold", size = 12),
    axis.text = element_text(family = "Times New Roman", color = "black", size = 10),
    legend.title = element_text(family = "Times New Roman", color = "black", face = "bold", size = 12),
    legend.text = element_text(family = "Times New Roman", color = "black", size = 10)
  )
print(grafico)

ClassificaçãoDoença

casos <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
              "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve",
              "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve",
              "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve")

estagios <- c("leve","moderado","severo")
ocorrencia <- c(8,9,3)

# porcentagem
pct <- round(100 * ocorrencia / sum(ocorrencia))
labels <- paste(estagios, pct, "%", sep = " ")
cores <- c("lightyellow", "orange", "salmon")

# gráfico pizza
pie(ocorrencia, labels = labels, col = cores,
    main = "Frequência dos Estágios da Doença")
legend("topright", legend = estagios, fill = cores)

Teorema

library(ggplot2)

# dados
setwd("A:/UFRPE/RCAD/2VA")
flu <- read.csv("flu.csv", fileEncoding = "UTF-8")
names(flu)  

## [1] "age"

# Histograma com curva de densidade 
hist(flu$age, breaks = 10, col = "lightblue", prob = TRUE,
     main = "Frequências das idades das mortes na epidemia de gripe espanhola",
     xlab = "Idade (anos)", ylab = "Densidade")
lines(density(flu$age, na.rm = TRUE), col = "darkblue", lwd = 2)

# Histograma 
ggplot(flu, aes(x = age)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..),
                 bins = 30,
                 fill = "skyblue",
                 color = "black") +
  geom_density(color = "red", size = 1) +
  labs(title = "Distribuição da idade das mortes (população)",
       x = "Idade", 
       y = "Densidade") +
  theme_minimal()

# Geração das médias amostrais com loop for
n_amostras <- 200
tamanho <- 35
xmedia <- rep(NA, n_amostras)

for(i in 1:n_amostras){
  amostra <- sample(flu$age, size = tamanho)
  xmedia[i] <- mean(amostra)
}

medias_df <- data.frame(media = xmedia)

# Histograma das médias amostrais 
ggplot(medias_df, aes(x = media)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..),
                 bins = 30,
                 fill = "lightgreen",
                 color = "black") +
  geom_density(color = "blue", size = 1) +
  labs(title = "Distribuição das médias amostrais (n = 35, 200 amostras)",
       x = "Média das idades",
       y = "Densidade") +
  theme_minimal()