Questão 1
Gráfico de Barras Empilhadas Agrupadas
library(tidyverse)
data("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
df <- as.data.frame(VADeaths)
df$FaixaEtaria <- rownames(df)
df_long <- df %>%
pivot_longer(cols = -FaixaEtaria,
names_to = "Grupo",
values_to = "Taxa")
df_long
## # A tibble: 20 × 3
## FaixaEtaria Grupo Taxa
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 50-54 Rural Male 11.7
## 2 50-54 Rural Female 8.7
## 3 50-54 Urban Male 15.4
## 4 50-54 Urban Female 8.4
## 5 55-59 Rural Male 18.1
## 6 55-59 Rural Female 11.7
## 7 55-59 Urban Male 24.3
## 8 55-59 Urban Female 13.6
## 9 60-64 Rural Male 26.9
## 10 60-64 Rural Female 20.3
## 11 60-64 Urban Male 37
## 12 60-64 Urban Female 19.3
## 13 65-69 Rural Male 41
## 14 65-69 Rural Female 30.9
## 15 65-69 Urban Male 54.6
## 16 65-69 Urban Female 35.1
## 17 70-74 Rural Male 66
## 18 70-74 Rural Female 54.3
## 19 70-74 Urban Male 71.1
## 20 70-74 Urban Female 50
ggplot(df_long, aes(x = FaixaEtaria, y = Taxa, fill = Grupo)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
labs(
title = "Taxas de Mortalidade - VADeaths",
x = "Faixa Etária",
y = "Taxa por 1000 habitantes",
fill = "Grupo"
) +
theme_minimal() +
theme(
plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
)
Questão 2
dados <- c(
"moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
"moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve",
"severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve",
"severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve"
)
tab <- table(dados)
pct <- round(tab / sum(tab) * 100, 1)
labels <- paste(names(tab), "-", pct, "%")
cores <- c("lightblue", "orange", "red")
pie(tab,
labels = labels,
main = "Classificação dos Estágios da Doença",
col = cores
)
legend("topright",
legend = names(tab),
fill = cores,
title = "Estágios"
)
Questão 3
Leitura dos dados
library(tidyverse)
flu <- read.csv("/home/higor/Downloads/flu.csv", stringsAsFactors = FALSE)
flu_idades <- flu$age
flu_idades <- as.numeric(flu_idades)
Histograma + curvas de densidade da população
hist(flu_idades,
breaks = 20,
probability = TRUE,
main = "Histograma das Idades — População (Flu)",
xlab = "Idade",
col = "lightgray",
border = "white")
lines(density(flu_idades), col = "red", lwd = 2)
Criação das médias
set.seed(123)
n_amostra <- 35
num_medias <- 200
medias_amostrais <- replicate(num_medias, mean(sample(flu_idades, n_amostra, replace = TRUE)))
Histograma + curva de densidade das médias das amostras
hist(medias_amostrais,
breaks = 20,
probability = TRUE,
main = "Distribuição das Médias Amostrais (n = 35)",
xlab = "Média das Amostras",
col = "lightblue",
border = "white")
lines(density(medias_amostrais), col = "darkblue", lwd = 2)
