Relatório de Análise de Dados

Atividade – Dataset VADeaths

VADeaths

Visualização do Dataset

# Visualizar a estrutura do dataset 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

library(tidyverse, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.6
## ✔ forcats   1.0.1     ✔ stringr   1.6.0
## ✔ ggplot2   4.0.1     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.2.0     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

data("VADeaths")

df_va <- as.data.frame(VADeaths) %>%
rownames_to_column("Grupo") %>%
pivot_longer(
cols = -Grupo,
names_to = "Categoria",
values_to = "Taxa"
)


ggplot(df_va, aes(x = Grupo, y = Taxa, fill = Categoria)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
facet_wrap(~Categoria, nrow = 1) +
labs(
title = "VADeaths – Taxas de Mortalidade por Grupo e Categoria",
x = "Grupo Populacional",
y = "Taxa de Mortalidade",
fill = "Categoria"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5),
legend.position = "bottom"
)

ClassificaçãoDoença

Gráfico de Pizza – 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)

pct <- round(contagem / sum(contagem) * 100, 1)

labels <- paste(names(contagem), "-", pct, "%")

cores <- c("lightgreen", "gold", "tomato")

pie(
  contagem,
  labels = labels,
  col = cores,
  main = "Classificação dos Estágios da Doença"
)

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

Teorema

Demonstração do Teorema Central do Limite com o dataset “flu”

library(tidyverse)


flu <- read.csv("flu.csv")

idades <- flu$age

hist(
idades,
breaks = 20,
probability = TRUE,
col = "lightblue",
main = "Histograma da População – Idades das mortes (Gripe Espanhola 1918)",
xlab = "Idade"
)

# Curva de densidade

lines(density(idades), col = "red", lwd = 2)

set.seed(123)

n_amostra <- 35
qtd_medias <- 200

medias <- replicate(qtd_medias, mean(sample(idades, n_amostra, replace = TRUE)))

hist(
medias,
breaks = 20,
probability = TRUE,
col = "lightgreen",
main = "Histograma das Médias Amostrais (200 amostras, n=35)",
xlab = "Média das idades"
)

lines(density(medias), col = "blue", lwd = 2)