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Gráficos - questões

VADeaths

# Visualizando o dataset
head(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

cores <- c("steelblue", "seagreen", "indianred", "purple3", "orange2")

# grafico de barras empilhadas
barplot(height = VADeaths, 
        beside = TRUE,                             
        col = cores,                               
        legend.text = TRUE,                        
        main = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)", 
        xlab = "Grupos Demográficos",              
        ylab = "Taxa de Mortalidade (por 1000)",   
        ylim = c(0, 100),                          
        args.legend = list(title = "Faixa Etária", x = "topright")
)

ClassificaçãoDoença

# dados dos pacientes
pacientes <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", 
               "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", 
               "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", 
               "moderado", "moderado", "leve")

# tabela de frequência
tabela <- table(pacientes)

# calulo das porcentagens
porcentagens <- round(100 * tabela / sum(tabela), 1)

# rotulos
rotulos <- paste(porcentagens, "%", sep="")

cores <- c("#B5EAD7", "#FFDAC1", "#FF9AA2")

# grafico de pizza
pie(tabela, 
    labels = rotulos,
    col = cores, 
    main = "Distribuição dos Estágios da Doença")

# legenda
legend("topright", 
       legend = names(tabela), 
       fill = cores, 
       title = "Classificação",
       cex = 0.8)

Teorema

# preparação e carregamento da planilha
dados_flu <- read.csv("flu.csv")
populacao <- dados_flu[,1]

# (1) histograma e curva de densidade da população
hist(populacao, 
     freq = FALSE, 
     main = "População: Mortes por Idade (Gripe de 1918)",
     xlab = "Idade",
     ylab = "Densidade",
     col = "lightblue",
     border = "white",
     xlim = c(0, 100), # Força o eixo X para idades humanas
     breaks = 20)      # Mais barras para ver detalhes
lines(density(populacao), col = "red", lwd = 2)

# (2) criando 200 médias de amostras com tamanho n = 35
n_amostras <- 200
tamanho_amostra <- 35
medias_amostrais <- numeric(n_amostras) 

set.seed(123) 
for (i in 1:n_amostras) {
  # sorteia 35 pessoas da população
  amostra <- sample(populacao, size = tamanho_amostra)
  # calcula a média de idade dessas 35 pessoas
  medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}

# (3) histograma com curva de densidade das médias das amostras
hist(medias_amostrais, 
     freq = FALSE, 
     main = "Distribuição das Médias Amostrais (TLC)",
     xlab = "Média da Idade",
     ylab = "Densidade",
     col = "lightgreen",
     border = "white",
     breaks = 30)
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)