Segunda VA
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
# Definindo as cores dos grupos
cores <- c("pink", "maroon", "lavender", "red", "gold")
# Criando o gráfico de barras empilhadas
barplot(height = VADeaths,
beside = TRUE, # Barras lado a lado
col = cores, # Cores
legend.text = TRUE, # Legenda
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
# 1. 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")
# Cria a tabela de frequência de cada estágio
contagem <- table(pacientes)
# Calculo das porcentagens
pct <- round(contagem / sum(contagem) * 100)
# Cria rótulos
lbls <- paste(pct, "%", sep="")
# Define cores
cores <- c("lavender", "pink", "purple")
# Gráfico de Pizza
pie(contagem,
labels = lbls, # Rótulos nas fatias (porcentagem)
col = cores, # Cores definidas
main = "Classificação dos Estágios da Doença" # Título do Gráfico
)
# Adicionar a Legenda separadamente
legend("topright",
legend = names(contagem), # Nomes das categorias
fill = cores, # Mesmas cores do gráfico
title = "Estágios",
cex = 1.0) #tamanho da fonte
Teorema
# Carrega o dataset "flu" (Gripe Espanhola na Suíça, 1918)
flu <- read.csv('flu.csv')
table(flu)
## age
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
## 6409 1307 723 504 445 368 368 300 248 271 233 270 238 281 335 396
## 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
## 544 620 696 840 923 944 986 1062 1076 1117 1105 1144 1166 1100 1075 1027
## 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
## 992 997 832 877 872 785 733 757 751 689 727 738 598 622 629 617
## 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
## 697 574 591 661 656 745 794 791 792 814 799 849 848 947 909 839
## 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
## 891 994 966 1039 1135 1154 1054 1190 1229 1221 1171 1189 1112 1030 1039 922
## 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
## 753 727 677 579 501 392 354 299 224 144 133 100 56 43 30 16
## 96 97 98 99 100
## 11 6 6 3 1
# Configurar a área de plotagem dos 2 gráficos
# Histograma e curva de densidade da população (Dados não normais)
hist(flu$age,
freq = FALSE,
col = "lavender",
main = "Idades das Mortes",
xlab = "Idade",
breaks = 30)
lines(density(flu$age), col = "red", lwd = 2)
# Média por Amostragem - 200 médias com n = 35
n_amostras <- 200
tam_amostra <- 35
medias_amostrais <- numeric(n_amostras) # Vetor vazio para armazenar as médias
set.seed(99)
for(i in 1:n_amostras) {
# Retira uma amostra de tamanho 35 da coluna 'age'
amostra <- sample(flu$age, size = tam_amostra, replace = FALSE)
# Calcula a média e armazena
medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}
# Distribuição das Médias
# Histograma e curva de densidade das médias das amostras (Normalizada)
hist(medias_amostrais,
probability = TRUE,
col = "gold",
main = "Médias das Amostras (n=35)",
xlab = "Média da Idade",
breaks = 20)
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)
