2VA - CPA - Rodrigo Albuquerque da Costa

Questões

Questão 1

Gráfico de Barras 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"
  )

ggplot(df_long, aes(x = FaixaEtaria, y = Taxa, fill = Grupo)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_manual(
    values = c(
      "Rural Male"   = "#1f78b4",
      "Rural Female" = "#33a02c",
      "Urban Male"   = "#e31a1c",
      "Urban Female" = "#ff7f00"
    )
  ) +
  labs(
    title = "Taxas de Mortalidade - VADeaths",
    x = "Faixa Etária",
    y = "Taxa por 1000 habitantes",
    fill = "Grupo"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 18, face = "bold"),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    legend.position = "top"
  )

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 <- paste0(names(tab), " — ", pct, "%")

cores <- c(
  "leve"     = "#4daf4a",
  "moderado" = "#377eb8",
  "severo"   = "#e41a1c"
)

pie(
  tab,
  labels = labels,
  main = "Classificação dos Estágios da Doença",
  col = cores[names(tab)]
)

legend(
  "topright",
  legend = names(tab),
  fill = cores[names(tab)],
  title = "Estágios"
)

Questão 3

Leitura dos dados

library(tidyverse)

flu <- read.csv("./flu.csv", stringsAsFactors = FALSE)
flu_idades <- as.numeric(flu$age)

---

Histograma + Curva de Densidade da População

hist(
  flu_idades,
  breaks = 20,
  probability = TRUE,
  main = "Histograma das Idades — População (Flu)",
  xlab = "Idade",
  col = "#a6cee3",
  border = "white"
)

lines(density(flu_idades), col = "#1f78b4", lwd = 3)

---

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 das Médias Amostrais + Densidade

hist(
  medias_amostrais,
  breaks = 20,
  probability = TRUE,
  main = "Distribuição das Médias Amostrais (n = 35)",
  xlab = "Média das Amostras",
  col = "#b2df8a",
  border = "white"
)

lines(density(medias_amostrais), col = "#33a02c", lwd = 3)