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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) %>%
  mutate(idade = rownames(VADeaths)) %>%
  pivot_longer(cols = -idade,
               names_to = "categoria",
               values_to = "mortalidade")

ggplot(df, aes(x = idade, y = mortalidade, fill = categoria)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
  facet_wrap(~categoria, nrow = 1) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
  labs(
    title = "Mortalidade por Grupo",
    x = "Faixa Etária",
    y = "Taxa de Mortalidade",
    fill = "Categoria"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16),
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
  )

ClassificaçãoDoença

casos <- factor(c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo","leve", "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", "moderado", 'moderado',"leve"))

porc <- round(table(casos) / sum(table(casos)) * 100, 1)

labels <- paste0(porc, "%")

pie(table(casos),
    labels = labels,
    col = rainbow(3),
    main = "Distribuição dos Casos")
legend("topright",
       legend = levels(casos),
       fill = rainbow(3),
       title = "Categorias")

Teorema

url <- "https://www.dropbox.com/scl/fi/bvf1mhw33x4h6lvtty3ks/flu.csv?rlkey=e9kreupfbwrfhc3425tm3dq32&dl=1"
flu <- read.csv(url)

(1)Mostre o histograma e a curva de densidade do conjunto de dados “flu”.

hist(flu$age,
     breaks = 40,
     freq = FALSE,
     col = "lightblue",
     main = "Histograma das Idades das Mortes (Epidemia de Gripe Espanhola - 1918)",
     xlab = "Idade")

lines(density(flu$age),
      col = "red",
      lwd = 2)

  1. Crie 200 médias de amostras da população com tamanho n = 35.
medias <- replicate(200, mean(sample(flu$age, 35, replace = T)))
  1. Mostre o histograma com a curva de densidade para a médias das amostras.
hist(medias,
     breaks = 40,
     freq = FALSE,
     col = "lightblue",
     main = "Histograma das Idades das Mortes (Epidemia de Gripe Espanhola - 1918)",
     xlab = "Idade")

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

# Curva do Teorema do limite central
curve(dnorm(x,
            mean = mean(flu$age),
            sd = sd(flu$age) / sqrt(35)),
      from = min(medias),
      to = max(medias),
      col = "pink",
      lwd = 3,
      add = TRUE)