Segunda VA CPAD - UFRPE

VADeaths

Visualize o dataset VADeaths (já incluído no R) e crie um gráfico de barras empilhadas desses dados, de modo que as barras estejam agrupadas (lado a lado) para cada categoria. Também defina uma cor diferente para cada grupo das categorias. Por fim, adicione título, legenda e nomes nos eixos.Ela deve ficar dentro de uma aba chamada de “VADeaths”.

cores <- c("green", "yellow", "red", "blue", "purple")
altura_maxima <- max(colSums(VADeaths))

barplot(
  height = VADeaths,
  beside = FALSE, 
  col = cores,
  ylim = c(0, altura_maxima * 1.2), 
  legend.text = TRUE, 
  args.legend = list(x = "top", bty = "n", horiz = TRUE), 
  main = "Mortalidade na Virgínia",
  ylab = "Taxa Acumulada",
  xlab = "Grupo Demográfico",
  las = 1 
)

ClassificaçãoDoença

Uma doença pode ser classificada em três estágios (leve, moderado e severo). Foram examinados 20 pacientes e obtidos os dados: moderado, leve, leve, severo, leve, moderado, moderado, moderado, leve, leve, severo,leve, moderado, moderado, leve, severo, moderado, moderado, moderado,leve. Com base nestes dados crie um gráfico de piza. Inclua a porcentagem de cada fatia, as cores das fatias e o nome do gráfico. Adicionalmente, use o comando legend() para incluir a legenda do gráfico. Abaixo submeta o link do RPubs com o resultado dessa questão. Ela deve ficar dentro de uma aba chamada de “ClassificaçãoDoença”.

doencas <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve")
contagem <- table(doencas)
porcentagens <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)
labels <- paste(names(contagem), porcentagens, "%")
pie(contagem, labels = labels, col = c("green", "yellow", "red"), main = "Classificação Doença")
legend("topright", legend = names(contagem), fill = c("green", "yellow", "red"))

Teorema

Nesta questão, demonstre o uso do teorema do limite central, usando o conjunto de dados “flu” que é altamente não normal. Esse dataset contém as frequências das idades das mortes durante a epidemia de gripe espanhola na Suíça em 1918. Considere a idade das mortes como a população. Execute os passos a seguir. (1)Mostre o histograma e a curva de densidade do conjunto de dados “flu”. (2) Crie 200 médias de amostras da população com tamanho n = 35. (3) Mostre o histograma com a curva de densidade para a médias das amostras. 4) Submeta o link do RPubs com o resultado das etapas anteriores . Essa questão deve ficar dentro de uma aba chamada de “Teorema”.

# 1. Histograma e densidade da população
dens_pop <- density(flu$age)
max_y_pop <- max(dens_pop$y) * 1.1

hist(
  flu$age, 
  freq = FALSE, 
  main = "Histograma da Idade das Mortes (População)", 
  xlab = "Idade", 
  ylim = c(0, max_y_pop), 
  col = "red")

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

# 2. Médias de 200 amostras de tamanho 35
set.seed(123)
medias_amostras <- replicate(200, mean(sample(flu$age, 35)))


# 3. Histograma e densidade das médias das amostras
dens_medias <- density(medias_amostras) 
altura_maxima <- max(dens_medias$y) * 1.1 

hist(
  medias_amostras, 
  freq = FALSE, 
  main = "Histograma das Médias das Amostras", 
  xlab = "Média da Idade", 
  ylim = c(0, altura_maxima),
  col = "red")

lines(dens_medias, col = "blue", lwd = 2)