2VA - CPAD

Questões - 2VA

VADeaths

# Visualizar o dataset
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

# Criar o gráfico
barplot(VADeaths, 
        beside = TRUE, # Barras lado a lado
        col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan", "lavender", "cornsilk"), 
        main = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)", 
        xlab = "Grupos Demográficos", 
        ylab = "Taxa de Mortalidade",
        ylim = c(0, 100))

# Criação da legenda
legend("topright", 
       legend = rownames(VADeaths), 
       fill = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan", "lavender", "cornsilk"), 
       title = "Faixa Etária",
       cex = 0.8, 
       bty = "n")

ClassificaçãoDoença

# Entrada dos dados (Vetor com os 20 pacientes)
dados_pacientes <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", 
                     "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", 
                     "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", 
                     "moderado", "moderado", "leve")

# Preparação dos dados
contagem <- table(dados_pacientes) # Contagem de cada categoria

# Calcular as porcentagens para exibir nas fatias
porcentagens <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)
rotulos <- paste(porcentagens, "%", sep = "")

# Definindo as cores 
cores <- c("lightblue", "lightgreen", "salmon") # Cores para cada estágio

# Criação do Gráfico de Pizza
pie(contagem, 
    labels = rotulos, 
    col = cores, 
    main = "Classificação do Estágio da Doença em Pacientes",
    init.angle = 90) # Inicia a pizza a partir do ângulo de 90 graus

# Adicionando a Legenda
legend("topright", 
       legend = names(contagem), 
       fill = cores, 
       title = "Estágios",
       cex = 0.8) # cex ajusta o tamanho da fonte da legenda

Teorema

# Carregar os dados
dados_flu <- read.csv("flu.csv")

# Extrair a variável de interesse
populacao <- dados_flu$age

# Histograma e Curva de Densidade 
hist(populacao, 
     prob = TRUE, # Ajusta o eixo Y para densidade
     main = "1. Distribuição da População (Mortes Gripe 1918)", 
     xlab = "Idade das Mortes", 
     ylab = "Densidade",
     col = "mistyrose",
     border = "white",
     ylim = c(0, 0.045)) # Aumentei um pouco o limite Y para a curva caber bem

# Adicionar a curva de densidade
lines(density(populacao), col = "red", lwd = 2)

# Legenda para identificar a linha vermelha
legend("topright", legend = "Densidade População", col = "red", lwd = 2, bty = "n")

# Simulação das Médias Amostrais
n <- 35       # Tamanho de cada amostra
k <- 200      # Quantidade de simulações (médias)

# Repete o processo de amostragem e cálculo da média k vezes
medias_amostrais <- replicate(k, mean(sample(populacao, n, replace = TRUE)))

# Histograma e curva de densidade das médias amostrais
hist(medias_amostrais, 
     prob = TRUE, 
     main = "3. Distribuição das Médias das Amostras (TLC)", 
     xlab = "Média das Idades", 
     ylab = "Densidade",
     col = "lightblue",
     border = "white")

# Adicionar a curva de densidade das médias
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)

# Adicionar uma curva Normal teórica para comparação
curve(dnorm(x, mean=mean(medias_amostrais), sd=sd(medias_amostrais)), 
      add=TRUE, col="darkgreen", lwd=2, lty=2)

# Legenda
legend("topright", 
       legend = c("Densidade Amostral", "Normal Teórica"), 
       col = c("blue", "darkgreen"), 
       lwd = 2, lty = c(1, 2), bty = "n", cex=0.8)