CPAD | 2ªVA

Steffano Xavier Pereira

VADeaths

data("VADeaths")

# Definir as cores para cada faixa etária (linhas da matriz)
cores <- c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan", "lavender", "cornsilk")

# Criar o gráfico de barras
barplot(VADeaths, 
        beside = TRUE, 
        col = cores, 
        main = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)", 
        xlab = "Grupo Demográfico", 
        ylab = "Taxa por 1000",
        legend.text = rownames(VADeaths), # Legenda com as idades
        args.legend = list(x = "topleft", title = "Faixa Etária"))

ClassificaçãoDoença

# 1. Dados fornecidos
pacientes <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", 
               "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", 
               "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", 
               "moderado", "moderado", "leve")

# 2. Criar tabela de frequências
contagem <- table(pacientes)

# 3. Calcular porcentagens
porcentagens <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)

# 4. Criar rótulos com a porcentagem (ex: "30%")
rotulos <- paste(porcentagens, "%", sep="")

# 5. Definir cores para as fatias
cores <- c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan")

# 6. Gerar o Gráfico de Pizza
pie(contagem, 
    labels = rotulos, 
    col = cores, 
    main = "Classificação do Estágio da Doença")

# 7. Adicionar Legenda
legend("topright", 
       legend = names(contagem), 
       fill = cores, 
       title = "Estágios")

Teorema

flu_data <- read.csv("flu.csv")
ages <- flu_data$age # Extrai a coluna 'age' como um vetor

# Configura área de plotagem para 1 linha e 2 colunas
par(mfrow = c(1, 2)) 

# Histograma e Densidade da População
hist(ages, 
     probability = TRUE, 
     col = "mistyrose", 
     main = "1. População (Idades no Dataset)", 
     xlab = "Idade", 
     ylab = "Densidade")
lines(density(ages), col = "red", lwd = 2)
legend("topright", legend=c("Densidade"), col="red", lwd=2, bty="n")

# --- PASSO 2: Amostragem ---
n <- 35          # Tamanho da amostra
k <- 200         # Número de médias a serem calculadas
medias_amostrais <- numeric(k) # Vetor vazio para guardar os resultados

# Loop para criar as 200 médias
set.seed(123) # Para reprodutibilidade
for (i in 1:k) {
  # Retira uma amostra de tamanho 35 da população 'ages'
  amostra <- sample(ages, size = n, replace = FALSE)
  # Calcula a média dessa amostra e guarda
  medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}

# Histograma e Densidade das Médias
hist(medias_amostrais, 
     probability = TRUE, 
     col = "lightblue", 
     main = "2. Médias das Amostras (n=35)", 
     xlab = "Média das Idades", 
     ylab = "Densidade")
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)
legend("topright", legend=c("Densidade"), col="blue", lwd=2, bty="n")