2VA

Visualização

VADeaths

# Carregando o dataset
data(VADeaths)

# Definindo cores para as categorias (faixas etárias)
cores <- c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3", "#FF7F00")

# Criando o gráfico de barras agrupadas (lado a lado)
barplot(VADeaths, 
        beside = TRUE, 
        col = cores, 
        main = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)", 
        xlab = "Grupo Populacional", 
        ylab = "Taxa por 1000", 
        legend.text = rownames(VADeaths),
        args.legend = list(x = "topright", title = "Faixa Etária"))

ClassificaçãoDoença

# Dados dos pacientes
pacientes <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve")

# Criando a tabela de frequência
contagem <- table(pacientes)

# Calculando as porcentagens
porcentagem <- round(100 * contagem / sum(contagem), 1)

# Criando os rótulos com a porcentagem
rotulos <- paste(porcentagem, "%", sep="")

# Definindo cores para as fatias (Leve, Moderado, Severo)
cores_pizza <- c("#99CCFF", "#FFFF99", "#FF9999")

# Criando o gráfico de pizza
pie(contagem, 
    labels = rotulos, 
    col = cores_pizza, 
    main = "Classificação dos Estágios da Doença")

# Adicionando a legenda
legend("topright", 
       legend = names(contagem), 
       fill = cores_pizza, 
       title = "Estágio da Doença")

Teorema

# Carregando os dados do arquivo CSV
flu_data <- read.csv("flu.csv")
flu <- flu_data$age

# 1. Histograma e curva de densidade da população (flu)
hist(flu, 
     prob = TRUE, 
     main = "População Original (Flu)", 
     xlab = "Valores", 
     ylab = "Densidade",
     col = "lightblue")
lines(density(flu), col = "red", lwd = 2)

# 2. Criar 200 médias de amostras da população com tamanho n = 35
n_simulacoes <- 200
tamanho_amostra <- 35
medias_amostrais <- numeric(n_simulacoes)

set.seed(123) # Para reprodutibilidade
for (i in 1:n_simulacoes) {
  amostra <- sample(flu, size = tamanho_amostra, replace = TRUE)
  medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}

# 3. Histograma com a curva de densidade para a médias das amostras
hist(medias_amostrais, 
     prob = TRUE, 
     main = "Teorema do Limite Central\n(200 médias de amostras, n=35)", 
     xlab = "Médias Amostrais", 
     ylab = "Densidade",
     col = "lightgreen")
lines(density(medias_amostrais), col = "darkblue", lwd = 2)