Questão 1

Tabela e Gráfico

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
dados_va <- as.data.frame(VADeaths)
dados_va$Grupo <- rownames(dados_va)

dados_va_long <- dados_va %>%
  pivot_longer(
    cols = c("Rural Male", "Rural Female", "Urban Male", "Urban Female"),
    names_to = "Categoria",
    values_to = "Valor"
  )

ggplot(dados_va_long, aes(x = Grupo, y = Valor, fill = Categoria)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge()) +
  labs(
    title = "Taxas de Mortalidade - VADeaths",
    x = "Grupos Etários",
    y = "Taxa de Mortalidade",
    fill = "Categoria"
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
  theme_minimal(base_size = 14)

Questão 2

Tabela

doencas <- c(
  "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
  "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve",
  "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve",
  "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve"
)

freq <- table(doencas)
freq
## doencas
##     leve moderado   severo 
##        8        9        3

Gráfico

porcentagens <- round(freq / sum(freq) * 100, 1)
rotulos <- paste0(names(freq), " (", porcentagens, "%)")
cores <- c("lightblue", "orange", "red")

pie(freq,
    labels = rotulos,
    col = cores,
    main = "Classificação dos Estágios da Doença")

legend("topright",
       legend = names(freq),
       fill = cores)

Questão 3

População: Histograma e Curva de Densidade

flu <- read.csv("flu.csv")


flu$age <- as.numeric(flu$age)

# População = idades das mortes
populacao <- flu$age


hist(populacao,
     breaks = 30,
     probability = TRUE,
     main = "Histograma da População (flu)",
     xlab = "Idade da morte",
     col = "lightgray",
     border = "white")

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

Médias Amostrais

set.seed(123)  

n <- 35
num_amostras <- 200

medias <- replicate(num_amostras, mean(sample(populacao, n, replace = TRUE)))



medias[1:10]
##  [1] 38.88571 42.94286 48.51429 42.48571 40.34286 42.14286 44.94286 37.05714
##  [9] 48.14286 42.08571

Distribuição das Médias

hist(medias,
breaks = 20,
probability = TRUE,
main = "Distribuição das Médias Amostrais (n = 35)",
xlab = "Médias das amostras",
col = "lightblue",
border = "white")

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