data("VADeaths")
cores <- c("red", "blue", "green", "orange", "purple")
barplot(VADeaths,
beside = FALSE,
col = cores,
main = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)",
xlab = "Grupos Demográficos",
ylab = "Taxa por 1000 habitantes",
legend.text = rownames(VADeaths),
args.legend = list(title = "Faixa Etária", x = "topright"))pacientes <- c("moderado", "leve", "leve", "severo", "leve", "moderado",
"moderado", "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
"moderado", "moderado", "leve", "severo", "moderado",
"moderado", "moderado", "leve")
tabela <- table(pacientes)
porcentagens <- round(prop.table(tabela) * 100, 1)
rotulos <- paste(names(tabela), porcentagens, "%", sep="")
cores_fatias <- c("lightblue", "gold", "tomato")
pie(tabela,
labels = rotulos,
col = cores_fatias,
main = "Classificação dos Estágios da Doença")
legend("topright",
legend = names(tabela),
fill = cores_fatias,
title = "Estágios")Primeiro gráfico: distribuição da população (idades).
flu <- read.csv("flu.csv")
populacao <- flu$age
hist(populacao,
probability = TRUE,
main = "1. Distribuição da População (Idades)",
xlab = "Idade",
col = "lightgray",
breaks = 30)
lines(density(populacao), col = "red", lwd = 2)Segundo gráfico: distribuição das médias amostrais (n=35).
set.seed(123)
medias_amostrais <- numeric(200)
for(i in 1:200) {
amostra <- sample(populacao, size = 35, replace = FALSE)
medias_amostrais[i] <- mean(amostra)
}
hist(medias_amostrais,
probability = TRUE,
main = "2. Distribuição das Médias Amostrais (n=35)",
xlab = "Média das Idades",
col = "lightblue",
breaks = 20)
lines(density(medias_amostrais), col = "blue", lwd = 2)