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Carregar bibliotecas necessárias

library(ggplot2) library(dplyr) library(scales)

Carregando o dataset

data(mtcars)

Convertendo ‘cyl’ para fator para usar como cor discreta

mtcars\(cyl <- as.factor(mtcars\)cyl)

Criando o gráfico

ggplot(data = mtcars) + # Mapeamento estético: peso no X, consumo no Y, cor pelos cilindros aes(x = wt, y = mpg, color = cyl) + # Tipo de geometria: pontos de dispersão geom_point(size = 3) + # Título e Rótulos labs(title = “Relação entre Peso e Consumo de Combustível”, x = “Peso do Carro (Milhares de Libras)”, y = “Milhas por Galão (MPG)”, color = “Nº de Cilindros”) + # Aplicação do tema minimal theme_minimal()

data(diamonds)

1. Calcular a contagem e ordenar o fator ‘cut’ em ordem decrescente de contagem

diamond_counts <- diamonds %>% count(cut) %>% # Reordenar o fator ‘cut’ baseado na contagem ‘n’ (descendente) mutate(cut = reorder(cut, -n))

Criando o gráfico de barras

ggplot(data = diamond_counts, aes(x = cut, y = n, fill = cut)) + # Geometria de barra (geom_col usa os valores de Y já calculados) geom_col() + # Adicionar rótulos de valor (formatados com vírgulas) geom_text(aes(label = comma(n)), vjust = -0.5, size = 3) + # Utilizar uma paleta de cores divergente (ex: RdYlBu) scale_fill_brewer(palette = “RdYlBu”) + # Títulos e rótulos labs(title = “Contagem de Diamantes por Tipo de Corte”, x = “Tipo de Corte”, y = “Contagem de Diamantes”, fill = “Corte”) + # Tema e ajustes theme_minimal() + theme(legend.position = “none”) # Remover legenda

data(diamonds)

Definindo cores customizadas

cores_customizadas <- c(“Fair” = “#E69F00”, “Good” = “#56B4E9”, “Very Good” = “#009E73”, “Premium” = “#F0E442”, “Ideal” = “#CC79A7”)

Criando o boxplot

ggplot(data = diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) + # Geometria de boxplot geom_boxplot() + # Títulos e rótulos em português labs(title = “Distribuição do Preço dos Diamantes por Qualidade de Corte”, x = “Qualidade do Corte”, y = “Preço (Dólares Americanos)”) + # Cores customizadas scale_fill_manual(values = cores_customizadas) + # Aplicação de tema theme_minimal() + # Ajustes de tema theme( # Remoção da legenda legend.position = “none”, # Ajuste do ângulo dos rótulos do eixo X axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) )

A. Diferença entre geom_point() e geom_jitter()

O geom_point() plota pontos nas coordenadas exatas. O geom_jitter() adiciona ruído aleatório às coordenadas dos pontos.

geom_point(): Apropriado para variáveis contínuas em X e Y, onde a precisão da coordenada é crucial.

geom_jitter(): Essencial quando há overplotting (muitos pontos sobrepostos), especialmente com variáveis discretas, para revelar a densidade e a distribuição dos dados.

B. Conceito de “Gramática dos Gráficos”

A “Gramática dos Gráficos” (Grammar of Graphics, GoG) é um framework que descreve como qualquer visualização estatística pode ser construída pela combinação de componentes independentes. O ggplot2 implementa o GoG, permitindo a construção de gráficos em camadas:

Dados: A fonte da informação.

Mapeamentos Estéticos (aes): Variáveis mapeadas para atributos visuais (X, Y, cor, tamanho).

Geometrias (geom_*): A forma como os dados são desenhados (pontos, barras, linhas).

Escalas (scale_*): Controlam o mapeamento dos dados para os valores estéticos (eixos, legendas).

Facetas (facet_*): Subdividem o gráfico em múltiplas visualizações menores.

A construção em camadas no ggplot2 (usando o operador +) reflete essa gramática.

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summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.