{r setup,} # <-- INICIO do bloco setup {r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE, fig.align = 'center', fig.width = 8, fig.height = 5) # Altura padrão das figuras # <– FIM do bloco setup

1. Carrega as bibliotecas necessárias

{r libs} # <-- INICIO do bloco libs library(tidyverse) library(ggplot2) # Garantindo que ggplot2 esteja carregado library(forcats) # Garantindo que forcats esteja carregado para fct_infreq library(cowplot) library(png) # <– FIM do bloco libs

2. Análise da Relação entre Peso e Consumo (mtcars)

{r prep_mtcars} # <-- INICIO do bloco prep_mtcars mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl) # <– FIM do bloco prep_mtcars

2.1. Gráfico principal (relação peso vs consumo)

```{r plot_g_print} # Cria o gráfico e SALVA ELE EM UMA VARIÁVEL chamada ‘g’ g <- ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = cyl)) + geom_point(size = 3) + labs( title = “Relação entre Peso e Consumo de Combustível”, x = “Peso do Carro (lb/1000)”, y = “Milhas por Galão (MPG)”, color = “Cilindros” ) + theme_minimal() + scale_color_manual(values = c(“4” = “darkgreen”, “6” = “orange”, “8” = “red”))

Comando ESSENCIAL para imprimir o gráfico no relatório:

print(g) ``` # <– FIM do bloco r plot_g_print

2.2. Código 1.1 (Repetição do gráfico anterior)

{r code-1-1} # 3. Cria o gráfico com cores distintas e personalizadas ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = cyl)) + geom_point(size = 3) + labs( title = "Relação entre Peso e Consumo de Combustível", x = "Peso do Carro (lb/1000)", y = "Milhas por Galão (MPG)", color = "Cilindros" ) + theme_minimal() + scale_color_manual(values = c("4" = "darkgreen", "6" = "orange", "8" = "red")) # <– FIM do bloco r code-1-1

3. Análise de Diamantes (dataset diamonds)

3.1. Código 1.2 (Gráfico de barras ordenado)

{r code-1-2} # 2. Cria o gráfico de barras ordenado e customizado ggplot(data = diamonds, aes(x = fct_infreq(cut), fill = cut)) + geom_bar() + geom_text(stat = "count", aes(label = after_stat(count)), vjust = -0.5) + scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu", type = "div") + labs( title = "Contagem de Diamantes por Tipo de Corte", x = "Corte", y = "Contagem" ) + theme_minimal() # <– FIM do bloco r code-1-2

3.2. Código 1.3 (Boxplot de preços)

{r code-1-3} # 2. Cria o boxplot personalizado ggplot(data = diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) + geom_boxplot() + labs( title = "Distribuição de Preços de Diamantes por Tipo de Corte", x = "Tipo de Corte", y = "Preço (USD)" ) + scale_fill_manual( values = c("Fair" = "#E69F00", "Good" = "#56B4E9", "Very Good" = "#009E73", "Premium" = "#F0E442", "Ideal" = "#0072B2") ) + theme_minimal() + theme( legend.position = "none", axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) ) # <– FIM do bloco r code-1-3