1 Exercício 1.1 - Gráfico de Dispersão (mtcars)

Nesta seção, avaliamos a eficiência energética em relação ao peso dos veículos, categorizados pelo número de cilindros.

2 Exercício 1.2 - Gráfico de Barras (diamonds)

Abaixo, apresentamos a contagem total de diamantes por tipo de corte, organizados em ordem decrescente de frequência.

3 Exercício 1.3 - Customização de Boxplot (diamonds)

Distribuição estatística dos preços. Nota: A escala do eixo Y foi ajustada para melhor visualização devido à alta amplitude dos valores.

4 Exercício 1.4 - Conceitos Fundamentais

4.1 Questão 01 — Diferença entre geom_point() e geom_jitter()

geom_point(): Plota os pontos exatamente nas coordenadas \((x, y)\)
Vantagem: Preserva a precisão matemática da localização dos dados.
Limitação: Sofre com o overplotting (sobreposição) quando muitos dados ocupam o mesmo espaço.
geom_jitter(): Adiciona um pequeno ruído aleatório (deslocamento) à posição dos pontos. Vantagem: Evidencia a densidade de observações em áreas muito povoadas.
Limitação: Sacrifica a precisão exata do ponto em favor da visibilidade do volume

4.1.1 Quando usar cada um?

Use geom_point() para correlações contínuas precisas. Use geom_jitter() para variáveis discretas ou grandes massas de dados sobrepostos.

4.2 Questão 02 — O conceito de “Gramática dos Gráficos”

A Gramática dos Gráficos (Grammar of Graphics) é a filosofia de que um gráfico é composto por camadas independentes que se sobrepõem. No ggplot2, isso é implementado através do operador +.
Principais componentes (camadas):
Dados (Data): O dataset bruto.
Estéticas (Aes): Mapeamento de variáveis para eixos, cores e formas.
Geometrias (Geoms): O tipo de gráfico (pontos, barras, etc.).
Facetas (Facets): Divisão em múltiplos quadros.
Estatísticas (Stats): Transformações como médias ou contagens.
Coordenadas (Coords): Sistemas cartesianos ou polares.
Temas (Themes): Estilização visual (fontes e cores de fundo).

Relatório gerado para a Disciplina de Visualização de Dados — PMMG/BPTran

---
title: "Trabalho de Visualização de Dados"
subtitle: "Exercícios 1.1 a 1.4 — Análise Estatística e Teórica"
author: "Lehônidas Santos Souza"
date: "17/12/2025"
output:
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    theme: cosmo
    toc: true
    toc_float: true
    number_sections: true
    code_download: true
---

<style>
/* Importa a configuração para o corpo do documento */
body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    font-size: 12px;
    color: #000000;
}

/* Configuração para Títulos Nível 1 (#) */
h1, .title {
    font-family: Arial, sans-serif;
    font-size: 16px;
    font-weight: bold;
    font-style: normal; /* Garante que não herde itálico */
}

/* Configuração para Subtítulos Nível 2 (##) */
h2, .subtitle {
    font-family: Arial, sans-serif;
    font-size: 14px;
    font-weight: normal; /* Remove o negrito padrão */
    font-style: italic;
}

/* Ajuste para que o Sumário (TOC) também siga a fonte Arial */
.list-group-item {
    font-family: Arial, sans-serif;
    font-size: 12px;
}
</style>

<style>
/* Logo institucional fixada no canto superior direito */
img.logo-pm {
  position: fixed;
  top: 15px;
  right: 15px;
  width: 90px;
  z-index: 9999;
}

/* Identidade visual para o bloco de identificação */
.identificacao {
  background-color: #f8f9fa;
  padding: 15px;
  border-left: 5px solid #2c3e50;
  margin-bottom: 25px;
  border-radius: 4px;
}

/* Ajustes de espaçamento */
body { padding-top: 20px; }
h1 { color: #2c3e50; margin-top: 40px; }
</style>

<img src="bptran.png" class="logo-pm" />


```{r setup, include=FALSE}
# Carregamento de pacotes
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales) # Necessário para formatação de números e moedas

# Configuração global de chunks
knitr::opts_chunk$set(
  echo = FALSE,      # Esconde o código no documento final
  warning = FALSE,   # Oculta avisos
  message = FALSE,   # Oculta mensagens de carregamento
  fig.width = 9, 
  fig.height = 5,
  fig.align = "center"
)

# Definição de tema global para os gráficos
theme_set(theme_minimal(base_size = 12) + 
          theme(panel.grid.minor = element_blank(),
                plot.title = element_text(face = "bold", size = 14)))
```


# Exercício 1.1 - Gráfico de Dispersão (mtcars)
Nesta seção, avaliamos a eficiência energética em relação ao peso dos veículos, categorizados pelo número de cilindros.

```{r}
data(mtcars)
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = cyl)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, linetype = "dashed", size = 0.5) +
  labs(
    title = "Relação entre Peso e Consumo de Combustível",
    subtitle = "Dataset: mtcars (A linha tracejada indica a tendência linear)",
    x = "Peso do Carro (1000 lbs)",
    y = "Milhas por Galão (mpg)",
    color = "Cilindros"
  ) +
  theme(legend.position = "top")
```

# Exercício 1.2 - Gráfico de Barras (diamonds)
Abaixo, apresentamos a contagem total de diamantes por tipo de corte, organizados em ordem decrescente de frequência.

```{r}
data(diamonds)

df_plot <- diamonds %>%
  count(cut) %>%
  arrange(desc(n)) %>%
  mutate(cut = reorder(cut, -n))

ggplot(df_plot, aes(x = cut, y = n, fill = cut)) +
  geom_col(width = 0.6) +
  geom_text(aes(label = scales::comma(n)), vjust = -0.5, fontface = "bold") +
  scale_fill_brewer(palette = "Spectral") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.15))) +
  labs(
    title = "Contagem de Diamantes por Tipo de Corte",
    subtitle = "Ordenação decrescente por volume",
    x = "Qualidade do Corte",
    y = "Quantidade (Frequência)"
  ) +
  theme(legend.position = "none",
        panel.grid.major.x = element_blank())
```

# Exercício 1.3 - Customização de Boxplot (diamonds)
Distribuição estatística dos preços. Nota: A escala do eixo Y foi ajustada para melhor visualização devido à alta amplitude dos valores.

```{r}
# Garantindo a ordem lógica dos cortes
diamonds$cut <- factor(diamonds$cut, levels = c("Fair", "Good", "Very Good", "Premium", "Ideal"))

ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7, outlier.size = 1, outlier.alpha = 0.2) +
  scale_y_log10(labels = scales::dollar_format()) + # Escala logarítmica para melhor leitura
  scale_fill_manual(values = c(
    "Fair"      = "#E41A1C",
    "Good"      = "#377EB8",
    "Very Good" = "#4DAF4A",
    "Premium"   = "#984EA3",
    "Ideal"     = "#FF7F00"
  )) +
  labs(
    title = "Distribuição de Preços por Qualidade de Corte",
    subtitle = "Valores expressos em escala logarítmica (USD)",
    x = "Qualidade do Corte",
    y = "Preço (Log10)"
  ) +
  theme(
    legend.position = "none",
    axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)
  )
```

# Exercício 1.4 - Conceitos Fundamentais  
## Questão 01 — Diferença entre geom_point() e geom_jitter()  
*geom_point():* Plota os pontos exatamente nas coordenadas $(x, y)$  
**Vantagem:** Preserva a precisão matemática da localização dos dados.  
**Limitação:** Sofre com o overplotting (sobreposição) quando muitos dados ocupam o mesmo espaço.  
*geom_jitter():* Adiciona um pequeno ruído aleatório (deslocamento) à posição dos pontos.
**Vantagem:** Evidencia a densidade de observações em áreas muito povoadas.  
**Limitação:** Sacrifica a precisão exata do ponto em favor da visibilidade do volume  

### Quando usar cada um?  
Use geom_point() para correlações contínuas precisas. Use geom_jitter() para variáveis discretas ou grandes massas de dados sobrepostos.  

## Questão 02 — O conceito de “Gramática dos Gráficos”  
A Gramática dos Gráficos (Grammar of Graphics) é a filosofia de que um gráfico é composto por camadas independentes que se sobrepõem. No ggplot2, isso é implementado através do operador +.  
Principais componentes (camadas):  
**Dados (Data):** O dataset bruto.  
**Estéticas (Aes):** Mapeamento de variáveis para eixos, cores e formas.  
**Geometrias (Geoms):** O tipo de gráfico (pontos, barras, etc.).  
**Facetas (Facets):** Divisão em múltiplos quadros.  
**Estatísticas (Stats):** Transformações como médias ou contagens.  
**Coordenadas (Coords):** Sistemas cartesianos ou polares.  
**Temas (Themes):** Estilização visual (fontes e cores de fundo).  

<p style="text-align: center;">Relatório gerado para a Disciplina de Visualização de Dados — PMMG/BPTran</p>