#install.packages{"ggplot2"}
library("ggplot2")
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data("mpg")

1)Execute ggplot(data=mpg). Explique o que este comando faz. #Esse comando é da primeira camada do gráfico e retorna a ‘’tela’’ em branco.

ggplot(data=mpg) G0 <- ggplot(mpg)

  1. Utilize o comando ?mpg e descreva as variaveis contidas neste banco de dados. Faça uma analise preliminar deste banco de dados usando os comandos head, tail, etc (como fizemos para o USArrests).

?mpg

manufacturer = manufacturer name

model = model name

displ = engine displacement, in litres

year = year of manufacture

cyl = number of cylinders

trans = type of transmission

drv = the type of drive train, where f = front-wheel drive, r = rear wheel drive, 4 = 4wd

cty = city miles per gallon

hwy = highway miles per gallon

fl = fuel type

class = “type” of car

dim(mpg)

[1] 234 11

head(mpg)

# A tibble: 6 × 11

manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class

1 audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p compa…

2 audi a4 1.8 1999 4 manual(m5) f 21 29 p compa…

3 audi a4 2 2008 4 manual(m6) f 20 31 p compa…

4 audi a4 2 2008 4 auto(av) f 21 30 p compa…

5 audi a4 2.8 1999 6 auto(l5) f 16 26 p compa…

6 audi a4 2.8 1999 6 manual(m5) f 18 26 p compa…

tail(mpg)

# A tibble: 6 × 11

manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class

1 volkswagen passat 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p mids…

2 volkswagen passat 2 2008 4 auto(s6) f 19 28 p mids…

3 volkswagen passat 2 2008 4 manual(m6) f 21 29 p mids…

4 volkswagen passat 2.8 1999 6 auto(l5) f 16 26 p mids…

5 volkswagen passat 2.8 1999 6 manual(m5) f 18 26 p mids…

6 volkswagen passat 3.6 2008 6 auto(s6) f 17 26 p mids…

summary(mpg)

manufacturer model displ year

Length:234 Length:234 Min. :1.600 Min. :1999

Class :character Class :character 1st Qu.:2.400 1st Qu.:1999

Mode :character Mode :character Median :3.300 Median :2004

Mean :3.472 Mean :2004

3rd Qu.:4.600 3rd Qu.:2008

Max. :7.000 Max. :2008

cyl trans drv cty

Min. :4.000 Length:234 Length:234 Min. : 9.00

1st Qu.:4.000 Class :character Class :character 1st Qu.:14.00

Median :6.000 Mode :character Mode :character Median :17.00

Mean :5.889 Mean :16.86

3rd Qu.:8.000 3rd Qu.:19.00

Max. :8.000 Max. :35.00

hwy fl class

Min. :12.00 Length:234 Length:234

1st Qu.:18.00 Class :character Class :character

Median :24.00 Mode :character Mode :character

Mean :23.44

3rd Qu.:27.00

names(mpg)

[1] “manufacturer” “model” “displ” “year” “cyl”

[6] “trans” “drv” “cty” “hwy” “fl”

[11] “class”

  1. Faça um gráfico de dispersão entre as variáveis hwy e cyl. Mude a cor do tema. Interprete os resultados.

##1

G0 <- ggplot(mpg) + + geom_point(aes(x = hwy, y = cyl), + size = 3)

G0

##2

G1 <- G0 + + labs(title = ‘Distância percorrida na estrada por galão de combustível por Cilindros em um carro’, + y = ‘cilindradas do motor’, + x = ‘Distância percorrida na estrada por galão - em milhas’) G1

##3

G2 <- G1 + + theme_minimal() G2

INTERPRETAÇÃO: Pelo gráfico plotado, vemos que quanto maior a quantidade de cilindros em um motor (potência desse motor), mais esse carro vai consumir combústivel por distância percorrida (milhas por galão), ou seja, quanto mais alto for a cilindrada do motor menos eficiênte esse carro será considerado, pois gastará muito combustível por pouca distância percorrida.

  1. Considerando o banco de dados utilizado no exercício anterior, escolha duas variáveis para analisar via diagrama de dispesão. Comente brevemente seus achados.

##1

G4 <- ggplot(mpg) + + geom_point(aes(x = cty, y = cyl, color = (class)), + size = 3) G4

##2

G5 <- G4 + + labs(title = ‘Economia de combustível de 1990 a 2008 para 38 modelos de carros’, + subtitle = ‘Eficiência dentro da cidade (galões/milha) pela potência do motor’, + y = ‘cilindradas do motor’, + x = ‘Distância percorrida na cidade (galões/milhas)’) G5

##3

G6 <- G5 + + theme_minimal() G6

COMENTÁRIO: Utilizando as variáveis cty, cyl e class, pode se perceber que os modelos de carro com maior potência (cilindradas) do motor consomem maior quantidade de combustível por milha percorrida dentro de uma cidade, sendo os SUV’s com maior potência e consequentemente maior consumo e os carros Compactos e Subccompactos com menos cilindradas e maior eficiência dentro da cidade.