2ªVA Análise de Dados

Análise

VADeaths

Dataset

VADeaths

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

Gráfico de Barras Agrupadas

# Definindo cores
cores <- c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3", "#FF7F00")

# Gráfico de barras agrupadas 
barplot(
  VADeaths,
  beside     = TRUE,
  col        = cores,
  main       = "Taxas de Mortalidade na Virgínia (1940)",
  xlab       = "Grupo Demográfico",
  ylab       = "Taxa de Mortalidade (por 1.000 habitantes)",
  ylim       = c(0, max(VADeaths) * 1.25),
  cex.names  = 0.95,
  cex.axis   = 0.9,
  border     = "white",
  legend.text = rownames(VADeaths),
  args.legend = list(
    title  = "Faixa Etária",
    x      = "topleft",
    bty    = "n",
    cex    = 0.9,
    inset  = 0.02
  )
)

USArrests

# adicionar coluna City, ordenar por Murder e pegar top 5
df <- USArrests %>%
  mutate(City = rownames(USArrests)) %>%
  arrange(desc(Murder)) %>%
  slice(1:5)

# Gráfico de barras agrupadas com Plotly
plot_ly(df,
        x      = ~City,
        y      = ~Murder,
        type   = "bar",
        name   = "Murder",
        marker = list(color = "#4472C4")) %>%         # azul
  add_trace(y      = ~Rape,
            name   = "Rape",
            marker = list(color = "#ED7D31")) %>%     # laranja
  add_trace(y      = ~Assault,
            name   = "Assault",
            marker = list(color = "#70AD47")) %>%     # verde
  layout(
    title    = "5 estados mais violentes (EUA, 1973)",
    xaxis    = list(title = "Estado"),
    yaxis    = list(title = "Ocorrências"),
    barmode  = "group",
    legend   = list(x = 1.02, y = 0.95, xanchor = "left"),
    plot_bgcolor  = "white",
    paper_bgcolor = "white"
  )

Orange

# Cores distintas para cada árvore
cores_orange <- c("1" = "#E41A1C",
                  "2" = "#377EB8",
                  "3" = "#4DAF4A",
                  "4" = "#984EA3",
                  "5" = "#FF7F00")

# Iniciar gráfico vazio
fig <- plot_ly()

# Adicionar uma trace por árvore
for (arvore in levels(Orange$Tree)) {
  dados_arvore <- subset(Orange, Tree == arvore)

  fig <- add_trace(
    fig,
    data        = dados_arvore,
    x           = ~age,
    y           = ~circumference,
    type        = "scatter",
    mode        = "lines+markers",
    name        = paste0("Árvore ", arvore),
    line        = list(color = cores_orange[arvore], width = 2),
    marker      = list(color = cores_orange[arvore], size = 7),
    hovertemplate = paste0(
      "Árvore ", arvore,
      " — idade: %{x} dias — circ.: %{y} mm<extra></extra>"
    )
  )
}

# Layout
fig <- layout(
  fig,
  title  = "Crescimento das Laranjeiras ao Longo do Tempo",
  xaxis  = list(title = "Idade (dias)"),
  yaxis  = list(title = "Circunferência (mm)"),
  legend = list(title = list(text = "Laranjeira")),
  plot_bgcolor  = "white",
  paper_bgcolor = "white"
)

fig

ClassificaçãoDoença

# Dados dos 20 pacientes
pacientes <- c("moderado","leve","leve","severo","leve","moderado","moderado",
               "moderado","leve","leve","severo","leve","moderado","moderado",
               "leve","severo","moderado","moderado","moderado","leve")

# Contagem por estágio
contagem <- table(pacientes)

# Porcentagens para exibir nas fatias
pct <- round(prop.table(contagem) * 100, 1)
rotulos <- paste0(pct, "%")

# Cores para cada estágio
cores_pizza <- c(
  leve     = "#4DAF4A", 
  moderado = "#377EB8",   
  severo   = "#E41A1C"   
)

# Gráfico de pizza
pie(
  contagem,
  labels  = rotulos,
  col     = cores_pizza[names(contagem)],
  main    = "Classificação de Doença em 20 Pacientes",
  cex     = 1.1
)

# Legenda com legend()
legend(
  "bottomright",
  legend = paste0(names(contagem), " (n = ", as.integer(contagem), ")"),
  fill   = cores_pizza[names(contagem)],
  title  = "Estágio",
  bty    = "n",
  cex    = 0.95
)