2ª VA — Questões da avaliação

Questão da 2ª VA

VADeaths

Visualização do 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

Plotagem do gráfico

cores_categorias <- c(
  "Rural Male"   = "#E69F00",
  "Rural Female" = "#56B4E9",
  "Urban Male"   = "#009E73",
  "Urban Female" = "#CC79A7"
)

barplot(
  t(VADeaths),
  beside = TRUE,
  col = cores_categorias,
  main = "Taxas de mortalidade por faixa etária — Virginia (1940)",
  xlab = "Faixa etária",
  ylab = "Taxa de mortalidade (por 1.000 habitantes/ano)",
  names.arg = rownames(VADeaths),
  las = 2,
  ylim = c(0, max(VADeaths) * 1.2)
)

legend(
  "topright",
  legend = colnames(VADeaths),
  fill = cores_categorias,
  title = "Categoria",
  bty = "n",
  cex = 0.85
)

Taxas de mortalidade por faixa etária e categoria demográfica (VADeaths).

ClassificaçãoDoença

Geração + Visualização do dataset

dados <- c(
  "moderado", "leve", "leve", "severo", "leve",
  "moderado", "moderado", "moderado", "leve", "leve",
  "severo", "leve", "moderado", "moderado", "leve",
  "severo", "moderado", "moderado", "moderado", "leve"
)

classificacao <- factor(
  dados,
  levels = c("leve", "moderado", "severo")
)

table(classificacao)

## classificacao
##     leve moderado   severo 
##        8        9        3

Plotagem do gráfico

tab <- table(classificacao)
cores <- c(
  "leve"     = "#56B4E9",
  "moderado" = "#E69F00",
  "severo"   = "#D55E00"
)
pct <- round(100 * tab / sum(tab), 1)

pie(
  tab,
  main = "Classificação da doença nos pacientes examinados",
  col = cores[names(tab)],
  labels = paste0(pct, "%"),
  cex = 0.9
)

legend(
  "topright",
  legend = names(tab),
  fill = cores[names(tab)],
  title = "Estágio",
  bty = "n"
)

Classificação da doença nos 20 pacientes examinados.

USArrests

Visualização do dataset

library(plotly)

usarrests <- as.data.frame(USArrests)
usarrests$City <- rownames(USArrests)
usarrests <- usarrests[order(usarrests$Murder, decreasing = TRUE), ]
top5 <- head(usarrests, 5)
top5$City <- factor(top5$City, levels = top5$City)

top5[, c("City", "Murder", "Assault", "Rape")]

##                          City Murder Assault Rape
## Georgia               Georgia   17.4     211 25.8
## Mississippi       Mississippi   16.1     259 17.1
## Florida               Florida   15.4     335 31.9
## Louisiana           Louisiana   15.4     249 22.2
## South Carolina South Carolina   14.4     279 22.5

Plotagem do gráfico

plot_ly(top5, x = ~City, y = ~Murder, type = "bar", name = "Murder") %>%
  add_trace(y = ~Rape, name = "Rape") %>%
  add_trace(y = ~Assault, name = "Assault") %>%
  layout(
    title = "5 estados mais violentos (EUA, 1973)",
    xaxis = list(title = "Estado"),
    yaxis = list(title = "Ocorrências"),
    barmode = "group"
  )

5 estados com maiores taxas de Murder (USArrests, 1973).

Orange

Plotagem do gráfico

Orange$tooltip <- paste0(
  "Árvore ", Orange$Tree,
  " — idade: ", Orange$age,
  " dias — circ.: ", Orange$circumference,
  " mm"
)

plot_ly(
  Orange,
  x = ~age,
  y = ~circumference,
  color = ~Tree,
  type = "scatter",
  mode = "lines",
  text = ~tooltip,
  hoverinfo = "text"
) %>%
  layout(
    xaxis = list(title = "Idade (dias)"),
    yaxis = list(title = "Circunferência (mm)")
  )

Crescimento das cinco laranjeiras (Orange).