Questões

VADeaths

1) Uma doença pode ser classificada em três estágios (leve, moderado e severo). Foram examinados 20 pacientes e obtidos os dados: moderado, leve, leve, severo, leve, moderado, moderado, moderado, leve, leve, severo,leve, moderado, moderado, leve, severo, moderado, moderado, moderado,leve. Com base nestes dados crie um gráfico de piza. Inclua a porcentagem de cada fatia, as cores das fatias e o nome do gráfico. Adicionalmente, use o comando legend() para incluir a legenda do gráfico. Usando os gráficos tradicionais do R, abaixo submeta o link do RPubs com o resultado dessa questão. O gráfico deve ficar dentro de uma aba chamada de “ClassificaçãoDoença”. Note que apenas um link do RPubs é necessário. Basta repetir o link abaixo se você já tiver submetido para outras questões.

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
cores <- c("darkgreen", "orange", "purple", "red", "blue")

barplot(VADeaths, beside = TRUE, col = cores, ylim = c(0, 80),
        main = "taxas de mortalidade",
        xlab = "grupo populacional", ylab = "mortes por 1000 habitantes",
        legend.text = rownames(VADeaths),
        args.legend = list(x = "topleft", title = "faixa etária", bty = "n"))

ClassificaçãoDoença

2) Uma doença pode ser classificada em três estágios (leve, moderado e severo). Foram examinados 20 pacientes e obtidos os dados: moderado, leve, leve, severo, leve, moderado, moderado, moderado, leve, leve, severo, leve, moderado, moderado, leve, severo, moderado, moderado, moderado, leve. Com base nestes dados crie um gráfico de pizza. Inclua a porcentagem de cada fatia, as cores das fatias e o nome do gráfico. Adicionalmente, use o comando legend() para incluir a legenda do gráfico. O gráfico deve ficar dentro de uma aba chamada de “ClassificaçãoDoença”.

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

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

freq <- table(estagios)
porcentagem <- round(prop.table(freq) * 100, 1)
freq
## estagios
##     leve moderado   severo 
##        8        9        3
porcentagem
## estagios
##     leve moderado   severo 
##       40       45       15
cores_pizza <- c("green", "yellow", "red")

pie(freq, labels = paste(porcentagem, "%", sep = ""), col = cores_pizza,
    main = "Classificação da doença em 20 pacientes")
legend("topright", legend = names(freq), fill = cores_pizza, title = "Estágio")

USArrests

3) Use USArrests. Adicione uma coluna City com os nomes (rownames), ordene de forma decrescente por Murder e selecione os 5 estados mais violentes. Construa um gráfico de barras agrupadas com Murder, Rape e Assault, com título, legenda e nomes nos eixos. O resultado deve reproduzir exatamente a figura modelo (anexar imagem na prova). Use o Plotly e coloque dentro de uma aba chamada de ” “USArrests”. Note que apenas um link do RPubs é necessário. Basta repetir o link abaixo se você já tiver submetido para outras questões.

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
dados <- USArrests
dados$City <- rownames(dados)

top5 <- dados %>%
  arrange(desc(Murder)) %>%
  head(5)

top5$City <- factor(top5$City, levels = top5$City)

top5
##                Murder Assault UrbanPop Rape           City
## Georgia          17.4     211       60 25.8        Georgia
## Mississippi      16.1     259       44 17.1    Mississippi
## Florida          15.4     335       80 31.9        Florida
## Louisiana        15.4     249       66 22.2      Louisiana
## South Carolina   14.4     279       48 22.5 South Carolina
library(plotly)
## Carregando pacotes exigidos: ggplot2
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
plot_ly(top5, x = ~City, y = ~Murder, type = "bar", name = "Mmrder") %>%
  add_trace(y = ~Rape, name = "rape") %>%
  add_trace(y = ~Assault, name = "assault") %>%
  layout(title = "5 estados mais violentos",
         xaxis = list(title = "estado"),
         yaxis = list(title = "prisões por 100 mil habitantes"),
         barmode = "group")

Orange

4)Use Orange. Construa um gráfico de linha com a idade no eixo x e a circunferência no eixo y, mostrando simultaneamente as 5 laranjeiras em cores distintas. Exigência extra: ao passar o mouse, o tooltip deve exibir o texto Árvore X — idade: Y dias — circ.: Z mm. Use o Plotly e coloque dentro de uma aba chamada de “Orange”. Note que apenas um link do RPubs é necessário. Basta repetir o link abaixo se você já tiver submetido para outras questões.

laranjas <- Orange
laranjas$Tree <- factor(laranjas$Tree, levels = c("1", "2", "3", "4", "5"))

head(laranjas)
##   Tree  age circumference
## 1    1  118            30
## 2    1  484            58
## 3    1  664            87
## 4    1 1004           115
## 5    1 1231           120
## 6    1 1372           142
table(laranjas$Tree)
## 
## 1 2 3 4 5 
## 7 7 7 7 7
cores_arvores <- c("red", "blue", "darkgreen", "orange", "purple")

plot_ly(laranjas, x = ~age, y = ~circumference, color = ~Tree,
        colors = cores_arvores, type = "scatter", mode = "lines+markers") %>%
  layout(title = "Crescimento das 5 laranjeiras",
         xaxis = list(title = "idade (dias)"),
         yaxis = list(title = "circunferência (mm)"),
         legend = list(title = list(text = "Árvore")))