2016 - Armas apreendidas
Carlo Ralph De Musis
23 / abril / 2017
Configuração
Carrega o arquivo referente ao banco de dados de armas apreendidas em 2016 no Mato Grosso.
Tabelas de referência cruzada com gráficos
Primeiro, apenas para fins exploratórios, uma tabela de referência crzada entre calibres e tipos de armas.
Calibres vs. tipos de armnas
# Carrega função
# source("http://pcwww.liv.ac.uk/~william/R/crosstab.r")
# Calcula tabela de referência cruzada
trc <- crosstab(A_fogo, row.vars = "Cal.Arma", col.vars = "TipoArma", type = "f")
trc## TipoArma ESPINGARDA FUZIL PISTOLA REVOLVER SUBMETRALHADORA Sum
## Cal.Arma
## CAL 12 28 0 0 0 0 28
## CAL 16 17 0 0 0 0 17
## CAL 20 38 0 0 1 0 39
## CAL 22 86 0 10 96 0 192
## CAL 24 3 0 0 0 0 3
## CAL 28 10 0 0 0 0 10
## CAL 32 82 0 1 126 0 209
## CAL 357 0 0 0 9 0 9
## CAL 36 41 0 0 2 0 43
## CAL 38 64 0 75 454 0 593
## CAL 40 2 0 28 0 0 30
## CAL 44 7 0 0 4 0 11
## CAL 45 0 0 1 1 0 2
## CAL 55MM 2 0 0 0 0 2
## CAL 6.35MM 0 0 17 0 0 17
## CAL 762 0 2 0 0 0 2
## CAL 765MM 0 0 15 0 0 15
## CAL 9MM 0 0 18 0 1 19
## N.E 28 0 3 30 0 61
## Sum 408 2 168 723 1 1302# Análise exploratória da tabela
# http://www.sthda.com/english/wiki/correspondence-analysis-in-r-the-ultimate-guide-for-the-analysis-the-visualization-and-the-interpretation-r-software-and-data-mining
# Exclui as linhas 16 e 20 (total), e colunas 2 e 5.
library("gplots")
# 1. converte objeto em tabela
dt <- as.table(as.matrix(trc))
# 2. Gráfico
balloonplot(t(trc$crosstab[c(-16,-20),c(1,3,4)]), main ="Calibres vs. tipos de armnas", xlab ="", ylab="",
label = FALSE, show.margins = FALSE)
MunicÃpios vs. tipos de armas
# Calcula tabela de referência cruzada
trc2 <- crosstab(A_fogo, row.vars = "MunicipioFato", col.vars = "TipoArma", type = "f")
trc2## TipoArma ESPINGARDA FUZIL PISTOLA REVOLVER SUBMETRALHADORA Sum
## MunicipioFato
## ACORIZAL 0 0 0 2 0 2
## AGUA BOA 5 0 2 5 0 12
## ALTA FLORESTA 6 0 2 9 0 17
## ALTO ARAGUAIA 3 0 0 5 0 8
## ALTO BOA VISTA 1 0 0 1 0 2
## ALTO GARCAS 2 0 0 2 0 4
## ALTO PARAGUAI 0 0 0 2 0 2
## ALTO TAQUARI 1 0 0 0 0 1
## APIACAS 2 0 0 0 0 2
## ARAGUAIANA 2 0 0 1 0 3
## ARENAPOLIS 1 0 0 2 0 3
## ARIPUANA 8 0 0 5 0 13
## BARAO DE MELGACO 0 0 0 1 0 1
## BARRA DO BUGRES 2 0 0 2 0 4
## BARRA DO GARCAS 9 0 3 20 0 32
## BRASNORTE 2 0 0 2 0 4
## CACERES 19 0 3 20 0 42
## CAMPINAPOLIS 2 0 0 0 0 2
## CAMPO NOVO DO PARECIS 1 0 1 1 0 3
## CAMPO VERDE 2 0 1 10 0 13
## CAMPOS DE JULIO 3 0 1 1 0 5
## CANABRAVA DO NORTE 2 0 0 1 0 3
## CANARANA 0 0 1 2 0 3
## CARLINDA 2 0 0 2 0 4
## CHAPADA DOS GUIMARAES 2 0 1 4 0 7
## CLAUDIA 1 0 0 1 0 2
## COLIDER 4 0 0 7 0 11
## COLNIZA 66 0 0 13 0 79
## COMODORO 3 0 0 5 0 8
## CONFRESA 3 0 1 2 0 6
## COTRIGUACU 1 0 0 3 0 4
## CUIABA 32 1 69 240 1 343
## DENISE 1 0 0 2 0 3
## DIAMANTINO 2 0 1 5 0 8
## FELIZ NATAL 2 0 0 2 0 4
## GAUCHA DO NORTE 2 0 0 0 0 2
## GENERAL CARNEIRO 1 0 0 1 0 2
## GLORIA D'OESTE 2 0 0 0 0 2
## GUARANTA DO NORTE 8 0 3 8 0 19
## GUIRATINGA 3 0 0 2 0 5
## INDIAVAI 1 0 0 0 0 1
## IPIRANGA DO NORTE 1 0 0 0 0 1
## ITANHANGA 2 0 4 0 0 6
## ITAUBA 1 0 0 1 0 2
## ITIQUIRA 2 0 0 1 0 3
## JACIARA 4 0 1 7 0 12
## JANGADA 0 0 0 1 0 1
## JAURU 0 0 0 1 0 1
## JUARA 15 0 5 5 0 25
## JUINA 5 0 1 6 0 12
## JURUENA 9 0 3 7 0 19
## JUSCIMEIRA 3 0 0 1 0 4
## LAMBARI D'OESTE 0 0 1 0 0 1
## LAMBARI DOESTE 2 0 0 1 0 3
## LUCAS DO RIO VERDE 6 0 2 13 0 21
## MARCELANDIA 0 0 0 2 0 2
## MATUPA 2 0 3 1 0 6
## MIRASSOL D"OESTE 1 0 0 2 0 3
## NOBRES 1 0 0 1 0 2
## NORTELANDIA 0 0 0 2 0 2
## NOSSA SENHORA DO LIVRAMENTO 4 0 0 2 0 6
## NOVA BANDEIRANTE 2 0 1 2 0 5
## NOVA BANDEIRANTES 2 0 0 0 0 2
## NOVA CANAA DO NORTE 2 0 0 1 0 3
## NOVA LACERDA 0 0 1 0 0 1
## NOVA MARINGA 1 0 0 1 0 2
## NOVA MONTEVERDE 0 0 0 3 0 3
## NOVA MUTUM 10 0 1 15 0 26
## NOVA NAZARE 0 0 1 0 0 1
## NOVA OLIMPIA 0 0 0 4 0 4
## NOVA UBIRATA 1 0 0 0 0 1
## NOVA XAVANTINA 0 0 1 2 0 3
## NOVO MUNDO 5 0 0 4 0 9
## NOVO SANTO ANTONIO 3 0 1 2 0 6
## PARANAITA 1 0 0 1 0 2
## PARANATINGA 1 0 0 0 0 1
## PEDRA PRETA 6 0 1 2 0 9
## PEIXOTO DE AZEVEDO 4 0 1 15 0 20
## POCONE 2 0 1 6 0 9
## PONTAL DO ARAGUAIA 1 0 0 1 0 2
## PONTES E LACERDA 8 0 4 13 0 25
## PORTO ALEGRE DO NORTE 0 0 1 0 0 1
## PORTO DOS GAUCHOS 9 0 0 3 0 12
## PORTO ESPERIDIAO 5 1 1 3 0 10
## POXOREU 1 0 0 0 0 1
## PRIMAVERA DO LESTE 4 0 2 14 0 20
## QUERENCIA 0 0 0 4 0 4
## RESERVA DO CABACAL 0 0 0 2 0 2
## RIBEIRAO CASCALHEIRA 3 0 0 0 0 3
## RIO BRANCO 2 0 0 0 0 2
## RONDONOPOLIS 11 0 17 86 0 114
## ROSARIO OESTE 0 0 0 3 0 3
## SALTO DO CEU 0 0 0 1 0 1
## SANTA CARMEM 4 0 0 0 0 4
## SANTA CRUZ DO XINGU 0 0 0 1 0 1
## SANTA RITA DO TRIVELATO 0 0 1 1 0 2
## SANTA TEREZINHA 0 0 0 1 0 1
## SANTO AFONSO 1 0 0 1 0 2
## SANTO ANTONIO DE LEVERGER 0 0 0 1 0 1
## SANTO ANTONIO DO LESTE 0 0 0 1 0 1
## SANTO ANTONIO DO LEVERGER 0 0 0 2 0 2
## SAO FELIX DO ARAGUAIA 3 0 0 1 0 4
## SAO JOSE DO POVO 0 0 0 1 0 1
## SAO JOSE DO RIO CLARO 2 0 0 5 0 7
## SAO JOSE DO XINGU 2 0 0 2 0 4
## SAO JOSE DOS QUATRO MARCOS 0 0 3 0 0 3
## SAO PEDRO DA CIPA 0 0 0 1 0 1
## SAPEZAL 5 0 0 3 0 8
## SINOP 15 0 6 17 0 38
## SORRISO 4 0 3 9 0 16
## TABAPORA 4 0 2 1 0 7
## TANGARA DA SERRA 2 0 0 7 0 9
## TESOURO 1 0 0 0 0 1
## TORIXOREU 1 0 0 0 0 1
## UNIAO DO SUL 1 0 0 0 0 1
## VARZEA GRANDE 7 0 10 29 0 46
## VILA BELA DA SANTISSIMA TRINDADE 2 0 0 4 0 6
## VILA RICA 3 0 0 2 0 5
## Sum 408 2 168 723 1 1302# Esta tabela foi muito grande para uma saÃda gráficaAnálise fatorial por correspondência
Calibre vs. tipos de armas
# Utiliza biblioteca CA disponÃvel em https://www.jstatsoft.org/article/view/v020i03
library(ca)
afc <- ca(trc$crosstab[c(-16,-20),c(1,3,4)])
plot(ca(trc$crosstab[c(-16,-20),c(1,3,4)]), mass = TRUE, contrib = "absolute", map = "rowgreen", arrows = c(FALSE, TRUE))
MunicÃpios vs. tipos de armas
COmo estava com muito texto optei por fazer um gráfico com os labels e um sem eles.
library(ca)
trc2 <- crosstab(A_fogo, row.vars = "MunicipioFato", col.vars = "TipoArma", type = "f")
afc2 <- ca(trc2$crosstab)
# Com labels
plot(afc2)
# Sem labels
plot(afc2, mass = TRUE, contrib = "absolute", map = "rowgreen", arrows = c(FALSE, TRUE), label= FALSE)