df <- read.csv("/home/joaolaf/Documentos/DadosCiaMB.csv",header = TRUE,sep = ";",dec = ",")
df
##       Civil Instrucao Filhos salario idade procedencia
## 1  solteiro         f     NA    4.00 26.25    interior
## 2    casado         f      1    4.56 32.83     capital
## 3    casado         f      2    5.25 36.42     capital
## 4  solteiro         m     NA    5.73 20.83       outra
## 5  solteiro         f     NA    6.26 40.58       outra
## 6    casado         f      0    6.66 28.00    interior
## 7  solteiro         f     NA    6.86 41.00    interior
## 8  solteiro         f     NA    7.39 43.33     capital
## 9    casado         m      1    7.59 34.83     capital
## 10 solteiro         m     NA    7.44 23.50       outra
## 11   casado         m      2    8.12 33.50    interior
## 12 solteiro         f     NA    8.46 27.92     capital
## 13 solteiro         m     NA    8.74 37.42       outra
## 14   casado         f      3    8.95 44.17       outra
## 15   casado         m      0    9.13 30.42    interior
## 16 solteiro         m     NA    9.35 38.67       outra
## 17   casado         m      1    9.77 31.58     capital
## 18   casado         f      2    9.80 39.58       outra
## 19 solteiro         s     NA   10.53 25.67    interior
## 20 solteiro         m     NA   10.76 37.33    interior
## 21   casado         m      1   11.06 30.75       outra
## 22 solteiro         m     NA   11.59 34.17     capital
## 23 solteiro         f     NA   12.00 41.00       outra
## 24   casado         s      0   12.79 26.08       outra
## 25   casado         m      2   13.23 32.42    interior
## 26   casado         m      2   13.60 35.00       outra
## 27 solteiro         f     NA   13.85 46.58       outra
## 28   casado         m      0   14.69 29.67    interior
## 29   casado         m      5   14.71 40.50    interior
## 30   casado         m      2   15.99 35.83     capital
## 31 solteiro         s     NA   16.22 31.42       outra
## 32   casado         m      1   16.61 36.33    interior
## 33   casado         s      3   17.26 43.58     capital
## 34 solteiro         s     NA   18.75 33.58     capital
## 35   casado         m      2   19.40 48.92     capital
## 36   casado         s      3   23.30 42.17    interior

Questão 2 

plot(df$Instrucao,col = "red")

plot(df$procedencia,col = "red")

barplot(table(df$Filhos),col = "red")

Questão 3 

hist(df$salario, col = "red", main = "histograma do salario")

hist(df$idade, col = "red", main = "Histograma da idade")

Questão 4 

mean(df$salario)
## [1] 11.12222
mean(df$Filhos, na = TRUE)
## [1] 1.65
mean(df$idade)
## [1] 35.05083
var(df$salario)
## [1] 21.04477
var(df$Filhos, na = TRUE)
## [1] 1.607895
var(df$idade)
## [1] 44.95764

Questão 5 

boxplot(df$salario, col = "blue")

Existe um salário que se afasta muito da mediana, ou seja, pode ser considerado um OUTLIE (uma medida mentirosa) que pode acabar dificultando a análise dos dados

Questão 6 

table <- table(df$Instrucao,df$procedencia)
cor(table)
##            capital  interior     outra
## capital  1.0000000 0.8660254 0.9958706
## interior 0.8660254 1.0000000 0.8170572
## outra    0.9958706 0.8170572 1.0000000

Como podemos ver por essa table,as correlações entre as variáveis estão sempre próximas a 1. Isso quer dizer que a relação entre essas variáveis é extremamente forte.

Questão 7 

plot(df$salario, df$idade, main = "Disperção entre idade e salario",xlab = "salario",ylab = "idade")

A correlação linear vai nos fornecer o grau de relacionamento linear entre as duas variáveis estudadas:

cor(df$salario,df$idade)
## [1] 0.365186

E, como mostra o gráfico, a relação linear entre eles é fraca, visto que a cor = 0.36 e que o gráfico se encontra totalmente dispesso.

Questão 8 

boxplot(df$salario~df$Instrucao)

Nessa análise, vemos que a mediana dos 3 tipos de instrução (fundamental, médio e superior) são bem diferentes. Isso nos indica que o salário tem uma alta relação com o grau de instrução do indivíduo