Em relação aos salários, a média global mensal em salários mínimos para o setor cultural em 2010 foi de 4,2, acima da média geral dos demais setores da economia, que situou-se em 3,2. A relação entre as faixas de pessoal ocupado total e salários médios nas atividades culturais tem comportamento similar ao do universo empresarial, quanto maior a faixa de pessoal ocupado das empresas, maior é a média de salários pagos, como pode ser observado para os anos de 2007 e 2010. As empresas maiores, na faixa de 500 pessoas ocupadas ou mais, pagaram em média os maiores salários: 7,3 salários mínimos em 2010 (Gráfico 3).
No que diz respeito ao número total de pessoas ocupadas no setor cultural, nota-se um crescimento de 13,2% entre 2007 e 2010, passando de 1,9 milhão para 2,1 milhões de pessoas ocupadas. O número de sócios e proprietários, que em 2007 somava 534,5 mil, passou para 557,6 mil, em 2010, o que representou um crescimento de 4,3%. No Brasil, as atividades caracterizadas como culturais registraram aumento no número de pessoas ocupadas assalariadas de 1,3 milhão para 1,5 milhão, entre os anos de 2007-2010. O crescimento dos ocupados assalariados do setor cultural (19,0%) foi maior vis-à-vis a taxa de 17,3% referente ao total de pessoas ocupadas assalariadas da economia.
Nas estatísticas do Cempre, utiliza-se como proxy para identificar o tamanho das empresas e outras organizações o número de pessoas ocupadas em 31 de dezembro do ano de referência, agrupadas, neste estudo, em cinco faixas de pessoal ocupado total: 0 a 4, 5 a 19, 20 a 99, 100 a 499, 500 e mais (Tabela 2 e Gráfico 1).
A distribuição por faixa de pessoal ocupado total, tanto do número de empresas quanto do pessoal ocupado no setor cultural, se apresentou estável no período de 2007- 2010. A faixa entre 0 e 4 pessoas ocupadas apresentou participação de 76,0% do total de empresas culturais e ocupou 12,7% do pessoal ocupado total no setor em 2010. As maiores empresas, com porte de 500 ou mais pessoas ocupadas, representam apenas 0,1% das empresas que atuaram nas atividades culturais, mas foram responsáveis por aproximadamente 22% do pessoal ocupado e 50% do total de salários pagos. Estas empresas registraram um aumento de participação no total de pessoas ocupadas no setor cultural (de 20,5%, em 2007, para 22,1%, em 2010).
Para as empresas e outras organizações de menor porte do setor cultural (faixa de 0 a 4 pessoas ocupadas), observou-se uma maior participação do pessoal ocupado assalariado em relação ao pessoal ocupado total, aumentando de 20,7%, em 2007, para 21,7%, em 2010. Na faixa das maiores empresas relacionadas ao setor cultural (500 e mais pessoas ocupadas) a participação do pessoal ocupado assalariado não variou entre 2007-2010 (99,9%).
Em 2010, a análise da distribuição do pessoal ocupado assalariado por porte da empresa, permite observar que as menores empresas e outras organizações do setor cultural, situadas na faixa de 0 a 4 pessoas, embora em maior número (330,1 mil
empresas), ocuparam o menor número de pessoas assalariadas (116,9 mil pessoas
assalariadas), conforme Tabela 2. Na outra extremidade, as empresas culturais na faixa de 500 e mais pessoas ocupadas (265 empresas) absorveram cerca de quatro vezes mais pessoal assalariado que as pequenas, ocupando 463,5 mil pessoas assalariadas. O Gráfico 2 mostra que, em 2010, para a faixa de 0 a 4 pessoas ocupadas, o número de sócios e proprietários representava 78,3% do total de pessoas ocupadas e o número de assalariados correspondia a 21,7% desse total. Contudo, na faixa de 500 e mais pessoas ocupadas, o número de sócios e proprietários representava 0,1% do total de pessoas ocupadas, enquanto o número de assalariados representava 99,9% desse total.
O R é uma linguagem de programação de código aberto e um ambiente para computação estatística.
** A maioria dos softwares é construída para centralizar e controlar os dados, mas não para democratizá-los. Como resultado, as pessoas ficam reféns dos especialistas para responder questões básicas. ** O R é diferente! É democrático! É de graça!
Que mal fiz eu aos deuses todos? Se têm a verdade, guardem-na! Sou um técnico, mas tenho técnica só dentro da técnica. Fora disso sou doido, com todo o direito a sê-lo. Com todo o direito a sê-lo, ouviram? Queriam-me casado, fútil, quotidiano e tributável?
“Se nos ferem, não sangramos?”
Mudando o tamanho da fonte
Esse é o site do GAE
Basta adicionar o comando:

ou o comando:

Podemos colocar memes, gifs, e outros formatos de imagens externas
(é só referenciar o link da imagem).

Entre o Van Gogh e o Esher.
Podemos adicionar quebras de linha em textos.
Por exemplo: > R Markdown is a file format for making dynamic documents with R. An R Markdown document is written in markdown (an easy-to-write plain text format) and contains chunks of embedded R code, like the document below.
Pode ser formatado dessa maneira: > R Markdown is a file format for making dynamic documents with R.
An R Markdown document is written in markdown (an easy-to-write plain text format) and contains chunks of embedded R code, like the document below.
Basta adicionar a tag
Na posição onde você deseja quebrar a linha (semelhante ao Enter ⏎ do seu teclado).
YAML é uma linguagem que pretende simplificar a codificação de dados.
No caso do R Markdown, ela define informações (metadados) no início do documento, inclusive sua estilização.
Por padrão, o documento é gerado em uma página HTML, mas podemos escolher outros formatos. Os mais usados são PDF e .Docx (Word).
Basta alterar a opção de output
. Exemplo: * Para gerar um PDF: output: pdf_document
output: word_document
Para consultar outros formatos de saída, veja: http://rmarkdown.rstudio.com/lesson-9.html
Existem diversas opções de controle da aparência dos documentos em HTML. O que vem a sua cabeça quando eu falo a palavra BOOTSTRAP?
A. Nada. Nunca ouvi falar,
B. Reamostragem,
C. Customização (Aparência e Estilo)
Bootstrap: temas válidos “default”, “cerulean”, “journal”, “flatly”, “readable”, “spacelab”, “united”, “cosmo”, “lumen”, “paper”, “sandstone”, “simplex”, and “yeti”.
Highlight style: estilos possíveis “default”, “tango”, “pygments”, “kate”, “monochrome”, “espresso”, “zenburn”, “haddock”, and “textmate”. Pass null to prevent syntax highlighting.
Exemplo 1:
output:
html_document:
theme: cerulean
highlight: tango
Exemplo 2:
output:
pdf_document:
toc: true
highlight: zenburn
always_allow_html: yes
word_document:
fig_width: 5
fig_height: 5
fig_caption: true
always_allow_html: yes
html_document:
theme: cerulean
highlight: tango
toc: true
toc_float: true
code_folding: hide
#```{r cars, echo=FALSE}
#```{r cars, results='hide'}
#```{r cars, warning=FALSE}
#```{r cars, menssage=FALSE}
plot(cars$speed, cars$dist)
plot(cars$speed, cars$dist, col="#0d6887",pch=19,main="Diagrama de Dispersão", xlab="Velocidade", ylab ="o que é disp?" )
abline(lsfit(cars$speed, cars$dist),col="#032435", lty=2, lwd=4)
Correlação….
## [1] -0.06447185
Vamos ver o banco de dados para nos certificar…
Vamos fazer o diagrama de dispersão para nos certificar…
Esse é um banco de dados para te mostrar que sempre precisamos visualizar a estatística!
Todas essas figuras tem a mesma correlação (rho=-0.06).
## disp drat hp mpg qsec wt
## disp 1.0000000 -0.71021393 0.7909486 -0.8475514 -0.43369788 0.8879799
## drat -0.7102139 1.00000000 -0.4487591 0.6811719 0.09120476 -0.7124406
## hp 0.7909486 -0.44875912 1.0000000 -0.7761684 -0.70822339 0.6587479
## mpg -0.8475514 0.68117191 -0.7761684 1.0000000 0.41868403 -0.8676594
## qsec -0.4336979 0.09120476 -0.7082234 0.4186840 1.00000000 -0.1747159
## wt 0.8879799 -0.71244065 0.6587479 -0.8676594 -0.17471588 1.0000000
Mas que coisa sem graça!
Agora sim!
Você sabe o que é uma nuvem de palavras?
Já se perguntou como as pessoas criam “wordclouds” (nuvens de palavras)? Nuvens de palavras são imagens compostas por palavras de várias cores e tamanhos e, opcionalmente, organizadas em direções distintas. Pois agora você saberá como e o melhor de tudo: aprenderá a criar a sua nuvem de palavras!
Como criar a minha nuvem de palavras?
Temos duas formas de colocar equações do LaTeX no RMarkdown
A primeira…. ``` \[r =\frac{COV(x,y)}{S_xS_y} \]
A segunda…
Que tal colocar a função de densidade da Normal?
\[\begin{equation} f(x) = \frac{1}{2\pi\sigma^{2}} e^{-\frac{1}{2 \sigma^{2}} (x - \mu)^{2}} \end{equation}\]##
## Call:
## lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)
##
## Coefficients:
## (Intercept) hp
## 30.09886 -0.06823
A estimativa do \(\beta_1\) desse modelo linear simples é -0.0682283.
Existem diversas forams de apresentações no Rmarkdown. As mais utilizadas são:
Exemplos:
output: ioslides_presentation
output: slidy_presentation
Para maiores informações, esse link é bem útil
Steven Dutt-Ross
Steven Dutt-Ross é um entusiasta do R, professor e pesquisador do Departamento de Métodos Quantitativos da UNIRIO - DMQ/UNIRIO e coordenador do projeto de extensão DATAUNIRIO.
Alexandre Sousa da Silva
Alexandre Sousa da Silva é professor e pesquisador do Departamento de Métodos Quantitativos da UNIRIO - DMQ/UNIRIO e coordenador do projeto de extensão chamado Grupo de Apoio Estatístico - GAE.
Thiago de Araujo Severo dos Santos
Thiago de Araujo Severo dos Santos é estudante de Sistemas de Informação da UNIRIO e bolsista do projeto de extensão DATAUNIRIO.