Efetivo de PTTC por posto e graduação

dados1 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(Efetivo = sum(efetivo))

Efetivo de PTTC por Orgão em ordem decrescente de efetivo

dados1 %>% group_by(orgao) %>% summarise(Efetivo = sum(efetivo)) %>% arrange(desc(Efetivo))

Distribuição do Efetivo de PTTC por posto/graduação e Órgão enquadrante

dados1 <- dados1 %>% arrange(orgao) 
dados1
ggplot(aes(y = efetivo, x = orgao, fill=posto_grad), data = dados1) + 
  geom_col()+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo- Exército Brasileiro", subtitle="Distribuição do Efetivo de PTTC por posto/graduação e Órgão enquadrante", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("Órgão") + ylab("Efetivo")

Top 10 em contratação de PTTC por OM e posto onde presta a tarefa

dados_top <- dados2 %>% group_by(om_tarefa,posto_grad) %>% summarise(total = n()) %>% arrange(desc(total))  
dados_top <- dados_top[1:10,]  
dados_top <- arrange(dados_top,om_tarefa)
dados_top
ggplot(aes(y = total, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 em contratação de PTTC por OM e posto onde presta a tarefa", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Efetivo") 

Efetivo de PTTC por OM onde presta a tarefa

dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n()) %>% arrange(desc(total)) 

Sumário estatístico do tempo de permanência como PTTC (até a data do encerramento do contrato vigente) por OM onde presta a tarefa

Total (efetivo total da OM)
Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão
#dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) %>% arrange(desc(media))
total <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) 
dp <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(desv.pad = sd(tempo_anos)) 
min <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(tempo_anos)) 
max <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(tempo_anos)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(mediana = median(tempo_anos))  
sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))
sumario %>% arrange(desc(total))

Sumário estatístico do tempo de permanência como PTTC (até a data do encerramento do contrato vigente) por posto/graduação

Total (efetivo total da OM)
Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão
obs: na base de dados existe militar com igual data de entrada e saída, por isso há um Cel com tempo mínimo de contrato igual a zero.
#dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) %>% arrange(desc(media))
total <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) 
dp <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(desv.pad = sd(tempo_anos)) 
min <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(minimo = min(tempo_anos)) 
max <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(maximo = max(tempo_anos)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(mediana = median(tempo_anos))  
sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))
sumario %>% arrange(desc(total))

Sumário estatístico da idade do PTTC por OM onde presta a tarefa

Total (efetivo total da OM)
Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão
total <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(idade)) 
dp <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(desv.pad = sd(idade)) 
min <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(idade)) 
max <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(idade)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(mediana = median(idade))  
sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))
sumario %>% arrange(desc(total))

Sumário estatístico da idade do PTTC por posto/graduação

Total (efetivo total da OM)
Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão
total <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(media = mean(idade)) 
dp <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(desv.pad = sd(idade)) 
min <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(minimo = min(idade)) 
max <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(maximo = max(idade)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(mediana = median(idade))  
sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))
sumario %>% arrange(desc(total))

Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais idosos)

dados_top <- dados2 %>% group_by(posto_grad,om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(idade)) %>%arrange(desc(maximo))
dados_top <- dados_top[1:10,]  
dados_top
ggplot(aes(y = maximo, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais idosos)", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Idade") 

Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais jovens)

dados_top <- dados2 %>% group_by(posto_grad,om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(idade)) %>%arrange((minimo))
dados_top <- dados_top[1:10,]  
dados_top
ggplot(aes(y = minimo, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais jovens)", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Idade") 

Distribuição da idade e tempo como prestador de tarefa na AMAN (idade decrescente)

dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(idade))

Distribuição da idade e tempo como prestador de tarefa na AMAN (tempo em anos decrescente)

dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))

Distribuição da idade e posto/graduação como prestador de tarefa na AMAN

data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
ggplot(data_graf, x=idade, y=posto_grad) +  geom_dotplot(aes(fill = posto_grad,x=idade),binaxis='x',stackdir='center')+   theme(axis.text.y = element_blank()) + scale_y_continuous(breaks=seq(40,90,2)) +  scale_x_continuous(breaks=seq(40,90,2))+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Distribuição por idade e posto/graduação como prestador de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("") 

NA
NA
NA
NA

Distribuição do tempo de tarefa e posto como prestador de tarefa na AMAN

data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
ggplot(data_graf, x=tempo_anos, y=posto_grad) +  geom_dotplot(aes(fill = posto_grad,x=tempo_anos),binaxis='x',stackdir='center')+
  theme(axis.text.y = element_blank()) + scale_y_continuous(breaks=seq(10,40,2)) + scale_x_continuous(breaks=seq(0,40,2))+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Distribuição do tempo de tarefa e posto como prestador de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Tempo de Tarefa") + ylab("") 

Relação entre idade e tempo de tarefa na AMAN

data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
b <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))
b+geom_point()+geom_smooth(method = "loess")+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")

Relação entre idade e tempo de tarefa dos oficiais na AMAN

data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN") %>% filter(posto_grad=="Coronel" | posto_grad=="Tenente-Coronel" | posto_grad=="Capitão"| posto_grad=="Primeiro - Tenente"| posto_grad=="Segundo - Tenente") %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
c <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))
# gera roda de cor  
# wheel("3",num=6) 
c+geom_point(aes(color = posto_grad, shape = posto_grad), size=4)+
  scale_shape_manual(values = c(15:22)) +
  scale_color_manual(values = c("#FC4E07" ,"#E7B800" ,"#0000CD" ,"#CD00CD", "#CD0000" ,"#CDCD00"))+
   labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa dos oficiais na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")

Relação entre idade e tempo de tarefa dos graduados na AMAN

data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN") %>% filter(posto_grad=="Terceiro - Sargento" | posto_grad=="Segundo - Sargento" | posto_grad=="Primeiro - Sargento" | posto_grad=="Subtenente") %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
c <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))
# gera roda de cor  
# wheel("blue",num=8) 
c+geom_point(aes(color = posto_grad, shape = posto_grad), size=4)+
  scale_shape_manual(values = c(15, 16, 17)) +
  scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"))+
   labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa dos graduados na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")

NA
NA
---
title: "Vamos contar os PTTC que trabalham no Exército Brasileiro em 2018?"
author: "Roberto Campos Leoni"
output: 
  html_notebook: 
    toc: yes
---

```{r include=FALSE}
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(readxl)
library(ggpubr)
library(knitr)
library(ggrepel)
library(ggpubr)
library(colortools)
theme_set(theme_pubr())

```

```{r include=FALSE}
# Ler os dados
dados1 <- read_excel("pttc.xlsx", sheet = "p1")
dados2 <- read_excel("pttc.xlsx", sheet = "p2")
```
# Efetivo de PTTC por posto e graduação

```{r}
dados1 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(Efetivo = sum(efetivo))
```


# Efetivo de PTTC por Orgão em ordem decrescente de efetivo 
```{r}
dados1 %>% group_by(orgao) %>% summarise(Efetivo = sum(efetivo)) %>% arrange(desc(Efetivo))
```


# Distribuição do Efetivo de PTTC por posto/graduação e Órgão enquadrante
```{r fig.height=7, fig.width=10}
dados1 <- dados1 %>% arrange(orgao) 
dados1
ggplot(aes(y = efetivo, x = orgao, fill=posto_grad), data = dados1) + 
  geom_col()+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo- Exército Brasileiro", subtitle="Distribuição do Efetivo de PTTC por posto/graduação e Órgão enquadrante", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("Órgão") + ylab("Efetivo")

```


# Top 10 em contratação de PTTC por OM e posto onde presta a tarefa

```{r fig.height=7, fig.width=10}
dados_top <- dados2 %>% group_by(om_tarefa,posto_grad) %>% summarise(total = n()) %>% arrange(desc(total))  

dados_top <- dados_top[1:10,]  
dados_top <- arrange(dados_top,om_tarefa)
dados_top


ggplot(aes(y = total, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 em contratação de PTTC por OM e posto onde presta a tarefa", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Efetivo") 

```



# Efetivo de PTTC por OM onde presta a tarefa
```{r}
dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n()) %>% arrange(desc(total)) 
```


# Sumário estatístico do tempo de permanência como PTTC (até a data do encerramento do contrato vigente) por OM onde presta a tarefa

    Total (efetivo total da OM)
    Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão

```{r}
#dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) %>% arrange(desc(media))
total <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) 
dp <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(desv.pad = sd(tempo_anos)) 
min <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(tempo_anos)) 
max <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(tempo_anos)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(mediana = median(tempo_anos))  

sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))

sumario %>% arrange(desc(total))


```

# Sumário estatístico do tempo de permanência como PTTC (até a data do encerramento do contrato vigente) por posto/graduação

    Total (efetivo total da OM)
    Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão
    obs: na base de dados existe militar com igual data de entrada e saída, por isso há um Cel com tempo mínimo de contrato igual a zero.
```{r}
#dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) %>% arrange(desc(media))
total <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(media = mean(tempo_anos)) 
dp <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(desv.pad = sd(tempo_anos)) 
min <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(minimo = min(tempo_anos)) 
max <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(maximo = max(tempo_anos)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(mediana = median(tempo_anos))  

sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))

sumario %>% arrange(desc(total))
```


# Sumário estatístico da idade do PTTC por OM onde presta a tarefa
    
    Total (efetivo total da OM)
    Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão

```{r}

total <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(media = mean(idade)) 
dp <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(desv.pad = sd(idade)) 
min <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(idade)) 
max <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(idade)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(om_tarefa) %>% summarise(mediana = median(idade))  

sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))

sumario %>% arrange(desc(total))


```

# Sumário estatístico da idade do PTTC por posto/graduação 
    
    Total (efetivo total da OM)
    Estatísticas:  mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão

```{r}

total <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(total = n())  
media <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(media = mean(idade)) 
dp <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(desv.pad = sd(idade)) 
min <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(minimo = min(idade)) 
max <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(maximo = max(idade)) 
mediana <- dados2 %>% group_by(posto_grad) %>% summarise(mediana = median(idade))  

sumario <- data.frame(total,round(min[,2],1),round(max[,2],1),round(media[,2],1),round(mediana[,2],1),round(dp[,2],1))

sumario %>% arrange(desc(total))


```




# Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais idosos)

```{r fig.height=7, fig.width=10}
dados_top <- dados2 %>% group_by(posto_grad,om_tarefa) %>% summarise(maximo = max(idade)) %>%arrange(desc(maximo))
dados_top <- dados_top[1:10,]  

dados_top
ggplot(aes(y = maximo, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais idosos)", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Idade") 

```


# Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais jovens)

```{r fig.height=7, fig.width=10}
dados_top <- dados2 %>% group_by(posto_grad,om_tarefa) %>% summarise(minimo = min(idade)) %>%arrange((minimo))
dados_top <- dados_top[1:10,]  
dados_top

ggplot(aes(y = minimo, x = om_tarefa, fill=posto_grad), data = dados_top) + 
  geom_col()+ labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro", subtitle="Top 10 idade do PTTC por posto e OM onde presta a tarefa (mais jovens)", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("OM da Tarefa") + ylab("Idade") 

```


# Distribuição da idade e tempo como prestador de tarefa na AMAN (idade decrescente)
        
```{r}
dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(idade))

```

# Distribuição da idade e tempo como prestador de tarefa na AMAN (tempo em anos decrescente)
    
    
```{r}
dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))

```


#Distribuição da idade e posto/graduação como prestador de tarefa na AMAN 
```{r}
data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))

ggplot(data_graf, x=idade, y=posto_grad) +  geom_dotplot(aes(fill = posto_grad,x=idade),binaxis='x',stackdir='center')+   theme(axis.text.y = element_blank()) + scale_y_continuous(breaks=seq(40,90,2)) +  scale_x_continuous(breaks=seq(40,90,2))+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Distribuição por idade e posto/graduação como prestador de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP")+  theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("") 
  
  
  
  
```




#Distribuição do tempo de tarefa e posto como prestador de tarefa na AMAN 
```{r}
data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))

ggplot(data_graf, x=tempo_anos, y=posto_grad) +  geom_dotplot(aes(fill = posto_grad,x=tempo_anos),binaxis='x',stackdir='center')+
  theme(axis.text.y = element_blank()) + scale_y_continuous(breaks=seq(10,40,2)) + scale_x_continuous(breaks=seq(0,40,2))+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Distribuição do tempo de tarefa e posto como prestador de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Tempo de Tarefa") + ylab("") 

```




# Relação entre idade e tempo de tarefa na AMAN
```{r }
data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN")  %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
b <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))
b+geom_point()+geom_smooth(method = "loess")+
  labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")
```

# Relação entre idade e tempo de tarefa dos oficiais na AMAN 
```{r }
data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN") %>% filter(posto_grad=="Coronel" | posto_grad=="Tenente-Coronel" | posto_grad=="Capitão"| posto_grad=="Primeiro - Tenente"| posto_grad=="Segundo - Tenente") %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
c <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))

# gera roda de cor  
# wheel("3",num=6) 

c+geom_point(aes(color = posto_grad, shape = posto_grad), size=4)+
  scale_shape_manual(values = c(15:22)) +
  scale_color_manual(values = c("#FC4E07" ,"#E7B800" ,"#0000CD" ,"#CD00CD", "#CD0000" ,"#CDCD00"))+
   labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa dos oficiais na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")
```
# Relação entre idade e tempo de tarefa dos graduados na AMAN 
```{r }
data_graf <-dados2  %>% filter(om_tarefa=="AMAN") %>% filter(posto_grad=="Terceiro - Sargento" | posto_grad=="Segundo - Sargento" | posto_grad=="Primeiro - Sargento" | posto_grad=="Subtenente") %>% select(posto_grad,idade,tempo_anos)  %>% arrange(desc(tempo_anos))
c <- ggplot(data_graf, aes(x = idade, y = tempo_anos))

# gera roda de cor  
# wheel("blue",num=8) 

c+geom_point(aes(color = posto_grad, shape = posto_grad), size=4)+
  scale_shape_manual(values = c(15, 16, 17)) +
  scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"))+
   labs(title="Prestadores de Tarefa por Tempo Certo - Exército Brasileiro - AMAN", subtitle="Relação entre idade e tempo de tarefa dos graduados na AMAN", caption="Fonte: Almanaque do DGP") + theme_pubclean() +  xlab("Idade") + ylab("Tempo de tarefa")
    
 


```


