Diagrama de Dispersão

O Hp tem impacto no preço.

load("C:/Users/Steven/Downloads/Base_de_dados-master/Base_de_dados-master/CARROS.RData")
CARROS <- within(CARROS, {
  Tipodecombustivel <- factor(Tipodecombustivel, labels=c('Gas','Alc'))
})
CARROS <- within(CARROS, {
  TipodeMarcha <- factor(TipodeMarcha, labels=c('Auto','Manual'))
})

par(bg="#e0da96")
scatterplot(Preco~HP, regLine=TRUE, pch=19,col="#ffffff",smooth=FALSE, boxplots='xy', data=CARROS)

Impacto do Km/l no preço do carro

par(bg="#e0da96")
scatterplot(Preco~Kmporlitro, regLine=TRUE, pch=19,col="red",smooth=FALSE, boxplots='xy', data=CARROS)

Impacto do RPM e peso no preço do carro

par(bg="#e0da96")
scatterplot(Preco~RPM, regLine=TRUE, pch=19,col="red",smooth=FALSE, boxplots='xy', data=CARROS)

scatterplot(Preco~Peso, regLine=TRUE, pch=19,col="red",smooth=FALSE, boxplots='xy', data=CARROS)

Coeficiente de Correlação Linear de Pearson

correlacao<-cor(CARROS[,c("Preco","Kmporlitro","Peso","HP","RPM")], use="complete")


require(corrplot)
#corrplot(correlacao)

wb <- c("white","black")
corrplot(correlacao, order="hclust", addrect=2, col=wb, bg="gold2")

corrplot.mixed(correlacao)