## Parsed with column specification:
## cols(
##   PassengerId = col_integer(),
##   Survived = col_integer(),
##   Pclass = col_integer(),
##   Name = col_character(),
##   Sex = col_character(),
##   Age = col_double(),
##   SibSp = col_integer(),
##   Parch = col_integer(),
##   Ticket = col_character(),
##   Fare = col_double(),
##   Cabin = col_character(),
##   Embarked = col_character()
## )

Os dados analisados, são de um conjunto de treinamento para analise dos dados do naufragio do titanic. Ele contem 891 obsevações e 12 variaveis.

Tem-se que mais de 60% dos passageiros não sobreviveram.

cla.t<-table(train$Survived,train$Pclass)
par(mfrow = c(1,1))
  barplot(cla.t,beside = TRUE,col =cols2)
  
  
  
  legend("topleft", xpd=TRUE, ncol=2, legend=c( "Morreu","Sobreviveu"),
         fill=cols2, bty="n")

Apesar de um numero alto de passageiros na terceira classe, a maior parte dos sobreviventes são da primeira classe.

par(mfrow = c(1,2))

    sexo <- c("feminino", "masculino")
                barplot(table(train$Sex), names.arg =sexo,col=cols2)
                title(main = "sexo")

    barplot(prop.table(table(train$Sex))*100, names.arg =sexo,col = cols2)
                title(main = "sexo", ylab = "%")

A população em sua maioria é do sexo masculino, sendo ela mais de 60%

sex.t<-table(train$Survived,train$Sex)
  par(mfrow = c(1,1))
  barplot(sex.t,beside = TRUE,col = cols2)
  
  
  
  legend("topleft", xpd=TRUE, ncol=2, legend=c("Morreu","Sobreviveu"),
         fill=cols2, bty="n")

hist(train$Age,col = "#DF65B0")

Maior parte dos passageiros tinham idades entre 20 e 40 anos.

hist(train$SibSp,col = "#DF65B0")    

  hist(train$Parch,col = "#DF65B0")