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title: “Atividade sobre Gráficos no R” author: | | Prof. Elias Medeiros (UFGD) | Profa. Carolina Bicalho (UEMS) | email: eliasestatistica@gmail.com date: “16 e 17 de abril de 2019” output: html_document—

1. A seguir é apresentada uma tabela contendo informações da Renda e Escolaridade para as região do Brasil. Digite os dados no Excel e entre com estes no R.

Escolaridade	Razão entre o somatório do número de anos de estudo completados pelas pessoas que tem 25 ou mais anos de idade e o número de pessoas nessa faixa etária.
Renda	Renda média mensal da população. Série calculada a partir das respostas à Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad/IBGE), com valores reais aos preços vigentes na realização da última edição da pesquisa, atualizados conforme o deflator para rendimentos da Pnad apresentado pelo Ipeadata.

• Banco de dados

Região	Escolaridade	Renda	Ano
Centro-oeste	5,9	757,37	1999
Norte	5,7	514,09	1999
Nordeste	4,2	394,40	1999
Sul	6,0	809,08	1999
Sudeste	6,4	893,16	1999
Centro-oeste	6,5	742,71	2003
Norte	6,2	472,17	2003
Nordeste	4,7	372,41	2003
Sul	6,7	828,23	2003
Sudeste	7,0	844,45	2003
Centro-oeste	7,1	981,34	2007
Norte	6,3	551,86	2007
Nordeste	5,4	489,82	2007
Sul	7,2	1021,40	2007
Sudeste	7,6	1005,17	2007
Centro-oeste	7,9	1164,61	2011
Norte	6,7	652,00	2011
Nordeste	6,0	586,85	2011
Sul	7,7	1148,51	2011
Sudeste	8,1	1125,90	2011

2. Apresente gráficos de histograma para as variáveis Escolaridade e Renda.

require(ggplot2)
ggplot(ipeadata, aes(x = Escolaridade)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = 'dodgerblue',
                 color = 'black') +
  labs(title = "Distribuição da Escolaridade",
       x = "Anos de Estudo",
       y = "Frequência") +
  theme_light()

ggplot(ipeadata, aes(x = Renda)) +
  geom_histogram(binwidth = 250, fill = 'dodgerblue',
                 color = 'black') +
  labs(title = "Distribuição da Renda",
       x = "Renda",
       y = "Frequência") +
  theme_light()

3. Apresente gráficos de Box Plot para as variáveis Escolaridade e Renda para cada Região.

ggplot(ipeadata, aes(x = Regiao, y = Renda)) +
  geom_boxplot() + 
  scale_x_discrete("Regiões Brasileiras") +
  labs(y = "Renda (R$)")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(ipeadata, aes(x = Regiao, y = Escolaridade)) +
  geom_boxplot() + 
  scale_x_discrete("Regiões Brasileiras") +
  labs(y = "Anos de Estudo")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

4. Construa um gráfico de dispersão entre as variáveis Renda e Escolaridade. É possível identificar a região que pertence cada ponto?

ggplot(ipeadata, aes(x = Escolaridade, y = Renda,
                  color = Regiao, shape = Regiao)) +
  geom_point() +
  scale_color_discrete("Regiões") +
  scale_shape_discrete("Regiões") +
  labs(title = "Relação entre Renda per Capita e Escolaridade",
       x = "Anos de Estudo",
       y = "Renda per Capita")

5. Construa um gráfico de dispersão entre as variáveis Renda e Escolaridade. Identificar a região que pertence cada ponto e fazer subplots por ano?

ggplot(ipeadata, aes(x = Escolaridade, y = Renda,
                  color = Regiao, shape = Regiao)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Ano) +
  scale_color_discrete("Regiões") +
  scale_shape_discrete("Regiões") +
  labs(title = "Relação entre Renda per Capita e Escolaridade",
       x = "Anos de Estudo",
       y = "Renda per Capita")

6. Construa um gráfico de linhas em que seja possível comparar a escolaridade entre as regiões ao longo do tempo.

ggplot(ipeadata, aes(x = Ano, y = Escolaridade,
                  color = Regiao)) +
geom_line() +
geom_point(aes(shape = Regiao))  +
labs(title = "Anos de estudo por região",
     x = "Ano",
     y = "Anos de estudo",
     color = "Regiões",
     shape = "Regiões")+
  theme_bw()

7. Construa um gráfico de linhas em que seja possível comparar a renda entre as regiões ao longo do tempo.

ggplot(ipeadata, aes(x = Ano, y = Renda,
                  color = Regiao)) +
geom_line() +
geom_point(aes(shape = Regiao))  +
labs(title = "Renda per capita por região",
     x = "Ano",
     y = "Renda (R$)",
     color = "Regiões",
     shape = "Regiões")+
  theme_bw()