Script

#MANIPULAÇÃO DAS DIMENSÕES DO GRÁFICO#
knitr::opts_chunk$set(fig.width=14, fig.height=8) 

#CARREGAMENTO DO BANCO DE DADOS DE ENTENSÃO .RDATA#
load("C:/Users/Esdras/Desktop/Mestrado/Estatística Aplicada a Engenharia/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")
pok<-df
#CONSTRUÇÃO DO GRÁFICO BOXPLOT#
boxplot(pok$defense~pok$type_1, pch=19, xlab="Tipo de Pokémon", ylab="Defesa", 
        main="Gráfico: Defesa x Tipo de Pokémon",
        col=c("#A6B91A","#705746","#6F35FC","#F7D02C",
        "#D685AD","#C22E28","#EE8130","#A98FF3",
        "#735797","#7AC74C","#E2BF65","#96D9D6",
        "#A8A77A","#A33EA1","#F95587","#B6A136",
        "#B7B7CE","#6390F0"), cex.lab=1.5, cex.main=2.5
        
#COMANDOS BOXPLOT#
# boxplot(pok$defense~pok$type_1): Constrói gráfico boxplot através da correlação entre as variáveis "defense" e "type_1";#
# pch=19: Altera o modelo dos pontos do gráfico para o tipo círculo com interior preenchido;#
# xlab="...": Nomeia o eixo x do gráfico;#
# ylab="...": Nomeia o eixo y do gráfico;#
# main="...": Nomeia o título do gráfico;#
# col=c("x","y",...): Altera a cor de cada boxplot na sequência da esquerda para a direita.#
# cex.lab=x: Aumenta o tamanho do título dos eixos do gráfico;#
# cex.main=y: Aumenta o tamanho do título do gráfico.#
)

#ACENDE AS GRID-LINES#
(grid(nx = NA, ny = NULL, col = "lightgray", lty = 5)

#COMANDOS GRID-LINES#
# nx: número de linhas a ser inseridas no eixo x (NA=0,NULL=Marcações do eixo x ou inserir quantidade desejada: 1,2,...);#
# ny: número de linhas a ser inseridas no eixo y (NA=0,NULL=Marcações do eixo y ou inserir quantidade desejada: 1,2,...);#
# col="...": define a cor da linha grid;#
# lty=x: modelo de linha grid.#
)

## NULL

Resumo Numérico

#CARREGAMENTO DA BIBLIOTECA "RcmdrMisc" PARA APLICAÇÃO DA FUNÇÃO "numSummary"#
library(RcmdrMisc)

## Loading required package: car

## Loading required package: carData

## Loading required package: sandwich

#CHAMADA DE RESUMO NUMÉRICO DA BASE DE DADOS EM ESTUDO#
numSummary(pok[,"defense"], groups=pok$type_1, 
           statistics=c("mean", "sd", "quantiles"), 
           quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))

##               mean       sd 0%   25%   50%    75% 100% defense:n
## bug       67.69841 32.22333 30 47.50  55.0  85.00  230        63
## dark      67.92857 23.79687 30 50.00  67.5  88.50  115        28
## dragon    79.12500 22.61841 35 63.75  85.0  91.25  121        24
## electric  59.08333 20.35313 15 40.00  58.5  70.00  115        36
## fairy     65.70588 18.97948 28 50.00  66.0  75.00   95        17
## fighting  64.28000 18.32012 30 53.00  62.0  78.00   95        25
## fire      63.69565 21.34673 37 45.75  59.0  71.75  140        46
## flying    61.66667 23.62908 35 52.50  70.0  75.00   80         3
## ghost     76.82609 34.80028 30 51.50  65.0  99.00  145        23
## grass     69.36364 23.95549 30 50.00  65.0  83.00  131        66
## ground    82.16667 31.89323 25 51.25  82.0 108.75  140        30
## ice       71.04348 35.11084 15 47.50  70.0  85.00  184        23
## normal    57.79570 22.34928  5 43.00  60.0  70.00  120        93
## poison    68.82143 21.06613 35 52.75  67.0  82.25  120        28
## psychic   65.15217 26.43732 15 45.75  62.5  75.75  130        46
## rock      98.50000 36.42132 40 69.25  98.5 118.25  200        40
## steel    119.40909 33.28185 70 96.25 115.5 140.00  200        22
## water     70.48571 25.57986 20 52.00  68.0  85.00  180       105

Comentário

Do gráfico construído infere-se que cada tipo de pokémon é representado pela sua coloração, definida conforme estabelecido pelos seus desenvolvedores. O topo de cada retângulo ilustra o terceiro quartil da amostra de dados analisada, sua base aponta para o primeiro quartil da mesma e a linha grossa no interior dos retângulos representa a mediana dos valores de defesa de cada tipo de pokémon. As linhas horizontais localizadas em cima e em baixo de cada retângulo representam os valores de máximo e mínimo de cada valor de defesa para os diversos tipos de pokémon. Finalmente, os círculos pretos ilustram os outliers contidos nas amostras e as linhas trassejadas dos retângulos representam a variabilidade dos valores de defesa de cada amostra (tipo de pokémon).

Com base nessas informações conclui-se que, os pokémons do tipo “steel” são mais fortes em termos de defesa quando comparados aos outros, visto que a mediana dos seus valores de defesa (115, vide resumo numérico) encontra-se superior a todas as outras medianas. Além disso, vale ressaltar que o primeiro quartil do mesmo (96,25) é superior a mediana de praticamente todos os outros pokémons, perdendo somente para os pokémons do tipo “rock” (98,5).

Análise Quantitativa-Quantitativa - Pokémon

#ATRIBUIÇÃO DE VALORES ÀS VARIÁVEIS "HP" E "Defense"#
x <- pok$hp
y <- pok$defense

#MUDANÇA DE COR DO PLANO DE FUNDO#
par(bg="#FEF3A1")

#CONSTRUÇÃO DO DIAGRAMA DE DISPERSÃO#
scatterplot(x, y, regLine=TRUE, smooth=FALSE, main="Diagrama de dispersão HP x Defesa",
  boxplots='xy', xlab="HP", ylab="Defesa", 
  col=rgb(25, 71, 135,100,maxColorValue=255), pch=19,
  cex=1.2, cex.lab=1.5, cex.main=2.5

#COMANDOS CONSTRUÇÃO DO DIAGRAMA#
# regLine=TRUE: traça uma linha dos quadrados mínimos#
# smooth=FALSE: remove as linhas smooth#
# col=rgb(x,y,z,w): define uma coloração em rgb, sendo x=red, y=green, z=blue e w=transparência#
# maxColorValue=255: valor máximo para coloração em rgb#
# cex=1.2: tamanho dos pontos marcados no gráfico#
)

#CARREGAMENTO BIBLIOTECA "corrplot" PARA CONSTRUÇÃO DA MATRIZ#
library(corrplot)

## corrplot 0.84 loaded

#CONSTRUÇÃO DA MATRIZ#
MC<-cor(df[,c("hp","defense","attack","special_attack",
              "special_defense","speed")], use="complete")
corrplot(MC,addCoef.col=TRUE,number.cex=.9, tl.cex=1.2)