library(Rcmdr)
## Loading required package: splines
## Loading required package: RcmdrMisc
## Loading required package: car
## Loading required package: carData
## Loading required package: sandwich
## Loading required package: effects
## lattice theme set by effectsTheme()
## See ?effectsTheme for details.
## A interface gráfica do Rcmdr só é lançada no modo interativo
## 
## Attaching package: 'Rcmdr'
## The following object is masked from 'package:car':
## 
##     Confint
library(ggplot2)

load("C:/Users/Mariana/Desktop/Estatística/Base_de_dados-master/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")

library(abind, pos=17)
library(e1071, pos=18)
numSummary(df[,"speed", drop=FALSE], groups=df$egg_group_1, statistics=c("mean", 
  "sd", "IQR", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
##                   mean       sd   IQR 0%   25%  50%    75% 100% speed:n
## bug           61.21212 32.74071 49.00  5 36.00 60.0  85.00  160      66
## ditto         48.00000       NA  0.00 48 48.00 48.0  48.00   48       1
## dragon        63.77778 23.46155 30.00 38 50.00 58.0  80.00  100       9
## fairy         62.78125 25.62601 32.00 20 48.00 57.5  80.00  116      32
## flying        81.30435 23.65011 33.75 40 62.75 80.0  96.50  130      46
## ground        72.98802 24.36321 39.00 20 56.00 70.0  95.00  130     167
## humanshape    67.18919 25.61883 42.00 25 45.00 65.0  87.00  120      37
## indeterminate 54.60976 24.75164 45.00 20 35.00 50.0  80.00  110      41
## mineral       52.73913 26.18943 40.00 15 30.00 47.5  70.00  140      46
## monster       54.98667 21.89934 26.00 15 40.00 50.0  66.00  120      75
## no-eggs       81.64286 32.01586 40.00  5 60.00 90.0 100.00  150      70
## plant         43.40000 17.83255 25.00 10 30.00 40.0  55.00   90      25
## water1        60.31081 22.23469 29.50 15 44.25 60.0  73.75  122      74
## water2        76.20000 14.04177 22.50 60 65.50 68.0  88.00   98      15
## water3        64.92857 24.97218 28.75 23 46.25 69.0  75.00  115      14
data=data.frame(group=c("bug ","ditto ","dragon ","fairy ","flying ","ground ","humanshape ","indeterminate ","mineral ","monster ","no-eggs ","plant ","water1 ","water2 ","water3 ") , value=c(60,48,58,57.5,80,70,65,50,47.5,50,90,40,60,68,69) , number_of_obs=c(66,1,9,32,46,167,37,41,46,75,70,25,74,15,14))

data$right=cumsum(data$number_of_obs) + 30*c(0:(nrow(data)-1))
data$left=data$right - data$number_of_obs 

ggplot(data, aes(ymin = 0)) + 
    geom_rect(aes(xmin = left, xmax = right, ymax = value, colour = group, fill = group)) +
      xlab("number of obs") + ylab("value")

Análise

O objetivo da atividade 6 era que trabalhássemos um tipo de gráfico diferente dos habituais. O gráfico escolhido foi o Barplot with variable width, presente no site do R Graph Gallery. Esse gráfico possibilita, além da correlação entre variáveis qualitativa x quantitativas, a visualização do numero de observações para cada variável qualitativa. Na atividade realizada foram escolhidas as variáveis velocidade e Type_1. O gráfico foi construído com a mediana da velocidade no eixo y e os tipo-1 no eixo x. Como a variável qualitativa tipo-1 se divide em outras 15, aparecem 15 barras com larguras proporcionais ao tamanho desses grupos. Observa-se que o grupo ditto tem menos pokemons enquanto o ground é o que tem mais. O que seria visto no barplot comum seria que o grupo no-eggs alcança maiores velocidades, avaliando por mediana, e o grupo plant atinge as menores. Essa informação está igualmente identificada no Barplot with variable width.