Atividade 5
Aline Soares
12/09/2019
Escolha da base de dados
De acordo com as opções dadas em sala de aula, escolhi a base de dados Pokemón e suas variáveis Peso e Tipo (o primeiro tipo, já que todos os pokemóns possuem pelo menos 1, e nem todos possuem o 2º)
load("C:/Users/lineb/Desktop/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")
View(df)
Tabela relacionando peso e os tipos de pokemón:
tabela<-table(df$height, df$type_1)
tabela##
## bug dark dragon electric fairy fighting fire flying ghost grass
## 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 2 1 0 0 2 2 0 0 0 0 3
## 3 11 0 1 3 2 0 0 0 1 3
## 4 2 2 0 5 1 0 2 0 3 8
## 5 6 5 0 3 0 1 4 1 1 5
## 6 5 2 2 3 3 3 5 0 2 5
## 7 3 1 1 0 0 2 5 0 1 4
## 8 5 1 1 4 2 2 1 0 1 4
## 9 1 2 0 1 0 1 4 0 2 4
## 10 7 2 1 2 1 2 4 0 2 8
## 11 3 3 2 1 1 0 2 0 1 3
## 12 7 2 0 3 0 2 2 0 1 3
## 13 0 0 0 0 1 2 2 0 1 2
## 14 2 2 2 2 1 5 1 0 0 1
## 15 5 2 1 2 1 2 2 2 2 0
## 16 1 2 1 2 0 1 2 0 2 1
## 17 0 0 0 0 0 0 4 0 1 3
## 18 1 1 2 1 0 0 0 0 0 1
## 19 1 0 1 1 0 0 3 0 0 0
## 20 0 0 2 0 0 0 1 0 0 5
## 21 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0
## 22 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2
## 23 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 25 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 29 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 30 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
## 32 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 38 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 40 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 45 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 50 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 54 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 58 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 62 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 70 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 88 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 92 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 145 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## ground ice normal poison psychic rock steel water
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 2 1 0 1 0 2 0 1 0
## 3 1 0 11 0 5 1 2 4
## 4 1 3 7 3 5 3 1 10
## 5 2 1 8 2 2 5 1 8
## 6 1 0 10 2 7 1 4 11
## 7 5 1 3 1 2 1 0 3
## 8 1 2 5 3 1 1 2 7
## 9 0 1 2 2 4 2 1 5
## 10 5 1 7 1 3 5 0 7
## 11 3 4 6 0 1 0 0 6
## 12 0 0 10 2 0 3 1 9
## 13 0 2 1 3 3 4 1 5
## 14 0 2 4 1 1 3 0 2
## 15 3 1 6 0 4 2 0 6
## 16 0 0 2 1 3 1 1 3
## 17 0 1 1 1 1 2 2 4
## 18 0 1 3 2 0 1 0 3
## 19 1 0 1 1 0 1 1 0
## 20 3 1 1 1 1 1 0 3
## 21 0 0 1 0 0 0 2 1
## 22 0 0 1 0 0 0 0 1
## 23 0 0 0 0 0 0 0 1
## 24 1 0 0 0 0 0 0 0
## 25 0 1 0 0 0 1 0 1
## 26 0 1 0 0 0 0 0 0
## 27 0 0 0 1 0 1 0 0
## 28 1 0 0 0 0 0 0 0
## 29 0 0 0 0 0 0 0 0
## 30 0 0 0 0 0 0 0 0
## 32 0 0 1 0 0 0 0 0
## 33 0 0 0 0 0 0 0 0
## 35 1 0 0 1 0 0 0 0
## 37 0 0 1 0 0 0 0 0
## 38 0 0 0 0 0 0 0 0
## 40 0 0 0 0 0 0 0 0
## 42 0 0 0 0 0 0 0 1
## 45 0 0 0 0 0 0 0 1
## 50 0 0 0 0 0 0 0 0
## 52 0 0 0 0 1 0 0 0
## 54 0 0 0 0 0 0 1 0
## 58 0 0 0 0 0 0 0 0
## 62 0 0 0 0 0 0 0 1
## 65 0 0 0 0 0 0 0 1
## 70 0 0 0 0 0 0 0 0
## 88 0 0 0 0 0 1 0 0
## 92 0 0 0 0 0 0 1 0
## 145 0 0 0 0 0 0 0 1E um gráfico relacionando os dados da tabela:
boxplot(df$height~df$type_1, col= c('yellow', 'grey', 'purple'),
main= 'Peso dos pokemóns e seus tipos',
xlab = 'Tipos', ylab = 'Pesos')
Conclusão
Apesar de não aparecer o nome de todos os 18 tipos de pokémons, com o boxplot conseguimos ter uma noção da discrepância dos pesos, visto que há vários pontos fora do quartil, como por exemplo no tipo water onde conseguimos enxergar um pokemón que possui peso superior a 140.
Além disso, ao observar a mediana ao decorrer dos boxplots, conseguimos visualizar que a maioria mantém um “padrão”, que é estar perto de ser simétrico.
Me sentindo um pouco parecida com o Clefairy
