Caso Easton
Victor Hugo
10/10/2019
Coleta dos dados
Aqui se levantará os dados dos itens que influenciam no valor dos imóveis.
library(readxl)
Base_de_dados_Easton <- read_excel("C:/Users/victo/Desktop/Material Estatistica/Base_de_dados-master/Base de dados - Easton.xlsx")
library(knitr)
kable(Base_de_dados_Easton)| Mês | Preço | Tamanho | Quartos | Idade | Localização | Corretora |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 172950 | 173.54289 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 3 | 167250 | 183.01900 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 3 | 158250 | 172.24224 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 3 | 150750 | 209.77507 | 4 | 2 | 3 | 0 |
| 3 | 139050 | 190.35834 | 3 | 2 | 2 | 1 |
| 3 | 138150 | 129.41394 | 2 | 2 | 1 | 0 |
| 3 | 129300 | 113.52752 | 2 | 2 | 1 | 0 |
| 3 | 111900 | 140.74811 | 3 | 2 | 3 | 0 |
| 3 | 175350 | 206.98798 | 4 | 3 | 1 | 0 |
| 3 | 172350 | 181.25384 | 4 | 3 | 1 | 0 |
| 3 | 162900 | 161.93000 | 3 | 3 | 1 | 0 |
| 3 | 158250 | 150.22422 | 4 | 3 | 1 | 0 |
| 3 | 150750 | 143.16359 | 3 | 3 | 1 | 0 |
| 3 | 123600 | 167.22548 | 3 | 3 | 2 | 0 |
| 3 | 116700 | 137.31070 | 2 | 3 | 2 | 0 |
| 3 | 183750 | 196.67574 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 180000 | 182.46158 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 174150 | 234.02277 | 4 | 4 | 2 | 0 |
| 3 | 165750 | 171.68482 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 165750 | 222.40989 | 3 | 4 | 2 | 0 |
| 3 | 158400 | 149.38809 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 154200 | 174.37901 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 151650 | 153.56873 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 151500 | 149.29519 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 151050 | 164.43839 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 132900 | 142.79198 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 126600 | 153.84744 | 3 | 4 | 2 | 0 |
| 3 | 122250 | 130.25007 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 3 | 121650 | 176.14417 | 4 | 4 | 3 | 1 |
| 3 | 121350 | 142.23456 | 3 | 4 | 2 | 0 |
| 3 | 119550 | 159.14291 | 3 | 4 | 3 | 0 |
| 3 | 108750 | 126.16233 | 2 | 4 | 2 | 0 |
| 3 | 185850 | 193.98155 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 3 | 168900 | 174.37901 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 3 | 168300 | 191.65898 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 3 | 153150 | 210.51830 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 3 | 148800 | 149.57390 | 3 | 5 | 1 | 1 |
| 3 | 144150 | 172.24224 | 4 | 5 | 2 | 0 |
| 3 | 135750 | 182.27577 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 3 | 132750 | 142.04875 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 3 | 131400 | 199.46283 | 3 | 5 | 3 | 1 |
| 3 | 129900 | 165.08871 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 3 | 129750 | 138.33263 | 2 | 5 | 1 | 0 |
| 3 | 124950 | 159.60743 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 3 | 115350 | 177.16610 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 3 | 108900 | 144.09262 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 3 | 190650 | 210.05378 | 4 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 187200 | 208.47443 | 4 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 184050 | 176.14417 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 175500 | 203.45767 | 4 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 174300 | 256.13369 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 171300 | 217.48603 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 166200 | 168.43322 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 165600 | 233.55825 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 165150 | 176.42288 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 154050 | 158.39969 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 152250 | 202.43573 | 3 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 150450 | 160.72227 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 145950 | 144.55714 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 145050 | 148.45906 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 138750 | 149.10939 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 138150 | 195.65381 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 136950 | 142.60617 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 135000 | 168.99064 | 3 | 6 | 2 | 1 |
| 3 | 132750 | 170.66289 | 3 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 130200 | 177.72352 | 3 | 6 | 3 | 1 |
| 3 | 127950 | 179.67449 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 3 | 124650 | 156.54163 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 3 | 120900 | 172.05644 | 3 | 6 | 2 | 0 |
| 3 | 114450 | 148.64487 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 3 | 110100 | 141.95585 | 3 | 6 | 3 | 1 |
| 3 | 99450 | 130.43587 | 2 | 6 | 3 | 1 |
| 3 | 184800 | 231.79309 | 4 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 178050 | 180.04610 | 2 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 169800 | 168.06161 | 4 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 163350 | 190.63705 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 159600 | 152.45389 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 158550 | 227.51955 | 3 | 7 | 3 | 0 |
| 3 | 152550 | 204.38670 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 148200 | 143.44230 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 148050 | 183.85512 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 145800 | 181.53255 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 141600 | 159.05001 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 140550 | 186.73512 | 3 | 7 | 3 | 0 |
| 3 | 138600 | 181.16093 | 4 | 7 | 3 | 0 |
| 3 | 125100 | 141.58424 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 3 | 120600 | 169.45515 | 4 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 119400 | 139.35457 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 117150 | 141.77004 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 110850 | 158.21388 | 3 | 7 | 3 | 1 |
| 3 | 109200 | 126.53395 | 2 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 107400 | 153.66163 | 2 | 7 | 2 | 0 |
| 3 | 184650 | 205.22282 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 168000 | 169.26935 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 161700 | 168.80483 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 158850 | 212.93378 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 3 | 157650 | 186.64221 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 3 | 157200 | 137.12489 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 156150 | 171.12741 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 153300 | 210.23959 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 3 | 149550 | 152.17519 | 2 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 144150 | 167.59709 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 3 | 140400 | 189.33640 | 4 | 8 | 2 | 1 |
| 3 | 140250 | 206.24476 | 4 | 8 | 3 | 0 |
| 3 | 134100 | 193.23833 | 3 | 8 | 2 | 1 |
| 3 | 132750 | 151.61777 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 3 | 126600 | 203.45767 | 3 | 8 | 3 | 0 |
| 3 | 118800 | 160.25775 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 3 | 112500 | 162.48742 | 2 | 8 | 3 | 0 |
| 3 | 180750 | 178.46675 | 3 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 180150 | 196.58284 | 3 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 168000 | 164.81000 | 3 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 157650 | 158.02808 | 3 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 157350 | 149.94551 | 4 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 157200 | 161.09388 | 4 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 127950 | 165.36742 | 3 | 9 | 2 | 0 |
| 3 | 127050 | 167.22548 | 3 | 9 | 3 | 0 |
| 3 | 121500 | 167.78290 | 3 | 9 | 2 | 0 |
| 3 | 121050 | 111.57656 | 2 | 9 | 1 | 0 |
| 3 | 178500 | 199.83445 | 4 | 10 | 1 | 0 |
| 3 | 173550 | 239.13243 | 4 | 10 | 2 | 0 |
| 3 | 170400 | 196.39703 | 3 | 10 | 1 | 0 |
| 3 | 158100 | 174.75063 | 3 | 10 | 1 | 0 |
| 3 | 129450 | 184.22674 | 3 | 10 | 2 | 0 |
| 3 | 130050 | 139.26166 | 3 | 11 | 1 | 0 |
| 3 | 183000 | 213.49119 | 3 | 12 | 1 | 0 |
| 4 | 179700 | 205.59444 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 4 | 160950 | 168.71193 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 4 | 156450 | 156.91324 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 4 | 152250 | 163.97387 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 4 | 187200 | 203.08605 | 4 | 3 | 1 | 0 |
| 4 | 133950 | 178.37384 | 3 | 3 | 2 | 0 |
| 4 | 127050 | 147.53003 | 4 | 3 | 2 | 0 |
| 4 | 126150 | 164.62419 | 4 | 3 | 3 | 0 |
| 4 | 115050 | 154.03325 | 4 | 3 | 2 | 0 |
| 4 | 171150 | 199.18413 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 162450 | 160.16485 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 158850 | 218.69376 | 4 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 157200 | 220.64473 | 4 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 154200 | 154.12615 | 2 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 151950 | 168.89773 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 150450 | 158.21388 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 142800 | 148.27326 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 4 | 131700 | 155.51970 | 3 | 4 | 2 | 1 |
| 4 | 124650 | 157.65646 | 3 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 123300 | 169.17644 | 4 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 114750 | 146.78681 | 2 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 105600 | 137.58941 | 2 | 4 | 2 | 0 |
| 4 | 187500 | 217.57893 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 183600 | 216.46409 | 4 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 175800 | 191.65898 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 169500 | 186.54931 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 168750 | 173.07837 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 165000 | 181.25384 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 162450 | 224.73246 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 155550 | 190.07963 | 2 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 153900 | 156.72743 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 146250 | 149.01648 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 140400 | 199.92735 | 4 | 5 | 2 | 1 |
| 4 | 139950 | 135.63844 | 2 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 139050 | 194.35317 | 4 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 138750 | 152.17519 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 136500 | 138.51844 | 2 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 131850 | 142.60617 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 4 | 127650 | 175.12224 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 123300 | 162.95194 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 122550 | 157.19195 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 122250 | 140.28360 | 2 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 120750 | 161.27968 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 117750 | 162.85904 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 4 | 116850 | 149.66680 | 3 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 115950 | 161.37259 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 4 | 115800 | 154.96228 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 4 | 115200 | 191.65898 | 4 | 5 | 3 | 0 |
| 4 | 114600 | 155.98421 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 4 | 177900 | 188.87189 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 4 | 176550 | 194.26026 | 3 | 6 | 1 | 1 |
| 4 | 168000 | 240.43308 | 4 | 6 | 3 | 0 |
| 4 | 163800 | 241.73372 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 4 | 154500 | 168.52612 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 4 | 140700 | 166.11064 | 4 | 6 | 2 | 0 |
| 4 | 137400 | 176.98030 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 4 | 132450 | 181.99706 | 3 | 6 | 2 | 1 |
| 4 | 117750 | 130.25007 | 2 | 6 | 2 | 0 |
| 4 | 112350 | 140.65521 | 2 | 6 | 2 | 0 |
| 4 | 110850 | 102.00754 | 2 | 6 | 1 | 0 |
| 4 | 110700 | 119.28751 | 2 | 6 | 1 | 0 |
| 4 | 108600 | 154.59066 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 4 | 100050 | 120.58815 | 2 | 6 | 2 | 1 |
| 4 | 181800 | 210.33249 | 4 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 161700 | 163.32355 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 160500 | 205.78024 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 4 | 159600 | 227.89117 | 4 | 7 | 3 | 0 |
| 4 | 158100 | 165.83193 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 157200 | 170.56999 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 156450 | 219.43699 | 4 | 7 | 3 | 1 |
| 4 | 151200 | 232.25761 | 3 | 7 | 3 | 0 |
| 4 | 150450 | 165.73903 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 150150 | 166.20354 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 149100 | 165.92484 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 148050 | 152.54680 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 147750 | 215.16345 | 3 | 7 | 3 | 0 |
| 4 | 146400 | 130.62168 | 2 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 145800 | 214.32732 | 4 | 7 | 2 | 1 |
| 4 | 145050 | 175.95836 | 4 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 141150 | 157.00614 | 3 | 7 | 1 | 0 |
| 4 | 129900 | 159.70033 | 3 | 7 | 2 | 1 |
| 4 | 124350 | 167.31838 | 4 | 7 | 2 | 0 |
| 4 | 121200 | 187.47834 | 4 | 7 | 3 | 0 |
| 4 | 181050 | 189.15060 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 177000 | 187.57125 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 173100 | 202.62154 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 166500 | 181.34674 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 160800 | 209.68217 | 4 | 8 | 2 | 0 |
| 4 | 160500 | 173.91450 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 159000 | 208.10282 | 4 | 8 | 2 | 0 |
| 4 | 153750 | 160.72227 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 153750 | 167.22548 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 150300 | 168.34032 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 4 | 146250 | 162.48742 | 3 | 8 | 1 | 0 |
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| 5 | 120150 | 184.87706 | 4 | 10 | 2 | 1 |
| 5 | 114300 | 168.15451 | 3 | 10 | 2 | 1 |
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| 6 | 137550 | 221.57376 | 4 | 1 | 3 | 0 |
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| 6 | 111000 | 152.17519 | 4 | 2 | 2 | 0 |
| 6 | 109950 | 128.11330 | 2 | 2 | 1 | 0 |
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| 6 | 141900 | 132.29393 | 2 | 3 | 1 | 0 |
| 6 | 140550 | 155.79840 | 3 | 3 | 1 | 0 |
| 6 | 131100 | 151.80357 | 3 | 3 | 1 | 0 |
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| 6 | 170250 | 220.55183 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 6 | 159300 | 183.01900 | 3 | 4 | 1 | 0 |
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| 6 | 152550 | 169.82676 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 6 | 152400 | 194.44607 | 3 | 4 | 1 | 0 |
| 6 | 142500 | 169.36225 | 3 | 4 | 1 | 0 |
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| 6 | 125850 | 180.78932 | 3 | 4 | 3 | 1 |
| 6 | 125550 | 197.23316 | 4 | 4 | 2 | 0 |
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| 6 | 177450 | 206.05895 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 6 | 154950 | 249.81628 | 4 | 5 | 3 | 0 |
| 6 | 151200 | 162.20871 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 6 | 150750 | 192.95962 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 6 | 141900 | 174.28611 | 4 | 5 | 1 | 0 |
| 6 | 133350 | 143.99972 | 3 | 5 | 1 | 0 |
| 6 | 132750 | 201.87831 | 4 | 5 | 2 | 0 |
| 6 | 129450 | 195.09639 | 4 | 5 | 2 | 1 |
| 6 | 128700 | 193.14543 | 3 | 5 | 3 | 1 |
| 6 | 115350 | 165.64613 | 3 | 5 | 2 | 0 |
| 6 | 114750 | 176.23707 | 3 | 5 | 3 | 1 |
| 6 | 107700 | 164.90290 | 4 | 5 | 2 | 0 |
| 6 | 102150 | 137.31070 | 2 | 5 | 3 | 0 |
| 6 | 167700 | 196.11832 | 4 | 6 | 1 | 0 |
| 6 | 166650 | 192.12349 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 6 | 150450 | 223.33892 | 3 | 6 | 2 | 0 |
| 6 | 149850 | 168.06161 | 3 | 6 | 1 | 1 |
| 6 | 138600 | 170.19838 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 6 | 134550 | 157.37776 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 6 | 132000 | 143.99972 | 2 | 6 | 1 | 0 |
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| 6 | 114450 | 182.55448 | 3 | 6 | 3 | 0 |
| 6 | 108450 | 147.62294 | 3 | 6 | 2 | 0 |
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| 6 | 106500 | 129.22813 | 2 | 6 | 1 | 0 |
| 6 | 103200 | 159.60743 | 3 | 6 | 2 | 0 |
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| 6 | 153000 | 200.11316 | 3 | 7 | 1 | 0 |
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| 6 | 128400 | 167.96870 | 3 | 7 | 2 | 0 |
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| 6 | 123150 | 136.19586 | 2 | 7 | 1 | 0 |
| 6 | 122700 | 187.38544 | 4 | 7 | 3 | 0 |
| 6 | 118500 | 189.05769 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 6 | 118200 | 137.96102 | 2 | 7 | 1 | 1 |
| 6 | 116850 | 161.46549 | 3 | 7 | 2 | 1 |
| 6 | 115950 | 168.34032 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 6 | 113700 | 162.30162 | 3 | 7 | 2 | 1 |
| 6 | 111600 | 157.00614 | 3 | 7 | 3 | 0 |
| 6 | 110850 | 160.44356 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 6 | 101550 | 112.78429 | 2 | 7 | 1 | 0 |
| 6 | 99000 | 149.75971 | 3 | 7 | 2 | 0 |
| 6 | 179850 | 210.98281 | 4 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 156900 | 164.15968 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 151650 | 160.07194 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 150750 | 179.30287 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 149400 | 170.56999 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 146250 | 226.49762 | 4 | 8 | 3 | 0 |
| 6 | 144750 | 168.24741 | 3 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 139350 | 212.00475 | 4 | 8 | 3 | 0 |
| 6 | 137250 | 133.40877 | 2 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 121800 | 117.42945 | 2 | 8 | 1 | 0 |
| 6 | 120450 | 162.02291 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 6 | 118800 | 178.46675 | 3 | 8 | 3 | 0 |
| 6 | 110250 | 149.38809 | 3 | 8 | 2 | 0 |
| 6 | 153750 | 216.09248 | 4 | 9 | 2 | 0 |
| 6 | 145350 | 195.18929 | 3 | 9 | 2 | 0 |
| 6 | 140400 | 163.32355 | 3 | 9 | 1 | 0 |
| 6 | 127800 | 182.74029 | 3 | 9 | 2 | 0 |
| 6 | 124350 | 180.97513 | 3 | 9 | 2 | 1 |
| 6 | 119250 | 171.68482 | 3 | 9 | 2 | 1 |
| 6 | 119100 | 180.41771 | 4 | 9 | 2 | 1 |
| 6 | 107250 | 169.26935 | 3 | 9 | 3 | 0 |
| 6 | 106350 | 142.04875 | 3 | 9 | 2 | 0 |
| 6 | 135450 | 187.75705 | 4 | 10 | 2 | 0 |
| 6 | 110400 | 162.48742 | 3 | 10 | 2 | 0 |
| 6 | 132450 | 161.55839 | 3 | 11 | 1 | 0 |
names(Base_de_dados_Easton)## [1] "Mês" "Preço" "Tamanho" "Quartos" "Idade"
## [6] "Localização" "Corretora"nomes<-c( "Mês", "Preço", "Tamanho", "Quartos", "Idade", "Localizaçao", "Corretora")
colnames(Base_de_dados_Easton)<-nomesResumo das variantes
Quando expomos o resumo das variantes, identificamos o valor médio dos imóveis, considerando Dalla, Fort Worth e os arredores, que é 104.250 dólares. Além do valor mínimo, que é 99.000 dólares. Também podemos localizar o tamanho médio de 173.48 m² e o mínimo de 99.31m²
summary(Base_de_dados_Easton)## Mês Preço Tamanho Quartos
## Min. :3.000 Min. : 99000 Min. : 99.31 Min. :2.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:121800 1st Qu.:154.13 1st Qu.:3.000
## Median :4.000 Median :138600 Median :169.27 Median :3.000
## Mean :4.421 Mean :140057 Mean :173.48 Mean :3.111
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:157200 3rd Qu.:192.40 3rd Qu.:3.000
## Max. :6.000 Max. :190650 Max. :266.82 Max. :4.000
## Idade Localizaçao Corretora
## Min. : 1.000 Min. :1.00 Min. :0.00000
## 1st Qu.: 5.000 1st Qu.:1.00 1st Qu.:0.00000
## Median : 6.000 Median :2.00 Median :0.00000
## Mean : 6.139 Mean :1.74 Mean :0.09978
## 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.:2.00 3rd Qu.:0.00000
## Max. :13.000 Max. :3.00 Max. :1.00000Representação gráfica dos cruzamentos entre as variantes
Por meio do gráfico de dispersão, constata-se que o valor do imóvel aumenta de acordo com seu tamanho, porém os preços são bem variados.
library(ggplot2)
ggplot(Base_de_dados_Easton) + aes(x = Tamanho, y = Preço) + geom_point(size = 1.2, colour = "#e31a1c") + labs(x = "Tamanho", y = "Preço", title = "Preço por Tamanho", subtitle = "Gráf de Dispersão") + theme_gray()
No gráfico que trata do mês, percebe-se a tendência de redução do valor, à medida que se aproxima do final do ano.
boxplot(Base_de_dados_Easton$Preço~Base_de_dados_Easton$Mês,xlab="Mês", names=c("Mar","Abr","Mai", "Jun"), ylim = c(70000,180000), ylab="Preço", col= c("yellow","red","green","white"), main="Preço por Mês")
Quando comparada a imobiliária Easton com as concorrentes, seu valor de venda tende a ser mais baixo.
boxplot(Base_de_dados_Easton$Preço~Base_de_dados_Easton$Corretora,xlab="Corretora", ylim = c(70000,180000), ylab="Preço", names=c("Concorrentes","Easton"), col= c("green","maroon"), main="Preço x Corretora")
O número de quartos também influencia no valor do imóvel, tendo em vista que quanto mais quartos, maior é seu valor.
boxplot(Base_de_dados_Easton$Preço~Base_de_dados_Easton$Quartos,ylim = c(70000,180000), xlab="Quartos", ylab="Preço", col= c("yellow","red","green","white","maroon"), main="Preço x Quartos")
Já a idade do imóvel, embora também interfira no valor, a priori, ela não aparenta ser um fator tão determinante.
boxplot(Base_de_dados_Easton$Preço~Base_de_dados_Easton$Idade, , ylim = c(70000,180000), xlab="Idade dos Imóveis", ylab="Preço", col= c("yellow","red","pink","blue","orange","green","purple","grey","brown","white","maroon","black","violet","skyblue"), main="Preço x Idade")
Na comparação de preço por localização, percebe-se o elevado valor dos imóveis em Dallas, enquanto em Fort Worth e nos arredores, os valores são mais baixos e mais próximos.
boxplot(Base_de_dados_Easton$Preço~Base_de_dados_Easton$Localizaçao, ylim = c(70000,180000),xlab="Localização", ylab="Preço", names=c("Dallas","Fort Worth","Arredores"), col= c("red","blue","green"), main="Preço x Localização")
O problema e sua análise
Segundo duas denúncias de dois clientes que venderam separadamente seu imóvel pela imobiliária Easton, seus imíveis teriam sido subvalorizados. Tendo em vista a acusação e os dados obtidos sobre as duas casas: a primeira é Alington, tem 4 anos, tem 203 m² e foi vendida por 85.500 dólares, a segunda é em Fort Worth, tem 9 anos, em 172 m² e foi vendida por 88.500 dólares, ambas têm três quartos, fez-se necessário uma análise desses dados para confrontar com a acusação. Dentro desse cenário, é preciso levar em conta também a situação econômica e financeira do local, ainda que não estejam expressas diretamente entre os dados. Como se pode observar, pelas informações obtidas e analisadas, os valores das demais casas são maiores que os das duas casas em questão. Desse modo, seria plausível afirmar a culpa da Easton, diante da acusação de subvalorização dos dois imóveis. De acordo com o gráfico de Preço por Corretora a Easton tende a ter preços menores que seus concorrentes. No gráfico de Preço por Localização, tirando os imóveis em Dallas, que são mais caros, os preços de Fort Worth e das redondezas são mais próximos entre si. Além disso, os imóveis se situam nessas duas últimas regiões. No gráfico de Preço por Tamanho, nota-se a diferença de preço entre imóveis da mesma média de tamanho e isso pode se dar pela valorização do imóvel em cada região. Na representação de Preço por Mês, também ocorre queda nas vendas, quando as vendas se aproximam do final do ano. Com a crise do petróleo, a economia enfraqueceu, havendo dificuldades de bancos recupararem seus investimentos e demissão de trabalhadores locais. Além disso, o governo fechou algumas bases militares na região em consequência da atenuação da Guerra Fria. Esses fatores podem ter tornado a região menos atraente e provocado receio nas pessoas em contrair dívidas grandes e duradouras, como uma dívida de uma casa. Devido à situação da região, é possível que as quedas nas vendas por mês tenham se dado em razão disso. Sobre o Preço por Idade, há pouca variedade de preço, o que também deve ser em consequência da crise. Assim mesmo, a idade e o estado de conservação podem reduzir o preço de venda, se questionado pelo comprador. Logo, a denúncia parece ter sido pautada somente em fatores numéricos, deixando de lado o enfraquecimento da economia e o estado de conservação dos imóveis vendidos, por exemplo. Embora não haja menção a essas variáveis pode-se supor suas interferências implícitas nos respectivos gráficos de Preço por Mês e Preço por Idade. Isso justificaria os valores abaixo das informações numéricas analisadas.