Carregando Base de dados diamante.RData

load("C:/Users/suell/OneDrive/Documentos/Aula de Estatistica/Base_de_dados-master/diamante.RData")

Analise Estatistica Visual

Tabela - Quilate por tipos de corte

library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.3
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
tabela_corte <- diamante %>%
  group_by(corte) %>%
  summarise(media=mean(quilate),mediana=median(quilate),desvio_padrao=sd(quilate)) %>%
  arrange(desc(media))
## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
tabela_corte$media <-round(tabela_corte$media,2)
tabela_corte$media <-round(tabela_corte$mediana,2) 
tabela_corte$desvio_padrao <-round(tabela_corte$desvio_padrao,2)

library(DT)
## Warning: package 'DT' was built under R version 4.0.3
datatable(tabela_corte)

Boxplot

boxplot(diamante$quilate~diamante$corte,col=c("purple"))

Análise dos dados

Interpretação

Ao analisar os dados exposto, vermos as seguintes informações:
Os diamantes foram distribuídos em cinco categoria de cortes, com maior média e mediana o justo e o menor o ideal em relação aos demais corte;
Todos se encontra com a presença de outliers, porém no justo tem um com maior extremidade;
Não há assimetria nos cortes;
O limite inferior de alguns (Bom, Muito Bom, Premium e Ideal) se encontra muito próximo ao primeiro quartil e o que se encontra maior limite superior é o premium;
Os cortes justo e premium tem maior e igual desvio padrão e o com menor desvio é o corte ideal.