Objetivos:
1 - Construir o histograma
2 - interpretar o histograma
Nesta fase iremos carregar o banco de dados para ser feito as análises.
load("C:/Users/Cristiane/Desktop/Estatistica aplicada a engenharia I/Base_de_dados-master/CARROS.RData")
hist(CARROS$Kmporlitro)
hist(CARROS$Kmporlitro, col = "#c92e2e",
main = "Gráfico 1- Histograma do Km/L", xlab = "Km/L", ylab = "Frequência")
hist(CARROS$Preco, col = "skyblue", main = "Grafico 2 - Histograma do Preço", xlab = "Preço", ylab = "Carros")
summary(CARROS$Preco)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 71.1 120.8 196.3 230.7 326.0 472.0
hist(CARROS$HP, col = "#432ec9", main = "Grafico 3 - Histograma do HP")
Observações: 1. O gráfico 1 KM/L é assimétrico
2. Muitos carros com o preço até 200 mil reais
3. O grafico 3 HP tem uma alta assimetria
4. O carro mais caro da base de dados custa 472 mil reais
5. O HP mediano é de 123 cavalos
boxplot(CARROS$Kmporlitro)
boxplot(CARROS$Kmporlitro, col = "#b05a5f", main = "Grafico 4 - Histograma do KM/L")
boxplot(CARROS$Preco, col = "#2e5fc9", main = "Grafico 5 - Histograma do Preço")
boxplot(CARROS$HP, col = "#c4c92e", main = "Grafico 6 - Histograma do HP")
Observações:
1. O gráfico 4 KM/L é levemente assimétrico
2. O gráfico 5 preço não tem “outliers”
3. O gráfico 6 HP tem “outliers”