class: center, middle, inverse, title-slide # Aula 2021-04-08 - Correlações com o xaringan ## with xaringan ### André Sabatini ### UNIRIO ### 2021-08-04 --- --- class: center, middle # Análise de 2 variáveis quantitativas ### Diagrama de dispersão ### Coeficiente de correlação ```r # troca de slide "---" ``` --- # PAsso 1 - Carregar base de dados ```r library(readxl) QE <- read_excel("C:/Users/andre/Desktop/Unirio 2020.1/5f - Estatistica - Steven/Base_de_dados-master/Questionario_Estresse.xls") View(QE) names(QE) #ver os nomes das colunas ``` ``` ## [1] "Aluno" "Turma" "Mora_pais" "RJ" "Namorado_a" ## [6] "Trabalha" "Desempenho" "Estresse" "Créditos" "Horas_estudo" ``` --- # PAsso 2 - Carregar a biblioteca DPLYR ```r library(dplyr) ``` ``` ## ## 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 ``` --- # Passo 3 - Mudança da coluna **Créditos** ```r colnames(QE)[9] <- 'Creditos' ``` --- # Passo 4 - Resumão das variáveis ```r QE %>% summarise(media=mean(Creditos,na.rm=TRUE)) ``` ``` ## # A tibble: 1 x 1 ## media ## <dbl> ## 1 24.9 ``` ```r resumo <- QE %>% summarise(media_HE=mean(Horas_estudo), nota_media=mean(Desempenho), Estresse_medio=mean(Estresse), Cred_medio=mean(Creditos,na.rm=TRUE), dp_HE=sd(Horas_estudo), nota_dp=sd(Desempenho), Estresse_dp=sd(Estresse), Cred_medio=sd(Creditos,na.rm=TRUE)) ``` --- # Passo 5 - Diagrama de dispersão <!-- --> --- ```r plot(QE$Desempenho,QE$Estresse, pch=20, col=c("blue"), main = "Diagrama de dispersão", xlab = "Nota do aluno(a)", ylab = "Estresse") abline(lsfit(QE$Desempenho,QE$Estresse), col="darkblue") ``` <!-- --> --- ```r ## Relação entre desempenho e estresse plot(QE$Horas_estudo,QE$Estresse, # eixo x a explicativa, e no y a explicada, quem estuda muito é mais estressado(a) pch=20, col=c("blue"), main = "Diagrama de dispersão", xlab = "Horas de estudo", ylab = "Estresse") abline(lsfit(QE$Horas_estudo,QE$Estresse), col="darkblue") ``` <!-- --> --- ## HE e Estresse ```r cor(QE$Desempenho,QE$Horas_estudo) ``` ``` ## [1] 0.2231532 ``` ```r # varia entre -1 e 1 # se positivo é proporcional # se negativo é inversamente porporcional # quanto mais perto de 0 menor é a inclinação cor(QE$Desempenho,QE$Estresse) ``` ``` ## [1] 0.08257246 ``` ```r # muito proxima de 0, pode considerar 0 cor(QE$Horas_estudo,QE$Estresse) ``` ``` ## [1] 0.303917 ``` --- class: center, middle # correlações ## Qual a correlação entre HE e --- # conclusão ## Diversos fatores influenciam no preço do carro