load("C:/Users/welington/Desktop/POSCIVIL/Base_de_dados-master/Titanic.RData")
View(Titanic)
A-Classe B-Idade C-Sexo D-Sobreviveu
table(Titanic$Classe)
##
## Tripulação Primeira Segunda Terceira
## 885 324 285 706
table(Titanic$Idade)
##
## criança adulto
## 109 2091
table(Titanic$Sexo)
##
## Feminino Masculino
## 470 1730
table(Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## 1490 710
table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Tripulação 673 212
## Primeira 122 202
## Segunda 167 118
## Terceira 528 178
table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 52 57
## adulto 1438 653
table(Titanic$Sexo,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Feminino 126 344
## Masculino 1364 366
tabela1<-table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
tabela2<-table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
tabela3<-table(Titanic$Sexo,Titanic$Sobreviveu)
tabela4<-table(Titanic$Sobreviveu)
tabela5<-table(Titanic$Sobreviveu,Titanic$Sexo)
tabela6<-table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
tabela6<-data.frame(tabela1)
primeira, segunda e terceira classe. No questinário analisado existem 4 variáveis conforme descrito acima.
table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Tripulação 673 212
## Primeira 122 202
## Segunda 167 118
## Terceira 528 178
R: Sobreviveram 710 pessoas ao naufrágio
summary(Titanic$Sobreviveu)
## Não sobreviveu Sobreviveu
## 1490 710
R: Sobreviveram aproximadamente 32,27% de pessoas
round(prop.table(tabela4)*100,2)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## 67.73 32.27
R: 344 mulheres Sobreviveram
table(Titanic$Sexo,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Feminino 126 344
## Masculino 1364 366
#Atividade 5- Quantas crianças Sobreviveram? R: Sobreviveram 57 crianças.
table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 52 57
## adulto 1438 653
R: Sobreviveram 178 pessoas da 3ª classe
table(Titanic$Classe,Titanic$Sobreviveu)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Tripulação 673 212
## Primeira 122 202
## Segunda 167 118
## Terceira 528 178
R: Sobreviveram aproximadamente, 15,63% do total de tripulantes, na amostra temos 73,19% de mulheres sobreviventes
prop.table(tabela2,1)*100
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 47.70642 52.29358
## adulto 68.77092 31.22908
round(prop.table(tabela2,1)*100,2)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 47.71 52.29
## adulto 68.77 31.23
prop.table(tabela2)*100
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 2.363636 2.590909
## adulto 65.363636 29.681818
round(prop.table(tabela2,1)*100,2)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## criança 47.71 52.29
## adulto 68.77 31.23
prop.table(tabela1)*100
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Tripulação 30.590909 9.636364
## Primeira 5.545455 9.181818
## Segunda 7.590909 5.363636
## Terceira 24.000000 8.090909
round(prop.table(tabela1,1)*100,2)
##
## Não sobreviveu Sobreviveu
## Tripulação 76.05 23.95
## Primeira 37.65 62.35
## Segunda 58.60 41.40
## Terceira 74.79 25.21
barplot(tabela4,
beside=TRUE,
col=c("yellow","green"),
main = "GRÁFICO I - Variáveis Sobreviventes",
ylim = c(0,2100),ylab="Pessoas",legend.text = TRUE)
R: Gráfico Sobreviventes por sexo
barplot(tabela3,
beside=TRUE,
col=c("pink","blue"),
main = "GRÁFICO II - SOBREVIVENTES POR SEXO",
ylim = c(0,2200),ylab="Qtde de Pessoas",legend.text = TRUE)
library(forcats)
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.0.5
library(ggpubr)
## Warning: package 'ggpubr' was built under R version 4.0.5
## Loading required package: ggplot2
library(ggplot2)
tabela6<-table(Titanic$Idade,Titanic$Sobreviveu)
tabela6<-data.frame(tabela1)
ggballoonplot(tabela6, fill = "value")+
ggtitle("Sobreviventes do Titanic por Idade")
mosaicplot(tabela1,main = "Titanic- Sobreviventes por Classe",color = c("Yellow","green"))
mosaicplot(tabela2, main = " Titanic sobreviventes por Idade", color = c("red","blue"))
vetorcor<-c("red", "blue", "green", "yellow")
Atividade 14- Você consegue interpretar esses dois gráficos? o que eles estão dizendo?
R: No balloonplot podemos identificar que houve mais vitimas.
a visulaização é como se fosse um moisaico e dá para visualizar os dados citados anteriormente de uma forma mais clara.
O mosaicplot mostra, a mesma observância do balloonplot enquanto o segundo mostra que as crianças tiveram um % (percentual maior aos adultos,podendo evidênciar uma amostra menos das crianças.
Atividade 15 - Se você fosse fazer um Pitch (apresentação de 03 a 05 minutos) com recomendações sobre o Titanic a partir dos dados. Qual ideia você passaria?
#Analizadas as informações estatisticas de sobrevivencia obtidas no banco de dados podemos especular que : Sexo feminino e crianças tiveram prioridades no salvamento,pois os dados informam maior percentual de sobreviventes femininos e criança, pode-se imaginar também que os passageiros de primeira classe tenham se beneficiado de facilidades.