Introdução

vou transformar os dados.

importação os dados

# PASSO 1 - IMPORTAR
library(readr)
anorexia <- read_csv("C:/Users/luuan/Desktop/UNIRIO/estatistica/Base_de_dados-master/anorexia.csv")

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   subj = col_double(),
##   therapy = col_character(),
##   before = col_double(),
##   after = col_double()
## )

head(anorexia)

## # A tibble: 6 x 4
##    subj therapy before after
##   <dbl> <chr>    <dbl> <dbl>
## 1     1 b         80.5  82.2
## 2     2 b         84.9  85.6
## 3     3 b         81.5  81.4
## 4     4 b         82.6  81.9
## 5     5 b         79.9  76.4
## 6     6 b         88.7 104.

load("C:/Users/luuan/Desktop/UNIRIO/estatistica/Base_de_dados-master/CARROS.RData")

Aqui vou fazer um grafico de pizza

# PASSO 2 - GRAFICO DE PIZZA
table(anorexia$therapy)

## 
##  b  c  f 
## 29 26 17

pie(table(anorexia$therapy))

Agora aprendi a fazer um grafico de barras

# PASSO 3 - GRAFICO DE BARRAS
barplot(table(anorexia$therapy),col = c("royalblue","darkblue","skyblue"),main = "meu gráfico de barras")

Aqui vai um resumo do conjuto de dados

# PASSO 4 - RESUMO
summary(CARROS)

##    Kmporlitro      Cilindros         Preco             HP       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##  Amperagem_circ_eletrico      Peso            RPM        Tipodecombustivel
##  Min.   :2.760           Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000   
##  1st Qu.:3.080           1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000   
##  Median :3.695           Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000   
##  Mean   :3.597           Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375   
##  3rd Qu.:3.920           3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000   
##  Max.   :4.930           Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000   
##   TipodeMarcha     NumdeMarchas   NumdeValvulas  
##  Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
##  Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

Aqui percebi um problema na base de dados que precisou ser corrigido.

# PASSO 5 - TRANSFOMAÇÃO DE VARIÁVEL
CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0,"Gas","Alc")
CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,"Auto","Manual")

Verificando se funcionou

summary(CARROS)

##    Kmporlitro      Cilindros         Preco             HP       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##  Amperagem_circ_eletrico      Peso            RPM        Tipodecombustivel 
##  Min.   :2.760           Min.   :1.513   Min.   :14.50   Length:32         
##  1st Qu.:3.080           1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   Class :character  
##  Median :3.695           Median :3.325   Median :17.71   Mode  :character  
##  Mean   :3.597           Mean   :3.217   Mean   :17.85                     
##  3rd Qu.:3.920           3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90                     
##  Max.   :4.930           Max.   :5.424   Max.   :22.90                     
##  TipodeMarcha        NumdeMarchas   NumdeValvulas  
##  Length:32          Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  Class :character   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Mode  :character   Median :4.000   Median :2.000  
##                     Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##                     3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##                     Max.   :5.000   Max.   :8.000

table(CARROS$Tipodecombustivel)

## 
## Alc Gas 
##  14  18

table(CARROS$TipodeMarcha)

## 
##   Auto Manual 
##     19     13

Histograma

Aqui vou fazer dois histogramas de variável quantitativa.

summary(CARROS$Kmporlitro)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   10.40   15.43   19.20   20.09   22.80   33.90

hist(CARROS$Kmporlitro,col = "purple",main = "Gráfico 1 - Histograma do Km/l",
     xlab = "Km/l",ylab = "Frequencia")

hist(CARROS$Preco,col = "royalblue",main = "Gráfico 2 - Histograma do preço",
     xlab = "Preço",ylab = "Frequencia")

Tanto o preço do carro quanto o km/l são assimétricos.

Parece ter dois tipos de carros(popular e de luxo).

É raro ver carro econômico nessa base de dados

Transformaçao de dados e histograma

Larissa Bastos

15/07/2021