Passo 0 - Carregar as bibliotecas de hoje

library(dplyr) # operador pipe e tratamento de dados
## 
## 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
library(flextable) # para fazer uma tabela no RMarkdown
library(reactable) # para colocar a cor

Passo 1 - carregar a base de dados

load("C:/Users/BISPO - ADV/Documents/bases_curso_estatistica/Base_de_dados-master/CARROS.RData")

Passo 2 - Transformação

CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==1,'Alc','Gas')
CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,'Auto','Manual')

Passo 3 - Cruzamento de uma variável qualitativa e uma variável quantitativa

ft1 <- CARROS %>% select(Tipodecombustivel,Preco) %>%
  group_by(Tipodecombustivel) %>%
  summarise(media.preco=mean(Preco),
            desvio.padrao_preco=sd(Preco),
            quantidade=n()) %>%
  data.frame() %>% flextable()   

ft1 <- bg(ft1, bg = "wheat", part = "header")
ft1 <- bg(ft1, i = ~ media.preco < 300, bg = "skyblue", part = "body")
ft1 <- bg(ft1, i = ~ media.preco > 300, bg = "pink", part = "body")
ft1 %>% theme_vader()

# tipo de marcha (quali) vs km/l (quanti)

 ft2 <- CARROS %>% select(TipodeMarcha,Kmporlitro) %>%
  group_by(TipodeMarcha) %>%
  summarise(media=round(mean(Kmporlitro),1),
            desvio.padrao=round(sd(Kmporlitro),1),
            media2=mean(Kmporlitro),
            desvio.padrao2=sd(Kmporlitro),
            tamanho=n()) %>%
  data.frame() %>% flextable()

ft2
ft2 %>% theme_tron()

Passo 4 - Visualização

boxplot(Preco~Tipodecombustivel,data=CARROS,main="Gráfico 1 - Preço do carro por tipo de combustível",col=c("skyblue","pink"))

tipo de marcha

library(RColorBrewer)
cor_dark <- brewer.pal(2,"Dark2")
cor_dark
## [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3"
par(bg ="lightyellow")
boxplot(Kmporlitro~TipodeMarcha,data=CARROS,main="Gráfico 2 - Km por litro por tipo de marcha",col=cor_dark)