problema 5 e 6

problema 5 e 6 - sobre boxplots, variancias, barras e proporções

Auxiliados por 3 bases de dados acerca do universo de GOT, vamos fazer algumas analises

1. Sobre o tempo de tela de cada personagem:

# PASso 1 importar a base de dados

library(readxl)
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

library(flextable)
library(reactable)

load("C:/segundo periodo/Base_de_dados-master/Game of Thrones.RData")

# Passo 2 variancias e boxplot

boxplot(tempo_de_tela$minutos)

Ao se considerar TODOS os 191 personagens listados na base de dados tempo de tela, o boxplot nos mostra que a grande maioria dos personagens aparece menos de 50 minutos, apresentado uma media inclusive de 27.26 minutos, como demonstrado pelo auxiliar. Os Personagens que mais aparecem são Tyrion Lannister beirando 300 minutos e Jon Snow com 268.15 e aparecem como outliers do boxplot

mean(tempo_de_tela$minutos)

## [1] 27.26099

Tyrion Lannister e Jon Snow

2. Uma breve análise sobre os livros

Uma curiosidade utilizando nossa base de dados, de todos os 917 personagens dos livros, 430 são nobres e 487 são plebeus.

# Passo 3 nobre ou nao

library(RColorBrewer)
COR <-brewer.pal(3, "GnBu")

livro <- personagens_livro
livro$nobre <- ifelse(livro$nobre==0, "plebeu", "nobre")
livro %>% pull(nobre) %>% table() %>% barplot(col=COR) 

livro %>% pull(nobre) %>% table() %>% data.frame() %>% reactable ()

3. Ainda analisando as estatísticas relacionadas a nobres e plebeus, segue uma tabela de proporção que indica a relação da origem dos personagems divididos por suas casas.

# PASSO 4 prop

library(formattable)

## 
## Attaching package: 'formattable'

## The following object is masked from 'package:flextable':
## 
##     style

tabela_para_flex <- livro %>% select(lealdade, nobre) %>% table() %>%
  prop.table(1) %>% data.frame() %>% formattable() 



library(tidyr)

tabela_para_flex2 <- tabela_para_flex %>%
  pivot_wider(names_from = nobre, values_from = Freq)


tabela_para_flex2 %>% flextable() %>% theme_vader()

Como podemos observar na tabela, raramente alguém de origem nobre é mandado para a Patrulha da Noite (menos de 10%) e portanto apresentando o maior indice de plebeus dentre as casas analisadas, com 90.5%; ademais, as casas Baratheon, com 73.4% e Tyrell com 80.8% apresentam a maior concentração de nobres.

Margaery Tyrell interagindo com os plebeus