Base de Dados Game Of Trone

load ("C:/Users/izabe/Desktop/Base_de_dados-master/Game of Thrones.RData")
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

Esse banco de dados possui 3 analises de dados: Mudanças de alianças, personagens do livro e tempo de tela. A base de dados que escolhi foi: personagens do livro.

Análise do banco de dados

O banco de dados que irei usar é a personagens do livro que possui 13 variáveis. A que irie usar para fazer uma análise mais profunda vai ser a de nobreza, vê quantos nobres e não nobres tem e dividir por sexo.

personagens_livro$nobre <- ifelse(personagens_livro$nobre==1,"nobre","não nobre")
table(personagens_livro$sexo,personagens_livro$nobre)
##            
##             não nobre nobre
##   femenino         73    84
##   masculino       414   346
tabela_da_nobreza <- table (personagens_livro$sexo,personagens_livro$nobre)

#Probabilidade de nobres e não nobres

prop.table(tabela_da_nobreza,2)
##            
##             não nobre     nobre
##   femenino  0.1498973 0.1953488
##   masculino 0.8501027 0.8046512

Análise atraves do gráfico de barras

barplot(tabela_da_nobreza,legend=TRUE)

barplot(tabela_da_nobreza,legend=TRUE,beside=TRUE,col=c("skyblue","pink"))

No gráfico podemos vê a divisão da coluna por sexo e por nobreza. Olhando podemos perceber o números de mulheres na nobreze e na não nobreza é muito maior que homens.

Outra variável

Ainda na mesma base de dados iremos analisar o ano da morte de cada personagem atraves de gráfico.

summary(personagens_livro$ano_morte)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##   297.0   299.0   299.0   299.2   300.0   300.0     612
par(bg="#f2d5f2")  
boxplot(personagens_livro$ano_morte, col=("pink"),main=("Relação entre ano e morte"))

O local onde a haste vestical começa indica o mínimo de morte e a onde a haste termina indica o máximo de morte nos respectivos anos.