Estatísticas da variáveil quantitativa “attack” por grupos da variável qualitativa “type_1” da base de dados “df_pokemon.RData”.

Carregando a base da dados:

load("~/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")

Carregando as bibliotecas usadas:

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)

Exercício 1

Média e desvio-padrão:

df %>% select(type_1,attack) %>% 
  group_by(type_1) %>% summarise(media_ataque=mean(attack),
                                 desvio_padrao_ataque=sd(attack)) %>%
  data.frame() %>% flextable()

Exercício 2

Box-plot:

par(bg="lightyellow")
boxplot(attack~type_1, data = df, main="Gráfico Box-plot do ataque por tipo de Pokemon",
        col=c("#6959CD", "#40E0D0","#ADFF2F","#DAA520","#FFDEAD","#9370DB","#FF00FF","#DC143C","#006400","#DAA520","#FF4500","#FFA500","#FFD700","#FFE4C4","#B0E0E6","#00FA9A","#5F9EA0","#A9A9A9"))

Interpretação dos resultados

    No exercício 1 nota-se que os pokemons do tipo dragon (dragão) são, em média, detentores de mais ataque que os demais, de outros tipos.
    É possível concluir, observando o desvio padrão dos tipos de pokemons que o que possui maior desvio padrão é o do tipo flying, o que significa que há uma variabilidade muito grande do ataque dos pokemons desse tipo. Uns detentores de um alto grau de ataque e outros de pouco.
    Observa-se, no exercício 2, a existência de outliers na base de dados attack, que é referente ao ataque dos pokemons, porém não em todos os de pokemons, mas em apenas alguns tipos de pokemons, os quais são fairy (fada), normal (normal), psychic (psíquico), steel (aço). Além disso, pode-se analizar que os pokemons que são do tipo rock(pedra) possuem o maior valor máximo, demonstrando que a variável ataque desse mesmo tipo é bem dispersa positivamente.