Atividade 7

Cruzamento de variáveis

Nessa atividade irei fazer uma interpretação da base de dados Pokemon, onde irei analisar média e desvio de padrão da variavél quantitativa ataque e qualitativa tipo de ataque que são: bug, darck, dragon, electric, fairy,
fighting, fire,
flying, ghost, grass,
ground, ice, normal, poison, psychic, rock, steel e water.

Exportação da base de dados

Aqui trago a base de dados pokemon e o resumo dela.

load("C:/Users/izabe/Desktop/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")
summary(df)

##        id          pokemon            species_id        height      
##  Min.   :  1.0   Length:718         Min.   :  1.0   Min.   :  1.00  
##  1st Qu.:180.2   Class :character   1st Qu.:180.2   1st Qu.:  6.00  
##  Median :359.5   Mode  :character   Median :359.5   Median : 10.00  
##  Mean   :359.5                      Mean   :359.5   Mean   : 11.41  
##  3rd Qu.:538.8                      3rd Qu.:538.8   3rd Qu.: 14.00  
##  Max.   :718.0                      Max.   :718.0   Max.   :145.00  
##      weight       base_experience     type_1             type_2         
##  Min.   :   1.0   Min.   : 36.00   Length:718         Length:718        
##  1st Qu.:  95.0   1st Qu.: 65.25   Class :character   Class :character  
##  Median : 280.0   Median :147.00   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 568.2   Mean   :141.55                                        
##  3rd Qu.: 609.5   3rd Qu.:177.00                                        
##  Max.   :9500.0   Max.   :608.00                                        
##      attack          defense             hp         special_attack  
##  Min.   :  5.00   Min.   :  5.00   Min.   :  1.00   Min.   : 10.00  
##  1st Qu.: 53.00   1st Qu.: 50.00   1st Qu.: 50.00   1st Qu.: 45.00  
##  Median : 73.00   Median : 65.00   Median : 65.00   Median : 65.00  
##  Mean   : 74.85   Mean   : 70.67   Mean   : 68.37   Mean   : 68.47  
##  3rd Qu.: 95.00   3rd Qu.: 85.00   3rd Qu.: 80.00   3rd Qu.: 90.00  
##  Max.   :165.00   Max.   :230.00   Max.   :255.00   Max.   :154.00  
##  special_defense      speed          color_1            color_2         
##  Min.   : 20.00   Min.   :  5.00   Length:718         Length:718        
##  1st Qu.: 50.00   1st Qu.: 45.00   Class :character   Class :character  
##  Median : 65.00   Median : 65.00   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 69.09   Mean   : 65.72                                        
##  3rd Qu.: 85.00   3rd Qu.: 85.00                                        
##  Max.   :230.00   Max.   :160.00                                        
##    color_f          egg_group_1        egg_group_2         url_image        
##  Length:718         Length:718         Length:718         Length:718        
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##        x                 y          
##  Min.   :-49.152   Min.   :-45.793  
##  1st Qu.:-17.695   1st Qu.:-17.293  
##  Median :  0.705   Median : -0.628  
##  Mean   :  0.000   Mean   :  0.000  
##  3rd Qu.: 15.905   3rd Qu.: 18.155  
##  Max.   : 53.142   Max.   : 46.593

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)

Média e Desvio-Padrão

df%>%select(type_1,attack)

## # A tibble: 718 x 2
##    type_1 attack
##    <chr>   <int>
##  1 grass      49
##  2 grass      62
##  3 grass      82
##  4 fire       52
##  5 fire       64
##  6 fire       84
##  7 water      48
##  8 water      63
##  9 water      83
## 10 bug        30
## # ... with 708 more rows

median(df$attack)

## [1] 73

Acima nos temos uma tabela com os tipos de ataque e dano que ela causa. Calculando a média de dano de ataque fica na média de 73, assim, tendo dois Pokemons com essa média que são: Hypno que o tipo de ataque é psychi e o Volbeat que o tipo de ataque é bug.

summary(df$attack)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    5.00   53.00   73.00   74.85   95.00  165.00

Aqui temos todos os dados de média, mediana, ataque mais forte e o mais fraco.

desvio.padrao=sd(df$attack)
head(sd(df$attack))

## [1] 28.93704

No desvio de padrão podemos vê que o número tem decimais, assim, não encontra nenhum pokemon com esse número de ataque.

Tabela com as variáveis

boxplot(attack~type_1,data = df,col=("royalblue"),main="Tipo de ataque",xlab="Tipo",ylab="Ataque")

Para analisar essa tabela é necessário saber que a haste vestical de cima indica o máximo de ataque e a onde a haste termina indica o mínimo de ataque que os pokemon tem, sendo cada coluna um tipo de ataque.

Alguns Pokemons analisando os dados

O primeiro pokemon que colocarei aqui vai ser o que possui o ataque mais forte que é: Rampardos que tem ataque de 165 do tipo rock.

Agora irei colocar o pokemon que tem o menor número de ataque que são: Chansey e a sua evolução Happiny que tem 5 de ataque do tipo normal.