library(ggplot2)
library(dplyr)
library(htmltools)
library(emmeans)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(rstatix)

1 Questão

1.1 Análise descritiva - Sumarização

data<-nhtemp
head(nhtemp)
## [1] 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9

2 Questão

2.1 Banco de Dados nhTemp

Descrição A temperatura média anual em graus Fahrenheit em New Haven, Connecticut, de 1912 a 1971.

Formato - nhtemp Uma série temporal com 60 observações.

Fonte Vaux, J. E. e Brinker, N. B. (1972) Cycles, 1972, 117-121.

Referências McNeil, D. R. (1977) Interactive Data Analysis. Nova York: Wiley.

head(nhtemp)
## [1] 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9

3 Questão

3.1 Seleção dos Dados

head (nhtemp)
## [1] 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9
nhtempdf <-data.frame(nhtemp)
nhtempdf <-mutate(nhtempdf,anos=seq(1912, 1971 , 1 ))

4 Questão

4.1 Alteração no banco de dados

str(nhtemp)
##  Time-Series [1:60] from 1912 to 1971: 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9 49.8 50.9 49.3 51.9 ...
str(nhtempdf)
## 'data.frame':    60 obs. of  2 variables:
##  $ nhtemp: Time-Series  from 1912 to 1971: 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9 49.8 50.9 49.3 51.9 ...
##  $ anos  : num  1912 1913 1914 1915 1916 ...

4.2 Por que utilizar str

O comando str utilizado em um objeto R, serve como uma função de diagnóstico e uma alternativa à summary. Idealmente, apenas uma linha para cada estrutura ‘básica’ é exibida. É especialmente adequado para exibir compactamente o conteúdo (abreviado) de listas (possivelmente aninhadas).

5 Questão

5.1 Sumário

summary(nhtempdf)
##      nhtemp           anos     
##  Min.   :47.90   Min.   :1912  
##  1st Qu.:50.58   1st Qu.:1927  
##  Median :51.20   Median :1942  
##  Mean   :51.16   Mean   :1942  
##  3rd Qu.:51.90   3rd Qu.:1956  
##  Max.   :54.60   Max.   :1971

A assimetria do banco de dados informado possui um valor um pouco maior que 0. A diferença entre o valor minimo e valor maximo é de: nhtempe = 6.70F * Houve um aumento gradativo na temperatuda registrada a cada ano.

5.2 Histograma

ggplot( nhtempdf, aes(x=nhtemp)) + geom_histogram()
## Don't know how to automatically pick scale for object of type ts. Defaulting to continuous.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

5.3 Filtrando Banco de Dados

reduzido<-nhtempdf%>%filter(nhtemp>=50.58&nhtemp<=51.90)

5.4 Sumário Banco de Dados Reduzido

summary(reduzido)
##      nhtemp          anos     
##  Min.   :50.6   Min.   :1915  
##  1st Qu.:50.9   1st Qu.:1930  
##  Median :51.4   Median :1943  
##  Mean   :51.3   Mean   :1944  
##  3rd Qu.:51.7   3rd Qu.:1961  
##  Max.   :51.9   Max.   :1970

5.5 Histograma Dados Reduzidos

ggplot( reduzido, aes(x=nhtemp)) + geom_histogram()
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

6 Questão

6.1 Desenvolvimento Gráfico Temporal

nhtemp
## Time Series:
## Start = 1912 
## End = 1971 
## Frequency = 1 
##  [1] 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9 49.8 50.9 49.3 51.9 50.8 49.6 49.3 50.6 48.4
## [16] 50.7 50.9 50.6 51.5 52.8 51.8 51.1 49.8 50.2 50.4 51.6 51.8 50.9 48.8 51.7
## [31] 51.0 50.6 51.7 51.5 52.1 51.3 51.0 54.0 51.4 52.7 53.1 54.6 52.0 52.0 50.9
## [46] 52.6 50.2 52.6 51.6 51.9 50.5 50.9 51.7 51.4 51.7 50.8 51.9 51.8 51.9 53.0
head (nhtemp)
## [1] 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9
nhtempdf <-data.frame(nhtemp)
nhtempdf <-mutate(nhtempdf,anos=seq(1912, 1971 , 1 ))
str(nhtemp)
##  Time-Series [1:60] from 1912 to 1971: 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9 49.8 50.9 49.3 51.9 ...
str(nhtempdf)
## 'data.frame':    60 obs. of  2 variables:
##  $ nhtemp: Time-Series  from 1912 to 1971: 49.9 52.3 49.4 51.1 49.4 47.9 49.8 50.9 49.3 51.9 ...
##  $ anos  : num  1912 1913 1914 1915 1916 ...
ggplot(data=nhtempdf, aes(x=anos, y=nhtemp)) + geom_line()
## Don't know how to automatically pick scale for object of type ts. Defaulting to continuous.