Aula 3
Patrícia Almeida
08/11/2021
Carregar e importar a base de dados
Importar do csv
# -------------------------------
# Passo 1 - Importação dos dados
# -------------------------------
library(readr)
titanic <- read_csv("C:/Users/patri/OneDrive/Documentos/Estatistica/Base_de_dados-master/titanic3.csv")
head(titanic)# A tibble: 6 x 14
pclass survived name sex age sibsp parch ticket fare cabin embarked
<dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr>
1 1 1 Allen, Mi~ fema~ 29 0 0 24160 211. B5 S
2 1 1 Allison, ~ male 0.92 1 2 113781 152. C22 ~ S
3 1 0 Allison, ~ fema~ 2 1 2 113781 152. C22 ~ S
4 1 0 Allison, ~ male 30 1 2 113781 152. C22 ~ S
5 1 0 Allison, ~ fema~ 25 1 2 113781 152. C22 ~ S
6 1 1 Anderson,~ male 48 0 0 19952 26.6 E12 S
# ... with 3 more variables: boat <chr>, body <dbl>, home.dest <chr>Carregar do RData
# -------------------------------
# Passo 1,5 - Carregar a base de dados
# -------------------------------
load("~/Estatistica/Base_de_dados-master/CARROS.RData")
head(CARROS) Kmporlitro Cilindros Preco HP Amperagem_circ_eletrico Peso
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460
RPM Tipodecombustivel TipodeMarcha NumdeMarchas
Mazda RX4 16.46 0 1 4
Mazda RX4 Wag 17.02 0 1 4
Datsun 710 18.61 1 1 4
Hornet 4 Drive 19.44 1 0 3
Hornet Sportabout 17.02 0 0 3
Valiant 20.22 1 0 3
NumdeValvulas
Mazda RX4 4
Mazda RX4 Wag 4
Datsun 710 1
Hornet 4 Drive 1
Hornet Sportabout 2
Valiant 1Da uma olhada no banco de dados
# -------------------------------
# Passo 2 - Estrutura dos dados
# -------------------------------
str(titanic)spec_tbl_df [1,309 x 14] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
$ pclass : num [1:1309] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ survived : num [1:1309] 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 ...
$ name : chr [1:1309] "Allen, Miss. Elisabeth Walton" "Allison, Master. Hudson Trevor" "Allison, Miss. Helen Loraine" "Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton" ...
$ sex : chr [1:1309] "female" "male" "female" "male" ...
$ age : num [1:1309] 29 0.92 2 30 25 48 63 39 53 71 ...
$ sibsp : num [1:1309] 0 1 1 1 1 0 1 0 2 0 ...
$ parch : num [1:1309] 0 2 2 2 2 0 0 0 0 0 ...
$ ticket : chr [1:1309] "24160" "113781" "113781" "113781" ...
$ fare : num [1:1309] 211 152 152 152 152 ...
$ cabin : chr [1:1309] "B5" "C22 C26" "C22 C26" "C22 C26" ...
$ embarked : chr [1:1309] "S" "S" "S" "S" ...
$ boat : chr [1:1309] "2" "11" NA NA ...
$ body : num [1:1309] NA NA NA 135 NA NA NA NA NA 22 ...
$ home.dest: chr [1:1309] "St Louis, MO" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" ...
- attr(*, "spec")=
.. cols(
.. pclass = col_double(),
.. survived = col_double(),
.. name = col_character(),
.. sex = col_character(),
.. age = col_double(),
.. sibsp = col_double(),
.. parch = col_double(),
.. ticket = col_character(),
.. fare = col_double(),
.. cabin = col_character(),
.. embarked = col_character(),
.. boat = col_character(),
.. body = col_double(),
.. home.dest = col_character()
.. )
- attr(*, "problems")=<externalptr> str(CARROS)'data.frame': 32 obs. of 11 variables:
$ Kmporlitro : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
$ Cilindros : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
$ Preco : num 160 160 108 258 360 ...
$ HP : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
$ Amperagem_circ_eletrico: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
$ Peso : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
$ RPM : num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
$ Tipodecombustivel : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
$ TipodeMarcha : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ NumdeMarchas : num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
$ NumdeValvulas : num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
- attr(*, "variable.labels")= chr [1:11] "Km por litro" "Número de Cilindros" "Preço" "HP = Horse Power (potência do motor)" ...Limpeza de dados
Transformação de quanti para quali
# -------------------------------
# Passo 3 - Limpeza dos dados
# -------------------------------
CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0,"Gas","Alc")
class(CARROS$Tipodecombustivel)[1] "character"CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,"Aut","Man")Criação da tabela de proporção
# -------------------------------
# Passo 4 - Tabela
# -------------------------------
tabela <- table (CARROS$Tipodecombustivel)
tabela
Alc Gas
14 18 tabela_pro <- prop.table(tabela)*100
tabela_pro
Alc Gas
43.75 56.25 Visualização de dados
Gráfico de barras
# -------------------------------
# Passo 5 - Visualização
# -------------------------------
#(tabela)
#barplot(tabela, main = "Gráfico tipo de combustível")
#barplot(tabela,
# main = "Grafico tipo de combustível",
# col=c("red","blue"))
#barplot(tabela,
# main = "Grafico tipo de combustível",
# col=c("red","blue"),ylim = c(0,20))
#barplot(tabela,
# main = "Grafico tipo de combustível",
# col=c("red","blue"),ylim = c(0,20),
# ylab = "Freq")
#colors()
#barplot(tabela,
# main = "Grafico tipo de combustível",
# col=c("#7c1ab0","#f5f52c"),ylim = c(0,20),
# ylab = "Freq")
barplot(tabela,
main = "Grafico tipo de combustível",
col=c("#d62ba0","#1dc7de"),ylim = c(0,20),
ylab = "Freq")
Tabela de proporção Flextable
# -------------------------------
# Passo 6 - Tabela de prop
# -------------------------------
tabela_pro <- data.frame(tabela_pro)
names(tabela_pro)[1] <-"Tipo"
names(tabela_pro)[2] <-"Proporção"
#names(tabela_pro)
library(flextable)
flextable(tabela_pro)Tipo | Proporção |
Alc | 43.75 |
Gas | 56.25 |
Histogramas, médias e medianas
Médias e medianas
#-----------------------------------
# Média e mediana das vaiáveis preço, HP e Km/l
#-----------------------------------
names(CARROS) [1] "Kmporlitro" "Cilindros"
[3] "Preco" "HP"
[5] "Amperagem_circ_eletrico" "Peso"
[7] "RPM" "Tipodecombustivel"
[9] "TipodeMarcha" "NumdeMarchas"
[11] "NumdeValvulas" mean(CARROS$Kmporlitro)[1] 20.09062mean(CARROS$Preco)[1] 230.7219mean(CARROS$HP)[1] 146.6875median(CARROS$Kmporlitro)[1] 19.2median(CARROS$Preco)[1] 196.3median(CARROS$HP)[1] 123Histograma
o histograma sugere duas modas
hist(CARROS$Kmporlitro,main = "Gráfico 1 - histograma do km/1",
xlab ="km/l", ylab ="frequência de carros",
breaks = 10,
#nclass =10,
col= c("#d62ba0","#d62ba0","#d62ba0","#1dc7de","#1dc7de"))
Comparação entre breaks e nclass
Não encontrado a diferença.
par(mfrow=c(2,1))
hist(CARROS$Kmporlitro,main = "Breaks",
xlab ="km/l", ylab ="frequência de carros",
breaks = 10,
#nclass =10,
col='red')
hist(CARROS$Kmporlitro,main = "nclass",
xlab ="km/l", ylab ="frequência de carros",
#breaks = 10,
nclass =10,
col='blue')
Histograma do preço e do HP
O HP é bem assimétrico!
par(mfrow=c(1,1))
hist(CARROS$HP,main = "Gráfico 2",
xlab ="HP", ylab ="frequência de carros",
col="#1dc7de")
hist(CARROS$Preco,main = "Gráfico 3",
xlab ="Preço do carro", ylab ="frequência de carros",
col="#d62ba0")
Criando uma sequencia de quebras do hist
quebras <-seq(50,500,25)
quebras [1] 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 350 375 400 425 450 475 500hist(CARROS$Preco,main = "Gráfico 4",
breaks = quebras,
,xlab ="HP", ylab ="frequência de carros",
col="orange")
Conclusão
Aqui foi mostrado como fazer gráfico de barras e tabelas de proporção no R.