Analise de variaveis quantitativas

#Passo 1

load("C:/Users/NoteHP/Desktop/Base_de_dados-master/CARROS.RData")

#Passo 2

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)" ...

#Passo 3

CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0, "Gas","Alc")
CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,"Auto","Manual")

#Passo 4 - Analise de variável quantitativa

tabela <- table(CARROS$Tipodecombustivel)
tabela

## 
## Alc Gas 
##  14  18

prop.table(tabela)

## 
##    Alc    Gas 
## 0.4375 0.5625

pie(tabela)

barplot(tabela)

barplot(tabela,col=c("red","blue"),main = "Gráfico 1 - Tipo de combustível dos carros",
        horiz=T,
        legend.text = rownames(tabela),
        args.legend = list(x = "topleft"))

#Passo 5

grafico <- barplot(table(CARROS$Tipodecombustivel),col = "red")
percentual <- prop.table(table(CARROS$Tipodecombustivel))*100
percentual

## 
##   Alc   Gas 
## 43.75 56.25

rotulo <- paste0(percentual,"%")
rotulo

## [1] "43.75%" "56.25%"

text(grafico, 0, rotulo,cex=1,pos=3,col = "white")

#Variavel quantitativa

summary(CARROS)

##    Kmporlitro      Cilindros         Preco             HP       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##  Amperagem_circ_eletrico      Peso            RPM        Tipodecombustivel 
##  Min.   :2.760           Min.   :1.513   Min.   :14.50   Length:32         
##  1st Qu.:3.080           1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   Class :character  
##  Median :3.695           Median :3.325   Median :17.71   Mode  :character  
##  Mean   :3.597           Mean   :3.217   Mean   :17.85                     
##  3rd Qu.:3.920           3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90                     
##  Max.   :4.930           Max.   :5.424   Max.   :22.90                     
##  TipodeMarcha        NumdeMarchas   NumdeValvulas  
##  Length:32          Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  Class :character   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Mode  :character   Median :4.000   Median :2.000  
##                     Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##                     3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##                     Max.   :5.000   Max.   :8.000

#Histograma

hist(CARROS$Preco)

hist(CARROS$Preco,col=c("violet"),main = "Gráfico 2 - Histograma do preço do carro",
     xlab = "Preço do carro", ylab="Frequência")