Aula 3 - Cores, % e barplot

Passo 1: CARREGAR BASE DE DADOS

load("C:/Users/manue/Base_de_dados-master/Titanic.RData")

Passo 2: INSPECIONAR BASE DE DADOS

str(Titanic)
## 'data.frame':    2200 obs. of  4 variables:
##  $ Classe    : Factor w/ 4 levels "Tripulação","Primeira",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Idade     : Factor w/ 2 levels "criança","adulto": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Sexo      : Factor w/ 2 levels "Feminino","Masculino": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ Sobreviveu: Factor w/ 2 levels "Não sobreviveu",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

Passo 3: TABELA

tabela_sexo = table(Titanic$Sexo, Titanic$Sobreviveu)

tabela_idade = table(Titanic$Idade, Titanic$Sobreviveu)

tabela_classe = table (Titanic$Classe, Titanic$Sobreviveu)

tabela_sexo
##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino             126        344
##   Masculino           1364        366
tabela_idade
##          
##           Não sobreviveu Sobreviveu
##   criança             52         57
##   adulto            1438        653
prop.table(tabela_sexo,1)*100
##            
##             Não sobreviveu Sobreviveu
##   Feminino        26.80851   73.19149
##   Masculino       78.84393   21.15607
prop.table(tabela_idade,2)*100
##          
##           Não sobreviveu Sobreviveu
##   criança       3.489933   8.028169
##   adulto       96.510067  91.971831
barplot(tabela_sexo, main =  "Gráfico - Sobrevivência por sexo",
        col = c ("blue", "green"))

Como conseguir uma gama maior de cores

colors()

esse código aqui da pra ver várias ideias de cores

library(RColorBrewer)
brewer.pal(5, "Blues")
## [1] "#EFF3FF" "#BDD7E7" "#6BAED6" "#3182BD" "#08519C"

aqui em cima é um programa pra ver uma catela de cores feita por designers

display.brewer.all()

com esse código aqui da pra ver todas as cores da paleta

COR = brewer.pal(4, "Blues")

barplot(tabela_sexo, main =  "Gráfico - Sobrevivência por sexo",
        col = COR, horiz = TRUE, beside = TRUE)

COR2 = c("#6BAED6", "#3182BD", "#6BAED6", "#3182BD")

barplot(tabela_sexo, main =  "Gráfico - Sobrevivência por sexo",
        col = COR2, horiz = FALSE, beside = TRUE,
        legend = rownames (tabela_sexo))

COR3 <- c("red", "blue","red", "blue")
barplot(tabela_idade,main ="Gráfico 2 - Sobrevivência por idade",
        col = COR3,horiz =FALSE,beside=TRUE,ylim = c(0,2000),
        legend = rownames(tabela_idade))

#———————————— ## VERIFICAR A TESE DA DESIGUALDADE #————————————

barplot(round(prop.table(table(Titanic$Classe, Titanic$Sobreviveu), 1), 1)*100)

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
Titanic %>% select (Sobreviveu,Classe) %>% table() %>% prop.table(1) %>% round(2)*100
##                 Classe
## Sobreviveu       Tripulação Primeira Segunda Terceira
##   Não sobreviveu         45        8      11       35
##   Sobreviveu             30       28      17       25
COR4 = brewer.pal(4, "Reds")

tabela_classe %>% barplot (beside= T,
                           col=COR4,
                           main= "Tabela Classe",
                           legend= rownames(tabela_classe),
                           ylim= c(0,700))

Conclusão, teve muito desigualdade