trab4
Guilherme Ribeiro Peçanha
26/01/2022
R Markdown
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# Passo 1 - Importação #
# -----------------------------------------------
load("C:/Users/renata/Desktop/CARROS.RData")
View(CARROS)
library(readxl)
Familias <- read_excel ("C:/Users/renata/Desktop/Familias.xls")
View(Familias)# -----------------------------------------------
# Passo 2 - Inspeção #
# -----------------------------------------------
str(Familias)## tibble [120 x 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ familia: num [1:120] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ local : chr [1:120] "Monte Verde" "Monte Verde" "Monte Verde" "Monte Verde" ...
## $ p.a.p : chr [1:120] "Não usa" "Não usa" "Usa" "Não usa" ...
## $ instr : chr [1:120] "Ensino médio" "Ensino médio" "Ensino fundamental" "Ensino fundamental" ...
## $ tam : num [1:120] 4 4 4 5 4 1 2 3 6 4 ...
## $ renda : num [1:120] 10.3 15.4 9.6 5.5 9 2.4 4.1 8.4 10.3 4.6 ...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 - Transformação#
# -----------------------------------------------
CARROS$Tipodecombustivel <- ifelse(CARROS$Tipodecombustivel==0,"Gas","Alcool")
CARROS$TipodeMarcha <- ifelse(CARROS$TipodeMarcha==0,"auto","manual")# -----------------------------------------------
# Passo 4 - Tabela para variável qualitativa #
# -----------------------------------------------
tabela_comb <- table(CARROS$Tipodecombustivel)
tabela_comb##
## Alcool Gas
## 14 18tabela_bairro <- table(Familias$local)
tabela_bairro##
## Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
## 37 40 43# -----------------------------------------------
# Passo 5 - Tabela com proporção #
# -----------------------------------------------
prop.table(tabela_comb)*100##
## Alcool Gas
## 43.75 56.25prop.table(tabela_bairro)*100##
## Encosta do Morro Monte Verde Parque da Figueira
## 30.83333 33.33333 35.83333# -----------------------------------------------
# Passo 7 - Gráfico de Pizza #
# -----------------------------------------------
pie(tabela_bairro,col = c("red","black","green"),
main = "Gráfico 2 - Bairros") 
# -----------------------------------------------
# Passo 7 - Gráfico de Barras #
# -----------------------------------------------
barplot(tabela_comb,col =c ("blue","white"), main = "Tipo de Combustivel",legend.text = rownames(tabela_comb),args.legend = list(x ="topleft"),xlim=c(-5,25),horiz=T)
grafico <- barplot(table(CARROS$Tipodecombustivel))
grafico## [,1]
## [1,] 0.7
## [2,] 1.9percentual <- prop.table(table(CARROS$Tipodecombustive))*100
percentual##
## Alcool Gas
## 43.75 56.25rotulo <- paste(percentual, "%" )
rotulo## [1] "43.75 %" "56.25 %"text(grafico, 0, rotulo, cex=1, pos=3, col="white")
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Passo 8 - Variavel Quantitativa
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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. :8.000summary(Familias)## familia local p.a.p instr
## Min. : 1.00 Length:120 Length:120 Length:120
## 1st Qu.: 30.75 Class :character Class :character Class :character
## Median : 60.50 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean : 60.50
## 3rd Qu.: 90.25
## Max. :120.00
##
## tam renda
## Min. :1.000 Min. : 0.10
## 1st Qu.:3.750 1st Qu.: 3.90
## Median :4.000 Median : 5.40
## Mean :4.492 Mean : 6.34
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.: 8.15
## Max. :9.000 Max. :25.70
## NA's :1#Histograma
hist(CARROS$Preco)
hist(CARROS$Preco,col="blue", main= "Esta",xlab="preço",ylab="vezes")
hist(CARROS$Kmporlitro,col="lightgreen", main="histograma", xlab = "km/l o carro", ylab= "vezes")
hist(CARROS$HP,col="lightgreen", main="histograma", xlab = "HP do carro", ylab= "vezes",labels=TRUE)
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Passo 9 - Conclusão
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Temos 56% de carro a gasolina e 44% a alcool As variaveis quantitativas são assimetricas