Introdução

Diagrama de dispersão e matriz de correlação para duas variáveis quantitativas, “Dribbling” (drible) e “Speed” (velocidade), da base de dados “FifaData.csv”.

Carregando a base da dados e bibliotecas usadas:

library(readr)
Fifa <- read_csv("C:/Users/Ronaldo/Desktop/Base_de_dados-master/FifaData.csv")

library(dplyr)
library(corrplot)

Diagrama de dispersão:

par(bg="lightgreen")
plot(Fifa$Dribbling, Fifa$Speed,pch=3,col="blue",
     main="Correlação entre a velocidade e o drible dos jogadores",
     ylab = "Velocidade",
     xlab="Drible")
abline(lsfit(Fifa$Dribbling, Fifa$Speed),col="red")

Matriz de correlação:

MatCor <- Fifa %>% select(Dribbling,Speed) %>% cor()
corrplot.mixed(MatCor)

Conclusão

  Observando o diagrama de dispersão acima, nota-se que o mesmo possui uma correlação positiva média. O mesmo leva a concluir que a capacidade de driblar é explicada pela velocidade, ou seja, quanto maior a velociade do jogador, maior será a sua capacidade de driblar.

  Analisando a matriz de correlação entre as duas variáveis concluimos que tem uma  correlação linear forte positiva de 0,73, ou seja, possui bom grau de correlação.