#Base de dados:
load("~/bases_curso_estatistica/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")
#Bibliotecas:
library(readxl)
library(flextable)
#Quantidade de Pokemons de cada tipo:
table(df$type_2)
##
## bug dark dragon electric fairy fighting fire flying
## 3 16 14 6 17 19 9 87
## ghost grass ground ice normal poison psychic rock
## 11 18 30 10 4 31 27 14
## steel water
## 19 12
#Tabela relacionando os tipos de Pokemon com sua defense:
Valores Gerais:
summary(df$defense)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 5.00 50.00 65.00 70.67 85.00 230.00
#Valores específicos:
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
df %>% select(type_2,defense) %>%
group_by(type_2) %>%
summarise(Média=mean(defense), Mediana=median(defense), DP=sd(defense), Mínimo=min(defense), Máximo=max(defense)) %>% flextable() %>% theme_zebra()
type_2 | Média | Mediana | DP | Mínimo | Máximo |
bug | 80.00000 | 90.0 | 26.45751 | 50 | 100 |
dark | 65.75000 | 63.5 | 27.85797 | 20 | 110 |
dragon | 84.00000 | 85.0 | 26.68333 | 35 | 120 |
electric | 68.33333 | 59.0 | 29.48672 | 38 | 120 |
fairy | 59.58824 | 57.0 | 32.77968 | 15 | 150 |
fighting | 77.94737 | 71.0 | 23.79186 | 40 | 129 |
fire | 67.22222 | 60.0 | 24.25272 | 30 | 100 |
flying | 65.41379 | 62.0 | 23.87932 | 30 | 140 |
ghost | 83.36364 | 75.0 | 36.51650 | 45 | 150 |
grass | 73.33333 | 73.0 | 21.89816 | 30 | 122 |
ground | 83.36667 | 77.0 | 35.57167 | 40 | 200 |
ice | 79.70000 | 73.5 | 37.76845 | 50 | 180 |
normal | 53.75000 | 55.0 | 16.17354 | 33 | 72 |
poison | 57.48387 | 59.0 | 17.91251 | 30 | 99 |
psychic | 78.96296 | 80.0 | 24.31284 | 15 | 130 |
rock | 126.85714 | 122.5 | 38.82873 | 85 | 230 |
steel | 104.15789 | 100.0 | 28.09757 | 60 | 168 |
water | 80.33333 | 80.0 | 28.19843 | 32 | 125 |
66.55526 | 62.0 | 26.81083 | 5 | 200 |
#Gráficos:
boxplot(df$defense~ df$type_2,
xlab = "Tipos de Pokemon",
ylab = "Defense",
col = c("#e09a37","#f0e246","#d2e098", "lavender","mediumaquamarine","#66ebed","#65809c","#ebbee7","#fa61b8","#f2f5a2",
"#80cfcd","#a3334d","#e39764","#d5ed8e","#b7e8b9","#ed42a0","#ed4264","#ed9458"))
#Intepretação: Analisei a Variável qualitativa de “Tipo 2”, e a quantitativa de “Defense”,que representa a qualidade de defesa de cada Pokemon. Ou seja, analisei a relação entre a defesa e os tipos de Pokemon, para determinar se existe algum tipo mais resistente que outro.Na tabela vemos todos os dados relacionandos a defesa de cada tipo de POkemon. Na tabela geral vimos que, 16 são dark, 14 dragon electric, 6 fairy fighting, 17 fire, 19 flying, 9 ghost, 3% dos tipos de pokemon tem até 50 DefenseP, 92% deles tem até 100 Defense, 5% tem até 150 Defense, a Média é de 70 Defense.
O gráfico, é a representação visual, cada cor representa um tipo de poder.A Linha mais grossa no meio,representa a mediana, e por ela podemos identificar se os valores são simétricos ou não, pois ela é o valor central entre as outras linhas horizontais, que fecham os quadrados,percebemos que a maioria da amostra se encontra no 2° quadrante.
Com todas essas analises podemos determinar que não existe um tipo de pokemon mais resistente que o outro, pois todos tem média e mediana muito próximos. Também, cabe analisar que a quantidades de pokemons de cada tipo não são a mesma, por exemplo, do tipo “flying” são apenas 3 pokemons, e do tipo “poison” são 31, quantidades muito discrepantes. Cada pokemon tem sua resistência determinada por caraterísticas próprias e poder e não por seu tipo.