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Lab 2 - Introdução à Análise de Dados Professor Dr. Donald Pianto 27 de agosto, 2016 Aluno: Heitor Medrado de Faria Participantes: Carrega os dados de CDC: load ("cdc.RData") Exercícios: Exercício 1: “Há quantos casos neste conjunto de dados? Quantas variáveis? Para cada variável, identifique seu tipo de dado (p.e., categorial, discreta).” R: Existem 20000 observações, 9 variáveis. Os tipos de dados são: Qualitativas nominais: saude, atfisica, planosaude, fumar100, genero. 1. Quantitativas contínuas: altura, peso, pdesejado, idade. 2. str (cdc) Lab 2 - Introdução à Análise de Dados ... 1 de 15 29/08/2016 19:23
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## 'data.frame': 20000 obs. of 9 variables: ## $ saude : Factor w/ 5 levels "excelente","muito bom",..: 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 ... ## $ atfisica : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 ... ## $ planosaude: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... ## $ fumar100 : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 ... ## $ altura : num 70 64 60 66 61 64 71 67 65 70 ... ## $ peso : int 175 125 105 132 150 114 194 170 150 180 ... ## $ pdesejado : int 175 115 105 124 130 114 185 160 130 170 ... ## $ idade : int 77 33 49 42 55 55 31 45 27 44 ... ## $ genero : Factor w/ 2 levels "m","f": 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 ... Exercício 2: “Calcule a mediana e a distância interquantil da variável peso, separadamente, para pessoas que se exercitaram ou não no último mês.” R: Não fazem atividade física: Mediana Peso: 165; DistInterq: 55. a. Fazem atividade física: Mediana Peso: 165; DistInterq: 50. b. cdc %>% group_by (atfisica) %>% summarise (Mediana = median (peso), DistInterq = IQR (peso)) ## # A tibble: 2 x 3 ## atfisica Mediana DistInterq ## <fctr> <dbl> <dbl> ## 1 0 165 55 ## 2 1 165 50 Exercício 3: “Calcule a distribuição da frequência relativa para as variáveis genero e saude. Quantos homens compõem a amostra? Qual proporção da amostra diz estar com saúde excelente?”" R: A frequência relativa para as variáveis gênero e saúde: abaixo. a. cdc %>% select (genero, saude) %>% table ()/20000 Lab 2 - Introdução à Análise de Dados ... 2 de 15 29/08/2016 19:23
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## saude ## genero excelente muito bom bom razoavel ruim ## m 0.11490 0.16910 0.13610 0.04420 0.01415 ## f 0.11795 0.17950 0.14765 0.05675 0.01970 Homens que compoem a amostra: 9569. b. cdc %>% filter (genero == "m") %>% summarize (count = n ()) ## count ## 1 9569 Proporção da amostra que diz estar com saúde excelente: c. cdc %>% filter (saude == "excelente") %>% summarize (count = n ()/20000) ## count ## 1 0.23285 Exercício 4: “a. Qual percentual de fumantes são homens? Qual percentual de fumantes são mulheres? b. Dentre os homens, qual o percentual dos que são fumantes? Dentre as mulheres, qual o percentual das que são fumantes? c. Qual par de estatísticas é mais útil para determinar se é mais provável um homem ou uma mulher ser fumante? Justifique sua resposta.”
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  • Fall '15
  • peso médio, Mediana Peso, Professor Dr. Donald Pianto, file:///home/hfaria/Documentos/LabsAlunos/lab2/l, Heitor Medrado

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern