Visualizando as distribuições

Carregando as bibliotecas

Vamos trabalhar de novo com os dados do gapminder para fazer algumas visualizações de dados que são muito úteis no dia a dia.

Este material foi adaptado do curso Data Visualization in R with ggplot2 de Kara Woo

library("ggplot2")
library("dplyr")
library("gapminder")

Selecionando dados

gap_07 <- filter(gapminder, year == 2007)

Vendo a distribuição

ggplot(gap_07, aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram()

#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Criando um histograma usando a regra de Sturges

A regra de Sturges indica 8 faixas enquanto que o padrão do ggplot2 é 30.

ggplot(gap_07, aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram(bins = round(1+3.322*log10(nrow(gap_07)),0))

Criando um gráfico de densidade

ggplot(gap_07, aes(x = gdpPercap)) +
  geom_density()

Criando um box-plot

ggplot(gap_07, aes(x = continent, y = lifeExp)) +
  geom_boxplot()

Criando um box-plot com visão dos dados

ggplot(gap_07, aes(x = continent, y = lifeExp)) +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter(width = 0.5, alpha = 0.2)

Matriz de Correlações

library(corrplot)

#> corrplot 0.92 loaded

gap_07_s <- gap_07 %>% select(lifeExp, pop, gdpPercap)
mat_corr <- cor(gap_07_s)
corrplot(mat_corr, method = "number", col = "black", cl.pos = "n")

corrplot(mat_corr, method = "number")

corrplot(mat_corr)

SPLOM

library(psych)

#> 
#> Anexando pacote: 'psych'

#> Os seguintes objetos são mascarados por 'package:ggplot2':
#> 
#>     %+%, alpha

pairs.panels(gap_07_s)

library(GGally)

#> Registered S3 method overwritten by 'GGally':
#>   method from   
#>   +.gg   ggplot2

ggpairs(gap_07_s)

Descrevendo a distribuição

library(datawizard)

#> 
#> Anexando pacote: 'datawizard'

#> O seguinte objeto é mascarado por 'package:psych':
#> 
#>     rescale

describe_distribution(gap_07_s)

#> Variable  |     Mean |       SD |      IQR |                Range | Skewness | Kurtosis |   n | n_Missing
#> ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
#> lifeExp   |    67.01 |    12.07 |    19.59 |       [39.61, 82.60] |    -0.69 |    -0.83 | 142 |         0
#> pop       | 4.40e+07 | 1.48e+08 | 2.78e+07 | [2.00e+05, 1.32e+09] |     7.40 |    58.33 | 142 |         0
#> gdpPercap | 11680.07 | 12859.94 | 16579.19 |   [277.55, 49357.19] |     1.22 |     0.35 | 142 |         0