In fritonodende/descritiva: Breve analise descritiva

Para variáveis contínuas

Breve análise descritiva de variáveis aleatórias contínuas, além de variáveis discretas e qualitativas, levando em consideração a premissa que o evento A é observado dado um evento B conhecido. Nesse contexto a função descritiva() lê um conjunto de dados e retorna algumas medidas de posição e desvio padrão além de plotar seus boxplots.

Carregar o pacote:

#carregar pacote
library(descritiva)

Passar para a função o dataframe iris; a coluna Species, com a informação a priori; e uma lista que contém as colunas Petal.Length e Sepal.Length, a partir das quais serão calculadas as estatísticas que a função retorna. Seguem, em sua forma mais automática, boxplot e dataframe com as informações calculadas

#função recebe df, coluna com info a priori e lista de variáveis
descritiva(iris, c("Petal.Length", "Sepal.Length"), "Species")

A partir dessa primeira vista é possível, através de alguns parâmetros da função, criar layouts que atendam à necessidades mais específicas. Por exemplo, para comparar o comportamento da variável Petal.Length (evento A) de acordo com cada espécie de flor (evento B). Os parâmetros são explicados na documentação do pacote.

desc <- descritiva(iris,
                   c("Petal.Length", "Sepal.Length"),
                   "Species",
                   tabs = FALSE,
                   hor = TRUE,
                   dg = TRUE,
                   grafs = c(1,3,5),
                   grade = c(3,1),
                   titulo = "Sepal.Length | Species")

#observando objeto descritiva

summary(desc)

row.names(desc[[1]])

colnames(desc[[1]])

knitr::kable(t(desc[[1]][c(1,3,5,7),]))

Com essas possibilidades claras, muitas combinações simples e rápidas são possíveis.

Gráfico de dispersão

O Pacote possui ainda a função disp.descritiva() que plota o diagrama de dispersão de duas varáveis (x, y) de acordo com uma determina informação conhecida.

A função recebe como argumentos um dataframe, o nome da coluna com a informação conhecida e uma lista com os nomes das colunas onde estão os dados que serão plotados no plano coordenado. É importante apontar que essa lista deve conter apenas a referência de duas colunas, uma vez que elas correspondem aos eixos x e y respectivamente.

#função recebe df, coluna com info a priori e lista de variáveis
disper <- disp.descritiva(iris, c("Sepal.Length", "Sepal.Width"), "Species")

Os parâmetros citados acima constituem o mínimo para a função rodar, segue uma outra plotagem apenas alterando alguns parâmetros da função, mais detalhes na documentação.

disper <- disp.descritiva(iris,
                          c("Sepal.Length", "Sepal.Width"),
                          "Species",
                          grafs = c(2,3,4),
                          grade = c(1,3),
                          titulo = "Sepal.Legth | Species")

Sobreposição de histograma e função de densidade

Para uma comparação visual entre o histograma e a curva de densidade do conjunto de dados, aqui a função recebe apenas o essencial para funcionar.

dens.descritiva(iris, c("Petal.Length", "Sepal.Length"), "Species")

Mais uma vez, com o auxilio de alguns parâmetros, detalhados na ajuda, é possível organizar os gráficos da maneira que for mais conveniente.

dens.descritiva(iris, c("Petal.Length", "Sepal.Length"), "Species", dg = TRUE, grafs = c(1,3,5,7), titulo = TRUE)

Para variáveis qualitativas e categorias

Como estratégia de análise descritiva de variáveis qualitativas e categóricas o pacote oferece a possibilidade de criar uma tabela de frequência de conjunto de dados. Rodando no seu modo mais automatizado e com os parâmetros mínimos, esse é o comportamento da função:

mtcars_ <- mtcars
mtcars_$am[mtcars_$am==0] <- "automatico"
mtcars_$am[mtcars_$am==1] <- "manual"
tab <- freq.descritiva(mtcars_, c("cyl", "gear"), "am")

E mais uma vez a função pode ser parametrizada e oferecer um retorno mais amigável

mtcars_ <- mtcars
mtcars_$am[mtcars_$am == 0] <- "automatico"
mtcars_$am[mtcars_$am == 1] <- "manual"
freq <- freq.descritiva(mtcars_,
                c("cyl", "gear"),
                "am",
                grafs = c(1,3),
                grade = c(1,2),
                titulo = "Cilindros | tipo de câmbio")

summary(freq)

names(freq[[1]])

knitr::kable(freq[[1]][c(1,3)])

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

fritonodende/descritiva documentation built on March 19, 2022, 4:13 p.m.