descritiva: Breve analise descritiva de uma variavel aleatoria continua

In fritonodende/descritiva: Breve analise descritiva

Breve analise descritiva de uma variavel aleatoria continua

Description

Essa função lê um conjunto de dados e com base em uma informação a priori retorna algumas medidas de posição além de desvio padrão, coeficiente de assimetria de Bowley e coeficiente percentílico de curtose; a função ainda plota boxplots do conjunto de dados

Usage

descritiva(
  dados,
  vars,
  condicional,
  classe = NULL,
  dg = FALSE,
  hor = FALSE,
  tabs = TRUE,
  grafs = NULL,
  grade = c(1, 1),
  titulo = FALSE
)

Arguments

dados	Dataframe com ao menos duas colunas, uma com a informação a priori e outra(s) com valores para calcular estatísticas
vars	Lista com nomes das colunas em que estão os valores com os quais serão calculadas as estatísticas
condicional	Coluna em que está a informação conhecida
classe	Caso queira definir as classes que deseja analisar
dg	Lógico, default = FALSE, TRUE para exibir resumo e gráficos incluindo dados gerais
hor	Lógico, default = FALSE, TRUE para exibir boxplot horizontal
tabs	Lógico, default = TRUE, FALSE para não exibir tabelas de resumo quando a função é executada
grafs	vetor c(1:n) indicando os gráficos que serão exibidos com o plot customizado, o índice do gráfico corresponde a sua posição no plot geral que a função retorna
grade	vetor c(x, y) indicando a quantidade linhas e colunas em que serão impressos os gráficos customizados definos pelo parâmetro grafs
titulo	Lógico ou string, default = FALSE, TRUE para exibir título no plot geral no formato evento|condicional ou string no formato "título customizado"

Details

Para comparar diagramas de dispersão duas variáveis e uma informação conhecida de um conjunto de dados utilizar disp.descritiva()

Para comparar histograma e curva da função de densidade do conjunto de dados utilizar dens.descritiva(). A quantidade de classes é definida pela regra de Sturges

Para variáveis qualitativas ou categóricas utilizar freq.descritiva() para obter tabela de frequência e gráfico de barras

Utilizar asg.est() para estimar parâmetros mi, sigma e alpha para a função densidade de probabilidade da distribuição Alpha Skew Gaussian (ASG)

Value

Dataframe 14 x n -onde n é a quantidade de variáveis observadas- com mínimo, máximo, amplitude, percentil 10, 1o quartil, mediana, 3o quartil, percentil 90, média, variância, desvio padrão, coefiente de variação (apenas quando variância e média tem mesmo sinal), coeficiente de assimetria de Bowley e coeficiente percentílico de curtose.

See Also

dens.descritiva Retorna histograma e curva de densidade

disp.descritiva Retorna diagrama de dispersão

freq.descritiva Retorna tabela de frequência e gráfico de barra

asg.est Retorna valores de mi, sigma e alpha para a função densidade de probabilidade da distribuição Alpha Skew Gaussian (ASG)

Examples

#Exemplo 1:
#função recebe: dataset iris,
#               info a priori "Species"
#               observações das colunas "Petal.Length" e "Sepal.Length"

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

#Exemplo 2:
#função recebe: dataset mtcars,
#               info a priori "cyl"
#               observações da colunas "mpg"

descritiva(mtcars, "mpg", "cyl")

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