disp.descritiva: Diagramas de dispersão a partir de uma informação conhecida

In fritonodende/descritiva: Breve analise descritiva

Diagramas de dispersão a partir de uma informação conhecida

Description

Essa função lê um conjunto de dados e plota diagramas de dispersão para observação do comportamento de uma determinada relação entre variáveis de acordo com informações conhecidas a priori

Usage

disp.descritiva(
  dados,
  vars,
  condicional,
  classe = NULL,
  grafs = NULL,
  grade = c(1, 1),
  titulo = FALSE
)

Arguments

dados	Dataframe com ao menos três colunas, uma com a informação a priori e no mínimo outras duas com valores para coordenadas x e y
vars	Lista com os nomes das duas colunas ( x e y, nessa ordem) que formarão as coordenadas do plano cartesiano
condicional	Coluna em que está a informação conhecida (priori)
classe	Caso queira definir as classes que deseja analisar
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"

Value

A função retorna uma lista com diagramas de dispersão combinados e individuais do conjunto de dados observado bem como as tabelas definidas por cada priori

Examples

#Exemplo 1:
#função recebe: dataset iris,
#               info a priori "Species"
#               colunas para coordenadas x e y "Petal.Length" e "Petal.Width"

disp.descritiva(iris, c("Sepal.Length", "Sepal.Width"), "Species")

#Exemplo 2:
#função recebe: dataset mtcars,
#               info a priori "cyl"
#               colunas para coordenadas x e y "mpg" e "qsec"

disp.descritiva(mtcars, c("mpg", "qsec"), "cyl")

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