# Estatística Descritiva
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# Método Gráficos e Numéricos de John Tukey
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# São Paulo, 01.04.2022
# Walter Ponge-Ferreira
#
# Referência:
# Tukey, John
# Exploratory Data Analysis
# Addison Wesley, 1977.
#

#install.packages("readxl")
library(readxl)
library(UsingR)
library(moments)

setwd("~/PastaTecnica/R/PME3463 1 2022/Aula 02")
rm(list=ls())

# Lista as abas da planilha
excel_sheets("Dados dos alunos.xls")

# Lê toda planilha
dados <- read_excel("Dados dos alunos.xls")
dados <- read_excel("Dados dos alunos.xls", sheet = "Turma 03A")

class(dados)
str(dados)
head(dados)
names(dados)

dados$Gênero <- as.factor(dados$Gênero)
dados$Turma <- as.factor(dados$Turma)
str(dados)

summary(dados)

# Seleciona dados de peso

mean(dados$Peso)
mean(dados$Peso, na.rm = TRUE)

dados$Peso <- as.numeric(dados$Peso)
peso <- dados$Peso[!is.na(dados$Peso)]
peso

(x <- sort(peso))

sel <- is.na(dados$Peso)
dados <- dados[!sel,]
(i <- order(dados$Peso))
(n <- length(i))
dados$Nome[i]
dados$Peso[i]
dados[i,c("Nome","Peso","Gênero")]

# Estatísticas Amostrais

min(x)
max(x)
range(x)
diff(range(x))
IQR(x)
median(x)
fivenum(x)
quantile(x,c(0,0.25,0.50,0.75,1.00))

summary(x)

mean(x)
mean(x, trim = 0.0) # média aritmética
mean(x, trim = 0.15) # média aparada -30% dos valores
mean(x, trim = 0.25) # média aparada -50% dos valores
mean(x, trim = 0.50) # mediana
median(x)

# Técnicas gráficas

stem(x)
DOTplot(x)
boxplot(x)

# outros diagramas de pontos

stripchart(x, method="stack", 
           xlab = "massa / kg", 
           pch =16, offset = 0.5, cex = 2)
grid()
dotplot(x)
dotchart(x)

# Histograma

n <- length(x)
k <- sqrt(n)
hist(x)
hist(x, breaks = c(50,60,70,80,90,100,110))
hist(x, breaks = c(40,60,80,100,120))

hist(x, prob = TRUE)
lines(density(x))

hist(x[-n],prob = TRUE)
lines(density(x[-n]))

# Momentos Estatísticos

mean(x)

sd(x)

skewness(x)

kurtosis(x)

# excluindo valor máximo

mean(x[-n])

sd(x[-n])

skewness(x[-n])

kurtosis(x[-n])

# FIM