DATAUNIRIO

População Alvo: Alunos(as) 

Provavelmente + alunos da engenharia civil 

1. (email institucional)
 Amostra por conveniencia 

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library(leaflet)
leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addCircles(lng=-42.5292995, lat=-22.2944243, 
             popup="Escola C.E. Dr. João Bazet", radius = 50)   %>%
  setView(lng=-42.5292995, lat=-22.2944243,zoom=16)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter) %>%

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library(RcmdrMisc)  

.x <- seq(-3.291, 3.291, length.out=1000)    

plotDistr(.x, dnorm(.x, mean=0, sd=1), cdf=FALSE, xlab="x", ylab="Densidade",regions=list(c(0, 4)), col=c('#0080C0', '#BEBEBE'), legend=FALSE)

# X ~ N(Mu,Sigma)
# Z ~ N(0,1)

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dados <-data.frame(x=c(2,3,4,5,5,6,7,8),
                   y=c(4,7,9,10,11,11,13,15))

plot(dados$x,dados$y)

cor(dados$x,dados$y)
cor(dados$x,dados$y, method="spearman")

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title: "Análise de variável quantitativa por qualitativa"
subtitle: "Uma introdução ao boxplot, dplyr e flextable"
author: "Prof. Steven Dutt Ross"
date: "02/05/2022"
output:
  html_document:
    theme:
       bg: "lightyellow"
       fg: "red"

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---
title: "Desvio-Padrão e duas variáveis qualitativas"
subtitle: "proporção e tabelas"
author: "Prof. Steven Dutt Ross"
date: "25/04/2022"
output:
  html_document:
    theme: darkly
    highlight: tango
    toc: true

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# Como fazer uma tabela da coluna B com a categoria A selecionada da coluna C

# passo 1 - carregar a base de dados
load("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/Titanic.RData")

# passo 2 - grafico de pizza - programação classica
pie(table(Titanic$Sobreviveu),col=c("red","blue"))

# passo 3 - grafico de  pizza com o pipe

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# Aula de integração do R com o Python
# Objetivo: Raspar dados de uma tabela com o python e fazer um histograma com o R
# Parte 1 e 3: scripts do R
# https://rpubs.com/gomes555/reticulate
# https://beatrizmilz.github.io/python-brasil-2021-reticulate/
# https://beatrizmilz.com/blog/2021-python-serie/semana-1-parte-1/

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# Parte 0
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# Aula de integração do R com o Python
# Objetivo: Raspar dados de uma tabela com o python e fazer um histograma com o R
# Parte 2: script do python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import csv
import pandas as pd

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library(readr)
QE <- read_csv('https://raw.githubusercontent.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/master/QE.csv')
names(QE)

plot(QE$Horas_estudo,QE$Estresse)
abline(lsfit(QE$Horas_estudo,QE$Estresse),col="red")

modelo <- lm(Estresse~Horas_estudo,data=QE)
summary(modelo)
residuos <- residuals(modelo)