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# TAILINE NONATO #
# ATIVIDADE 2.2 #
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# Carregando pacotes ----
if (!require(pacman)) {
install.packages("pacman")
library(pacman)}
pacman::p_load(tidyverse,dplyr)
# Dados ----
dados <- read.csv("Outros arquivos/amostra.csv", encoding = "UTF-8",
na.strings=c(" ","NA"))
# Amostras de tamanho 30 ----
a.tam30 <- dados %>%
rep_sample_n(size = 30, reps = 50, replace = FALSE)
# Amostras de tamanho 100 ----
a.tam100 <- dados %>%
rep_sample_n(size = 100, reps = 50, replace = FALSE)
# Normal com 95% de confiança ----
z <- qnorm((1-.95)/2)
# Proporção de alunos que estudam em escolas do interior ----
# Parâmetro populacional
p.interior <- (nrow(dados[dados$AREA == "2", ])/2000)
# Intervalos - n=30
ic.interior_a30 <- a.tam30 %>%
filter(AREA == "2")%>%
summarise(n = n())%>%
summarise(n=n,p=n/30)%>%
mutate(superior = p - z*sqrt(p*(1-p)/30),
inferior = p + z*sqrt(p*(1-p)/30),
valor_verdadeiro = ifelse(p.interior < superior & p.interior > inferior,
"Sim", "Não"))
# Gráfico - n=30
ic.interior_a30 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.interior_a30$superior, ic.interior_a30$inferior),
legenda = c(ic.interior_a30$valor_verdadeiro, ic.interior_a30$valor_verdadeiro))
ic.interior_a30 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size=.74) +
scale_colour_manual(name="Contém proporção populacional", values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Proporção de estudantes em escolas do interior",
#subtitle="Amostra de tamanho 30"
) +
geom_vline(xintercept = p.interior, color = "black")+
annotate(x = p.interior,y=0, label=expression(p == 0.806),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.7, size=2.5) +
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_interior30.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Intervalos - n=100
ic.interior_a100 <- a.tam100 %>%
filter(AREA == "2")%>%
summarise(n = n())%>%
summarise(n=n,p=n/100)%>%
mutate(superior = p - z*sqrt(p*(1-p)/100),
inferior = p + z*sqrt(p*(1-p)/100),
valor_verdadeiro = ifelse(p.interior < superior & p.interior > inferior,
"Sim", "Não"))
# Gráfico - n=100
ic.interior_a100 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.interior_a100$superior, ic.interior_a100$inferior),
legenda = c(ic.interior_a100$valor_verdadeiro, ic.interior_a100$valor_verdadeiro))
ic.interior_a100 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém proporção populacional", values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Proporção de estudantes em escolas do interior",
#subtitle="Amostra de tamanho 100"
) +
geom_vline(xintercept = p.interior, color = "black")+
annotate(x = p.interior,y=0, label=expression(p == 0.806),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.7, size=2.5) +
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_interior100.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Proporção de alunas (sexo feminino) ----
# Parâmetro populacional
p.alunas <- (nrow(dados[dados$SEXO == "B", ])/2000)
# Intervalos - n=30
ic.alunas_a30 <- a.tam30 %>%
filter(SEXO == "B")%>%
summarise(n = n())%>%
summarise(n=n,p=n/30)%>%
mutate(superior = p - z*sqrt(p*(1-p)/30),
inferior = p + z*sqrt(p*(1-p)/30),
valor_verdadeiro = ifelse(p.alunas < superior & p.alunas > inferior,
"Sim", "Não"))
# Gráfico - n=30
ic.alunas_a30 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.alunas_a30$superior, ic.alunas_a30$inferior),
legenda = c(ic.alunas_a30$valor_verdadeiro, ic.alunas_a30$valor_verdadeiro))
ic.alunas_a30 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém proporção populacional", values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras",
title="Proporção de estudantes meninas",
subtitle="Amostra de tamanho 30") +
geom_vline(xintercept = p.alunas, color = "black")+
annotate(x = p.alunas,y=0, label=expression(p == 0.501),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.7, size=2.5) +
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_alunas30.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Intervalos - n=100
ic.alunas_a100 <- a.tam100 %>%
filter(SEXO == "B")%>%
summarise(n = n())%>%
summarise(n=n,p=n/100)%>%
mutate(superior = p - z*sqrt(p*(1-p)/100),
inferior = p + z*sqrt(p*(1-p)/100),
valor_verdadeiro = ifelse(p.alunas < superior & p.alunas > inferior,
"Sim", "Não"))
# Gráfico - n=100
ic.alunas_a100 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.alunas_a100$superior, ic.alunas_a100$inferior),
legenda = c(ic.alunas_a100$valor_verdadeiro, ic.alunas_a100$valor_verdadeiro))
ic.alunas_a100 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém proporção populacional",
values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Proporção de estudantes meninas",
#subtitle="Amostra de tamanho 100"
) +
geom_vline(xintercept = p.alunas, color = "black")+
annotate(x = p.alunas,y=0, label=expression(p == 0.501),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.7, size=2.5) +
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_alunas100.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Média Nota_LP ----
# Parâmetro populacional
m.lp <- round(mean(dados$NOTA_LP),2)
# Intervalos - n=30
ic.lp_a30 <- a.tam30 %>%
summarise(superior=mean(NOTA_LP)-z*(sd(NOTA_LP)/sqrt(30)),
inferior=mean(NOTA_LP)+z*(sd(NOTA_LP)/sqrt(30)))%>%
mutate(valor_verdadeiro = ifelse(m.lp < superior & m.lp > inferior, "Sim", "Não"))
# Gráfico - n=30
ic.lp_a30 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.lp_a30$superior, ic.lp_a30$inferior),
legenda = c(ic.lp_a30$valor_verdadeiro, ic.lp_a30$valor_verdadeiro))
ic.lp_a30 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém média populacional",
values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Nota média em Língua Portuguesa",
#subtitle="Amostra de tamanho 30"
) +
annotate(x = m.lp,y=0, label=expression(mu == 214.56),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.6, size=2.5) +
geom_vline(xintercept = m.lp, color = "black")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_lp30.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Intervalos - n=100
ic.lp_a100 <- a.tam100 %>%
summarise(superior=mean(NOTA_LP)-z*(sd(NOTA_LP)/sqrt(100)),
inferior=mean(NOTA_LP)+z*(sd(NOTA_LP)/sqrt(100)))%>%
mutate(valor_verdadeiro = ifelse(m.lp < superior & m.lp > inferior, "Sim", "Não"))
# Gráfico - n=100
ic.lp_a100 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.lp_a100$superior, ic.lp_a100$inferior),
legenda = c(ic.lp_a100$valor_verdadeiro, ic.lp_a100$valor_verdadeiro))
ic.lp_a100 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém média populacional",
values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Nota média em Língua Portuguesa",
#subtitle="Amostra de tamanho 100"
) +
annotate(x = m.lp,y=0, label=expression(mu == 214.56),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.6, size=2.5) +
geom_vline(xintercept = m.lp, color = "black")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_lp100.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Média Nota_MT ----
# Parâmetro populacional
m.mt <- round(mean(dados$NOTA_MT),2)
# Intervalos - n=30
ic.mt_a30 <- a.tam30 %>%
summarise(superior=mean(NOTA_MT)-z*(sd(NOTA_MT)/sqrt(30)),
inferior=mean(NOTA_MT)+z*(sd(NOTA_MT)/sqrt(30)))%>%
mutate(valor_verdadeiro = ifelse(m.mt < superior & m.mt > inferior, "Sim", "Não"))
# Gráfico - n=100
ic.mt_a30 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.mt_a30$superior, ic.mt_a30$inferior),
legenda = c(ic.mt_a30$valor_verdadeiro, ic.mt_a30$valor_verdadeiro))
ic.mt_a30 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém média populacional",
values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras",
title="Nota média em Matemática",
subtitle="Amostra de tamanho 30") +
annotate(x = m.mt,y=0, label=expression(mu == 221.98),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.6, size=2.5) +
geom_vline(xintercept = m.mt, color = "black")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_mt30.png", width = 158, height = 93, units = "mm")
# Intervalos - n=100
ic.mt_a100 <- a.tam100 %>%
summarise(superior=mean(NOTA_MT)-z*(sd(NOTA_MT)/sqrt(100)),
inferior=mean(NOTA_MT)+z*(sd(NOTA_MT)/sqrt(100)))%>%
mutate(valor_verdadeiro = ifelse(m.mt < superior & m.mt > inferior, "Sim", "Não"))
# Gráfico - n=100
ic.mt_a100 <- data.frame(id = c(1:50, 1:50),
intervalo = c(ic.mt_a100$superior, ic.mt_a100$inferior),
legenda = c(ic.mt_a100$valor_verdadeiro, ic.mt_a100$valor_verdadeiro))
ic.mt_a100 %>%
ggplot(aes(x=intervalo, y=id, group=id, color=legenda)) +
geom_point(size = 1) +
geom_line(size = .74) +
scale_colour_manual(name="Contém média populacional",
values = c("#003366", "#7AA3CC"))+
labs(x="Intervalos de Confiança", y="Amostras"#,
#title="Nota média em Matemática",
#subtitle="Amostra de tamanho 100"
) +
annotate(x = m.mt,y=0, label=expression(mu == 221.98),
geom="text",angle=0,vjust=0,hjust=.6, size=2.5) +
geom_vline(xintercept = m.mt, color = "black")+
theme_bw() +
theme(axis.title.y = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size = 12),
axis.text = element_text(colour = "black", size = 9.5),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))+
theme(legend.position = "top")+
coord_flip()
ggsave("Outros arquivos/imagens/ic_mt100.png", width = 158, height = 93, units = "mm")