Programação Em R: Visualização

André Araújo

Davis Rytle

Orientadora: Profa. Cristiane Silva Corrêa

Projeto Desenvolvendo a gestão de RPPS:um programa para auxílio dos gestores de previdência de servidores públicos.

Programa de Apoio à Extensão Universitária MEC/SESu 2016Coordenação: Profa. Cristiane Silva Corrêa

DDCA/CCET/UFRN

18.03.2016

Representação Gráfica

É a técnica baseada no tratamento da informação na área da estatísticausando gráficos para melhor demonstrar dados relacionados com nossocotidiano.

Através de pesquisas evidencia a grande importância que o conteúdo deestatística usando o estudo dos gráficos. Seja para entender determinadasituação ou ainda para descobrir novas interpretações de qualquer conjuntode dados.

Visão Geral Princípios Gráficos R Outros Gráficos Fontes

Gráficos do R

PLOTS

Produzir gráficos de qualidade é uma ótima forma para apresentar eexplorar dados. Os gráficos mais comuns são os gráficos de barras, pizza ede pontos (gráfico de dispersão).

Mas Antes de iniciarmos os estudos dos comandos, temos que avaliaralgumas questões importantes relacionadas aos gráficos, tais como:

1. Percepção gráfica

2. Classificação dos Gráficos

3. Princípios do Gráfico

4. Elementos do Gráfico

5. Recomendações Gerais


Existem algumas características fundamentais em gráficos que podem gerardiferentes percepções em diferentes indivíduos:

1. Posição ao longo de uma escala comum;2. Posição ao longo de uma escala não alinhada;3. Longitude;4. Angulação;5. Área;6. Volume, densidade e saturação de cores;7. Escala de cores.

1. Percepção gráfica


Dependendo da finalidade, um gráfico pode ser classificado em:

• Gráficos Analíticos: informam o que está acontecendo. Em geral, os gráficos estatísticos;

• Gráficos que substituem tabelas: necessariamente deve-se ler os números para poder interpretá-lo;

• Gráficos decorativos: apenas são apresentados porque são bonitos mas não oferecem muita informação.

2. Classificação dos Gráficos


Em um gráfico deve-se procurar observar alguns princípios. Basicamente, um gráfico deve ser:

• Compreensível: permite visualizar as relações entre variáveis;

• Claro: todos os componentes de um gráfico devem ser

perfeitamente perceptíveis, principalmente os componentes mais

importantes devem estar visivelmente destacados;

• Consistente: os elementos gráficos devem fornecer informações

coerentes com gráficos anteriores; novos elementos podem requerer

uma descrição adicional para fazerem sentido.



• Eficiente: os elementos gráficos devem representar exatamente o

que os dados querem dizer; pode ser que existam elementos que

representem mais de uma informação.

• Necessário: um gráfico deve ser útil para representar dados; deve

haver uma necessidade para inserir elementos em um gráfico

• Confiável: os dados devem estar corretamente representados,

principalmente no que diz respeito à escala



• Título Principal• Título Secundário o Subtítulo• Descrição do gráfico• Região de dados e símbolos• Eixo horizontal e escala• Eixo vertical e escala• Indicadores: flechas, números• Descrição de sinais e marcas• Legenda

4. Elementos do Gráfico


1. Os dados devem se sobressair, aparecer. Evite informações

desnecessárias.

2. Utilize elementos destacados para mostrar os dados.

3. Não exagere no número de símbolos.

4. Utilize uma linha de referência quando há algum valor importante que

deva ser visto em todo o gráfico, por exemplo, uma linha média. Cuide

para que isso não interfira na apresentação do gráfico.

5. Não deixar que símbolos ou outros elementos interfiram em dados

quantitativos, ou seja, um por cima do outro.



6. Evite colocar notas, marcas ou sinais em um lado da região do gráfico.

Coloque notas no texto de como explicação

7. Gráficos sobrepostos devem ser visualmente diferenciáveis

8. Dados sobrepostos devem ser visualmente diferenciáveis

9. Um gráfico deve mostrar os dados.

10. Um gráfico deve induzir o observador a pensar sobre o conteúdo e

não no desenho do gráfico, na tecnologia ou outros atributos.

11. Evitar distorcer a mensagem que os dados devem passar.



12. Evitar muitos números em um espaço pequeno.

13. Fazer com que grandes conjuntos de dados tenham coerência.

14. Induzir que os olhos do observador comparem diferentes partes dos

dados.

15. Revelar diferentes detalhes dos dados, desde a perspectiva global até

detalhes particulares.

16. Ter um objetivo bastante claro: descrição, exploração, tabulação e

decoração.

17. Estar bastante integrado as descrições estatísticas e verbais do

conjunto de dados.



Gráficos

Inicialmente, um gráfico tem a finalidade de apresentar uma informação demaneira clara, rápida e objetiva, além de resumir, organizar e apresentardados de qualquer natureza.

Algumas funções do R possuem demonstrações de uso. Estas demonstrações podem ser vistas usando a função demo(). Vamos ver algumas demonstrações de gráficos que podem ser feitos no R.

Digite o seguinte na linha de comandos:

demo(graphics)

# Vai aparecer uma mensagem pedindo que você tecle Enter para prosseguir, depois clique na janela do gráfico para ir passando os exemplos.


num<-c(1,2,3,4)let<-c("a", "b", "c", "d")barplot(num, names.arg=let)

Construção do gráfico – estrutura básica


title(" Exemplo de Números e Letras ")

Construção do gráfico – inserindo título


Construção do gráfico – Inserir nome dos eixos

barplot(num, names.arg=let, main="Exemplo de Números e Letras",ylab="números",xlab="letras")


barplot(num, names.arg=let, main="Exemplo de Números e Letras",ylab="números",xlab="letras", cex.lab=3.0)

Construção do gráfico – Mudar o tamanho da fonte


Construção do gráfico – incluir um subtítulo ou fonte da informação

barplot(num, names.arg=let, main=" Exemplo de Números e Letras ",ylab="números",xlab="letras",sub="fonte:www.fonte.com.br")


Construção do gráfico – Mudar o padrão das barras

barplot(num, names.arg=let, main=" Exemplo de Números e Letras ",ylab="números",xlab="letras",sub="fonte:www.fonte.com.br", density=40)


Construção do gráfico – Mudar o padrão das barras

barplot(num, names.arg=let, main=" Exemplo de Números e Letras ",ylab="números",xlab="letras",sub="fonte:www.fonte.com.br", density=40, col=c("blue","red","green","orange"))


Construção do gráfico – Inserir legenda

Cores_basicas_nomes = c('a', 'b', 'c', 'd') Cores_basicas_codigos = c("blue","red","green","orange") barplot(Cores_basicas_codigos, col=Cores_basicas_codigos)legend(0.1,4, Cores_basicas_nomes, Cores_basicas_codigos, density=40)


Exemplo prático

TABELA: DADOS DOS PROFESSORES E ALUNOS MATRICULADOS EM ESCOLAS DO MUNICÍPIO DE NITERÓI EM 2009.


#Definindo_variaveis..............................................................................................................prof<-c(1751,1186,947,29)escola<-c("privada","estadual","municipal","federal")#Estruturando_grafico_barras..............................................................................................barplot(prof, names.arg=escola) #Inserindo_titulo...................................................................................................................title("Qtd de Professores e Alunos matriculados em escolas do município de niterói – 2009")#Alterar_eixo_X_Y..................................................................................................................barplot(prof, names.arg=escola, main="Distribuição de professores do ensino fundamental em Niterói, 2009",ylab="matrículas",xlab="escolas") #Mudar_tamanho_fonte……………………………………………………………………barplot(prof, names.arg=escola, ylab="matrículas",xlab="escolas",cex.lab=0.9) #Inserindo_titulo...................................................................................................................title("Qtd de Professores e Alunos matriculados em escolas do município de niterói – 2009")#Incluir_fonte_bibliograficabarplot(prof, names.arg=escola, main="Distribuição de professores do ensino fundamental em Niterói, 2009",ylab="matrículas",xlab="escolas",sub="fonte:www.ibge.com.br") #Alterar_padrao_barrasbarplot(prof, names.arg=escola, main="Distribuição de professores do ensino fundamental em Niterói, 2009",ylab="matrículas",xlab="escolas",sub="fonte:www.ibge.com.br", density=40) #Dedinir_cores_barrasbarplot(prof, names.arg=escola, main="Distribuição de professores do ensino fundamental em Niterói, 2009",ylab="matrículas",xlab="escolas",sub="fonte:www.ibge.com.br", density=40, col=c("blue","red","green","orange"))


num<-c(1, 2, 3,4) names(num)<-c("a", "b", "c", "d") pie(num) porc<-round(num*100/sum(num),2) rotulos<-paste("(",porc,"%)",sep="") pie(num, main="Exemplo - Gráfico de Setor",labels=rotulos, col=rainbow(7))legend(1,1,names(num),col = rainbow(7),pch=rep(20,6))

Gráfico de Setor


num<-1:12 let<-c(-5,-3,1,6,12,18,21,19,16,10,4,-3) plot(num,let,type='l')

Gráfico de Linhas


Fontes

BRASIL. Universidade Federal do Paraná - UFPR. Departamento de Estatística. Análise gráfica com uso do R. Curitiba: UFPR, 2006.

LANDEIRO, V. L. Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia. Programa de Pós Graduação em Ecologia: Introdução ao uso do programa R, p. 1- 46, 2011.

MARTINS, P. S. Treinando habilidades de elaboração de gráficos com o software R: Desenvolvendo atividades de ensino com o auxílio do software R , [S.I], [S.N], p. 1-51, 2010.

RIPLEY, B. D. ; VENABLES, W. S. S Programming, 2.ed, New York: Springer Verlag, 2000.


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Programação Em R: Visualização