<jupyter_start><jupyter_text>**Estatística usando o R**  O intuito deste material é mostrar algumas funções básicas de estatistica usando o R ```Começando pela amostragem:sample();Geração de amostra aleatória simples, com ou sem reposição strata();Geração de amostra extratificadaS.SY();Geração de amostra sistemática```  Amostra aleatória simples<jupyter_code>head(iris) #head mostra as primeiras linhas
dim(iris) #mostra a dimensão do dataset
amostra = sample(c(0,1),150, replace = TRUE, prob =c(0.5,0.5 )) 
#sample recebe 4 parametros (conjunto de dados, quantidade de num. aleatorios, reposição ou não, vetor de probabilidade)
amostra
length(amostra[amostra==1]) #comprimento da amostra para 1
length(amostra[amostra==0]) #comprimento da amostra para 0
set.seed(2345) #retorna sempre o mesmo valor para uma semente de aleatoriedade
sample(c(100),1) #amostra simples para o set.seed, tem de ser feitos em seguida para gerar o mesmo valor de seed
summary(iris)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>instalar o pacote Sampling caso não tenha<jupyter_code>install.packages("sampling")
library(sampling)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>para a amostra extratificadaos parametros são (conjunto de dados, vetor com as colunas, vetor com o tamanho de cada extrato, metodo)<jupyter_code>amostra_iris2 = strata(iris, c("Species"), size = c(25,25,25), method = "srswor") 
#metodo srswor é padrão sem reposição.
amostra_iris2
summary(amostra_iris2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Amostra Extratificada<jupyter_code>infert #abrir o conjunto infer, de infertilidade
summary(infert)
#calculo da proporção do extrato
#de 0-5 anos
12/248 * 100 #tamanho da amostra do item / amostra total * tamanho da amostra que se quer
#de 6-11 anos
120/248 * 100 
#de 12 anos acima
116/248 * 100 
amostra_infert_1 = strata(infert, c("education"), size = c(5,48,47), method = "srswor")
amostra_infert_1
summary (amostra_infert_1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Amostra sistemárica<jupyter_code>#instalação do pacote teaching samples
install.packages("TeachingSampling")
library(TeachingSampling)
amostra_sitematica = S.SY(150,10) #parametros(total da amostra requerida, intervalo)
amostra_sitematica
#vinculando a variavel amostra_sitematica a amostra iris
amostra_iris = iris[amostra_sitematica,]
amostra_iris<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Medidas de Centralidade e Variabilidade ```quantile()Quartilsd()Desvio Padrãovar()Variânciamean()Média median()Mediana```<jupyter_code>jogadores = c(40000, 18000, 12000, 25000, 30000, 14000, 30000, 40000, 80000)
mean(jogadores)
median(jogadores)
var(jogadores)
quartis = quantile(jogadores)
quartis
quartis[4]
sd(jogadores)
summary(jogadores)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Probabilidade ```Distribuição binomialdbinom(sucessos buscados, numero de experimentos, probabilidade)Probabilidade cumulativapbinom(sucessos buscados, numero de experimentos, probabilidade)```<jupyter_code>#Probabilidade de dar cara três vezes, jogando a moeda 5 vezes.
dbinom(3,5,0.5)
#Prova de 12 questões, 7 questões e 4 alternativas
dbinom(7,12,0.25)

pbinom(7,12,0.25)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Distribuição normal em R ```P[X>x]pnorm() = gera a probabilidade normalP[X>x] = lower.tail = FALSEqnorm() = inverso da pnormalrnorm() = gera numeros aleatórios pra uma probabilidade normalqqnorm() = gera o teste de normalidadeqqline() = gera a linha de normalidadeshapiro.test() =  teste de shapiro para verificar a normalidade dos dados```<jupyter_code>#Qual a chance de ter uma caixa com um conjunto de objetos , qual a probabilidade de tirar um objeto com o peso <6 kilos
#media = 8 , desvio padrão = 2
pnorm(6,8,2)
#Qual a chance de ter uma caixa com um conjunto de objetos , qual a probabilidade de tirar um objeto com o peso > 6 kilos
#media = 8 , desvio padrão = 2
pnorm(6,8,2, lower.tail = FALSE)
#ou 
1 - pnorm(6,8,2)
# E para tirar um objeto com mais de 6 kilos ou menos de 10?
pnorm(6,8,2) + pnorm(10,8,2, lower.tail = FALSE)
# E para tirar um objeto com mais de 6 kilos e menos de 10?
pnorm(10,8,2) - pnorm(6,8,2)
x = rnorm(50)
summary (x)
x
qqnorm(x)
qqnorm(x)
qqline(x)
shapiro.test(x)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>```Para t studentP[X<x]pt()e para P[X>x] usa o lower.tail = F```<jupyter_code># Seja o Salario de um cientista de dados medio = 75 R$/h, o desvio padrão = 10, e a amsotra = 9 pessoas, qual o probabilidade
#de contratar um cientista de dados com um salario < que R$80/h?
pt(1.5,8) #(valor econtrado de t, graus de liberdade)

pt(1.5,8, lower.tail = F)
pt(1.5,8) + pt(1.5,8, lower.tail = F)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10475161987041037, 'fraction_numerical': 0.04341252699784017, 'mean_word_length': 6.783193277310924, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 40, '<?xml version=': 0, '>': 41, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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