```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# Exercício 1

O histograma abaixo mostra a distribuição das notas em avaliações finais em um certo curso.

```{r, echo = FALSE}
knitr::include_graphics("exercicio1.png")
```

## a)

Qual bloco representa as pessoas que tiraram entre 60 e 80?

## b)

10% tiraram entre 20 e 40, quantos % tiraram entre 40 e 60?

## c)

Qual percentual tirou acima de 60?

# Exercício 2

Em uma pesquisa coletou-se o salário por hora de três grupos de pessoas. As pessoas do grupo B ganham aproximadamente o dobro das pessoas do grupo A e as pessoas do grupo C ganham aproximadamente $10 a mais do que as do grupo A. Qual histograma pertence a qual grupo?

```{r, echo = FALSE, out.width="90%"}
knitr::include_graphics("exercicio2.png")
```

# Exercício 3

No contexto de preenchimento de um formulário de cadastro, Classifique as variáveis em quantitativas contínuas, quantitativas discretas, qualitativas ou qualitativas ordinais e justifique sua resposta.

## a) Ocupação

## b) Escolaridade

## c) Região de residência

## d) Peso

## e) Altura

## f) Número de veículos 

## g) 

# Exercíco 4

Instale o pacote `dados` utilizando o comando `install.packages(dados)`.

```{r}
install.packages("dados")
```


Nos exercícios a seguir considere o conjunto de dados acessível pela sintaxe `dados::casas `.

```{r}
?dados::casas
```


## a) 

Classifique de acordo com o tipo de variável as variáveis `primeiro_andar_area`, `segundo_andar_area` e `geral_qualidade` e `moradia_estilo`

- primeiro_andar_area é uma variável quantitativa contínua (não tem uma escala só)
- segundo_andar_area é um variável mista. ela é quantitativa contínua quando tem 2o andar e qualitativa quando não tem. o "0" na verdade é como se fosse um texto "não tem segundo andar"
- geral_qualidade é uma variável qualitativa ordinal: é formada por categorias textuais, MAS é como se fossem numeros. tem uma ordem natural entre os valores (textos)
- moradia_estilo é melhor analisar moradia_estilo como qualitativa

```{r}
dados::casas |> count(moradia_estilo)
```



```{r}
library(tidyverse)

dados::casas |> 
  ggplot2::ggplot(
    aes(x = geral_qualidade)) + 
  geom_bar()
```


## b)

Construa histogramas de contagem para as variáveis  `primeiro_andar_area` e `segundo_andar_area`

```{r}
hist(1.5*dados::casas$primeiro_andar_area/5)

# dados::casas |> 
#   ggplot2::ggplot(
#     aes(x = primeiro_andar_area)) + 
#   geom_bar()
```

```{r}
dados::casas |> 
  filter(segundo_andar_area > 0) |> 
  with(hist(segundo_andar_area))
```


## c)

Construa histogramas de densidade para comparar os histogramas de `primeiro_andar_area` e `segundo_andar_area` entre as categorias da variável `geral_qualidade`

```{r}
dados::casas |>
  filter(segundo_andar_area > 0 ) |> 
  ggplot(aes(x = segundo_andar_area, fill = geral_qualidade)) +
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~geral_qualidade, nrow = 2, scales = 'free_y')

```




