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Showing Revision 8 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Parece que mulheres têm, em média, um pouco mais de amigos
  2. que homens. Vejo que esta linha mediana
  3. é um pouco mais alta. É isto que esta linha preta representa. Ela
  4. representa a mediana ou 50º percentil da contagem de amigos para
  5. mulheres e homens. Mas esta diferença não é muito grande.
  6. Vamos ampliar para um olhar mais atento. Esta caixa
  7. para mulheres e esta caixa para homens representam o 50º
  8. percentil dos valores em nossa amostra. Dessa forma, faz
  9. sentido aproximar ainda mais para observar mais de
  10. perto. Devemos considerar os valores menores de 250. Não há
  11. uma escolha exata, estou apenas escolhendo algo que parece razoável, já que a maioria dos
  12. meus dados está aqui. Depois de executar este código,
  13. podemos ver agora que a contagem de amigos do usuário é
  14. semelhante para o 50º percentil de homens e para o
  15. 50º percentil de mulheres. A contagem de amigos de mulheres é
  16. um pouco mais alta. Vamos observar os valores reais e compará-los
  17. com o que vemos em nosso gráfico de caixa. Podemos observar
  18. esses valores usando o comando by e executando um resumo de
  19. nossa contagem de amigos dividida por gênero. Então, primeiro, vou incluir
  20. friend_count, que é a variável da qual quero um resumo. Vou
  21. dividi-la por gênero e quero um resumo. Ao executar este
  22. código, obtenho uma saída da minha tabela, que me mostra os
  23. valores mínimos e máximos para ambos os gêneros, assim como os quadros principais.
  24. O primeiro quadro principal para mulheres é 37. Isso faz sentido
  25. em nosso gráfico. O terceiro quartil ou a marca de 75%
  26. está em 244 e isso ocorre aqui
  27. em cima. Isso significa que 75% das usuárias têm contagens
  28. de amigos abaixo de 244. Outra forma de dizer isso é
  29. que 25% das usuárias têm mais de 244 amigos.
  30. Assim como para os homens, podemos ver como os primeiros
  31. quartis e os terceiros quartis equivalem ao gráfico
  32. de caixa. Você deve se lembrar de que usamos coord_cartesian
  33. no vídeo de solução de antes. Fizemos isso
  34. para que a saída da tabela correspondesse aos nossos gráficos de caixa. Se tivéssemos
  35. usado o parâmetro ylim dentro de qplot, teríamos obtido
  36. quantis diferentes que não corresponderiam a nossa imagem. Esta é apenas uma
  37. diferença sutil que você deve observar ao trabalhar no
  38. R. Agora, é a sua vez de responder a uma pergunta diferente. Em média,
  39. quem iniciou mais amizades em nossa amostra? Homens ou
  40. mulheres? Use algumas das técnicas que abordamos e
  41. escreva algumas frases explicando como você
  42. chegou a essa resposta. A segunda pergunta não
  43. vale nota, mas é importante que você
  44. saiba como comunicar sua análise para outras pessoas.