Sobre dados - Ex Prático 2

Depois desse tempão sem esquecer, quero compartilhar alguns aprendizados que tenho feito. Desde o último post, as coisas mudaram bastante, muita coisa aconteceu. Comecei uma graduação, depois troquei de universidade e agora estou aqui, descobrindo o lindo mundo da estatística, dos dados e da inteligência artificial. Dos meus estudos mais iniciais, tenho um conjunto de dados sobre a COVID-19 para aplicar regressão linear simples:

Covid19- PIB e Mortes

Renato Losa

24/08/2021

Relação entre a idade média da população e mortes por milhão de COVID-19 em vários países. O conhecimento sobre o COVID-19 que têm-se desde o início da pandemia considera os mais idosos como um grupo de maior risco de morte no caso de contraírem a doença. Isso se dá por uma série de fatores, tais como imunidade mais frágil, problemas crônicos de saúde e outras questôes. Buscou-se analisar se a correlação entre idade e mortes por COVID-19 mostrou-se válida nos vários países do mundo, considerando a idade média de cada um dos países. O gráfico abaixo mostra essa correlação positiva, tal como se podia imaginar

covidb <- covid %>% select('location', 'date', 'median_age','total_deaths_per_million') %>% filter( date == '2021-08-01') %>% filter(total_deaths_per_million > 0, median_age > 0) %>% as_tibble()



linhas <- c(128,177)
covidb <- covidb[-linhas,]


ggplot(covidb,aes(x = median_age, y =total_deaths_per_million)) + geom_point(color = 'red', fill = 'black', size = 2)+theme_bw()+geom_smooth(method ="lm", se= FALSE)

## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

total_deaths_per_million1 <- covidb$total_deaths_per_million
median_age <- covidb$median_age
lm(total_deaths_per_million1~median_age)

##
## Call:
## lm(formula = total_deaths_per_million1 ~ median_age)
##
## Coefficients:
## (Intercept)   median_age 
##     -795.08        48.26