Calcular medidas de centralidade

Ao longo deste capítulo, você usará dados do gapminder, que acompanha informações demográficas de países do mundo ao longo do tempo. Para saber mais, abra a ajuda com ?gapminder.

Neste exercício, foque em como a expectativa de vida varia de continente para continente. Isso exige que você conduza sua análise não no nível do país, mas agregada no nível do continente. Isso é viabilizado pela dupla group_by() e summarize(), uma sintaxe muito poderosa para executar a mesma análise em diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo.

Este exercício faz parte do curso

Análise Exploratória de Dados em R

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Instruções do exercício

Crie um conjunto de dados chamado gap2007 que contenha apenas dados do ano de 2007.
Usando gap2007, calcule a média e a mediana da expectativa de vida para cada continente. Não se preocupe em nomear as novas colunas produzidas por summarize().
Confirme as tendências que você observar nas medianas gerando boxplots lado a lado da expectativa de vida para cada continente.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create dataset of 2007 data
gap2007 <- filter(___, ___)

# Compute groupwise mean and median lifeExp
gap2007 %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(___,
            ___)

# Generate box plots of lifeExp for each continent
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
  ___

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