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@nazareno

nazareno/encontro-s4.Rmd

Created April 27, 2021 18:58
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encontro-s4.Rmd
---
title: "Código do encontro da Semana 4"
output: html_notebook
---
```{r warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)
library(here)
theme_set(theme_bw())
```
```{r}
clima_tudo = read_csv(
here("data/tempo-jp-cg-pt.csv"),
col_types = cols(
.default = col_double(),
cidade = col_character(),
semana = col_date(format = ""),
ano = col_integer(),
mes = col_integer()
)
)
clima10 = clima_tudo %>%
filter(ano >= 2010)
glimpse(clima10)
```
```{r}
clima10 %>%
ggplot(aes(x = temp_media, y = umidade)) +
facet_wrap(~ cidade) +
geom_point(alpha = .4)
```
```{r}
clima10 %>%
filter(!is.na(temp_media)) %>%
group_by(cidade) %>%
summarise(correlacao = cor(temp_media, umidade, method = "pearson"),
.groups = "drop")
```
```{r}
clima10 %>%
filter(!is.na(temp_media), !is.na(chuva)) %>%
ggplot(aes(x = temp_media, y = chuva)) +
facet_wrap(~ cidade) +
geom_point(alpha = .4)
```
```{r}
clima10 %>%
filter(!is.na(temp_media), !is.na(chuva)) %>%
ggplot(aes(x = temp_media, y = chuva)) +
facet_wrap(~ cidade, ncol = 1) +
geom_point(alpha = .4) +
scale_y_sqrt()
```
Não observamos uma correlação relevante/considerável/substancial.
Observamos uma correlação muito próxima de zero.
```{r}
clima10 %>%
filter(!is.na(temp_media), !is.na(chuva)) %>%
group_by(cidade) %>%
summarise(cor_trans = cor(temp_media, sqrt(chuva), method = "pearson"),
cor = cor(temp_media, chuva, method = "kendall"),
.groups = "drop")
```
## Diferença na temperatura
https://observablehq.com/@bmschmidt/wide-and-long-data
```{r}
duas_cidades = clima10 %>%
filter(cidade %in% c("João Pessoa", "Campina Grande")) %>%
select(semana, cidade, temp_media, ano, mes)
head(duas_cidades)
```
```{r}
diferenca = duas_cidades %>%
filter((ano == 2020 & mes >= 4) | ano == 2021 ) %>%
pivot_wider(names_from = "cidade", values_from = "temp_media") %>%
mutate(diferenca = `João Pessoa` - `Campina Grande`)
```
```{r}
diferenca %>%
ggplot(aes(x = "", y = diferenca)) +
geom_boxplot(coef = 1000, width = .1) +
geom_jitter(width = .05, color = "coral")
```
Em 90% das semanas do último ano, JP esteve pelo menos 1,9 graus acima de CG.
Em 90% das semanas do último ano, JP este 3,1 ou menos graus acima de CG.
```{r}
diferenca %>%
summarise(perc10 = quantile(diferenca, .1),
perc90 = quantile(diferenca, .9),
media = mean(diferenca))
```
```{r}
diferenca %>%
ggplot(aes(x = `Campina Grande`, y = `João Pessoa`)) +
geom_point() +
geom_abline(slope = 1, intercept = 0) + # y = 1*x + 0 => y = x
scale_x_continuous(limits = c(22, 33)) +
scale_y_continuous(limits = c(22, 33))
```
```{r}
clima10 %>%
filter(!is.na(temp_media), cidade != "Patos") %>%
group_by(cidade, ano) %>%
mutate(semana_index = 1:n()) %>%
filter(semana_index <= 12) %>%
mutate(ano_string = if_else(ano == 2021, "2021", "anteriores")) %>%
ggplot(aes(x = ano_string, y = temp_media)) +
facet_wrap(~ cidade) +
geom_violin(fill = "steelblue", color = "steelblue", alpha = .6) +
geom_boxplot(coef = 1000, width = .1) +
geom_jitter(width = .1, size = .5, alpha = .6)
```
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