Ao fim do artigo foi realizada a validação do programa Minas Consciente pelo Rt corrigido. Foi observada uma maior relação entre o Rt corrigido e a variação na mudança de ondas do programa.
library(ggplot2)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(latex2exp)
library(ggpubr)
dados_ondas_BH <- read.csv2("Ondas_BH.csv", sep = "")
dados_ondas_SJDR <- read.csv2("Ondas_SJDR.csv", sep = "")
dados_ondas_OB <- read.csv2("Ondas_OB.csv", sep = "")
dados_ondas_SL <- read.csv2("Ondas_SL.csv", sep = "")
ondas_BH <- data.frame(Onda = as.factor(rep(dados_ondas_BH$Onda[1:(length(dados_ondas_BH$Onda)-1)],2)),
Rt = c(diff(as.numeric(dados_ondas_BH$Rt_com_atraso)), diff(as.numeric(dados_ondas_BH$Rt_sem_atraso))),
Método = c(rep("Rt bruto", (nrow(dados_ondas_BH)-1)), rep("Rt corrigido", (nrow(dados_ondas_BH)-1)))
)
ondas_SJDR <- data.frame(Onda = as.factor(rep(dados_ondas_SJDR$Onda[1:(length(dados_ondas_SJDR$Onda)-1)],2)),
Rt = c(diff(as.numeric(dados_ondas_SJDR$Rt_com_atraso)), diff(as.numeric(dados_ondas_SJDR$Rt_sem_atraso))),
Método = c(rep("Rt bruto", (nrow(dados_ondas_SJDR)-1)), rep("Rt corrigido", (nrow(dados_ondas_SJDR)-1))))
ondas_OB <- data.frame(Onda = as.factor(rep(dados_ondas_OB$Onda[1:(length(dados_ondas_OB$Onda)-1)],2)),
Rt = c(diff(as.numeric(dados_ondas_OB$Rt_com_atraso)), diff(as.numeric(dados_ondas_OB$Rt_sem_atraso))),
Método = c(rep("Rt bruto", (nrow(dados_ondas_OB)-1)), rep("Rt corrigido", (nrow(dados_ondas_OB)-1))))
ondas_SL <- data.frame(Onda = as.factor(rep(dados_ondas_SL$Onda[1:(length(dados_ondas_SL$Onda)-1)],2)),
Rt = c(diff(as.numeric(dados_ondas_SL$Rt_com_atraso)), diff(as.numeric(dados_ondas_SL$Rt_sem_atraso))),
Método = c(rep("Rt bruto", (nrow(dados_ondas_SL)-1)), rep("Rt corrigido", (nrow(dados_ondas_SL)-1))))
Means_BH <- ondas_BH %>% group_by(Onda, Método) %>%
summarize(Rt = median(Rt))
## `summarise()` has grouped output by 'Onda'. You can override using the
## `.groups` argument.
Means_SJDR <- ondas_SJDR %>% group_by(Onda, Método) %>%
summarize(Rt = median(Rt))
## `summarise()` has grouped output by 'Onda'. You can override using the
## `.groups` argument.
Means_OB <- ondas_OB %>% group_by(Onda, Método) %>%
summarize(Rt = median(Rt))
## `summarise()` has grouped output by 'Onda'. You can override using the
## `.groups` argument.
Means_SL <- ondas_SL %>% group_by(Onda, Método) %>%
summarize(Rt = median(Rt))
## `summarise()` has grouped output by 'Onda'. You can override using the
## `.groups` argument.
q1 <- ggplot(Means_BH, aes(x = Onda, y = Rt, group = Método)) +
geom_point(aes(col = Método, shape = Método), lwd = 2) + ggtitle("Belo Horizonte") +
geom_line(aes(col = Método, linetype = Método)) + ylab(TeX("$\\tilde{\\Delta R_t$}")) + theme_bw()
q1 <- q1 + theme(legend.position = c(.65, .25), legend.title = element_text(size=0),
legend.text = element_text(size=6),
panel.background = element_rect(fill='transparent', color = NA),
legend.background = element_rect(fill='transparent', color = NA), #transparent legend bg
legend.box.background = element_rect(fill='transparent', color = NA), #transparent legend panel
legend.key = element_rect(colour = NA, fill = NA)
)
# q1
q2 <- ggplot(Means_SJDR, aes(x = Onda, y = Rt, group = Método)) +
geom_point(aes(col = Método, shape = Método), lwd = 2) + ggtitle("São João del-Rei") +
geom_line(aes(col = Método, linetype = Método)) + ylab(TeX("$\\tilde{\\Delta R_t$}")) + theme_bw()
q2 <- q2 + theme(legend.position = "None")
q3 <- ggplot(Means_OB, aes(x = Onda, y = Rt, group = Método)) +
geom_point(aes(col = Método, shape = Método), lwd = 2) + ggtitle("Ouro Branco") +
geom_line(aes(col = Método, linetype = Método)) + ylab(TeX("$\\tilde{\\Delta R_t$}")) + theme_bw()
q3 <- q3 + theme(legend.position = "None")
q4 <- ggplot(Means_SL, aes(x = Onda, y = Rt, group = Método)) +
geom_point(aes(col = Método, shape = Método), lwd = 2) + ggtitle("Sete Lagoas") +
geom_line(aes(col = Método, linetype = Método)) + ylab(TeX("$\\tilde{\\Delta R_t$}")) + theme_bw()
q4 <- q4 + theme(legend.position = "None")
ggarrange(q1,q2,q3,q4)