graphics.off()
windows(record=TRUE)
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
## distrib de f20 nos munic bras com > 500 mulheres na faixa etária 20-24
Brasil = read.csv( file='http://ufrn.schmert.net/dados/fecund.2010.csv',
stringsAsFactors = FALSE) %>%
filter(Mu20 > 500) %>%
mutate(f20 = Cr20/Mu20)
plot(density(Brasil$f20),
main='5f20 nos municípios com 500+ mulheres 20-24',
xlab='5f20', ylim=c(0,25), lwd=2)
x = seq(from=0, to=.30, by=.001 )
lines(x, dbeta(x, 17, 180), col='red', lwd=2)
text(.15, 5, 'distrib empírica', col='black')
text(.15, 15, 'approx beta(17,180)', col='red')

######## estimativas para 3 municípios no RN
munic.sel = c('Augusto Severo', 'Pilões', 'Natal')
RN = read.csv( file='http://ufrn.schmert.net/dados/fecund.2010.csv',
stringsAsFactors = FALSE) %>%
filter(Sigla=='RN', Nome_Munic %in% munic.sel) %>%
mutate( f20=Cr20/Mu20) %>%
select(Nome_Munic, Mu20, Cr20, f20)
RN
## Nome_Munic Mu20 Cr20 f20
## 1 Augusto Severo 40 1 0.0250
## 2 Natal 4400 341 0.0775
## 3 Pilões 16 0 0.0000
theta = seq(from=0, to=.30, by=.001)
densidade.a.priori = dbeta(theta, 17, 180)
for (i in 1:nrow(RN)) {
este.nome = RN$Nome_Munic[i]
este.Cr = RN$Cr20[i]
este.Mu = RN$Mu20[i]
Vrel = dbinom(x=este.Cr, size=este.Mu, prob=theta )
este.veross = 1000*Vrel/sum(Vrel)
densidade.a.posteriori = dbeta(theta, 17+este.Cr, 180+este.Mu-este.Cr)
plot( theta, este.veross, type='l', lty=2, lwd=2,main=este.nome,
ylim=range(0,densidade.a.posteriori, densidade.a.priori,
este.veross))
lines( theta, densidade.a.priori, type='l', col='red', lwd=2)
lines( theta, densidade.a.posteriori, type='l', col='seagreen', lwd=2)
abline(v= este.Cr/este.Mu)
}


