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# baixar dados de fecund. para munic. bras. em 2010
# visualizar a distrib. de taxas de fecund. para
# mulheres de 20-24 anos, em munic. com amostras
# censitárias de n > 200 mulheres nessa faixa etária
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graphics.off()   # desliga o painel gráfico
windows(record=TRUE)  # abre uma nova janela, fora do R studio, para os gráficos

# local dos dados na internet
url = 'http://ufrn.schmert.net/dados/fecund.2010.csv'

# baixando os dados para um data.frame
D = read.csv( url)

# baixar o pacote dplyr (é necessario fazer isso só uma vez)
# install.packages('dplyr')  

# use o pacote
library('dplyr')

# vetor de variáveis lógicas para (n > 200)
grande = (D$Mu20 > 200)

# quantos municípios são grandes, por região
table(D$Região, grande)

# calcular a estimativa nascimentos no último ano / mulher
#   para todos os munic. do Brasil
tx20 = D$Cr20 / D$Mu20

# distribuicao de estimativas para os *grandes* municipios 
plot( density( tx20[grande]), lwd=3, col='red')
text( .11, 12, 'Grandes', col='red')

# acrescenta ao plot a distibuicão para todos os municípios 
#  nota: para acrescentar, usa-se o comando 'lines'
lines( density( tx20), lwd=1, col='black')

##
plot( density( log(tx20[grande])), lwd=6, col='red')

m = mean(log(tx20[grande]))
s = sd(log(tx20[grande]))

m
s

val = seq(-3.5,-1.5, 0.1)
lines( val, dnorm(val, m, s), col='blue', lwd=3)

# conclusão: uma distrib. a priori  log (theta) ~ Normal(-2.4 , .32) seria
# razoavel para theta = 5f20 num pequeno munic.