NKA.BTVN
Nguyễn Khánh An
BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 1
GIẢI THÍCH DỮ LIỆU
Dataset: “Parade2005” là 1 tập dữ liệu được thu thập ở Mỹ trong năm 2005 bởi tạp chí Parade. Tập dữ liệu này gồm 130 quan sát và 5 biến
Các biến:
earnings:
- Thu nhập cá nhân hàng năm
age:
- Tuổi của người được khảo sát
ender:
- Giới tính của người được khảo sát
state:
- Tiểu bang của người được khảo sát
celebrity:
- Người được khảo sát có phải là người nổi tiếng? (yes/no)
THAO TÁC CƠ BẢN TRÊN DỮ LIỆU
Sử dụng tập dữ liệu “Parade2005”. Và hiển thị 6 quan sát đầu tiên
library(AER)## Loading required package: car## Loading required package: carData## Loading required package: lmtest## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric## Loading required package: sandwich## Loading required package: survivaldata("Parade2005")
head(Parade2005)## earnings age gender state celebrity
## 1 10000 26 male ND no
## 2 10000000 18 female CA yes
## 3 85000 39 male NE no
## 4 75000 50 female NC no
## 5 91500 61 male DE no
## 6 49500 39 female SD noTiến hành tạo dữ liệu bản sao
Pa <- Parade2005
names(Pa) <- c("ThuNhap","Tuoi","GioiTinh","Bang","NoiTieng")Truy vấn dữ liệu con
ThuNhap <- Pa$ThuNhap
Tuoi <- Pa$Tuoi
GioiTinh <- Pa$GioiTinh
x <- Pa[, c("ThuNhap","Tuoi","GioiTinh")]
str(x)## 'data.frame': 130 obs. of 3 variables:
## $ ThuNhap : num 10000 10000000 85000 75000 91500 49500 105000 30000 40000 23000 ...
## $ Tuoi : num 26 18 39 50 61 39 31 24 24 45 ...
## $ GioiTinh: Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 ...TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
Sử dụng Package :ggplot2”
library(ggplot2)Đồ thị thể hiện dữ liệu
barplot(ThuNhap, xlab = "", ylab = "Thu Nhập", main = "Biểu đồ thể hiện dữ liệu của biến Thu Nhập", col = c("red", "green", "blue", "pink", "white")) + barplot(Tuoi, xlab = "", ylab = "Tuổi", main = "Biểu đồ thể hiện dữ liệu của biến Tuổi", col = c("red", "green", "blue", "pink", "white"))
## [,1]
## [1,] 1.4
## [2,] 3.8
## [3,] 6.2
## [4,] 8.6
## [5,] 11.0
## [6,] 13.4
## [7,] 15.8
## [8,] 18.2
## [9,] 20.6
## [10,] 23.0
## [11,] 25.4
## [12,] 27.8
## [13,] 30.2
## [14,] 32.6
## [15,] 35.0
## [16,] 37.4
## [17,] 39.8
## [18,] 42.2
## [19,] 44.6
## [20,] 47.0
## [21,] 49.4
## [22,] 51.8
## [23,] 54.2
## [24,] 56.6
## [25,] 59.0
## [26,] 61.4
## [27,] 63.8
## [28,] 66.2
## [29,] 68.6
## [30,] 71.0
## [31,] 73.4
## [32,] 75.8
## [33,] 78.2
## [34,] 80.6
## [35,] 83.0
## [36,] 85.4
## [37,] 87.8
## [38,] 90.2
## [39,] 92.6
## [40,] 95.0
## [41,] 97.4
## [42,] 99.8
## [43,] 102.2
## [44,] 104.6
## [45,] 107.0
## [46,] 109.4
## [47,] 111.8
## [48,] 114.2
## [49,] 116.6
## [50,] 119.0
## [51,] 121.4
## [52,] 123.8
## [53,] 126.2
## [54,] 128.6
## [55,] 131.0
## [56,] 133.4
## [57,] 135.8
## [58,] 138.2
## [59,] 140.6
## [60,] 143.0
## [61,] 145.4
## [62,] 147.8
## [63,] 150.2
## [64,] 152.6
## [65,] 155.0
## [66,] 157.4
## [67,] 159.8
## [68,] 162.2
## [69,] 164.6
## [70,] 167.0
## [71,] 169.4
## [72,] 171.8
## [73,] 174.2
## [74,] 176.6
## [75,] 179.0
## [76,] 181.4
## [77,] 183.8
## [78,] 186.2
## [79,] 188.6
## [80,] 191.0
## [81,] 193.4
## [82,] 195.8
## [83,] 198.2
## [84,] 200.6
## [85,] 203.0
## [86,] 205.4
## [87,] 207.8
## [88,] 210.2
## [89,] 212.6
## [90,] 215.0
## [91,] 217.4
## [92,] 219.8
## [93,] 222.2
## [94,] 224.6
## [95,] 227.0
## [96,] 229.4
## [97,] 231.8
## [98,] 234.2
## [99,] 236.6
## [100,] 239.0
## [101,] 241.4
## [102,] 243.8
## [103,] 246.2
## [104,] 248.6
## [105,] 251.0
## [106,] 253.4
## [107,] 255.8
## [108,] 258.2
## [109,] 260.6
## [110,] 263.0
## [111,] 265.4
## [112,] 267.8
## [113,] 270.2
## [114,] 272.6
## [115,] 275.0
## [116,] 277.4
## [117,] 279.8
## [118,] 282.2
## [119,] 284.6
## [120,] 287.0
## [121,] 289.4
## [122,] 291.8
## [123,] 294.2
## [124,] 296.6
## [125,] 299.0
## [126,] 301.4
## [127,] 303.8
## [128,] 306.2
## [129,] 308.6
## [130,] 311.0Xử lý dữ liệu
Lọc dữ liệu
m <- Pa[Pa$GioiTinh=='male' & Pa$ThuNhap > 20000000, ]
str(m)## 'data.frame': 3 obs. of 5 variables:
## $ ThuNhap : num 2.1e+07 2.5e+07 4.2e+07
## $ Tuoi : num 20 51 28
## $ GioiTinh: Factor w/ 2 levels "female","male": 2 2 2
## $ Bang : Factor w/ 50 levels "AK","AL","AZ",..: 35 9 15
## $ NoiTieng: Factor w/ 2 levels "no","yes": 2 2 2Sắp xếp lại dữ liệu
ThuNhaptang = Pa[order(Pa$ThuNhap), ]
head(ThuNhaptang)## ThuNhap Tuoi GioiTinh Bang NoiTieng
## 1 10000 26 male ND no
## 100 11000 43 female IN no
## 21 12000 39 female MI no
## 94 12000 27 female VA no
## 126 17500 38 female AK no
## 118 17900 42 female VT noLẬP BẢNG TẦN SỐ VÀ ĐỒ THỊ MÔ TẢ
Biến 1
Bảng tần số
BangThuNhap <- cut(ThuNhap, breaks = c(10000, 50000, 250000, 1000000,10000000, 42000000 ), labels = c("thap", "trungbinh", "trungbinhcao","cao", "ratcao"), right = TRUE)
tabThuNhap=table(BangThuNhap)
tabThuNhap## BangThuNhap
## thap trungbinh trungbinhcao cao ratcao
## 66 51 3 2 7Giải thích kết quả:
Biến 2
Bảng tần số
Giải thích kết quả:
BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 2
CHỦ ĐỀ PHÂN TÍCH
Mô tả dữ liệu
Dataset:
Các biến:
- income:
- age:
- gender:
Mục tiêu:
CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ TẬP TRUNG
Trung bình
- Ý nghĩa:
Trung vị
- Ý nghĩa:
CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ PHÂN TÁN
Phương sai
- Ý nghĩa
Độ lệch chuẩn
- Ý nghĩa
LẬP BẢNG TẦN SỐ VÀ VẼ ĐỒ THỊ 2 BIẾN
Biến ThuNhap và Tuoi
Lập bảng tần số:
Kiểm định:
Vẽ đồ thị:
Nêu kết quả:
Biến ThuNhap và GioiTinh
Lập bảng tần số:
Kiểm định:
Vẽ đồ thị:
Nêu kết quả:
BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 3
Biên tập dữ liệu
Tách rời dữ liệu
Chiết số liệu từ 1 data.frame
Nhập 2 data.frame thành một: merge
Biến đổi số liệu
Xoay trục dữ liệu
Nối dữ liệu
Loại bỏ trùng lặp
CÁC HÀM PHÂN PHỐI & XÁC SUẤT CỦA QUAN SÁT THUỘC BIẾN
Hàm phân phối nhị phân
Ý nghĩa:
Giải thích:
Hàm phân phối Poisson
Ý nghĩa:
Giải thích:
Hàm phân phối chuẩn
Ý nghĩa:
Giải thích:
Hàm phân phối chuẩn chuẩn hóa
Ý nghĩa:
Giải thích: