NGUYỄN KHÁNH AN - 2121012544
Nguyễn Khánh An - 2121012544
2023-06-18
1 BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 3
1.1 Biên tập dữ liệu
1.1.1 Tách rời dữ liệu
- Chỉ riêng những người nam giớigiới
Nam <- subset(Pa2, GioiTinh2=="male")
head(Nam,4)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2 Bang2 NoiTieng2
## 1 10000 26 male ND no
## 3 85000 39 male NE no
## 5 91500 61 male DE no
## 8 30000 24 male NM no- Chỉ riêng những người có độ tuổi trên 35
Tren35 <- subset(Pa2, Tuoi2>35)
head(Tren35,4)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2 Bang2 NoiTieng2
## 3 85000 39 male NE no
## 4 75000 50 female NC no
## 5 91500 61 male DE no
## 6 49500 39 female SD no- Chỉ riêng những người vừa là nam giới vừa trên 35 tuổi
N35 <- subset(Pa2, Tuoi2>35 & GioiTinh2=="male")
head(N35,4)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2 Bang2 NoiTieng2
## 3 85000 39 male NE no
## 5 91500 61 male DE no
## 10 23000 45 male VA no
## 14 65500 36 male ID no1.1.2 Chiết số liệu từ 1 data.frame
- Chỉ lấy biến earnings, age, gender từ tập dữ liệu Parade2005
data123 <- Pa2[, c(1,2,3)]
head(data123,5)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2
## 1 10000 26 male
## 2 10000000 18 female
## 3 85000 39 male
## 4 75000 50 female
## 5 91500 61 male- Chỉ chọn 3 dòng đầu tiên sau khi chọn 3 biến như trên
data3 <- Pa2[1:3, c(1,2,3)]
head(data3)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2
## 1 1.0e+04 26 male
## 2 1.0e+07 18 female
## 3 8.5e+04 39 male1.1.3 Bổ sung số liệu mới
ThuNhap2moi <- (ThuNhap2 + Tuoi2)
Tuoi2moi <- (Tuoi2+2)1.1.4 Gộp các biến thành 1 dữ liệu mới
d1 <- data.frame(ThuNhap2, Tuoi2, ThuNhap2moi)
d2 <- data.frame(d1, Tuoi2moi)
head(d2,4)## ThuNhap2 Tuoi2 ThuNhap2moi Tuoi2moi
## 1 1.0e+04 26 10026 28
## 2 1.0e+07 18 10000018 20
## 3 8.5e+04 39 85039 41
## 4 7.5e+04 50 75050 521.1.5 Thay dổi dữ liệu: giới tính là nữ, bang NE, tuoi tren 60 thì thu nhập =0
Pa2$ThuNhap2[Pa2$Bang2=="NE" & Pa2$Tuoi2 > 30] <- 0
head(Pa2,6)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2 Bang2 NoiTieng2
## 1 10000 26 male ND no
## 2 10000000 18 female CA yes
## 3 0 39 male NE no
## 4 75000 50 female NC no
## 5 91500 61 male DE no
## 6 49500 39 female SD no1.1.6 Tạo thêm 1 biến định tính phân chia giàu nghèo từ biến định lượng Thu Nhập
Pa2$GiauNgheo[ThuNhap2 >= 10000000] <- 'giau'
Pa2$GiauNgheo[ThuNhap2 < 10000000 & ThuNhap2 >= 500000] <- 'vua'
Pa2$GiauNgheo[ThuNhap2 < 500000] <- 'ngheo'
head(Pa2,4)## ThuNhap2 Tuoi2 GioiTinh2 Bang2 NoiTieng2 GiauNgheo
## 1 1.0e+04 26 male ND no ngheo
## 2 1.0e+07 18 female CA yes giau
## 3 0.0e+00 39 male NE no ngheo
## 4 7.5e+04 50 female NC no ngheo1.2 CÁC HÀM PHÂN PHỐI NHỊ PHÂN VÀ PHÂN PHỐI POISSON
1.2.1 Hàm phân phối nhị phân
table(GioiTinh2)## GioiTinh2
## female male
## 62 68- Ý nghĩa: Biết rằng trong một quần thể quan sát có khoảng 62/130 người thuộc giới tính nữ; nếu chúng ta tiến hành chọn mẫu 1000 lần, mỗi lần chọn 20 người trong quần thể đó một cách ngẫu nhiên, sự phân phối đó sẽ như thế nào?
b <- rbinom(1000, 20, 0.477)
table(b)## b
## 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
## 1 7 27 43 88 136 158 188 143 113 58 22 14 2- => Đồ thị thể hiện:
hist(b, main="Phân phối nhị phân của biến giới tính nữ") 
- Giải thích: Dòng số liệu thứ nhất (2, 3, …, 18) là số người thuộc giới
tính nữ trong số 20 người mà chúng ta chọn. Dòng số liệu thứ hai cho
chúng ta biết số lần chọn mẫu trong 1000 lần xảy ra.
1.2.2 Hàm phân phối Poisson
Ý nghĩa: Hàm phân phối Poisson, nói chung, rất giống với hàm nhị phân, ngoại trừ thông số p thường rất nhỏ và n thường rất lớn. Vì thế, hàm Poisson thường được sử dụng để mô tả các biến số rất hiếm xảy ra.
Qua số liệu đã thống kê, ta biết được tỉ lệ người được khảo sát là người nổi tiếng là 11/130=0.085.Tính trung bình cứ khoảng 2.000 người thì thì có 17 người nổi tiếng. Hỏi xác suất chọn trúng 2 người nổi tiếng là bao nhiêu
dpois(2, 8.5)## [1] 0.007350295- Giải thích: Vậy xác xuất khảo sát được 2 hoặc trên 2 người nổi tiếng trong tổng số mẫu 1000 người là 0,73%
1.3 BIỂU DIỄN DỮ LIỆU BẰNG ĐỒ THỊ
1.3.1 Biểu đồ cột cho 1 biến
tabGioiTinh2=table(GioiTinh2)
barplot(tabGioiTinh2, main= "Biểu đồ biến Giới Tính" ) 
- female: 47.3% - male 52.7%
tabNoiTieng2=table(NoiTieng2)
barplot(tabNoiTieng2, main= " Biểu đồ biến Nổi Tiếng" )
- no: 91.5% - yes: 8.5%
tabBang2 = table(Bang2)
barplot(tabBang2, main= "Biểu đồ biến các Bang")
BangThuNhap2 <- cut(ThuNhap2, breaks = c(10000, 50000, 250000, 1000000,10000000, 42000000 ), labels = c("thap", "trungbinh", "trungbinhcao","cao", "ratcao"), right = TRUE)
tabThuNhap2 = table(BangThuNhap2)
barplot(tabThuNhap2, main= "Biểu đồ biến Thu Nhập") 
- thấp: 50.8% - trung bình: 39.2% - trung bình cao: 2.3% - cao: 1.5% -
rất cao: 5.4%
BangTuoi2 <- cut(Tuoi2, breaks = c(18, 30, 40, 52), labels = c("18-30", "30-40", "40-50"), right = TRUE)
tabTuoi2=table(BangTuoi2)
barplot(tabTuoi2, main= "Biểu đồ biến Thu Nhập") 
- 18-30: 24.6% - 30-40: 33.8% - 40-52: 25.4%
1.3.2 Biểu đồ Strip cho 1 biến
stripchart(ThuNhap2, main= "Biểu đồ Strip của biến Thu Nhập", xlab = "Thu Nhập") 
stripchart(Tuoi2, main= "Biểu đồ Strip của biến Tuổi", xlab = "Tuổi") 
### Biểu đồ cột cho 2 biến
1.3.2.1 Thu Nhập và Tuổi
- Chú thích: màu đen -> màu xám trắng: thu nhập thấp -> rất cao
tabTNT2 = table(BangThuNhap2, BangTuoi2)
barplot(tabTNT2, beside=TRUE, xlab="Độ tuổi", ylab= "Tần số") 
#### Giới Tính và Nổi Tiếng
- Chú thích: màu đen -> không nổi tiếng; màu xám -> có nổi tiếng
tabGTNT2=table(NoiTieng2, GioiTinh2)
barplot(tabGTNT2, beside=TRUE, xlab="Giới Tính", ylab= "Tần số") 
1.3.3 Biểu đồ tròn cho 1 biến
pie(tabThuNhap2, main = "Biểu đồ tròn của biến Giới Tính")
- thấp: 50.8% - trung bình: 39.2% - trung bình cao: 2.3% - cao: 1.5% -
rất cao: 5.4%
pie(tabGioiTinh2, main = "Biểu đồ tròn của biến Giới Tính")
- female: 47.3% - male 52.7%
pie(tabNoiTieng2, main = "Biểu đồ tròn của biến Nổi Tiếng" )
- no: 91.5% - yes: 8.5%
pie(tabTuoi2, main = "Biểu đồ tròn của biến Tuổi")
- 18-30: 24.6% - 30-40: 33.8% - 40-52: 25.4%
1.3.4 Biểu đồ tán xạ
1.3.4.1 ThuNhap và Tuoi
plot(ThuNhap2, Tuoi2)
2 BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 2
2.1 CHỦ ĐỀ PHÂN TÍCH
- PHÂN TÍCH SỰ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN TUỔI VÀ GIỚI TÍNH LÊN BIẾN THU NHẬP
2.1.1 Mô tả dữ liệu
2.1.1.1 Dataset
- “Parade2005” à 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. Ở chủ đề này, chúng ta sẽ phân tích 3 biến: earnings, age, gender.
2.1.1.2 Các biến
- earnings: thu nhập cá nhân hàng năm
- age:tuổi của người được khảo sát
- gender: giới tính của người được khảo sát
2.1.2 Mục tiêu
- Đánh giá được độ tập trung và phân tán của dữ liệu.
- Dùng đồ thị để thể hiện tần số của các biến.
- Kiểm định rằng càng biến có quan hệ phụ thuộc nhau hay không và phân tích quan hệ ấy bằng đồ thị đơn giản.
2.2 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ TẬP TRUNG
2.2.1 Biến Thu Nhập
2.2.1.1 Trung bình
- Ý nghĩa: được tính là giá trị trung bình cộng của các giá trị.
mean(ThuNhap1)## [1] 15034122.2.1.2 Trung vị
- Ý nghĩa: là số nằm ở giữa một nhóm các số; có nghĩa là, phân nửa các số có giá trị lớn hơn số trung vị, còn phân nửa các số có giá trị bé hơn số trung vị.
median(ThuNhap1)## [1] 500002.2.1.3 => Kết luận:
- Ta có Mean>Median nên biến Thu Nhập có phân phối lệch phải.
2.2.2 Biến Tuổi
- Ý nghĩa: được tính là giá trị trung bình cộng của các giá trị.
mean(Tuoi1)## [1] 39.176922.2.2.1 Trung vị
- Ý nghĩa: là số nằm ở giữa một nhóm các số; có nghĩa là, phân nửa các số có giá trị lớn hơn số trung vị, còn phân nửa các số có giá trị bé hơn số trung vị.
median(Tuoi1)## [1] 38.52.2.2.2 => Kết luận:
- Ta có Mean>Median nên biến Thu Nhập có phân phối lệch phải.
2.3 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ PHÂN TÁN
2.3.1 Biến Thu Nhập
2.3.1.1 Phương sai
- Ý nghĩa: là số đại diện cho độ phân tán của các số liệu so với giá trị trung bình.
var(ThuNhap1)## [1] 3.49546e+132.3.1.2 Độ lệch chuẩn
- Ý nghĩa: là số được tính bằng căn hai của phương sai và được thể hiện bằng các đơn vị giống với dữ liệu có sẵn.
sd(ThuNhap1)## [1] 59122412.3.1.3 => Kết luận:
- Biến Thu Nhập có độ phân tán dữ liệu lớn (sd gấp hơn 3 lần mean).
2.3.2 Biến Tuổi
2.3.2.1 Phương sai
- Ý nghĩa: là số đại diện cho độ phân tán của các số liệu so với giá trị trung bình.
var(Tuoi1)## [1] 122.89092.3.2.2 Độ lệch chuẩn
- Ý nghĩa: là số được tính bằng căn hai của phương sai và được thể hiện bằng các đơn vị giống với dữ liệu có sẵn.
sd(Tuoi1)## [1] 11.085622.3.2.3 => Kết luận:
- Biến Tuổi có độ phân tán thấp (sd chỉ bằng khoảng 1/3 so với mean).
2.4 LẬP BẢNG TẦN SỐ VÀ VẼ ĐỒ THỊ GIỮA 2 BIẾN
2.4.1 Lập bảng tần số cho biến Thu Nhập, Tuổi, Giới Tính
BangThuNhap1 <- cut(ThuNhap1, breaks = c(10000, 50000, 250000, 1000000,10000000, 42000000 ), labels = c("thap", "trungbinh", "trungbinhcao","cao", "ratcao"), right = TRUE)
tabThuNhap1=table(BangThuNhap1)
tabThuNhap1## BangThuNhap1
## thap trungbinh trungbinhcao cao ratcao
## 66 51 3 2 7BangTuoi1 <- cut(Tuoi1, breaks = c(18, 30, 40, 52), labels = c("18-30", "30-40", "40-50"), right = TRUE)
tabTuoi1=table(BangTuoi1)
tabTuoi1## BangTuoi1
## 18-30 30-40 40-50
## 32 44 33table(GioiTinh1)## GioiTinh1
## female male
## 62 682.4.2 Vẽ đồ thị cho biến Thu Nhập, Tuổi, Giới Tính
barplot(tabThuNhap1, xlab = "Thu Nhập", ylab = "Tần số", main = "Biểu đồ tần số của biến Thu Nhập", col = c("red", "green", "blue", "pink", "white"))
barplot(tabTuoi1, xlab = "Tuổi", ylab = "Tần số", main = "Biểu đồ tần số của Biến Tuổi", col = c("red", "green", "blue"))
barplot(table(GioiTinh1), xlab = "Tuổi", ylab = "Tần số", main = "Biểu đồ tần số của Giới Tính", col = c("red", "green"))
2.4.3 Kiểm định Chi bình phương xác định sự phụ thuộc giữa 2 biến
2.4.3.1 Biến Thu Nhập và biến Tuổi
- Trong kiểm định này, chúng ta phải kiểm tra các giá trị p. Hơn nữa, giống như tất cả các thử nghiệm thống kê, chúng tôi giả định thử nghiệm này là giả thuyết H0 và giả thuyết H1.
- Chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 nếu giá trị p xuất hiện trong kết quả nhỏ hơn mức ý nghĩa xác định trước, thường là 0,05, thì chúng ta bác bỏ giả thuyết H0
chisq.test(ThuNhap1, Tuoi1, correct=FALSE)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: ThuNhap1 and Tuoi1
## X-squared = 3735.3, df = 3526, p-value = 0.007096- Ta có giá trị chi bình phương xấp xỉ 3735 và giá trị p-value xấp xỉ 0.0071. Vì chúng ta nhận được giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0.
- Như vậy, biến thu nhập (earnings) và biến tuổi (age) trên thực tế là 2 biến phụ thuộc.
2.4.3.1.1 Lập bảng tần số giữa biến Thu Nhập và Tuổi
tabTNT1=table(BangThuNhap1, BangTuoi1)
tabTNT1## BangTuoi1
## BangThuNhap1 18-30 30-40 40-50
## thap 21 25 13
## trungbinh 5 16 18
## trungbinhcao 1 0 1
## cao 1 0 0
## ratcao 3 3 12.4.3.1.2 Vẽ đồ thị biến Thu Nhập theo từng nhóm độ tuổi
plot(vearnandage18den30, xlab = "Mức Thu Nhập: Thấp - Tr.Bình - Cao - Rất Cao", ylab = "Tần Số", main = "Biểu đồ tần số của biến Thu Nhập ở độ tuổi 18 đến 30", col = c("red", "green", "blue","white"))+plot(vearnandage30den45, xlab = "Mức Thu Nhập: Thấp - Tr.Bình - Cao - Rất Cao", ylab = "Tần Số", main = "Biểu đồ tần số của biến Thu Nhập ở độ tuổi 30 đến 40", col = c("red", "green", "blue","white"))+plot(vearnandage45den52, xlab = "Mức Thu Nhập: Thấp - Tr.Bình - Cao - Rất Cao", ylab = "Tần Số", main = "Biểu đồ tần số của biến Thu Nhập ở độ tuổi 40 đến 52", col = c("red", "green", "blue","white"))
## integer(0)2.4.3.1.3 Giải thích kết quả:
- Nhóm thu nhập thấp từ độ tuổi 18-30 đến độ tuổi 40-52 có xu hướng giảm từ 21 xuống 13 người, trong khi đó nhóm thu nhập trung bình từ độ tuổi 18-30 đến độ tuổi 40-52 có xu hướng tăng từ 5 lên 18 người. Các nhóm thu nhập trung bình cao, cao và rất cao có tần số quá ít để xác định kết xu hướng tăng giảm.
- Kết luận: biến Tuổi và Thu Nhập có quan hệ tương quan dương khi độ tuổi càng cao thì nhóm thu nhập thấp giảm và thu nhập nhóm trung bình càng tăng.
2.4.3.2 Biến Thu Nhập và biến Giới Tính
- Trong kiểm định này, chúng ta phải kiểm tra các giá trị p. Hơn nữa, giống như tất cả các thử nghiệm thống kê, chúng tôi giả định thử nghiệm này là giả thuyết H0 và giả thuyết H1.
- Chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 nếu giá trị p xuất hiện trong kết quả nhỏ hơn mức ý nghĩa xác định trước, thường là 0,05, thì chúng ta bác bỏ giả thuyết H0
chisq.test(ThuNhap1, GioiTinh1, correct=FALSE)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: ThuNhap1 and GioiTinh1
## X-squared = 84.78, df = 86, p-value = 0.517- Ta có giá trị chi bình phương xấp xỉ 85 và giá trị p-value xấp xỉ 0.517. Vì chúng ta nhận được giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa 0,05, chúng ta chấp nhận giả thiết H0.
- Như vậy, biến Thu Nhập (earnings) và biến Giới Tính (gender) trên thực tế là 2 biến độc lậplập.
3 BÀI TẬP VỀ NHÀ TUẦN 1
3.1 GIẢI THÍCH DỮ LIỆU
3.1.1 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.
3.1.2 Các biến
3.1.2.1 earnings
- Thu nhập cá nhân hàng năm.
3.1.2.2 age
- Tuổi của người được khảo sát
3.1.2.3 ender
- Giới tính của người được khảo sát.
3.1.2.4 state
- Tiểu bang của người được khảo sát.
3.1.2.5 celebrity
- Người được khảo sát có phải là người nổi tiếng? (yes/no).
3.2 THAO TÁC CƠ BẢN TRÊN DỮ LIỆU
3.2.1 Sử dụng tập dữ liệu “Parade2005”. Và hiển thị 6 quan sát đầu tiên
library(AER)
data("Parade2005")
head(Parade2005,4)## earnings age gender state celebrity
## 1 1.0e+04 26 male ND no
## 2 1.0e+07 18 female CA yes
## 3 8.5e+04 39 male NE no
## 4 7.5e+04 50 female NC no3.2.2 Tiến hành tạo dữ liệu bản sao
Pa <- Parade2005
names(Pa) <- c("ThuNhap","Tuoi","GioiTinh","Bang","NoiTieng")3.2.3 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 ...3.3 TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
3.3.1 Sử dụng Package :ggplot2”
library(ggplot2)3.3.2 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"))
3.4 XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.4.1 Lọc dữ liệu
m <- Pa[Pa$GioiTinh=='male' & Pa$ThuNhap > 20000000, ]
head(m)## ThuNhap Tuoi GioiTinh Bang NoiTieng
## 13 2.1e+07 20 male OH yes
## 29 2.5e+07 51 male FL yes
## 96 4.2e+07 28 male IN yes3.4.2 Sắp xếp lại dữ liệu
ThuNhaptang = Pa[order(Pa$ThuNhap), ]
head(ThuNhaptang,4)## ThuNhap Tuoi GioiTinh Bang NoiTieng
## 1 10000 26 male ND no
## 100 11000 43 female IN no
## 21 12000 39 female MI no
## 94 12000 27 female VA no3.5 LẬP BẢNG TẦN SỐ VÀ ĐỒ THỊ MÔ TẢ
3.5.1 Biến Thu Nhập
3.5.1.1 Bảng tần số
BangThuNhap <- cut(ThuNhap, breaks = c(10000, 50000, 250000, 1000000,10000000, 42000000 ), labels = c("thap", "trungbinh", "trungbinhcao","cao", "ratcao"), right = TRUE)
tabThuNhap=table(BangThuNhap)
tabThuNhap## BangThuNhap
## thap trungbinh trungbinhcao cao ratcao
## 66 51 3 2 73.5.1.2 Giải thích kết quả
- Phần lớn người được khảo sát thuộc nhóm thu nhập thấp và trung bình (từ 10000$ đến 250000) với tỉlệ rất cao là 90.
- Trong đó nhóm thu nhập thấp(10000đến50000) chiếm tỉ lệ cao nhất là 50.1%.
3.5.2 Biến Tuổi
3.5.2.1 Bảng tần số
BangTuoi <- cut(Tuoi, breaks = c(18, 30, 40, 52), labels = c("18-30", "30-40", "40-50"), right = TRUE)
tabTuoi=table(BangTuoi)
tabTuoi## BangTuoi
## 18-30 30-40 40-50
## 32 44 333.5.2.2 Giải thích kết quả
- Phần lớn người được khảo sát thuộc nhóm độ tuổi trung niên (từ 30 đến 45 tuổi) với tỉ lệ cao nhất là 46.2%