btvntuan1
TKVY
2023-06-01
1 BÀI TẬP TUẦN 3
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.1## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.1## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.1## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.3.1## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.3.11.1 Biên tập dữ liệu
1.1.1 Tách rời dữ liệu
1.1.1.1 - Chỉ riêng các trường tại Los AngeAngeles
LA <- subset(CASchools, county=="Los Angeles")
head(LA,5)## district school county grades students teachers
## 19 64709 Lennox Elementary Los Angeles KK-08 6880 303.03
## 33 64816 Mountain View Elementary Los Angeles KK-08 10012 464.90
## 36 64758 Los Nietos Elementary Los Angeles KK-08 2267 103.68
## 46 65078 Valle Lindo Elementary Los Angeles KK-08 1235 53.00
## 51 64592 Hawthorne Elementary Los Angeles KK-08 8935 444.50
## calworks lunch computer expenditure income english read math
## 19 21.2824 94.9712 960 5064.616 7.022000 77.00581 619.1 620.5
## 33 29.7639 91.5934 721 5036.459 8.126616 65.12186 620.8 629.8
## 36 19.1517 84.4338 177 5272.192 11.332500 35.46537 625.4 628.2
## 46 8.2183 62.1302 175 4359.521 7.332000 30.28340 630.2 629.4
## 51 36.9451 79.5120 786 5016.692 14.062000 44.08506 628.4 633.71.1.1.2 - Chỉ riêng các trường có số học sinh trên 1000
Tren1000 <- subset(CASchools, students>1000)
head(Tren1000,5)## district school county grades students teachers
## 3 61549 Thermalito Union Elementary Butte KK-08 1550 82.90
## 5 61523 Palermo Union Elementary Butte KK-08 1335 71.50
## 10 67306 Del Paso Heights Elementary Sacramento KK-06 2247 108.00
## 19 64709 Lennox Elementary Los Angeles KK-08 6880 303.03
## 20 63560 Lamont Elementary Kern KK-08 2688 135.00
## calworks lunch computer expenditure income english read math
## 3 55.0323 76.3226 169 5501.955 8.978000 30.00000 636.3 650.9
## 5 33.1086 78.4270 171 5235.988 9.080333 13.85768 641.8 639.9
## 10 78.9942 87.3164 0 5036.211 11.613333 40.27592 611.9 613.4
## 19 21.2824 94.9712 960 5064.616 7.022000 77.00581 619.1 620.5
## 20 23.4375 93.2292 139 5433.593 5.699000 49.81399 621.3 619.31.1.1.3 - Chỉ riêng những trường có số học sinh trên 1000 tại Los Angeles
SD <- subset(CASchools, students>1000 & county=="Los Angeles")
head(SD,10)## district school county grades students teachers
## 19 64709 Lennox Elementary Los Angeles KK-08 6880 303.03
## 33 64816 Mountain View Elementary Los Angeles KK-08 10012 464.90
## 36 64758 Los Nietos Elementary Los Angeles KK-08 2267 103.68
## 46 65078 Valle Lindo Elementary Los Angeles KK-08 1235 53.00
## 51 64592 Hawthorne Elementary Los Angeles KK-08 8935 444.50
## 55 65110 Whittier City Elementary Los Angeles KK-08 7151 318.58
## 56 64477 Eastside Union Elementary Los Angeles KK-08 2404 105.00
## 57 64691 Lawndale Elementary Los Angeles KK-08 5804 283.15
## 67 65037 South Whittier Elementary Los Angeles KK-08 4340 209.84
## 72 64642 Keppel Union Elementary Los Angeles KK-08 2987 141.21
## calworks lunch computer expenditure income english read math
## 19 21.2824 94.9712 960 5064.616 7.022000 77.00581 619.1 620.5
## 33 29.7639 91.5934 721 5036.459 8.126616 65.12186 620.8 629.8
## 36 19.1517 84.4338 177 5272.192 11.332500 35.46537 625.4 628.2
## 46 8.2183 62.1302 175 4359.521 7.332000 30.28340 630.2 629.4
## 51 36.9451 79.5120 786 5016.692 14.062000 44.08506 628.4 633.7
## 55 18.5481 61.7382 560 5245.440 15.404071 31.07258 634.2 629.7
## 56 20.9274 52.9435 202 4838.175 13.762000 18.26123 633.5 630.5
## 57 28.3425 81.1165 480 5367.988 14.184000 34.70021 631.4 633.0
## 67 17.7026 93.9227 284 5181.580 14.601625 31.19816 631.9 636.2
## 72 21.2588 68.3964 273 4826.666 13.730599 14.42919 637.7 631.11.1.2 Chiết số liệu từ 1 data.frame
1.1.2.1 Chỉ lấy biến Truong, Thanhpho, Hocsinh
data235 <- S[, c(2,3,5)]
head(data235,5)## Truong Thanhpho Hocsinh
## 1 Sunol Glen Unified Alameda 195
## 2 Manzanita Elementary Butte 240
## 3 Thermalito Union Elementary Butte 1550
## 4 Golden Feather Union Elementary Butte 243
## 5 Palermo Union Elementary Butte 13351.1.3 Bổ sung dữ liệu mới
Hocsinhmoi <- (Hocsinh + Giaovien)
Maytinhmoi <- (CO+2)1.2 Các hàm phân phối nhị phân và phân phối poisson
1.2.1 Hàm phân phối nhị phân
Bangdiemx <- cut(M, breaks = c(0, 650, 1000), labels = c("dưới 650 điểm" , "trên 650 điểm"), right = TRUE)
tabdiemx=table(Bangdiemx)
tabdiemx## Bangdiemx
## dưới 650 điểm trên 650 điểm
## 191 229- Ý nghĩa: Biết rằng trong một quần thể quan sát có khoảng 191/420 người dưới 650; 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, 191/420)
table(b)## b
## 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
## 2 14 36 66 119 166 169 180 117 71 35 20 4 1- => Đồ thị thể hiện:
hist(b, main="Phân phối nhị phân của biến điểm toán") 
1.3 Biểu diễn số liệu bằng đồ thị
1.3.1 Biểu đồ cột
1.3.1.1 Biểu đồ biến THu nhập
BangThuNhap2 <- cut(income, breaks = c(5, 10, 20, 40, 56), labels = c("thap", "trungbinh", "trungbinhcao","cao"), right = TRUE)
tabThuNhap2 = table(BangThuNhap2)
barplot(tabThuNhap2, main= "Biểu đồ biến thu nhập")
### Biểu đồ Strip
stripchart(I, main= "Biểu đồ Strip của biến Thu Nhập", xlab = "Thu Nhập")
stripchart(Hocsinh, main= "Biểu đồ Strip của số học sinh", xlab = "Học sinh")
### Biểu đồ cột cho 2 biến #### + Chú thích: màu đen -> màu xám
trắng: thu nhập thấp -> cao
tabTND = table(BangThuNhap2, Bangdiemx)
barplot(tabTND, beside=TRUE, xlab="Độ tuổi", ylab= "Tần số")
1.3.2 Biểu đồ tròn
pie(tabThuNhap2, main = "Biểu đồ tròn của biến Thu Nhập")
pie(tabdiemx, main = "Biểu đồ tròn của biến điểm Toán" )
1.3.3 Biểu đồ tán xạ của Biến Thu Nhập và Số Học sinh
plot(income,Hocsinh)
2 BÀI TẬP TUẦN 2
Phân tích dữ liệu chéo của biến định lượng “students” của dataset: “CASchool” lên biến định lượng “income” thuộc package “AER” # Mô tả dữ liệu - Biến định lượng Income - Biến định lượng Students # Đánh giá dữ liệu
library(AER)
data("CASchools")
### Tạo dữ liệu bản sau “S” từ “CASchools"
S <- CASchools
### Đặt lại tên cho các thuộc tính
names(S) <- c("D","SC","C","G","ST","T","CA","L","CO","E","I","EN","R","M")2.1 Biến income
2.1.1 Trung bình
mean(S$I)## [1] 15.316592.1.2 Trung vị
median(S$I, na.rm = FALSE)## [1] 13.72782.1.3 Phương sai
var(S$I)## [1] 52.213482.1.4 Tính tổng
sum(S$I)## [1] 6432.9672.1.5 Độ lệch chuẩn
sd(S$I)## [1] 7.225892.2 Biến student
2.2.1 Trung bình
mean(S$ST)## [1] 2628.7932.2.2 Trung vị
median(S$ST, na.rm = FALSE)## [1] 950.52.2.3 Độ lệch chuẩn
sd(S$ST)## [1] 3913.1052.2.4 Phương sai
var(S$ST)## [1] 153123912.2.5 Tính tổng
sum(S$ST)## [1] 11040932.3 LẬP BẢNG TẦN SỐ
2.3.1 Biến Thu nhập (income)
2.3.1.1 Lập bảng tần số của biến thu nhập (income) như sau:
I <- S$I
BangI <- cut(I, breaks = c(5, 15, 25, 35, 50 ), labels = c("thấp", "trung bình" , "trung bình cao", "rất cao"), right = TRUE)
tabincome= table(BangI)
tabincome## BangI
## thấp trung bình trung bình cao rất cao
## 255 132 17 142.3.1.2 Nhận xét: Dựa vào bảng tần số ta có thể thấy mức thu nhập Thấp chiếm tỷ lệ rất cao và ngược lại mức thu nhập Rất Cao lại chiếm tỷ lệ thấp nhất.
2.3.2 Lập bảng tần số cho biến Students
ST <- S$ST
BangST <- cut(ST, breaks = c(200,400,600,1000), labels = c("Ít", "Vừa", "Đông"), right = TRUE)
tabde=table(BangST)
tabde## BangST
## Ít Vừa Đông
## 52 61 462.4 Phân tích sự tác động giữa 2 biến định lượng
tabearnde = table(BangI, BangST)
tabearnde## BangST
## BangI Ít Vừa Đông
## thấp 36 46 26
## trung bình 15 13 15
## trung bình cao 0 0 3
## rất cao 1 2 12.5 Kiểm định chi bình phương (chi-squared):
2.5.1 Trong kiểm định này, chúng ta phải kiểm tra các giá trị p-value và đặt ra bài toán kiểm định gồm có giả thuyết H0 và H1.
2.5.2 Chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 nếu giá trị p-value xuất hiện trong kết quả nhỏ hơn mức ý nghĩa xác định trước, mức ý nghĩa thường là 0,05.
2.5.2.1 H0: Hai biến độc lập
2.5.2.2 H1: Hai biến phụ thuộc
chisq.test(I, ST, correct=FALSE)## Warning in chisq.test(I, ST, correct = FALSE): Chi-squared approximation may be
## incorrect##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: I and ST
## X-squared = 131671, df = 131040, p-value = 0.10892.5.3 Vì giá trị p-value=0.1089 nhỏ hơn mức ý nghĩa nên bác bỏ H0.
2.5.4 Kết luận: Giữa 2 biến có sự liên quan đến nhau hay nói cách khác đây là hai biến phụ thuộc.
3 BÀI TẬP TUẦN 1
3.1 Mô tả dữ liệu
Một khung dữ liệu chứa 420 quan sát trên 14 biến.
district: Mã huyện
school: Tên trường
county: Thành phố
grades: nhân tố biểu thị nhịp độ của huyện.
students: tổng Số học sinh ghi danh
teachers: Số giáo viên
calworks: Phần trăm đủ điều kiện cho hỗ trợ thu nhập
lunch: phần trăm đủ điều kiện cho bữa ăn trưa giảm giá
computer: Số lượng máy tính
expenditure: Chi tiêu cho mỗi sinh viên
income: thu nhập bình quân của huyện (tính theo USD 1.000)
english: tỷ lệ người học tiếng Anh
read: Điểm đọc trung bình
math: Điểm toán trung bình
3.2 Xử lý dữ liệu
3.2.1 Khai báo sử dụng package “AER” từ thư viện và sử dụng tập dữ liệu “CASchool”
library(AER)data("CASchools")
### Tạo dữ liệu bản sau “S” từ “CASchools""
S <- CASchools
### Đặt lại tên cho các thuộc tính
names(S) <- c("D","SC","C","G","ST","T","CA","L","CO","E","I","EN","R","M")
### Xem cấu trúc dữ liệu “CASchools”
str(CASchools)## 'data.frame': 420 obs. of 14 variables:
## $ district : chr "75119" "61499" "61549" "61457" ...
## $ school : chr "Sunol Glen Unified" "Manzanita Elementary" "Thermalito Union Elementary" "Golden Feather Union Elementary" ...
## $ county : Factor w/ 45 levels "Alameda","Butte",..: 1 2 2 2 2 6 29 11 6 25 ...
## $ grades : Factor w/ 2 levels "KK-06","KK-08": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 ...
## $ students : num 195 240 1550 243 1335 ...
## $ teachers : num 10.9 11.1 82.9 14 71.5 ...
## $ calworks : num 0.51 15.42 55.03 36.48 33.11 ...
## $ lunch : num 2.04 47.92 76.32 77.05 78.43 ...
## $ computer : num 67 101 169 85 171 25 28 66 35 0 ...
## $ expenditure: num 6385 5099 5502 7102 5236 ...
## $ income : num 22.69 9.82 8.98 8.98 9.08 ...
## $ english : num 0 4.58 30 0 13.86 ...
## $ read : num 692 660 636 652 642 ...
## $ math : num 690 662 651 644 640 ...3.2.2 Xem thử 6 dòng đầu của dữ liệu “S”
head(S)## D SC C G ST T CA
## 1 75119 Sunol Glen Unified Alameda KK-08 195 10.90 0.5102
## 2 61499 Manzanita Elementary Butte KK-08 240 11.15 15.4167
## 3 61549 Thermalito Union Elementary Butte KK-08 1550 82.90 55.0323
## 4 61457 Golden Feather Union Elementary Butte KK-08 243 14.00 36.4754
## 5 61523 Palermo Union Elementary Butte KK-08 1335 71.50 33.1086
## 6 62042 Burrel Union Elementary Fresno KK-08 137 6.40 12.3188
## L CO E I EN R M
## 1 2.0408 67 6384.911 22.690001 0.000000 691.6 690.0
## 2 47.9167 101 5099.381 9.824000 4.583333 660.5 661.9
## 3 76.3226 169 5501.955 8.978000 30.000002 636.3 650.9
## 4 77.0492 85 7101.831 8.978000 0.000000 651.9 643.5
## 5 78.4270 171 5235.988 9.080333 13.857677 641.8 639.9
## 6 86.9565 25 5580.147 10.415000 12.408759 605.7 605.4### Lấy biến C của dữ liệu S làm dữ liệu mới
tea <- S$T
### Lấy dữ liệu có điều kiện
tea20 <- tea[tea<20]
tea20den80 <- tea[tea>20&tea<80]
### Xem dòng 3 của dữ liệu tea
tea[3]## [1] 82.9### Lấy dữ liệu khi biến E>6000 hoặc biến I<10
teavv <- S[S$E>6000|S$I<10,]
### Thêm 2 biến
S$logEN <- log(S$EN)
S$sumR <- sum(S$R)### Lập bảng tần số của biến Cou thuộc dữ liệu S
Cou <- S$CO
cut(Cou,5)## [1] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [4] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [7] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [10] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [13] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [16] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [19] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [22] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [25] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [28] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [31] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [34] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665]
## [37] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [40] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665]
## [43] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [46] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665]
## [49] (2.66e+03,3.33e+03] (665,1.33e+03] (665,1.33e+03]
## [52] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (665,1.33e+03]
## [55] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [58] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [61] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [64] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [67] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [70] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [73] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [76] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [79] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [82] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [85] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [88] (665,1.33e+03] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [91] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [94] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [97] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [100] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [103] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [106] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [109] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [112] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [115] (-3.32,665] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03]
## [118] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [121] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [124] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [127] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [130] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [133] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03]
## [136] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [139] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [142] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665]
## [145] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [148] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [151] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [154] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [157] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [160] (2.66e+03,3.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [163] (-3.32,665] (1.99e+03,2.66e+03] (665,1.33e+03]
## [166] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [169] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [172] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [175] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [178] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [181] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [184] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [187] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [190] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [193] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [196] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [199] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [202] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [205] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [208] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [211] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [214] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [217] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [220] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [223] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [226] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [229] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [232] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [235] (1.99e+03,2.66e+03] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [238] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [241] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [244] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [247] (-3.32,665] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03]
## [250] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [253] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [256] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [259] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [262] (-3.32,665] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03]
## [265] (-3.32,665] (1.33e+03,1.99e+03] (-3.32,665]
## [268] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [271] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [274] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [277] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [280] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [283] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [286] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [289] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [292] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [295] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [298] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [301] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [304] (1.33e+03,1.99e+03] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [307] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [310] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [313] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [316] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [319] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [322] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [325] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [328] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [331] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [334] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [337] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [340] (665,1.33e+03] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [343] (665,1.33e+03] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [346] (-3.32,665] (665,1.33e+03] (-3.32,665]
## [349] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [352] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [355] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [358] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [361] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [364] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [367] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [370] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [373] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [376] (665,1.33e+03] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [379] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [382] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [385] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [388] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [391] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [394] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [397] (-3.32,665] (-3.32,665] (1.99e+03,2.66e+03]
## [400] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [403] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [406] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [409] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [412] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## [415] (-3.32,665] (-3.32,665] (665,1.33e+03]
## [418] (-3.32,665] (-3.32,665] (-3.32,665]
## 5 Levels: (-3.32,665] (665,1.33e+03] ... (2.66e+03,3.33e+03]table(cut(Cou,5))##
## (-3.32,665] (665,1.33e+03] (1.33e+03,1.99e+03] (1.99e+03,2.66e+03]
## 365 39 11 3
## (2.66e+03,3.33e+03]
## 2