DATA
lnquynh
2023-06-20
Bài tập tuần 1
UsSeatbelts - Tác dụng của luật bắt buộc thắt dây an toàn ở Hoa Kỳ
Mô tả: Dữ liệu bảng cân bằng cho các năm 1983–1997 từ 50 Bang của Hoa Kỳ, cộng với Quận Columbia, cho đánh giá tử vong giao thông và sử dụng dây an toàn.
Một khung dữ liệu chứa 765 quan sát và 12 biến.
State: yếu tố chỉ trạng thái Hoa Kỳ (viết tắt).
Year: yếu tố chỉ năm.
Miles: hàng triệu dặm giao thông mỗi năm.
Fatalities: số tử vong trên một triệu dặm giao thông (tần suất tuyệt đối của tử vong = tử vong lần dặm).
Seatbelt: tỷ lệ sử dụng dây an toàn, theo báo cáo của dân số tiểu bang được khảo sát
Speed65: nhân tố.Có giới hạn tốc độ 65 dặm một giờ không?
Speed70: nhân tố. Có giới hạn tốc độ 70 (hoặc cao hơn) một giờ không?
Drinkage: nhân tố. Có độ tuổi uống rượu tối thiểu là 21 tuổi không?
Alcohol: nhân tố. Nồng độ cồn trong máu tối đa là 0.08 có được không?
Income: thu nhập bình quân đầu người (tính theo đô la Mỹ hiện tại).
Age: độ tuổi trung bình.
Enforce: yếu tố biểu thị việc thực thi luật thắt dây an toàn (“không”, “chính”, “phụ”).
installed.packages("AER")## Package LibPath Version Priority Depends Imports LinkingTo Suggests
## Enhances License License_is_FOSS License_restricts_use OS_type Archs
## MD5sum NeedsCompilation Builtlibrary(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: survival# Lấy dữ liệu của USSeatbelts
data("USSeatBelts")
# Gán dữ liệu của USSeatbelts cho d
d <- USSeatBelts
# Mô tả chi tiết kiểu biến số của dataset USSeatbelts
str(USSeatBelts)## 'data.frame': 765 obs. of 12 variables:
## $ state : Factor w/ 51 levels "AK","AL","AR",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ year : Factor w/ 15 levels "1983","1984",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ miles : num 3358 3589 3840 4008 3900 ...
## $ fatalities: num 0.0447 0.0373 0.0331 0.0252 0.0195 ...
## $ seatbelt : num NA NA NA NA NA ...
## $ speed65 : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ speed70 : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ drinkage : Factor w/ 2 levels "no","yes": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ alcohol : Factor w/ 2 levels "no","yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ income : num 17973 18093 18925 18466 18021 ...
## $ age : num 28.2 28.3 28.4 28.4 28.5 ...
## $ enforce : Factor w/ 3 levels "no","primary",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 ...# Lấy dữ liệu của 6 dòng đầu biến d
head(d)## state year miles fatalities seatbelt speed65 speed70 drinkage alcohol income
## 1 AK 1983 3358 0.04466945 NA no no yes no 17973
## 2 AK 1984 3589 0.03733630 NA no no yes no 18093
## 3 AK 1985 3840 0.03307291 NA no no yes no 18925
## 4 AK 1986 4008 0.02519960 NA no no yes no 18466
## 5 AK 1987 3900 0.01948718 NA no no yes no 18021
## 6 AK 1988 3841 0.02525384 NA no no yes no 18447
## age enforce
## 1 28.23497 no
## 2 28.34354 no
## 3 28.37282 no
## 4 28.39665 no
## 5 28.45325 no
## 6 28.85142 no# Gán tên viết tắt cho các biến
names(d) <- c('S','Y','M','F','SE','SP')
# Lấy dữ liệu của biến F
Fa <- d$F
# Số tử vong trên một triệu dặm giao thông lớn hơn 0.01
Fa1 <- Fa[Fa>0.01]
# Số tử vong trên một triệu dặm giao thông lớn hơn 0.01 và nhỏ hơn 0.05
Fa15 <- Fa[Fa>0.01 & Fa<0.05]
# Log của biến số tử vong trên một triệu dặm giao thông
d$logF <- log(d$F)
# Log của biến số hàng triệu dặm giao thông mỗi năm
d$logM <- log(d$M)
# Tổng giá trị của F và M
d$Tong <- d$F + d$M
d$Tong## [1] 3358.045 3589.037 3840.033 4008.025 3900.019 3841.025
## [7] 3887.022 3979.025 4021.025 3841.028 3918.030 4150.020
## [13] 4123.021 4115.020 4387.018 31032.030 32961.028 35091.025
## [19] 34003.032 37426.030 39684.026 40765.025 42347.026 42924.026
## [25] 45762.023 47337.022 48956.022 50628.022 51433.022 53458.022
## [31] 16684.033 16621.032 17112.031 17555.034 18306.035 19219.032
## [37] 20414.032 21011.029 21934.028 23081.025 23995.024 24948.024
## [43] 26653.024 27840.022 28144.023 19611.034 20613.042 21580.041
## [49] 22665.044 31729.030 34247.028 34816.025 35456.025 34929.023
## [55] 35047.023 39150.020 38774.023 39653.026 42123.024 43491.022
## [61] 182652.025 196537.026 207600.024 214913.024 226301.024 241575.022
## [67] 251482.022 258926.020 257976.018 262548.016 266408.016 271943.016
## [73] 276371.015 278043.014 285612.013 24109.027 24588.025 26146.022
## [79] 26382.023 26968.022 27665.018 27577.019 27178.020 27744.020
## [85] 28927.018 32718.017 33705.017 35058.018 36141.017 37746.016
## [91] 20630.021 21076.022 22152.020 24053.019 26775.017 26062.019
## [97] 26183.016 26303.015 26628.012 26459.011 27001.013 27138.011
## [103] 28045.011 28135.011 28552.012 3099.021 3214.020 3223.019
## [109] 3287.013 3368.016 3405.018 3414.021 3407.014 3430.018
## [115] 3562.014 3485.016 3448.020 3465.017 3316.019 3326.018
## [121] 4886.023 5138.025 5365.019 5762.024 6086.024 6404.025
## [127] 6446.018 6548.021 6721.015 6892.020 6895.016 7025.016
## [133] 7515.016 7666.015 8007.018 81776.033 85475.033 88056.032
## [139] 87273.032 93819.030 105319.029 108877.027 109997.026 113483.022
## [145] 114311.021 120467.022 121989.022 127801.022 130004.021 134007.021
## [151] 48837.027 50486.028 53713.025 56833.027 60293.027 62262.027
## [157] 75705.022 72746.021 73005.019 77904.017 78426.018 82822.017
## [163] 85384.017 89132.018 93317.017 5873.024 6505.021 6762.019
## [169] 6971.017 7218.019 7419.020 7750.019 8066.022 8143.017
## [175] 8066.016 8074.017 7935.015 7945.016 8030.018 7947.016
## [181] 19661.026 20497.020 20191.023 20413.022 20808.024 21907.025
## [187] 22571.023 22993.020 23020.021 23926.018 25118.018 25737.019
## [193] 25987.020 26880.017 27984.017 8287.032 7768.031 7710.033
## [199] 7781.033 8119.032 8127.032 8422.028 9849.025 10318.026
## [205] 10764.023 11481.020 11652.021 12296.021 12961.020 12880.020
## [211] 67370.023 69910.022 70844.022 74144.022 75756.022 78483.023
## [217] 81297.022 83334.019 85430.017 87642.016 89693.016 92316.017
## [223] 94189.017 96730.015 99319.014 39837.026 41074.023 40782.024
## [229] 40780.025 44122.024 51124.021 56192.017 53697.020 54266.019
## [235] 57072.016 60461.015 62108.016 64552.015 66220.015 68620.014
## [241] 18153.023 18717.027 19275.025 19826.025 20561.024 21161.023
## [247] 21913.020 22849.019 23186.018 24163.016 24115.018 24678.018
## [253] 25153.018 25942.019 26524.018 26719.029 27951.027 28520.025
## [259] 29252.028 30320.028 31614.027 32165.024 33639.025 35213.023
## [265] 38062.021 39598.022 39822.020 41095.021 42586.020 44762.019
## [271] 27573.034 31588.030 33365.028 29861.031 30599.027 34682.027
## [277] 37914.023 37667.025 34710.025 33853.026 36351.024 37430.023
## [283] 38647.023 38095.024 38840.024 37541.017 38540.017 39696.019
## [289] 40745.018 42305.016 43334.017 46214.015 46130.013 46537.012
## [295] 47348.010 46684.010 46990.009 48053.009 49956.008 50468.009
## [301] 30618.021 31702.020 33337.022 35208.022 36493.022 37498.021
## [307] 38922.019 40536.017 41349.017 41896.016 43311.015 44165.015
## [313] 44882.015 46187.013 46609.013 7924.028 9345.025 9277.022
## [319] 10022.021 10766.022 11401.022 11739.017 11871.018 11849.017
## [325] 12151.018 12182.015 12469.015 12589.015 12819.013 13245.014
## [331] 60855.022 63470.024 67402.023 71981.022 75706.021 77899.022
## [337] 79890.021 81091.019 81935.017 84219.015 85686.017 85183.017
## [343] 85703.018 90215.017 91755.016 31063.018 31826.018 32688.019
## [349] 33806.017 35167.015 36447.017 37393.016 38946.015 39254.014
## [355] 41162.014 42214.013 43317.015 44072.014 44465.013 48350.012
## [361] 36543.025 38535.025 39284.024 41571.027 43379.024 45573.024
## [367] 48087.022 50883.022 40982.025 53254.018 54821.017 57288.019
## [373] 59347.019 61162.019 62980.019 17802.040 18442.037 19130.035
## [379] 19226.040 20173.037 22043.033 22895.032 24398.031 24897.029
## [385] 26239.029 26864.030 28548.028 29559.029 30562.027 31519.027
## [391] 7181.040 7386.032 7572.029 7737.029 8074.029 8138.024
## [397] 8250.022 8332.025 8314.024 8525.023 8707.022 9116.022
## [403] 9399.023 9446.021 9392.028 45038.027 48182.030 49923.030
## [409] 52866.031 54600.029 57943.027 60877.024 62707.022 64883.021
## [415] 67538.019 69493.020 71928.020 76053.019 78935.019 81893.018
## [421] 5363.022 5377.019 5387.017 5632.018 5681.018 5765.018
## [427] 5849.014 5910.019 5951.016 6072.014 6158.014 6338.014
## [433] 6545.011 6741.013 7123.015 11534.022 11968.024 12054.020
## [439] 12630.023 13091.023 13407.019 13781.021 13958.019 14095.020
## [445] 14621.018 14777.017 15466.018 15807.016 16238.018 17077.018
## [451] 7181.027 7294.026 7538.025 7913.022 9167.020 9507.017
## [457] 9819.019 9844.016 9935.014 10067.012 10342.012 10501.011
## [463] 10643.011 10987.012 11202.011 52217.018 52312.018 53108.018
## [469] 55350.019 57071.018 58725.018 59898.015 58923.015 59289.013
## [475] 59410.013 59726.013 60466.013 61012.013 62334.013 63308.012
## [481] 11678.045 12432.040 13269.040 13171.038 15116.038 15283.032
## [487] 15839.034 16148.031 16773.028 18452.025 18945.023 20480.022
## [493] 21147.023 21510.023 21937.022 6872.037 7332.034 7566.034
## [499] 7986.029 8396.031 8989.032 9408.033 10215.034 10510.028
## [505] 10897.023 11624.023 13019.023 13974.022 14158.025 16309.021
## [511] 83783.025 87268.024 90518.022 94716.022 98002.024 103692.022
## [517] 106059.021 106902.021 107661.019 109881.017 112240.016 112970.015
## [523] 115091.015 118641.013 120778.014 73214.022 74895.022 75549.022
## [529] 81348.021 79157.022 81990.021 84418.021 86972.019 93002.018
## [535] 95221.015 96992.015 98200.014 100788.013 103090.013 103675.014
## [541] 29565.029 30981.026 31181.024 30833.023 31606.019 32388.020
## [547] 32836.020 33081.019 34240.019 35119.017 35529.019 36980.019
## [553] 38489.017 39427.020 41400.020 20557.027 20943.027 21458.026
## [559] 22741.027 23332.027 25204.027 25820.024 26738.022 25762.019
## [565] 27926.017 28352.018 29453.017 30034.019 30319.017 32268.016
## [571] 72302.024 74297.023 75428.023 77636.024 78626.025 81238.024
## [577] 83855.022 85708.019 87282.019 89200.017 90706.017 92347.016
## [583] 94520.016 96646.015 98015.016 6014.017 5300.015 5823.019
## [589] 5429.023 6003.019 5853.021 6740.015 7024.012 7152.012
## [595] 7676.010 7227.010 7095.009 6896.010 7120.010 7071.011
## [601] 24977.034 25971.035 26677.036 28250.037 30224.036 31759.032
## [607] 32780.030 34376.028 34456.026 35049.023 36125.023 37245.023
## [613] 38724.023 39756.023 41333.022 6317.028 6401.022 6277.021
## [619] 6238.021 6209.022 6634.022 6704.023 6989.022 6711.021
## [625] 7218.022 7413.019 7631.020 7669.021 7817.022 7938.019
## [631] 36261.029 36523.030 36258.030 39521.031 42126.030 44193.029
## [637] 45639.024 46710.025 47267.024 49994.023 52112.022 54524.022
## [643] 56214.022 58435.021 60526.020 131883.029 137737.028 143263.026
## [649] 148348.024 151186.022 156458.022 159512.021 162232.020 158756.019
## [655] 163329.019 167611.018 178348.018 181096.018 185386.020 198700.018
## [661] 11221.025 11661.027 12037.025 12100.026 12679.023 13263.022
## [667] 13915.022 14646.019 15391.018 16307.016 17056.018 18078.019
## [673] 18781.017 19539.016 20444.018 42299.021 44527.023 47928.020
## [679] 51726.022 54834.019 57453.019 59337.017 60178.018 61099.016
## [685] 63447.013 64171.014 67609.014 69811.013 71302.012 70320.014
## [691] 4151.023 4403.026 4688.025 4778.023 5039.024 5553.023
## [697] 5765.020 5838.015 5870.019 6019.016 5976.018 6152.013
## [703] 6206.017 6377.014 6466.015 36144.019 34248.022 34375.022
## [709] 35993.020 38520.020 41813.019 43233.018 44695.018 46449.015
## [715] 49386.013 46135.014 47428.013 49250.013 49405.014 51044.013
## [721] 34106.021 35367.023 36679.020 38428.019 40196.020 42458.019
## [727] 43086.019 44277.017 45458.018 47628.014 49167.015 50273.014
## [733] 51396.014 52782.014 54404.013 11696.036 12671.035 12664.033
## [739] 13181.033 13742.034 13884.033 14940.031 15418.031 16026.026
## [745] 16478.025 16778.026 17112.021 17421.022 17693.020 18324.021
## [751] 5059.034 5127.031 5401.028 5373.031 5349.024 5658.027
## [757] 5750.022 5833.021 5998.020 6217.019 6770.018 6689.022
## [763] 7044.024 7360.019 7576.018## R Markdown
summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.