TIM-8501 Week 4 Assignment
Mai Drummond
2023-07-15
This is the R Markdown file for my TIM-8501 Week 4 Assignment
#Upload data set
COVID4 <- read.csv('C:/Users/mbarker/Desktop/NCU - Data Sci PhD/RStudio Files/covid19hospitalbycounty.csv', stringsAsFactors = T)#Load packages from library
library(Amelia)## Loading required package: Rcpp## ##
## ## Amelia II: Multiple Imputation
## ## (Version 1.8.1, built: 2022-11-18)
## ## Copyright (C) 2005-2023 James Honaker, Gary King and Matthew Blackwell
## ## Refer to http://gking.harvard.edu/amelia/ for more information
## ##library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.1## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(ggplot2)
library(stargazer)##
## Please cite as:
##
## Hlavac, Marek (2022). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.
## R package version 5.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=stargazerlibrary(knitr)
library(kableExtra)##
## Attaching package: 'kableExtra'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowslibrary(psych)##
## Attaching package: 'psych'
##
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alphalibrary(naniar)
library(LaplacesDemon)##
## Attaching package: 'LaplacesDemon'
##
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## logit, tr
##
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## dst, interval
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## partial#Count missing values
sum(is.na(COVID4))## [1] 6655#Find percent of rows with a missing value
pct_miss(COVID4)## [1] 1.116345#Check for missing data by creating missingness maps
missmap(COVID4)
gg_miss_var(COVID4, show_pct = TRUE)
vis_miss(COVID4, warn_large_data = FALSE)
#Determine how many rows have more than 20% missing values
myr = function (x){
temp=rep(0,nrow(x))
for (i in 1:nrow(x)){
temp[i]=sum(is.na(x[i, 1:ncol(x)]))/ncol(x)}
x$ROWMISS=temp
x=x[order(-x$ROWMISS), ]
return(x)
}
COVID4=myr(COVID4)
length(COVID4$ROWMISS[COVID4$ROWMISS>.2])## [1] 2055#Delete rows missing more than 20% of their data
COVID4 <- COVID4[COVID4$ROWMISS <= 0.2,]#Detect the variables and data type
str(COVID4)## 'data.frame': 64183 obs. of 10 variables:
## $ county : Factor w/ 56 levels "Alameda","Amador",..: 42 36 11 36 18 18 33 18 35 45 ...
## $ todays_date : Factor w/ 1184 levels "1/1/2021","1/1/2022",..: 518 595 555 579 579 583 591 599 599 599 ...
## $ hospitalized_covid_confirmed_patients: int 141 144 2 249 1681 1746 65 1807 152 0 ...
## $ hospitalized_suspected_covid_patients: int 72 343 10 112 620 649 39 611 200 2 ...
## $ hospitalized_covid_patients : int 0 0 0 19 2 41 0 25 0 1 ...
## $ all_hospital_beds : int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ icu_covid_confirmed_patients : int 65 69 0 101 594 606 22 631 60 0 ...
## $ icu_suspected_covid_patients : int 15 35 3 19 108 106 11 94 28 2 ...
## $ icu_available_beds : int 70 206 0 151 608 593 60 612 150 6 ...
## $ ROWMISS : num 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111 ...#Obtain the five number summary information
summary(COVID4)## county todays_date hospitalized_covid_confirmed_patients
## Los Angeles: 1163 1/1/2021 : 56 Min. : 0.00
## San Diego : 1163 1/1/2022 : 56 1st Qu.: 2.00
## Alameda : 1161 1/1/2023 : 56 Median : 12.00
## Humboldt : 1161 1/10/2021: 56 Mean : 78.53
## Orange : 1161 1/10/2022: 56 3rd Qu.: 57.00
## Riverside : 1161 1/10/2023: 56 Max. :8098.00
## (Other) :57213 (Other) :63847
## hospitalized_suspected_covid_patients hospitalized_covid_patients
## Min. :-70.000 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 2.00
## Median : 0.000 Median : 14.00
## Mean : 9.938 Mean : 88.32
## 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.: 69.00
## Max. :822.000 Max. :8422.00
##
## all_hospital_beds icu_covid_confirmed_patients icu_suspected_covid_patients
## Min. : 0 Min. : 0.00 Min. : -2.000
## 1st Qu.: 56 1st Qu.: 0.00 1st Qu.: 0.000
## Median : 278 Median : 2.00 Median : 0.000
## Mean : 1197 Mean : 17.19 Mean : 1.313
## 3rd Qu.: 1036 3rd Qu.: 11.00 3rd Qu.: 1.000
## Max. :54966 Max. :1731.00 Max. :130.000
## NA's :52 NA's :1669
## icu_available_beds ROWMISS
## Min. :-110.00 Min. :0.000000
## 1st Qu.: 2.00 1st Qu.:0.000000
## Median : 8.00 Median :0.000000
## Mean : 40.49 Mean :0.003997
## 3rd Qu.: 28.00 3rd Qu.:0.000000
## Max. :1589.00 Max. :0.111111
## NA's :588#Use describe() function to obtain basic statistics and information on the shape of the data
describe(COVID4)## vars n mean sd median trimmed
## county* 1 64183 28.51 16.16 29 28.52
## todays_date* 2 64183 590.11 346.52 586 589.51
## hospitalized_covid_confirmed_patients 3 64183 78.53 288.37 12 30.11
## hospitalized_suspected_covid_patients 4 64183 9.94 35.42 0 3.77
## hospitalized_covid_patients 5 64183 88.32 311.78 14 35.27
## all_hospital_beds 6 64131 1197.48 2842.85 278 578.58
## icu_covid_confirmed_patients 7 64183 17.19 66.14 2 5.78
## icu_suspected_covid_patients 8 62514 1.31 5.25 0 0.39
## icu_available_beds 9 63595 40.49 106.79 8 17.31
## ROWMISS 10 64183 0.00 0.02 0 0.00
## mad min max range skew
## county* 20.76 1 56.00 55.00 -0.01
## todays_date* 452.19 1 1184.00 1183.00 0.02
## hospitalized_covid_confirmed_patients 17.79 0 8098.00 8098.00 14.26
## hospitalized_suspected_covid_patients 0.00 -70 822.00 892.00 11.19
## hospitalized_covid_patients 20.76 0 8422.00 8422.00 13.33
## all_hospital_beds 375.10 0 54966.00 54966.00 5.27
## icu_covid_confirmed_patients 2.97 0 1731.00 1731.00 13.39
## icu_suspected_covid_patients 0.00 -2 130.00 132.00 12.06
## icu_available_beds 11.86 -110 1589.00 1699.00 6.12
## ROWMISS 0.00 0 0.11 0.11 4.98
## kurtosis se
## county* -1.20 0.06
## todays_date* -1.24 1.37
## hospitalized_covid_confirmed_patients 295.42 1.14
## hospitalized_suspected_covid_patients 163.03 0.14
## hospitalized_covid_patients 259.74 1.23
## all_hospital_beds 33.44 11.23
## icu_covid_confirmed_patients 259.41 0.26
## icu_suspected_covid_patients 192.32 0.02
## icu_available_beds 48.67 0.42
## ROWMISS 22.83 0.00#Obtain frequency information for each variable
# Apply summary function to each variable
result <- lapply(COVID4, function(x) length(unique(x)))
# Create a data frame from the result
table <- data.frame(Variable = names(result), Count = unlist(result))
# Create a table from the data frame using kable
table <- kable(table, align = "l", caption = "Count of Unique Values for Variables") %>%
kable_styling(full_width = FALSE)
# Print the table
print(table)## <table class="table" style="width: auto !important; margin-left: auto; margin-right: auto;">
## <caption>Count of Unique Values for Variables</caption>
## <thead>
## <tr>
## <th style="text-align:left;"> </th>
## <th style="text-align:left;"> Variable </th>
## <th style="text-align:left;"> Count </th>
## </tr>
## </thead>
## <tbody>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> county </td>
## <td style="text-align:left;"> county </td>
## <td style="text-align:left;"> 56 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> todays_date </td>
## <td style="text-align:left;"> todays_date </td>
## <td style="text-align:left;"> 1167 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_covid_confirmed_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_covid_confirmed_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> 1492 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_suspected_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_suspected_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> 440 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> hospitalized_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> 1594 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> all_hospital_beds </td>
## <td style="text-align:left;"> all_hospital_beds </td>
## <td style="text-align:left;"> 4936 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> icu_covid_confirmed_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> icu_covid_confirmed_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> 617 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> icu_suspected_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> icu_suspected_covid_patients </td>
## <td style="text-align:left;"> 114 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> icu_available_beds </td>
## <td style="text-align:left;"> icu_available_beds </td>
## <td style="text-align:left;"> 933 </td>
## </tr>
## <tr>
## <td style="text-align:left;"> ROWMISS </td>
## <td style="text-align:left;"> ROWMISS </td>
## <td style="text-align:left;"> 2 </td>
## </tr>
## </tbody>
## </table>#Create frequency distribution histograms
# Set graphical parameters
par(mar = c(1, 1, 1, 1))
par(mfrow = c(4, 2))
# Loop over columns and plot histograms
for (i in 3:9) {
hist(COVID4[, i], main = colnames(COVID4)[i], breaks = "Sturges")
}
#Determine unimodality using Laplacesdemon
# Iterate over column names
for (col in names(COVID4)) {
# Check if column is numeric
if (is.numeric(COVID4[[col]])) {
# Check if column exists
if (col %in% colnames(COVID4)) {
result <- is.unimodal(COVID4[[col]])
cat("Variable:", col, "\n")
cat("Is Unimodal?:", result, "\n")
cat("------------------------\n")
} else {
cat("Variable:", col, "does not exist in COVID4\n")
cat("------------------------\n")
}
} else {
cat("Variable:", col, "is non-numeric\n")
cat("------------------------\n")
}
}## Variable: county is non-numeric
## ------------------------
## Variable: todays_date is non-numeric
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_confirmed_patients
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_suspected_covid_patients
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_patients
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: all_hospital_beds
## Is Unimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_covid_confirmed_patients
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: icu_suspected_covid_patients
## Is Unimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_available_beds
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: ROWMISS
## Is Unimodal?: TRUE
## ------------------------#Determine bimodality using Laplacesdemon
for (col in names(COVID4)) {
if (is.numeric(COVID4[[col]])) {
result <- is.bimodal(COVID4[[col]])
cat("Variable:", col, "\n")
cat("Is Bimodal?:", result, "\n")
cat("------------------------\n")
} else {
cat("Variable:", col, "is non-numeric\n")
cat("------------------------\n")
}
}## Variable: county is non-numeric
## ------------------------
## Variable: todays_date is non-numeric
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_confirmed_patients
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_suspected_covid_patients
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_patients
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: all_hospital_beds
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_covid_confirmed_patients
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_suspected_covid_patients
## Is Bimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: icu_available_beds
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: ROWMISS
## Is Bimodal?: FALSE
## ------------------------#Determine trimodality using Laplacesdemon
for (col in names(COVID4)) {
if (is.numeric(COVID4[[col]])) {
result <- is.trimodal(COVID4[[col]])
cat("Variable:", col, "\n")
cat("Is Trimodal?:", result, "\n")
cat("------------------------\n")
} else {
cat("Variable:", col, "is non-numeric\n")
cat("------------------------\n")
}
}## Variable: county is non-numeric
## ------------------------
## Variable: todays_date is non-numeric
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_confirmed_patients
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_suspected_covid_patients
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: hospitalized_covid_patients
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: all_hospital_beds
## Is Trimodal?: TRUE
## ------------------------
## Variable: icu_covid_confirmed_patients
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_suspected_covid_patients
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: icu_available_beds
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------
## Variable: ROWMISS
## Is Trimodal?: FALSE
## ------------------------#Determine mode for each variable with lapply()
modality <- lapply(COVID4, function(x) {
mode <- names(table(x))[which.max(table(x))]
return(mode)
})
print(modality)## $county
## [1] "Los Angeles"
##
## $todays_date
## [1] "1/1/2021"
##
## $hospitalized_covid_confirmed_patients
## [1] "0"
##
## $hospitalized_suspected_covid_patients
## [1] "0"
##
## $hospitalized_covid_patients
## [1] "0"
##
## $all_hospital_beds
## [1] "25"
##
## $icu_covid_confirmed_patients
## [1] "0"
##
## $icu_suspected_covid_patients
## [1] "0"
##
## $icu_available_beds
## [1] "0"
##
## $ROWMISS
## [1] "0"#Determine interquartile ranges
# Convert variables to numeric
dataset <- sapply(COVID4, as.numeric)
# Calculate the IQR for each variable
iqr_values <- apply(dataset, 2, function(x) {
q <- quantile(x, probs = c(0.25, 0.75), na.rm = TRUE)
iqr <- q[2] - q[1]
return(iqr)
})
# Print the IQR range values
print(iqr_values)## county todays_date
## 27 610
## hospitalized_covid_confirmed_patients hospitalized_suspected_covid_patients
## 55 8
## hospitalized_covid_patients all_hospital_beds
## 67 980
## icu_covid_confirmed_patients icu_suspected_covid_patients
## 11 1
## icu_available_beds ROWMISS
## 26 0#Determine outlier ranges using 1.5 x IQR Rule
# Convert the data frame to a matrix
data_matrix <- as.matrix(COVID4)
# Calculate the interquartile range and outlier ranges for each variable
outlier_ranges <- apply(data_matrix, 2, function(x) {
numeric_values <- as.numeric(x)
if (all(is.na(numeric_values))) {
return(list(lower_bound = NA, upper_bound = NA))
}
iqr <- IQR(numeric_values, na.rm = TRUE)
lower_bound <- quantile(numeric_values, 0.25, na.rm = TRUE) - 1.5 * iqr
upper_bound <- quantile(numeric_values, 0.75, na.rm = TRUE) + 1.5 * iqr
list(lower_bound = lower_bound, upper_bound = upper_bound)
})## Warning in FUN(newX[, i], ...): NAs introduced by coercion
## Warning in FUN(newX[, i], ...): NAs introduced by coercion# Print the outlier ranges for each variable
print(outlier_ranges)## $county
## $county$lower_bound
## [1] NA
##
## $county$upper_bound
## [1] NA
##
##
## $todays_date
## $todays_date$lower_bound
## [1] NA
##
## $todays_date$upper_bound
## [1] NA
##
##
## $hospitalized_covid_confirmed_patients
## $hospitalized_covid_confirmed_patients$lower_bound
## 25%
## -80.5
##
## $hospitalized_covid_confirmed_patients$upper_bound
## 75%
## 139.5
##
##
## $hospitalized_suspected_covid_patients
## $hospitalized_suspected_covid_patients$lower_bound
## 25%
## -12
##
## $hospitalized_suspected_covid_patients$upper_bound
## 75%
## 20
##
##
## $hospitalized_covid_patients
## $hospitalized_covid_patients$lower_bound
## 25%
## -98.5
##
## $hospitalized_covid_patients$upper_bound
## 75%
## 169.5
##
##
## $all_hospital_beds
## $all_hospital_beds$lower_bound
## 25%
## -1414
##
## $all_hospital_beds$upper_bound
## 75%
## 2506
##
##
## $icu_covid_confirmed_patients
## $icu_covid_confirmed_patients$lower_bound
## 25%
## -16.5
##
## $icu_covid_confirmed_patients$upper_bound
## 75%
## 27.5
##
##
## $icu_suspected_covid_patients
## $icu_suspected_covid_patients$lower_bound
## 25%
## -1.5
##
## $icu_suspected_covid_patients$upper_bound
## 75%
## 2.5
##
##
## $icu_available_beds
## $icu_available_beds$lower_bound
## 25%
## -37
##
## $icu_available_beds$upper_bound
## 75%
## 67
##
##
## $ROWMISS
## $ROWMISS$lower_bound
## 25%
## 0
##
## $ROWMISS$upper_bound
## 75%
## 0#Determine outlier values
# Convert non-numeric variables to numeric
for (col_name in names(COVID4)) {
if (!is.numeric(COVID4[[col_name]])) {
COVID4[[col_name]] <- as.numeric(COVID4[[col_name]])
}
}
# Create an empty list to store the outliers for each variable
outliers <- list()
# Create an empty list to store the total number of outliers for each variable
outlier_counts <- list()
# Iterate over each variable in the dataset
for (col_name in names(COVID4)) {
# Calculate the outliers using boxplot.stats
outliers[[col_name]] <- boxplot.stats(COVID4[[col_name]])$out
# Count the total number of outliers
outlier_counts[[col_name]] <- length(outliers[[col_name]])
}
# Print the outliers and the total number of outliers for each variable
for (col_name in names(outliers)) {
cat("Outliers for", col_name, ":", outliers[[col_name]], "\n")
cat("Total number of outliers for", col_name, ":", outlier_counts[[col_name]], "\n\n")
}## Outliers for county :
## Total number of outliers for county : 0
##
## Outliers for todays_date :
## Total number of outliers for todays_date : 0
##
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## Total number of outliers for hospitalized_covid_confirmed_patients : 8126
##
## Outliers for hospitalized_suspected_covid_patients : 72 343 112 620 649 39 611 200 78 102 21 277 27 298 31 32 301 293 34 30 52 300 260 25 26 221 22 197 197 26 24 26 72 190 172 22 151 26 150 26 21 133 121 120 131 28 125 38 21 22 121 28 21 24 28 23 132 25 128 22 27 32 130 126 23 24 25 32 23 21 125 29 23 125 28 117 26 25 24 106 29 103 21 24 102 85 24 -14 -56 -13 -69 86 22 -38 -13 -20 -13 21 -69 -33 84 -13 -32 -16 -60 74 24 -40 -29 -61 -29 79 -13 23 54 -57 -17 21 -64 -15 -28 56 -35 -16 -39 -70 21 51 -15 -28 -15 -29 50 -65 51 -62 -16 -28 -28 26 51 -57 -17 -24 -17 -62 59 -22 -19 51 -15 -64 37 24 21 -47 -30 -14 58 147 98 24 28 204 45 593 129 35 34 33 44 118 61 39 201 43 28 25 52 30 111 23 39 61 77 127 590 51 29 90 39 24 118 34 143 40 28 94 65 595 101 78 34 63 138 54 37 546 63 120 37 47 27 23 30 96 71 45 138 53 572 53 46 101 133 575 152 44 43 83 40 21 73 109 42 64 90 21 49 75 23 118 59 113 47 52 609 36 28 44 42 83 33 23 44 30 21 64 112 123 105 84 71 581 34 43 63 124 34 48 26 73 591 50 36 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##
## Outliers for hospitalized_covid_patients : 339 256 360 283 281 366 360 279 278 368 333 266 277 289 245 264 274 285 296 267 233 245 244 302 237 289 219 274 194 268 189 254 200 273 201 296 199 303 247 205 233 188 227 204 198 220 259 192 192 238 184 241 236 245 238 178 192 190 182 171 179 172 176 180 177 357 2403 308 178 361 240 345 283 176 318 333 2448 171 340 313 240 318 2458 253 335 313 2406 343 172 364 356 2417 248 310 2462 367 229 289 182 363 338 336 302 2549 329 237 327 279 381 287 2543 336 355 2550 280 302 2364 258 352 282 364 319 350 263 362 2395 322 260 2380 357 337 308 349 254 352 2299 259 294 323 2371 354 333 260 2370 363 279 296 2292 279 379 236 387 226 270 2323 299 407 299 220 277 2276 231 300 2221 310 396 2270 316 308 390 227 218 290 400 320 2310 2248 385 197 348 306 223 380 265 342 2351 327 229 275 399 2207 194 392 2201 256 310 370 266 325 2086 201 210 380 355 2107 277 221 2051 378 281 341 191 292 387 2136 210 366 2067 216 404 215 290 388 285 239 2105 364 224 378 381 310 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## Total number of outliers for hospitalized_covid_patients : 7675
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## Total number of outliers for icu_covid_confirmed_patients : 8178
##
## Outliers for icu_suspected_covid_patients : 15 35 3 19 108 106 11 94 28 7 21 3 29 19 5 6 5 10 3 36 9 109 27 3 16 6 11 32 15 7 8 7 32 3 4 4 14 6 9 21 5 9 17 21 25 5 3 3 125 13 6 24 5 4 4 5 24 6 25 7 5 4 19 12 118 4 16 5 5 3 13 5 3 5 3 24 11 11 87 3 10 26 4 3 4 15 11 3 4 3 3 19 4 9 30 6 3 99 6 14 14 21 3 5 122 3 4 35 9 4 3 5 20 6 4 5 3 23 9 17 21 3 10 3 10 6 3 25 15 23 8 3 117 3 3 3 8 4 11 13 18 9 9 7 6 4 13 20 31 18 3 25 11 4 130 5 12 13 32 3 8 7 17 5 97 14 3 7 5 23 6 3 16 5 93 3 17 4 3 30 6 4 5 3 4 5 3 3 4 12 13 19 4 3 3 23 3 6 3 4 11 15 5 39 98 13 4 7 10 6 7 34 6 4 7 7 8 4 7 4 6 22 105 18 31 4 8 3 25 4 6 4 7 34 7 12 16 4 20 7 15 95 15 5 11 17 29 6 3 3 95 11 6 5 6 3 5 30 14 10 9 20 3 110 11 3 10 15 3 8 5 6 6 13 4 28 9 9 8 99 5 7 4 14 3 14 14 4 9 16 7 3 6 12 7 3 3 12 20 3 90 16 3 5 15 22 7 8 11 27 5 82 8 6 4 4 3 14 4 4 7 3 13 19 82 5 30 11 9 12 5 3 5 4 4 5 9 5 90 4 29 21 7 3 8 3 12 9 8 9 3 5 10 12 13 34 5 4 6 6 11 13 25 7 86 7 11 84 6 4 4 6 12 12 10 10 14 5 29 7 4 6 9 4 10 4 10 7 22 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##
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## Total number of outliers for ROWMISS : 2309#Create box-plots for numerical variables
#Specify path to save PDF to
destination = 'C:\\Users\\mbarker\\Desktop\\NCU - Data Sci PhD\\RStudio Files.pdf'
#open PDF
pdf(file = destination)
#Create box-plots and save to PDF
for (col in colnames(COVID4)){
p <- ggplot(COVID4, aes(x = .data[[col]])) +
geom_boxplot(outlier.color = "red", outlier.shape =4)+ theme_gray()+
labs(title = paste("Boxplot of", col), x = col, y = "Frequency")
print(p)
}## Warning: Removed 52 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).## Warning: Removed 1669 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).## Warning: Removed 588 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).#Turn off PDF plotting
dev.off()## png
## 2