Nhiệm vụ 3

“11:17:33, 27 - 01 - 2024”

1 Nhiệm vụ 3.1

1.1 Mục tiêu nghiên cứu

1. Hiểu rõ về tính hình dân số ở độ tuổi trung niên và cao niên ở Canada so với 1 số nước khác.
   
2. Sự biến động về cơ cấu dân số ở độ tuổi từ 60 tuổi trở đi.

1.2 Phương pháp nghiên cứu

• Chọn lọc dữ liệu từ population-and-demography.csv để nghiên cứu.
• Sử dụng phương pháp thống kê mô tả: bảng tần số, vẽ đồ thị, so sánh.

1.3 Thực hiện nghiên cứu

1.3.1 1.Giải thích bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu: population-and-demography.csv

Bộ dữ liệu thống kê về dân số và nhân khẩu học của 254 quốc gia trong các độ tuổi từ dưới 1 tuổi đến trên 100 tười, tính từ năm 1950 đến 2021.
Bộ dữ liệu gồm có 18288 quan sát và 24 biến như sau:
* Country.name (Tên quốc gia)
* Year (Năm)
* Population (Dân số)
* Population of children under the age of 1 (Dân số trẻ em < 1 tuổi)
* Population of children under the age of 5 (Dân số trẻ em < 5 tuổi)
* Population of children under the age of 15 (Dân số trẻ em < 15 tuổi)
* Population under the age of 25 (Dân số dưới 25 tuổi)
* Population aged 15 to 64 years (Dân số từ 15 đến 64 tuổi)
* Population older than 15 years (Dân số > 15 tuổi)
* Population older than 18 years (Dân số > 18 tuổi)
* Population at age 1 (Dân số ở 1 tuổi)
* Population aged 1 to 4 years (Dân số từ 1 đến 4 tuổi)
* Population aged 5 to 9 years (Dân số từ 5 đến 9 tuổi)
* Population aged 10 to 14 years (Dân số từ 10 đến 14 tuổi)
* Population aged 15 to 19 years (Dân số từ 15 đến 19 tuổi)
* Population aged 20 to 29 years (Dân số từ 20 đến 29 tuổi)
* Population aged 30 to 39 years (Dân số từ 30 đến 39 tuổi)
* Population aged 40 to 49 years (Dân số từ 40 đến 49 tuổi)
* Population aged 50 to 59 years (Dân số từ 50 đến 59 tuổi)
* Population aged 60 to 69 years (Dân số từ 60 đến 69 tuổi)
* Population aged 70 to 79 years (Dân số từ 70 đến 79 tuổi)
* Population aged 80 to 89 years (Dân số từ 80 đến 89 tuổi)
* Population aged 90 to 99 years (Dân số từ 90 đến 99 tuổi)
* Population older than 100 years (Dân số > 100 tuổi)

1.3.2 2.Chọn bộ dữ liệu

1.3.2.1 2.1 Chọn dữ liệu

• Từ bộ dữ liệu population-and-demography.csv chọn ra các biến để khảo sát trên dữ liệu mới chọn.
  Thực hiện thao tác gán bộ dữ kiệu bằng o và đổi tên các biến để dễ dàng thực hiện thao tác hơn.

o <- read.csv("C:/Users/thanh/Downloads/population-and-demography.csv",header = T)

• Country.name (C)
  
• Year (Y)
  
• Population (P)
  
• Population of children under the age of 1 (PC1)
  
• Population of children under the age of 5 (PC5)
  
• Population of children under the age of 15 (PC15)
  
• Population under the age of 25 (PU25)
  
• Population aged 15 to 64 years (P15-64)
  
• Population older than 15 years (PO15)
  
• Population older than 18 years (PO18)
  
• Population at age 1 (PA1)
  
• Population aged 1 to 4 years (P1-4)
  
• Population aged 5 to 9 years (P5-9)
  
• Population aged 10 to 14 years (P10-14)
  
• Population aged 15 to 19 years (P15-19)
  
• Population aged 20 to 29 years (P20-29)
  
• Population aged 30 to 39 years (P30-39)
  
• Population aged 40 to 49 years (P40-49)
  
• Population aged 50 to 59 years (P50-59)
  
• Population aged 60 to 69 years (P60-69)
  
• Population aged 70 to 79 years (P70-79)
  
• Population aged 80 to 89 years (P80-89)
  
• Population aged 90 to 99 years (P90-99)
  
• Population older than 100 years (PO100)

names(o) <- c('C','Y','P','PC1','PC5','PC15','PU25','P1564','PO15','PO18','PA1','P14','P59','P1014','P1519','P2029','P3039','P40-49','P5059','P6069','P7079','P8089','P9099','PO100')

• Chọn ra bộ dữ liệu m gồm có 360 khảo sát và 8 biến được chọn ra từ bộ dữ liệu o.
  
• Bộ dữ liệu được chọn trên gồm có các quốc gia: Chad,Chile,Hong Kong,Togo, Laos,Canada và năm, tổng số dân, những người có độ tuổi từ 60 đến 69, 70 đến 79, 80 đến 89,90 đến 99 và trên 100 tuổi.
  
• Dựa vào bộ dữ liệu này ta có thể thấy được số dân có độ tuổi từ trung niên đến cao niên ở các nước đã chọn.

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.4.4     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── 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 errors

library(dplyr)
library(magrittr)

## 
## Attaching package: 'magrittr'
## 
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     set_names
## 
## The following object is masked from 'package:tidyr':
## 
##     extract

m <- o %>% filter(C %in% c('Chad','Chile','Hong Kong','Laos','Canada'))
m <- m %>% select(C,Y,P,P6069,P7079,P8089,P9099,PO100)
table <- knitr::kable(m, format= "markdown")
table

C	Y	P	P6069	P7079	P8089	P9099	PO100
Canada	1950	13743068	919416	487364	139843	12627	189
Canada	1951	14085723	938199	506204	144306	13262	188
Canada	1952	14485746	950593	526647	149036	13788	190
Canada	1953	14901533	960241	547140	154836	14415	200
Canada	1954	15323199	970455	566376	161209	15098	216
Canada	1955	15733926	980453	583556	168848	15840	219
Canada	1956	16167046	990581	600164	176710	16521	219
Canada	1957	16650052	1001342	617035	184384	17248	226
Canada	1958	17113392	1014715	633828	192107	18041	242
Canada	1959	17524910	1032469	649967	199762	18743	258
Canada	1960	17909358	1052217	664298	208817	19748	272
Canada	1961	18273690	1072305	676374	218727	20748	294
Canada	1962	18622354	1092873	686066	228143	21676	319
Canada	1963	18971014	1114737	694615	237222	22684	346
Canada	1964	19326326	1139134	704118	246810	23846	376
Canada	1965	19688808	1167044	715671	257044	25350	399
Canada	1966	20055242	1198325	728459	266296	26719	412
Canada	1967	20408046	1232370	740379	274908	28255	437
Canada	1968	20731928	1269861	750876	284033	29739	461
Canada	1969	21033938	1310894	761145	293410	31073	481
Canada	1970	21434580	1359250	774372	301482	33266	510
Canada	1971	21888686	1410788	790866	308484	35714	540
Canada	1972	22222228	1457916	808913	315017	37895	588
Canada	1973	22502026	1504038	829676	321262	40023	640
Canada	1974	22812430	1551945	853236	326990	42137	684
Canada	1975	23136250	1598886	878699	333189	44598	748
Canada	1976	23442118	1640480	905859	340569	46937	820
Canada	1977	23715310	1675458	935425	348137	49350	886
Canada	1978	23962686	1705437	967726	356408	52377	969
Canada	1979	24219116	1739346	1001726	365163	55658	1054
Canada	1980	24511512	1784802	1037000	376320	58431	1170
Canada	1981	24815780	1837691	1073610	388501	61130	1327
Canada	1982	25101514	1889789	1111063	400522	63952	1500
Canada	1983	25360732	1936149	1149966	415061	66608	1682
Canada	1984	25602080	1977848	1190787	431139	69381	1840
Canada	1985	25843920	2019565	1230358	447621	71939	1988
Canada	1986	26116076	2066311	1265970	463414	74262	2113
Canada	1987	26436886	2118686	1298159	480280	76582	2230
Canada	1988	26815068	2171911	1328177	498978	78954	2361
Canada	1989	27244408	2218486	1363350	518095	81341	2489
Canada	1990	27657206	2252571	1408458	538548	84407	2623
Canada	1991	28015762	2275519	1457473	559609	87642	2758
Canada	1992	28347644	2292322	1503957	582381	91090	2877
Canada	1993	28668168	2304928	1544905	606426	95286	2961
Canada	1994	28981190	2313291	1581431	631360	99375	3002
Canada	1995	29289430	2320604	1617522	655500	103350	3049
Canada	1996	29593856	2329929	1656186	675557	107032	3129
Canada	1997	29882752	2341618	1697920	692093	110783	3196
Canada	1998	30144816	2356995	1740105	707461	115037	3240
Canada	1999	30399776	2376154	1777964	724868	119208	3304
Canada	2000	30683316	2399925	1809798	751554	124025	3385
Canada	2001	31002768	2434368	1837420	787376	129461	3445
Canada	2002	31322400	2485236	1861486	822165	135450	3524
Canada	2003	31619456	2554937	1880718	853888	142455	3652
Canada	2004	31911670	2638427	1894910	885082	150212	3788
Canada	2005	32215914	2732136	1908258	917454	157859	3953
Canada	2006	32531864	2850861	1923924	950775	164696	4143
Canada	2007	32862458	2998642	1942178	983844	170991	4345
Canada	2008	33218542	3152241	1965570	1016291	177232	4652
Canada	2009	33593920	3299668	1995272	1047239	184808	5019
Canada	2010	33963416	3443212	2030737	1077486	196506	5383
Canada	2011	34323536	3581203	2072800	1107416	211608	5771
Canada	2012	34691876	3715948	2124503	1135295	226486	6226
Canada	2013	35063696	3853271	2190028	1160294	240115	6725
Canada	2014	35404616	3996759	2264940	1181097	253249	7250
Canada	2015	35732120	4142426	2346242	1200367	266480	7755
Canada	2016	36113532	4273916	2451849	1221861	279588	8216
Canada	2017	36554344	4384975	2588393	1245349	291717	8598
Canada	2018	37035260	4492140	2732096	1270538	302882	8945
Canada	2019	37522584	4605998	2869190	1298916	313968	9474
Canada	2020	37888704	4719796	2999704	1329315	324408	10367
Canada	2021	38155012	4828379	3125203	1365331	334944	11496
Chad	1950	2512693	114293	50709	8022	305	2
Chad	1951	2560170	114584	51570	8416	303	2
Chad	1952	2607682	114632	52385	8816	312	2
Chad	1953	2656088	114740	53170	9211	322	2
Chad	1954	2705625	115280	53917	9594	327	1
Chad	1955	2756173	116360	54583	9944	330	1
Chad	1956	2807904	117942	55215	10263	333	1
Chad	1957	2860904	120007	55863	10555	334	1
Chad	1958	2915296	122432	56476	10822	341	1
Chad	1959	2971257	125012	56966	11075	357	1
Chad	1960	3028688	127598	57333	11313	383	1
Chad	1961	3087662	130234	57564	11549	409	1
Chad	1962	3148248	132908	57678	11790	440	1
Chad	1963	3210298	135512	57845	12021	468	1
Chad	1964	3273422	137938	58282	12234	488	1
Chad	1965	3336341	140085	58996	12406	503	1
Chad	1966	3398673	141945	59978	12561	506	1
Chad	1967	3461675	143576	61264	12726	515	0
Chad	1968	3526775	145124	62749	12887	518	0
Chad	1969	3595154	146754	64277	13021	527	0
Chad	1970	3667400	148533	65741	13124	538	0
Chad	1971	3742543	150352	67107	13182	549	0
Chad	1972	3824404	152307	68434	13218	564	0
Chad	1973	3912914	154445	69744	13299	574	0
Chad	1974	4000559	156571	70909	13446	578	0
Chad	1975	4084114	158605	71932	13666	573	0
Chad	1976	4163056	160611	72879	13976	559	0
Chad	1977	4238555	162623	73794	14383	545	0
Chad	1978	4313485	164661	74703	14833	537	0
Chad	1979	4402949	167011	75794	15339	554	0
Chad	1980	4408239	167832	76222	15386	460	0
Chad	1981	4409228	168628	76742	15454	370	0
Chad	1982	4622833	173328	79225	16582	781	30
Chad	1983	4859174	178293	81847	17633	1094	63
Chad	1984	4920557	179852	82886	17709	785	50
Chad	1985	4967592	180973	83850	17793	581	26
Chad	1986	5118163	183791	85762	18432	739	19
Chad	1987	5300856	186761	87816	19153	928	22
Chad	1988	5483044	189363	89726	19765	1040	25
Chad	1989	5670621	191914	91653	20324	1106	24
Chad	1990	5827070	193635	93208	20691	1056	17
Chad	1991	6042433	196197	95181	21313	1194	23
Chad	1992	6302934	199343	97400	22038	1384	36
Chad	1993	6448279	200144	98427	22084	1149	28
Chad	1994	6593004	200858	99359	22172	983	14
Chad	1995	6888862	204261	101509	23021	1314	28
Chad	1996	7200292	207864	103617	23838	1549	47
Chad	1997	7450883	210395	105043	24287	1491	43
Chad	1998	7709112	213000	106376	24733	1470	35
Chad	1999	7981888	215606	107672	25200	1487	29
Chad	2000	8259144	218005	108918	25653	1500	25
Chad	2001	8538806	220243	110105	26084	1497	21
Chad	2002	8838371	222750	111391	26576	1542	19
Chad	2003	9196374	226337	113103	27284	1743	32
Chad	2004	9613509	231015	115188	28136	2025	61
Chad	2005	10005013	235198	116849	28675	2087	77
Chad	2006	10365620	238735	118156	28951	2005	73
Chad	2007	10722738	241961	119476	29158	1916	60
Chad	2008	11098672	245428	120946	29416	1890	49
Chad	2009	11496138	248186	122442	29717	1913	43
Chad	2010	11894734	253231	123768	29976	1895	37
Chad	2011	12317729	262357	125252	30341	1932	35
Chad	2012	12754912	272165	126904	30770	1972	36
Chad	2013	13216769	282870	128844	31289	2046	39
Chad	2014	13697128	294410	131051	31844	2128	43
Chad	2015	14140277	305904	133069	32199	2038	34
Chad	2016	14592587	318388	135281	32629	1996	24
Chad	2017	15085893	332615	137782	33289	2082	24
Chad	2018	15604213	348292	140503	34044	2191	31
Chad	2019	16126868	365853	142587	34751	2242	35
Chad	2020	16644707	381882	145490	34993	2202	32
Chad	2021	17179744	395527	149895	34771	2159	29
Chile	1950	6623650	218107	94188	29053	6833	964
Chile	1951	6748677	225480	93056	24218	2983	434
Chile	1952	6882965	233670	92932	21255	1517	189
Chile	1953	7024139	242433	93799	19458	897	77
Chile	1954	7171411	251499	95685	18426	610	28
Chile	1955	7323198	260454	98338	17818	457	8
Chile	1956	7480643	269288	101876	17618	367	1
Chile	1957	7641939	277747	105983	17657	312	0
Chile	1958	7806577	286338	110922	18022	280	0
Chile	1959	7973551	294888	116272	18522	263	0
Chile	1960	8141826	303033	121943	19104	256	0
Chile	1961	8313539	310997	128505	19996	262	0
Chile	1962	8486124	318578	135552	21031	274	0
Chile	1963	8656007	325511	142272	21991	283	0
Chile	1964	8825044	332724	148691	23062	292	0
Chile	1965	8994942	341105	155304	24529	310	0
Chile	1966	9161650	350210	161397	26109	329	0
Chile	1967	9326270	360048	167171	27868	352	0
Chile	1968	9491502	370418	172717	29761	380	0
Chile	1969	9656302	381114	177387	31509	402	0
Chile	1970	9820483	392292	181715	33250	429	0
Chile	1971	9984377	404282	186094	35101	460	0
Chile	1972	10145762	416740	190170	36865	491	0
Chile	1973	10307850	429914	194827	38819	536	0
Chile	1974	10472748	443429	200482	40971	597	0
Chile	1975	10639534	456533	207429	43363	688	0
Chile	1976	10804876	468725	214775	45544	782	0
Chile	1977	10969865	480483	222667	47662	886	0
Chile	1978	11137754	492617	231926	50174	1024	0
Chile	1979	11304332	505291	241179	52362	1156	0
Chile	1980	11469825	519661	250368	54401	1284	0
Chile	1981	11637615	535908	260551	56909	1449	0
Chile	1982	11807411	553191	271666	59828	1651	0
Chile	1983	11976519	571885	282429	62724	1850	0
Chile	1984	12147764	593985	292505	65784	2052	0
Chile	1985	12326395	620310	302477	69424	2280	0
Chile	1986	12514509	651093	312670	73699	2539	0
Chile	1987	12712786	686242	323348	78632	2848	0
Chile	1988	12918395	723171	334514	83938	3194	0
Chile	1989	13128625	757848	346802	89573	3576	0
Chile	1990	13342876	787910	360637	95633	4049	1
Chile	1991	13561946	814407	375947	102179	4641	1
Chile	1992	13782300	838305	392757	109134	5293	1
Chile	1993	13998387	858772	411366	115887	5893	2
Chile	1994	14210680	875361	433563	122590	6504	4
Chile	1995	14416799	888339	459142	129465	7212	5
Chile	1996	14615489	897585	487518	136380	7997	6
Chile	1997	14809289	903836	519269	143932	8968	9
Chile	1998	14996745	908985	552038	151978	9955	11
Chile	1999	15176418	915628	582423	160529	10867	13
Chile	2000	15351803	925269	609738	171534	12234	18
Chile	2001	15523973	937411	634137	184839	14061	24
Chile	2002	15693798	952461	655384	199505	16322	32
Chile	2003	15859114	970830	673562	215496	18716	41
Chile	2004	16017966	992265	688490	233201	21127	55
Chile	2005	16175315	1016499	700832	252992	23925	78
Chile	2006	16334573	1044700	710861	274710	27177	112
Chile	2007	16495543	1078617	718022	297137	30640	162
Chile	2008	16661463	1119268	724408	319530	34462	231
Chile	2009	16833450	1164764	732771	340854	39039	326
Chile	2010	17004166	1214121	742618	358333	43897	440
Chile	2011	17173568	1267686	754382	373047	49161	584
Chile	2012	17341770	1323520	768596	385508	54651	758
Chile	2013	17509926	1380844	785058	396072	60540	966
Chile	2014	17687108	1439352	804335	405993	67292	1210
Chile	2015	17870122	1499272	826108	415413	74594	1482
Chile	2016	18083880	1560766	852026	424656	82548	1798
Chile	2017	18368582	1622224	884581	433120	91009	2180
Chile	2018	18701452	1680532	924291	441035	99397	2645
Chile	2019	19039484	1736623	968481	449589	106925	3188
Chile	2020	19300318	1789193	1013943	457064	110720	3543
Chile	2021	19493184	1837155	1060203	463229	112669	3846
Hong Kong	1950	1980530	43653	24190	5153	442	8
Hong Kong	1951	2075517	46067	24537	5297	427	6
Hong Kong	1952	2173606	49386	24858	5486	429	4
Hong Kong	1953	2275015	53577	25185	5746	444	4
Hong Kong	1954	2380483	58599	25541	6089	468	4
Hong Kong	1955	2490495	64374	26075	6461	498	3
Hong Kong	1956	2606308	70708	26886	6806	527	3
Hong Kong	1957	2728466	77344	28131	7061	554	5
Hong Kong	1958	2855689	84155	30126	7178	588	6
Hong Kong	1959	2985061	91194	32911	7145	629	6
Hong Kong	1960	3114676	99339	36763	7038	672	7
Hong Kong	1961	3231766	107427	40569	7261	714	8
Hong Kong	1962	3331193	114397	43638	8038	757	10
Hong Kong	1963	3424355	121038	46755	8971	807	12
Hong Kong	1964	3514767	127991	49974	9968	867	13
Hong Kong	1965	3602032	135636	53497	11154	944	14
Hong Kong	1966	3684669	143758	57358	12456	1047	15
Hong Kong	1967	3762176	152387	61559	13880	1186	22
Hong Kong	1968	3834048	161515	66330	15492	1380	28
Hong Kong	1969	3898385	171273	71813	17234	1637	28
Hong Kong	1970	3955076	181766	77837	19086	1946	27
Hong Kong	1971	4028605	192939	83490	20830	2160	30
Hong Kong	1972	4128332	204855	88442	22362	2239	38
Hong Kong	1973	4234756	217605	93227	23836	2330	49
Hong Kong	1974	4342778	230806	98177	25333	2495	61
Hong Kong	1975	4451227	244392	103681	26972	2747	73
Hong Kong	1976	4558871	258140	109817	28794	3065	83
Hong Kong	1977	4664905	271518	116438	30675	3409	96
Hong Kong	1978	4768799	284176	123476	32516	3782	102
Hong Kong	1979	4872751	296631	130920	34350	4159	93
Hong Kong	1980	4978551	310225	140234	37046	4512	82
Hong Kong	1981	5077744	322407	150976	40487	4790	79
Hong Kong	1982	5166910	332211	160508	43734	5063	97
Hong Kong	1983	5252129	341782	168591	46740	5466	122
Hong Kong	1984	5333577	352087	176046	49503	6031	133
Hong Kong	1985	5411686	363959	184461	52477	6684	133
Hong Kong	1986	5492797	375718	195079	56488	7185	137
Hong Kong	1987	5578536	387204	205372	61292	7560	156
Hong Kong	1988	5665618	399439	213285	66223	8148	185
Hong Kong	1989	5752711	412127	219874	71673	9104	217
Hong Kong	1990	5838573	427269	225728	78258	10526	250
Hong Kong	1991	5923453	442887	231101	85714	12530	278
Hong Kong	1992	6007690	455947	237120	92854	14930	362
Hong Kong	1993	6089809	470096	243859	99143	17615	492
Hong Kong	1994	6168709	482466	251691	104369	20697	622
Hong Kong	1995	6243859	490283	262895	108021	24176	807
Hong Kong	1996	6333446	497714	279259	108935	26200	1027
Hong Kong	1997	6441245	505271	298482	108323	25987	1215
Hong Kong	1998	6546051	511234	317102	109174	25148	1331
Hong Kong	1999	6641959	514131	334022	112981	24153	1349
Hong Kong	2000	6731195	512341	350361	120570	22927	1274
Hong Kong	2001	6801538	506561	365115	130449	22551	1183
Hong Kong	2002	6848847	499206	377794	140310	23487	1167
Hong Kong	2003	6886463	491673	391236	149792	24889	1201
Hong Kong	2004	6915997	487834	403198	159155	26607	1220
Hong Kong	2005	6936872	489017	411958	168493	28741	1236
Hong Kong	2006	6960600	495859	420505	178237	31227	1291
Hong Kong	2007	7001452	512325	430158	188429	33707	1417
Hong Kong	2008	7050673	537482	439478	198347	36229	1567
Hong Kong	2009	7094600	569781	446376	208378	39095	1679
Hong Kong	2010	7132437	608115	449170	219842	42294	1791
Hong Kong	2011	7175370	650180	447607	232110	45707	1948
Hong Kong	2012	7234062	696160	442422	243632	49360	2184
Hong Kong	2013	7296820	744744	436740	255024	53269	2473
Hong Kong	2014	7352180	794684	434372	265791	57320	2777
Hong Kong	2015	7399845	846369	436153	274288	61566	3149
Hong Kong	2016	7435925	895292	444369	282147	65557	3558
Hong Kong	2017	7461508	938141	461974	290646	69547	3953
Hong Kong	2018	7481563	978041	486589	299029	74055	4349
Hong Kong	2019	7496121	1015669	516866	305784	78830	4723
Hong Kong	2020	7500955	1050563	552436	308962	84236	5066
Hong Kong	2021	7494580	1083745	590320	308536	90039	5407
Laos	1950	1684682	47260	15722	1978	82	1
Laos	1951	1725439	49316	16569	2005	84	1
Laos	1952	1766299	51567	17360	2030	87	0
Laos	1953	1807912	53941	18114	2092	86	0
Laos	1954	1850258	56315	18865	2233	86	0
Laos	1955	1893389	58648	19634	2440	89	0
Laos	1956	1937520	60957	20424	2694	90	0
Laos	1957	1982581	63221	21240	2994	90	0
Laos	1958	2028593	65478	22110	3300	90	0
Laos	1959	2075233	67790	23070	3566	92	0
Laos	1960	2122537	70177	24118	3788	93	0
Laos	1961	2171145	72656	25257	3984	95	0
Laos	1962	2221616	75255	26497	4160	98	0
Laos	1963	2273224	77907	27785	4325	103	0
Laos	1964	2325518	80500	29060	4509	115	0
Laos	1965	2379462	83055	30326	4719	134	0
Laos	1966	2434867	85558	31569	4946	154	0
Laos	1967	2491926	88004	32787	5191	178	0
Laos	1968	2551077	90442	34030	5461	202	0
Laos	1969	2612120	92894	35328	5753	221	0
Laos	1970	2675284	95383	36684	6060	233	0
Laos	1971	2740739	97921	38121	6392	245	0
Laos	1972	2808303	100498	39631	6743	257	0
Laos	1973	2877563	103087	41164	7098	267	0
Laos	1974	2946890	105695	42653	7438	271	0
Laos	1975	3012727	108277	44062	7744	265	0
Laos	1976	3072020	110725	45343	8009	254	0
Laos	1977	3125747	113074	46505	8239	242	0
Laos	1978	3177947	115392	47634	8477	237	0
Laos	1979	3233708	117711	48829	8765	239	0
Laos	1980	3297520	120128	50177	9120	253	0
Laos	1981	3370998	122660	51682	9547	282	0
Laos	1982	3453694	125253	53300	10040	319	0
Laos	1983	3543868	127885	55018	10565	360	0
Laos	1984	3639964	130576	56797	11089	401	0
Laos	1985	3741609	133328	58629	11608	448	0
Laos	1986	3848392	136143	60510	12121	493	0
Laos	1987	3959701	139011	62437	12620	533	0
Laos	1988	4074966	141881	64375	13115	570	1
Laos	1989	4193540	144666	66302	13632	612	1
Laos	1990	4314442	147318	68194	14171	650	1
Laos	1991	4437233	149870	70064	14729	681	1
Laos	1992	4561117	152323	71906	15311	712	2
Laos	1993	4685293	154709	73720	15906	742	1
Laos	1994	4807956	157080	75525	16498	770	0
Laos	1995	4927432	159478	77321	17086	792	0
Laos	1996	5043920	161975	79132	17675	815	1
Laos	1997	5150539	164800	81636	18848	1010	1
Laos	1998	5246922	167803	84680	20663	1432	1
Laos	1999	5340060	170625	87390	22580	1976	1
Laos	2000	5430862	173328	89758	24591	2688	1
Laos	2001	5519714	176086	91820	26673	3514	82
Laos	2002	5606103	178914	93654	28754	4428	227
Laos	2003	5689072	181786	95319	30737	5466	356
Laos	2004	5768170	184688	96812	32579	6656	480
Laos	2005	5852969	188034	98683	33568	6845	533
Laos	2006	5946597	192017	101149	33823	5971	476
Laos	2007	6041355	196365	103720	34330	5365	371
Laos	2008	6135863	201187	106204	35180	5162	270
Laos	2009	6229933	206572	108592	36351	5341	194
Laos	2010	6323425	212517	110951	37861	5915	142
Laos	2011	6416331	219100	113245	39618	6838	112
Laos	2012	6508806	226527	115362	41527	8031	116
Laos	2013	6600736	234886	117300	43478	9412	190
Laos	2014	6691467	244238	119146	45373	10915	388
Laos	2015	6787420	254801	120812	45264	10440	550
Laos	2016	6891366	266520	122679	43443	8330	536
Laos	2017	6997925	279100	125185	42073	6882	445
Laos	2018	7105008	292409	128299	41040	5851	342
Laos	2019	7212058	306409	132142	40348	5145	254
Laos	2020	7319397	320848	136630	40019	4681	189
Laos	2021	7425055	335202	141376	39800	4318	138

• Dùng lệnh filter để thực hiện thao tác lọc ra những khảo sát của những nước được chọn, sau khi thực hiện lệnh filter ta nhận được bộ dữ liệu chỉ gồm các nước: Chad, Chile,Hong Kong,Laos, Canada.
  
• Sau đó dùng câu lệnh select để hiện thị những biến được chọn.Thực hiện lệch select ta nhận được bộ dữ liệu chỉ hiển thị những cột C,Y,P,P6069,P7079,P8089,P9099,PO100 như bảng trên.

1.3.2.2 2.2 Tìm hiểu dữ liệu.

Để hiểu rõ hơn về bộ dữ liệu đã chọn ở trên ta sử dụng lệnh Skim(), ý nghĩa của các cột bên dưới như sau:

• n_missing: số ô dữ liệu bị miss(trống)

• complete_rate: tỷ lệ ô có dữ liệu

• mean: trung bình

• sd: độ lệch chuẩn

• p0: giá trị nhỏ nhất

• p25: Phân vị thứ nhất

• p50: Phân vị thứ hai cũng chính là trung vị

• p75: phân vị thứ ba

• p100: giá trị lớn nhất

• hist: biểu đồ Histogram

library(skimr)
skim(m)

Data summary

Name	m
Number of rows	360
Number of columns	8
_______________________
Column type frequency:
character	1
numeric	7
________________________
Group variables	None

Variable type: character

skim_variable	n_missing	complete_rate	min	max	empty	n_unique	whitespace
C	0	1	4	9	0	5	0

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
Y	0	1	1985.50	20.81	1950	1967.75	1985.5	2003.25	2021	▇▇▇▇▇
P	0	1	10999483.36	9108013.67	1684682	4224452.00	7151924.0	15626609.25	38155012	▇▂▂▁▁
P6069	0	1	734527.34	930273.57	43653	160327.75	318483.0	970548.75	4828379	▇▂▁▁▁
P7079	0	1	430738.93	591494.86	15722	73509.75	136091.0	582706.25	3125203	▇▂▁▁▁
P8089	0	1	171718.89	278909.59	1978	15332.00	34882.0	219005.75	1365331	▇▁▁▁▁
P9099	0	1	28482.48	57463.28	82	552.75	2412.5	26301.75	334944	▇▁▁▁▁
PO100	0	1	822.77	1759.60	0	1.00	36.0	558.50	11496	▇▁▁▁▁

1.3.3 3.Mã hóa dữ liệu

• Mục tiêu phân tích là cơ cấu dân số ở độ tuổi trung niên và cao niên của Canada so với các nước khác.
  
• Để tập trung quan sát số liệu của nước Canada hơn, chúng ta sẽ phân loại các nước thành hai đối tượng là Canada và không phải Canada.Ở đây chúng ta sẽ mã hóa dự liệu ở cột C bằng cách tạo ra một cột Phanloai bằng lệnh ifelse().
  
• Bên cạnh đó, chúng ta sẽ mã hóa các cột P để dễ quan sát hơn. Sử dụng lên case_when() để tạo ra một cột tên SL với điều kiện:P <3000000: ít; 3000000<=P=>10000000:Vừa ; P>10000000:Nhiều.

m$Phanloai <- ifelse(m$C == 'Canada','Canada','not Canada')
m$SL <- case_when(m$P<7000000 ~'ít',m$P >=7000000 ~ 'Nhiều' )
table <- knitr::kable(m, format = "markdown")
table

C	Y	P	P6069	P7079	P8089	P9099	PO100	Phanloai	SL
Canada	1950	13743068	919416	487364	139843	12627	189	Canada	Nhiều
Canada	1951	14085723	938199	506204	144306	13262	188	Canada	Nhiều
Canada	1952	14485746	950593	526647	149036	13788	190	Canada	Nhiều
Canada	1953	14901533	960241	547140	154836	14415	200	Canada	Nhiều
Canada	1954	15323199	970455	566376	161209	15098	216	Canada	Nhiều
Canada	1955	15733926	980453	583556	168848	15840	219	Canada	Nhiều
Canada	1956	16167046	990581	600164	176710	16521	219	Canada	Nhiều
Canada	1957	16650052	1001342	617035	184384	17248	226	Canada	Nhiều
Canada	1958	17113392	1014715	633828	192107	18041	242	Canada	Nhiều
Canada	1959	17524910	1032469	649967	199762	18743	258	Canada	Nhiều
Canada	1960	17909358	1052217	664298	208817	19748	272	Canada	Nhiều
Canada	1961	18273690	1072305	676374	218727	20748	294	Canada	Nhiều
Canada	1962	18622354	1092873	686066	228143	21676	319	Canada	Nhiều
Canada	1963	18971014	1114737	694615	237222	22684	346	Canada	Nhiều
Canada	1964	19326326	1139134	704118	246810	23846	376	Canada	Nhiều
Canada	1965	19688808	1167044	715671	257044	25350	399	Canada	Nhiều
Canada	1966	20055242	1198325	728459	266296	26719	412	Canada	Nhiều
Canada	1967	20408046	1232370	740379	274908	28255	437	Canada	Nhiều
Canada	1968	20731928	1269861	750876	284033	29739	461	Canada	Nhiều
Canada	1969	21033938	1310894	761145	293410	31073	481	Canada	Nhiều
Canada	1970	21434580	1359250	774372	301482	33266	510	Canada	Nhiều
Canada	1971	21888686	1410788	790866	308484	35714	540	Canada	Nhiều
Canada	1972	22222228	1457916	808913	315017	37895	588	Canada	Nhiều
Canada	1973	22502026	1504038	829676	321262	40023	640	Canada	Nhiều
Canada	1974	22812430	1551945	853236	326990	42137	684	Canada	Nhiều
Canada	1975	23136250	1598886	878699	333189	44598	748	Canada	Nhiều
Canada	1976	23442118	1640480	905859	340569	46937	820	Canada	Nhiều
Canada	1977	23715310	1675458	935425	348137	49350	886	Canada	Nhiều
Canada	1978	23962686	1705437	967726	356408	52377	969	Canada	Nhiều
Canada	1979	24219116	1739346	1001726	365163	55658	1054	Canada	Nhiều
Canada	1980	24511512	1784802	1037000	376320	58431	1170	Canada	Nhiều
Canada	1981	24815780	1837691	1073610	388501	61130	1327	Canada	Nhiều
Canada	1982	25101514	1889789	1111063	400522	63952	1500	Canada	Nhiều
Canada	1983	25360732	1936149	1149966	415061	66608	1682	Canada	Nhiều
Canada	1984	25602080	1977848	1190787	431139	69381	1840	Canada	Nhiều
Canada	1985	25843920	2019565	1230358	447621	71939	1988	Canada	Nhiều
Canada	1986	26116076	2066311	1265970	463414	74262	2113	Canada	Nhiều
Canada	1987	26436886	2118686	1298159	480280	76582	2230	Canada	Nhiều
Canada	1988	26815068	2171911	1328177	498978	78954	2361	Canada	Nhiều
Canada	1989	27244408	2218486	1363350	518095	81341	2489	Canada	Nhiều
Canada	1990	27657206	2252571	1408458	538548	84407	2623	Canada	Nhiều
Canada	1991	28015762	2275519	1457473	559609	87642	2758	Canada	Nhiều
Canada	1992	28347644	2292322	1503957	582381	91090	2877	Canada	Nhiều
Canada	1993	28668168	2304928	1544905	606426	95286	2961	Canada	Nhiều
Canada	1994	28981190	2313291	1581431	631360	99375	3002	Canada	Nhiều
Canada	1995	29289430	2320604	1617522	655500	103350	3049	Canada	Nhiều
Canada	1996	29593856	2329929	1656186	675557	107032	3129	Canada	Nhiều
Canada	1997	29882752	2341618	1697920	692093	110783	3196	Canada	Nhiều
Canada	1998	30144816	2356995	1740105	707461	115037	3240	Canada	Nhiều
Canada	1999	30399776	2376154	1777964	724868	119208	3304	Canada	Nhiều
Canada	2000	30683316	2399925	1809798	751554	124025	3385	Canada	Nhiều
Canada	2001	31002768	2434368	1837420	787376	129461	3445	Canada	Nhiều
Canada	2002	31322400	2485236	1861486	822165	135450	3524	Canada	Nhiều
Canada	2003	31619456	2554937	1880718	853888	142455	3652	Canada	Nhiều
Canada	2004	31911670	2638427	1894910	885082	150212	3788	Canada	Nhiều
Canada	2005	32215914	2732136	1908258	917454	157859	3953	Canada	Nhiều
Canada	2006	32531864	2850861	1923924	950775	164696	4143	Canada	Nhiều
Canada	2007	32862458	2998642	1942178	983844	170991	4345	Canada	Nhiều
Canada	2008	33218542	3152241	1965570	1016291	177232	4652	Canada	Nhiều
Canada	2009	33593920	3299668	1995272	1047239	184808	5019	Canada	Nhiều
Canada	2010	33963416	3443212	2030737	1077486	196506	5383	Canada	Nhiều
Canada	2011	34323536	3581203	2072800	1107416	211608	5771	Canada	Nhiều
Canada	2012	34691876	3715948	2124503	1135295	226486	6226	Canada	Nhiều
Canada	2013	35063696	3853271	2190028	1160294	240115	6725	Canada	Nhiều
Canada	2014	35404616	3996759	2264940	1181097	253249	7250	Canada	Nhiều
Canada	2015	35732120	4142426	2346242	1200367	266480	7755	Canada	Nhiều
Canada	2016	36113532	4273916	2451849	1221861	279588	8216	Canada	Nhiều
Canada	2017	36554344	4384975	2588393	1245349	291717	8598	Canada	Nhiều
Canada	2018	37035260	4492140	2732096	1270538	302882	8945	Canada	Nhiều
Canada	2019	37522584	4605998	2869190	1298916	313968	9474	Canada	Nhiều
Canada	2020	37888704	4719796	2999704	1329315	324408	10367	Canada	Nhiều
Canada	2021	38155012	4828379	3125203	1365331	334944	11496	Canada	Nhiều
Chad	1950	2512693	114293	50709	8022	305	2	not Canada	ít
Chad	1951	2560170	114584	51570	8416	303	2	not Canada	ít
Chad	1952	2607682	114632	52385	8816	312	2	not Canada	ít
Chad	1953	2656088	114740	53170	9211	322	2	not Canada	ít
Chad	1954	2705625	115280	53917	9594	327	1	not Canada	ít
Chad	1955	2756173	116360	54583	9944	330	1	not Canada	ít
Chad	1956	2807904	117942	55215	10263	333	1	not Canada	ít
Chad	1957	2860904	120007	55863	10555	334	1	not Canada	ít
Chad	1958	2915296	122432	56476	10822	341	1	not Canada	ít
Chad	1959	2971257	125012	56966	11075	357	1	not Canada	ít
Chad	1960	3028688	127598	57333	11313	383	1	not Canada	ít
Chad	1961	3087662	130234	57564	11549	409	1	not Canada	ít
Chad	1962	3148248	132908	57678	11790	440	1	not Canada	ít
Chad	1963	3210298	135512	57845	12021	468	1	not Canada	ít
Chad	1964	3273422	137938	58282	12234	488	1	not Canada	ít
Chad	1965	3336341	140085	58996	12406	503	1	not Canada	ít
Chad	1966	3398673	141945	59978	12561	506	1	not Canada	ít
Chad	1967	3461675	143576	61264	12726	515	0	not Canada	ít
Chad	1968	3526775	145124	62749	12887	518	0	not Canada	ít
Chad	1969	3595154	146754	64277	13021	527	0	not Canada	ít
Chad	1970	3667400	148533	65741	13124	538	0	not Canada	ít
Chad	1971	3742543	150352	67107	13182	549	0	not Canada	ít
Chad	1972	3824404	152307	68434	13218	564	0	not Canada	ít
Chad	1973	3912914	154445	69744	13299	574	0	not Canada	ít
Chad	1974	4000559	156571	70909	13446	578	0	not Canada	ít
Chad	1975	4084114	158605	71932	13666	573	0	not Canada	ít
Chad	1976	4163056	160611	72879	13976	559	0	not Canada	ít
Chad	1977	4238555	162623	73794	14383	545	0	not Canada	ít
Chad	1978	4313485	164661	74703	14833	537	0	not Canada	ít
Chad	1979	4402949	167011	75794	15339	554	0	not Canada	ít
Chad	1980	4408239	167832	76222	15386	460	0	not Canada	ít
Chad	1981	4409228	168628	76742	15454	370	0	not Canada	ít
Chad	1982	4622833	173328	79225	16582	781	30	not Canada	ít
Chad	1983	4859174	178293	81847	17633	1094	63	not Canada	ít
Chad	1984	4920557	179852	82886	17709	785	50	not Canada	ít
Chad	1985	4967592	180973	83850	17793	581	26	not Canada	ít
Chad	1986	5118163	183791	85762	18432	739	19	not Canada	ít
Chad	1987	5300856	186761	87816	19153	928	22	not Canada	ít
Chad	1988	5483044	189363	89726	19765	1040	25	not Canada	ít
Chad	1989	5670621	191914	91653	20324	1106	24	not Canada	ít
Chad	1990	5827070	193635	93208	20691	1056	17	not Canada	ít
Chad	1991	6042433	196197	95181	21313	1194	23	not Canada	ít
Chad	1992	6302934	199343	97400	22038	1384	36	not Canada	ít
Chad	1993	6448279	200144	98427	22084	1149	28	not Canada	ít
Chad	1994	6593004	200858	99359	22172	983	14	not Canada	ít
Chad	1995	6888862	204261	101509	23021	1314	28	not Canada	ít
Chad	1996	7200292	207864	103617	23838	1549	47	not Canada	Nhiều
Chad	1997	7450883	210395	105043	24287	1491	43	not Canada	Nhiều
Chad	1998	7709112	213000	106376	24733	1470	35	not Canada	Nhiều
Chad	1999	7981888	215606	107672	25200	1487	29	not Canada	Nhiều
Chad	2000	8259144	218005	108918	25653	1500	25	not Canada	Nhiều
Chad	2001	8538806	220243	110105	26084	1497	21	not Canada	Nhiều
Chad	2002	8838371	222750	111391	26576	1542	19	not Canada	Nhiều
Chad	2003	9196374	226337	113103	27284	1743	32	not Canada	Nhiều
Chad	2004	9613509	231015	115188	28136	2025	61	not Canada	Nhiều
Chad	2005	10005013	235198	116849	28675	2087	77	not Canada	Nhiều
Chad	2006	10365620	238735	118156	28951	2005	73	not Canada	Nhiều
Chad	2007	10722738	241961	119476	29158	1916	60	not Canada	Nhiều
Chad	2008	11098672	245428	120946	29416	1890	49	not Canada	Nhiều
Chad	2009	11496138	248186	122442	29717	1913	43	not Canada	Nhiều
Chad	2010	11894734	253231	123768	29976	1895	37	not Canada	Nhiều
Chad	2011	12317729	262357	125252	30341	1932	35	not Canada	Nhiều
Chad	2012	12754912	272165	126904	30770	1972	36	not Canada	Nhiều
Chad	2013	13216769	282870	128844	31289	2046	39	not Canada	Nhiều
Chad	2014	13697128	294410	131051	31844	2128	43	not Canada	Nhiều
Chad	2015	14140277	305904	133069	32199	2038	34	not Canada	Nhiều
Chad	2016	14592587	318388	135281	32629	1996	24	not Canada	Nhiều
Chad	2017	15085893	332615	137782	33289	2082	24	not Canada	Nhiều
Chad	2018	15604213	348292	140503	34044	2191	31	not Canada	Nhiều
Chad	2019	16126868	365853	142587	34751	2242	35	not Canada	Nhiều
Chad	2020	16644707	381882	145490	34993	2202	32	not Canada	Nhiều
Chad	2021	17179744	395527	149895	34771	2159	29	not Canada	Nhiều
Chile	1950	6623650	218107	94188	29053	6833	964	not Canada	ít
Chile	1951	6748677	225480	93056	24218	2983	434	not Canada	ít
Chile	1952	6882965	233670	92932	21255	1517	189	not Canada	ít
Chile	1953	7024139	242433	93799	19458	897	77	not Canada	Nhiều
Chile	1954	7171411	251499	95685	18426	610	28	not Canada	Nhiều
Chile	1955	7323198	260454	98338	17818	457	8	not Canada	Nhiều
Chile	1956	7480643	269288	101876	17618	367	1	not Canada	Nhiều
Chile	1957	7641939	277747	105983	17657	312	0	not Canada	Nhiều
Chile	1958	7806577	286338	110922	18022	280	0	not Canada	Nhiều
Chile	1959	7973551	294888	116272	18522	263	0	not Canada	Nhiều
Chile	1960	8141826	303033	121943	19104	256	0	not Canada	Nhiều
Chile	1961	8313539	310997	128505	19996	262	0	not Canada	Nhiều
Chile	1962	8486124	318578	135552	21031	274	0	not Canada	Nhiều
Chile	1963	8656007	325511	142272	21991	283	0	not Canada	Nhiều
Chile	1964	8825044	332724	148691	23062	292	0	not Canada	Nhiều
Chile	1965	8994942	341105	155304	24529	310	0	not Canada	Nhiều
Chile	1966	9161650	350210	161397	26109	329	0	not Canada	Nhiều
Chile	1967	9326270	360048	167171	27868	352	0	not Canada	Nhiều
Chile	1968	9491502	370418	172717	29761	380	0	not Canada	Nhiều
Chile	1969	9656302	381114	177387	31509	402	0	not Canada	Nhiều
Chile	1970	9820483	392292	181715	33250	429	0	not Canada	Nhiều
Chile	1971	9984377	404282	186094	35101	460	0	not Canada	Nhiều
Chile	1972	10145762	416740	190170	36865	491	0	not Canada	Nhiều
Chile	1973	10307850	429914	194827	38819	536	0	not Canada	Nhiều
Chile	1974	10472748	443429	200482	40971	597	0	not Canada	Nhiều
Chile	1975	10639534	456533	207429	43363	688	0	not Canada	Nhiều
Chile	1976	10804876	468725	214775	45544	782	0	not Canada	Nhiều
Chile	1977	10969865	480483	222667	47662	886	0	not Canada	Nhiều
Chile	1978	11137754	492617	231926	50174	1024	0	not Canada	Nhiều
Chile	1979	11304332	505291	241179	52362	1156	0	not Canada	Nhiều
Chile	1980	11469825	519661	250368	54401	1284	0	not Canada	Nhiều
Chile	1981	11637615	535908	260551	56909	1449	0	not Canada	Nhiều
Chile	1982	11807411	553191	271666	59828	1651	0	not Canada	Nhiều
Chile	1983	11976519	571885	282429	62724	1850	0	not Canada	Nhiều
Chile	1984	12147764	593985	292505	65784	2052	0	not Canada	Nhiều
Chile	1985	12326395	620310	302477	69424	2280	0	not Canada	Nhiều
Chile	1986	12514509	651093	312670	73699	2539	0	not Canada	Nhiều
Chile	1987	12712786	686242	323348	78632	2848	0	not Canada	Nhiều
Chile	1988	12918395	723171	334514	83938	3194	0	not Canada	Nhiều
Chile	1989	13128625	757848	346802	89573	3576	0	not Canada	Nhiều
Chile	1990	13342876	787910	360637	95633	4049	1	not Canada	Nhiều
Chile	1991	13561946	814407	375947	102179	4641	1	not Canada	Nhiều
Chile	1992	13782300	838305	392757	109134	5293	1	not Canada	Nhiều
Chile	1993	13998387	858772	411366	115887	5893	2	not Canada	Nhiều
Chile	1994	14210680	875361	433563	122590	6504	4	not Canada	Nhiều
Chile	1995	14416799	888339	459142	129465	7212	5	not Canada	Nhiều
Chile	1996	14615489	897585	487518	136380	7997	6	not Canada	Nhiều
Chile	1997	14809289	903836	519269	143932	8968	9	not Canada	Nhiều
Chile	1998	14996745	908985	552038	151978	9955	11	not Canada	Nhiều
Chile	1999	15176418	915628	582423	160529	10867	13	not Canada	Nhiều
Chile	2000	15351803	925269	609738	171534	12234	18	not Canada	Nhiều
Chile	2001	15523973	937411	634137	184839	14061	24	not Canada	Nhiều
Chile	2002	15693798	952461	655384	199505	16322	32	not Canada	Nhiều
Chile	2003	15859114	970830	673562	215496	18716	41	not Canada	Nhiều
Chile	2004	16017966	992265	688490	233201	21127	55	not Canada	Nhiều
Chile	2005	16175315	1016499	700832	252992	23925	78	not Canada	Nhiều
Chile	2006	16334573	1044700	710861	274710	27177	112	not Canada	Nhiều
Chile	2007	16495543	1078617	718022	297137	30640	162	not Canada	Nhiều
Chile	2008	16661463	1119268	724408	319530	34462	231	not Canada	Nhiều
Chile	2009	16833450	1164764	732771	340854	39039	326	not Canada	Nhiều
Chile	2010	17004166	1214121	742618	358333	43897	440	not Canada	Nhiều
Chile	2011	17173568	1267686	754382	373047	49161	584	not Canada	Nhiều
Chile	2012	17341770	1323520	768596	385508	54651	758	not Canada	Nhiều
Chile	2013	17509926	1380844	785058	396072	60540	966	not Canada	Nhiều
Chile	2014	17687108	1439352	804335	405993	67292	1210	not Canada	Nhiều
Chile	2015	17870122	1499272	826108	415413	74594	1482	not Canada	Nhiều
Chile	2016	18083880	1560766	852026	424656	82548	1798	not Canada	Nhiều
Chile	2017	18368582	1622224	884581	433120	91009	2180	not Canada	Nhiều
Chile	2018	18701452	1680532	924291	441035	99397	2645	not Canada	Nhiều
Chile	2019	19039484	1736623	968481	449589	106925	3188	not Canada	Nhiều
Chile	2020	19300318	1789193	1013943	457064	110720	3543	not Canada	Nhiều
Chile	2021	19493184	1837155	1060203	463229	112669	3846	not Canada	Nhiều
Hong Kong	1950	1980530	43653	24190	5153	442	8	not Canada	ít
Hong Kong	1951	2075517	46067	24537	5297	427	6	not Canada	ít
Hong Kong	1952	2173606	49386	24858	5486	429	4	not Canada	ít
Hong Kong	1953	2275015	53577	25185	5746	444	4	not Canada	ít
Hong Kong	1954	2380483	58599	25541	6089	468	4	not Canada	ít
Hong Kong	1955	2490495	64374	26075	6461	498	3	not Canada	ít
Hong Kong	1956	2606308	70708	26886	6806	527	3	not Canada	ít
Hong Kong	1957	2728466	77344	28131	7061	554	5	not Canada	ít
Hong Kong	1958	2855689	84155	30126	7178	588	6	not Canada	ít
Hong Kong	1959	2985061	91194	32911	7145	629	6	not Canada	ít
Hong Kong	1960	3114676	99339	36763	7038	672	7	not Canada	ít
Hong Kong	1961	3231766	107427	40569	7261	714	8	not Canada	ít
Hong Kong	1962	3331193	114397	43638	8038	757	10	not Canada	ít
Hong Kong	1963	3424355	121038	46755	8971	807	12	not Canada	ít
Hong Kong	1964	3514767	127991	49974	9968	867	13	not Canada	ít
Hong Kong	1965	3602032	135636	53497	11154	944	14	not Canada	ít
Hong Kong	1966	3684669	143758	57358	12456	1047	15	not Canada	ít
Hong Kong	1967	3762176	152387	61559	13880	1186	22	not Canada	ít
Hong Kong	1968	3834048	161515	66330	15492	1380	28	not Canada	ít
Hong Kong	1969	3898385	171273	71813	17234	1637	28	not Canada	ít
Hong Kong	1970	3955076	181766	77837	19086	1946	27	not Canada	ít
Hong Kong	1971	4028605	192939	83490	20830	2160	30	not Canada	ít
Hong Kong	1972	4128332	204855	88442	22362	2239	38	not Canada	ít
Hong Kong	1973	4234756	217605	93227	23836	2330	49	not Canada	ít
Hong Kong	1974	4342778	230806	98177	25333	2495	61	not Canada	ít
Hong Kong	1975	4451227	244392	103681	26972	2747	73	not Canada	ít
Hong Kong	1976	4558871	258140	109817	28794	3065	83	not Canada	ít
Hong Kong	1977	4664905	271518	116438	30675	3409	96	not Canada	ít
Hong Kong	1978	4768799	284176	123476	32516	3782	102	not Canada	ít
Hong Kong	1979	4872751	296631	130920	34350	4159	93	not Canada	ít
Hong Kong	1980	4978551	310225	140234	37046	4512	82	not Canada	ít
Hong Kong	1981	5077744	322407	150976	40487	4790	79	not Canada	ít
Hong Kong	1982	5166910	332211	160508	43734	5063	97	not Canada	ít
Hong Kong	1983	5252129	341782	168591	46740	5466	122	not Canada	ít
Hong Kong	1984	5333577	352087	176046	49503	6031	133	not Canada	ít
Hong Kong	1985	5411686	363959	184461	52477	6684	133	not Canada	ít
Hong Kong	1986	5492797	375718	195079	56488	7185	137	not Canada	ít
Hong Kong	1987	5578536	387204	205372	61292	7560	156	not Canada	ít
Hong Kong	1988	5665618	399439	213285	66223	8148	185	not Canada	ít
Hong Kong	1989	5752711	412127	219874	71673	9104	217	not Canada	ít
Hong Kong	1990	5838573	427269	225728	78258	10526	250	not Canada	ít
Hong Kong	1991	5923453	442887	231101	85714	12530	278	not Canada	ít
Hong Kong	1992	6007690	455947	237120	92854	14930	362	not Canada	ít
Hong Kong	1993	6089809	470096	243859	99143	17615	492	not Canada	ít
Hong Kong	1994	6168709	482466	251691	104369	20697	622	not Canada	ít
Hong Kong	1995	6243859	490283	262895	108021	24176	807	not Canada	ít
Hong Kong	1996	6333446	497714	279259	108935	26200	1027	not Canada	ít
Hong Kong	1997	6441245	505271	298482	108323	25987	1215	not Canada	ít
Hong Kong	1998	6546051	511234	317102	109174	25148	1331	not Canada	ít
Hong Kong	1999	6641959	514131	334022	112981	24153	1349	not Canada	ít
Hong Kong	2000	6731195	512341	350361	120570	22927	1274	not Canada	ít
Hong Kong	2001	6801538	506561	365115	130449	22551	1183	not Canada	ít
Hong Kong	2002	6848847	499206	377794	140310	23487	1167	not Canada	ít
Hong Kong	2003	6886463	491673	391236	149792	24889	1201	not Canada	ít
Hong Kong	2004	6915997	487834	403198	159155	26607	1220	not Canada	ít
Hong Kong	2005	6936872	489017	411958	168493	28741	1236	not Canada	ít
Hong Kong	2006	6960600	495859	420505	178237	31227	1291	not Canada	ít
Hong Kong	2007	7001452	512325	430158	188429	33707	1417	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2008	7050673	537482	439478	198347	36229	1567	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2009	7094600	569781	446376	208378	39095	1679	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2010	7132437	608115	449170	219842	42294	1791	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2011	7175370	650180	447607	232110	45707	1948	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2012	7234062	696160	442422	243632	49360	2184	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2013	7296820	744744	436740	255024	53269	2473	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2014	7352180	794684	434372	265791	57320	2777	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2015	7399845	846369	436153	274288	61566	3149	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2016	7435925	895292	444369	282147	65557	3558	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2017	7461508	938141	461974	290646	69547	3953	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2018	7481563	978041	486589	299029	74055	4349	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2019	7496121	1015669	516866	305784	78830	4723	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2020	7500955	1050563	552436	308962	84236	5066	not Canada	Nhiều
Hong Kong	2021	7494580	1083745	590320	308536	90039	5407	not Canada	Nhiều
Laos	1950	1684682	47260	15722	1978	82	1	not Canada	ít
Laos	1951	1725439	49316	16569	2005	84	1	not Canada	ít
Laos	1952	1766299	51567	17360	2030	87	0	not Canada	ít
Laos	1953	1807912	53941	18114	2092	86	0	not Canada	ít
Laos	1954	1850258	56315	18865	2233	86	0	not Canada	ít
Laos	1955	1893389	58648	19634	2440	89	0	not Canada	ít
Laos	1956	1937520	60957	20424	2694	90	0	not Canada	ít
Laos	1957	1982581	63221	21240	2994	90	0	not Canada	ít
Laos	1958	2028593	65478	22110	3300	90	0	not Canada	ít
Laos	1959	2075233	67790	23070	3566	92	0	not Canada	ít
Laos	1960	2122537	70177	24118	3788	93	0	not Canada	ít
Laos	1961	2171145	72656	25257	3984	95	0	not Canada	ít
Laos	1962	2221616	75255	26497	4160	98	0	not Canada	ít
Laos	1963	2273224	77907	27785	4325	103	0	not Canada	ít
Laos	1964	2325518	80500	29060	4509	115	0	not Canada	ít
Laos	1965	2379462	83055	30326	4719	134	0	not Canada	ít
Laos	1966	2434867	85558	31569	4946	154	0	not Canada	ít
Laos	1967	2491926	88004	32787	5191	178	0	not Canada	ít
Laos	1968	2551077	90442	34030	5461	202	0	not Canada	ít
Laos	1969	2612120	92894	35328	5753	221	0	not Canada	ít
Laos	1970	2675284	95383	36684	6060	233	0	not Canada	ít
Laos	1971	2740739	97921	38121	6392	245	0	not Canada	ít
Laos	1972	2808303	100498	39631	6743	257	0	not Canada	ít
Laos	1973	2877563	103087	41164	7098	267	0	not Canada	ít
Laos	1974	2946890	105695	42653	7438	271	0	not Canada	ít
Laos	1975	3012727	108277	44062	7744	265	0	not Canada	ít
Laos	1976	3072020	110725	45343	8009	254	0	not Canada	ít
Laos	1977	3125747	113074	46505	8239	242	0	not Canada	ít
Laos	1978	3177947	115392	47634	8477	237	0	not Canada	ít
Laos	1979	3233708	117711	48829	8765	239	0	not Canada	ít
Laos	1980	3297520	120128	50177	9120	253	0	not Canada	ít
Laos	1981	3370998	122660	51682	9547	282	0	not Canada	ít
Laos	1982	3453694	125253	53300	10040	319	0	not Canada	ít
Laos	1983	3543868	127885	55018	10565	360	0	not Canada	ít
Laos	1984	3639964	130576	56797	11089	401	0	not Canada	ít
Laos	1985	3741609	133328	58629	11608	448	0	not Canada	ít
Laos	1986	3848392	136143	60510	12121	493	0	not Canada	ít
Laos	1987	3959701	139011	62437	12620	533	0	not Canada	ít
Laos	1988	4074966	141881	64375	13115	570	1	not Canada	ít
Laos	1989	4193540	144666	66302	13632	612	1	not Canada	ít
Laos	1990	4314442	147318	68194	14171	650	1	not Canada	ít
Laos	1991	4437233	149870	70064	14729	681	1	not Canada	ít
Laos	1992	4561117	152323	71906	15311	712	2	not Canada	ít
Laos	1993	4685293	154709	73720	15906	742	1	not Canada	ít
Laos	1994	4807956	157080	75525	16498	770	0	not Canada	ít
Laos	1995	4927432	159478	77321	17086	792	0	not Canada	ít
Laos	1996	5043920	161975	79132	17675	815	1	not Canada	ít
Laos	1997	5150539	164800	81636	18848	1010	1	not Canada	ít
Laos	1998	5246922	167803	84680	20663	1432	1	not Canada	ít
Laos	1999	5340060	170625	87390	22580	1976	1	not Canada	ít
Laos	2000	5430862	173328	89758	24591	2688	1	not Canada	ít
Laos	2001	5519714	176086	91820	26673	3514	82	not Canada	ít
Laos	2002	5606103	178914	93654	28754	4428	227	not Canada	ít
Laos	2003	5689072	181786	95319	30737	5466	356	not Canada	ít
Laos	2004	5768170	184688	96812	32579	6656	480	not Canada	ít
Laos	2005	5852969	188034	98683	33568	6845	533	not Canada	ít
Laos	2006	5946597	192017	101149	33823	5971	476	not Canada	ít
Laos	2007	6041355	196365	103720	34330	5365	371	not Canada	ít
Laos	2008	6135863	201187	106204	35180	5162	270	not Canada	ít
Laos	2009	6229933	206572	108592	36351	5341	194	not Canada	ít
Laos	2010	6323425	212517	110951	37861	5915	142	not Canada	ít
Laos	2011	6416331	219100	113245	39618	6838	112	not Canada	ít
Laos	2012	6508806	226527	115362	41527	8031	116	not Canada	ít
Laos	2013	6600736	234886	117300	43478	9412	190	not Canada	ít
Laos	2014	6691467	244238	119146	45373	10915	388	not Canada	ít
Laos	2015	6787420	254801	120812	45264	10440	550	not Canada	ít
Laos	2016	6891366	266520	122679	43443	8330	536	not Canada	ít
Laos	2017	6997925	279100	125185	42073	6882	445	not Canada	ít
Laos	2018	7105008	292409	128299	41040	5851	342	not Canada	Nhiều
Laos	2019	7212058	306409	132142	40348	5145	254	not Canada	Nhiều
Laos	2020	7319397	320848	136630	40019	4681	189	not Canada	Nhiều
Laos	2021	7425055	335202	141376	39800	4318	138	not Canada	Nhiều

• Sau khi thực hiện cả hai câu lệnh ifelse() và case_when(),[hai câu lệnh trên có tác dụng phân loại, mã hóa dữ liệu theo điều kiện đã đặt ra], ta thu được bảng m có thêm hai cột là Phanloai và SL. Ở cột Phanloai chứa dữ liệu Canada và not Canada, còn cột SL thì có dữ liệu nhiều và ít theo điều kiện đã nêu trên.

1.3.4 4.Phân tích dữ liệu bằng bảng tần số

• Bảng tần số là bảng thống kê cho biết số lần xuất hiện của những giá trị trong một biến cụ thể. Đối tượng cụ thể được thực hiện ở bảng dưới đây là P7079.
  
• Bảng tần số gồm 2 thành phần:stem:thân và leaf:nhánh. Phần nhánh thường là những con số hàng trăm hàng chục. Ở bảng cụ thể bên dưới là hàng ngàn.
• Để lập bảng thống kê cho m ta sử dụng câu lệnh stem().

stem(m$P7079)

## 
##   The decimal point is 5 digit(s) to the right of the |
## 
##    0 | 22222222222222333333333333333444444444455555555555555556666666666666+124
##    2 | 0011112233344455667889001223355678899
##    4 | 0112333444445556699912235557889
##    6 | 012335667899900122233445567799
##    8 | 0133558812477
##   10 | 01467159
##   12 | 37036
##   14 | 16048
##   16 | 26048
##   18 | 146891247
##   20 | 03729
##   22 | 65
##   24 | 59
##   26 | 3
##   28 | 7
##   30 | 03

• Dấu thập phân là 5 chữ số bên phải dấu gạch.

1.3.5 5.Phân tích dữ liệu bằng cách so sánh và vẽ đồ thị.

1.3.5.1 5.1 So Sánh.

• Sử dụng các đặc trưng đo lường:
  
• Mean: Độ lớn trung bình dân số của các nước Chad, Chile, Hong Kong, Laos, Canada.
• Median (Trung vị): Một đại lượng thống kê mô tả trung tâm của một tập hợp số liệu dữ liệu.Ở đây chúng ta sẽ tính được trung vị của cột P theo dữ liệu cột C.
  
• Var: Phương sai (độ dao động), phản ánh sự phân tán của các số liệu so với số trung bình của nó.
  
• Một số đặc trưng khác:
  
• Summary(): cho biết giá trị lớn nhất trong dữ liệu, giá trị nhỏ nhất hoặc giá trị trung trị trung bình và trung vị của bộ dữ liệu.
  
• Length(): cho biết độ dài của bộ dữ liệu.
  +Quantile(): cung cấp tứ phân vị của bộ dữ liệu.

1.3.5.2 a.Quan sát dân số có độ tuổi từ 70 đến 79 của Canada và Chad năm 2000 đến 2010.

• Đầu tiên, lọc ra bộ dữ liệu dân số có độ tuổi từ 70 đến 79 của Canada và Chad năm 2000 đến 2010, đặt tên là j và g.
  j:

library(dplyr)
library(magrittr)
j <- m %>% filter(Y >=2000 & Y<=2010 & C == 'Canada') %>% select(C,Y,P,P7079)
table <- knitr::kable(j,format = "markdown")
table

C	Y	P	P7079
Canada	2000	30683316	1809798
Canada	2001	31002768	1837420
Canada	2002	31322400	1861486
Canada	2003	31619456	1880718
Canada	2004	31911670	1894910
Canada	2005	32215914	1908258
Canada	2006	32531864	1923924
Canada	2007	32862458	1942178
Canada	2008	33218542	1965570
Canada	2009	33593920	1995272
Canada	2010	33963416	2030737

g:

g <- m %>% filter(Y >=2000 & Y<=2010 & C == 'Chad') %>% select(C,Y,P,P7079)
table <- knitr::kable(g,format = "markdown")
table

C	Y	P	P7079
Chad	2000	8259144	108918
Chad	2001	8538806	110105
Chad	2002	8838371	111391
Chad	2003	9196374	113103
Chad	2004	9613509	115188
Chad	2005	10005013	116849
Chad	2006	10365620	118156
Chad	2007	10722738	119476
Chad	2008	11098672	120946
Chad	2009	11496138	122442
Chad	2010	11894734	123768

• Sử dụng các đặc trưng để quan sát.

mean(j$P7079,na.rm = T)

## [1] 1913661

mean(g$P7079,na.rm = T)

## [1] 116394.7

• 1913661: đây là độ lớn trung bình của dân số Canada ở độ tuổi từ 70 đến 79 tuổi từ năm 2000 đến 2010.Và 116394.7 là độ lớn trung bình của bộ dân số Chad ở độ tuoir 70 đến 79 từ 2000 đến 2010. Đây là kết quả nhận được sau khi sử dụng câu lệnh mean().

median(j$P7079)

## [1] 1908258

median(g$P7079)

## [1] 116849

• Sau khi thực hiện câu lệnh median(), ta nhận được giá trị 1908258: đây là trung vị của P7079 ở j. 116849: trung vị của P7079 ở g.

var(j$P7079)

## [1] 4476871497

var(g$P7079)

## [1] 25724249

• 4476871497: độ phân tán của P7079 so với trung vị 1908258,25724249: độtán của P7079 ở g, giá trị nhận được khi dùng var().

summary(j$P7079)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## 1809798 1871102 1908258 1913661 1953874 2030737

• Kết quả trên là tứ phân vị của P7079.Trong 10 năm:
  
• Năm Canada có số dân số 70-79 tuổi ít nhất đạt 1809798.
  
• Năm Canada có số dân số 70-79 tuổi lớn nhất đạt 2030737.
  
• 25% số năm có dân số ít hơn 1871102.
  
• 75% số năm có dân số ít hơn 1953874.

summary(g$P7079)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  108918  112247  116849  116395  120211  123768

• Kết quả trên là tứ phân vị của P7079.Trong 10 năm:
  
• Năm Canada có số dân số 70-79 tuổi ít nhất đạt 108918.
  
• Năm Canada có số dân số 70-79 tuổi lớn nhất đạt 123768.
  
• 25% số năm có dân số ít hơn 112247.
  
• 75% số năm có dân số ít hơn 120211.

Kết Luận: * Từ 3 số liệu đặc trưng thu được ở trên, kết luận được: dân số ở độ tuổi 70 đến 79 ở Canada nhiều hơn so với Chad. và độ phân tán cũng lớn hơn. * Trong 10 năm số dân số lớn nhất của Canada lớn hơn Chad (2030737>123768).

1.3.5.3 b. Vẽ đồ thị.

• Biểu đồ dân số Canada ở độ tuổi 70-79 từ năm 2000 đến 2010.

tmp <- j
ra <- vector()
ha <- vector()
for(i in 1:(200-100)) {
  ra[i]= (tmp$P[i+10000000]/tmp$P[i]-10000000)
  ha[i]= tmp$P[i+10000000] - tmp$P[i] }
dg <- data.frame(ra, ha)
dg$y <- tmp$Y[200:200]
tmp %>% ggplot(aes(x = factor(Y), y = P)) + geom_col(fill ='green') + labs(title = 'Hình 2.1: Dân số trong giai đoạn từ 2000 đến năm 2010')

• Biểu đồ dân số Chad ở độ tuổi 70-79 từ năm 2000 đến 2010.

tmp <- g
ra <- vector()
ha <- vector()
for(i in 1:(200-100)) {
  ra[i]= (tmp$P[i+1]/tmp$P[i]-10000000)
  ha[i]= tmp$P[i+10000000] - tmp$P[i] }
dg <- data.frame(ra, ha)
dg$Y <- tmp$Y[200:200]
tmp %>% ggplot(aes(x = factor(Y), y = P)) + geom_col(fill ='blue') + labs(title = 'Hình 2.1: Dân số trong giai đoạn từ 2000 đến năm 2010')

2 Nhiệm vụ 3.2

• Chủ đề: Tìm dữ liệu về GDP của các nước Đông Nam Á/các khu vực khác và phân tích.
  ## Mục đích nghiên cứu
  

1. Nghiên cứu tình hình tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của các quốc gia thành viên đang phát triển của ADB.
   
2. Tìm hiểu tình hình GDP của Việt Nam từ năm 2016 đến 2022.

2.1 Phương pháp nghiên cứu

• Chọn lọc dữ liệu từ ADO.2021_A1.GDP.growth.csv để nghiên cứu.
• Sử dụng phương pháp thống kê mô tả: bảng tần số, vẽ đồ thị, so sánh.

2.2 Thực hiện nghiên cứu

2.2.1 1.Giải thích bộ dữ liệu

• Bộ dữ liệu ADO.2021_A1.GDP.growth.csv là Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của các quốc gia thành viên đang phát triển của ADB. Các số liệu và dự báo được lấy từ Bản cập nhật Triển vọng Phát triển Châu Á (ADO) 2023 của ADB, phát hành vào tháng 9 năm 2023.

Lưu ý: Các nền kinh tế công nghiệp hóa mới là Hồng Kông, Trung Quốc, Hàn Quốc, Singapore và Đài Bắc, Trung Quốc. * Bộ dữ liệu gồm có 371 quan sát và 6 biến, cụ thể các biến như sau:
+ RegionalMenber: thành viên khu vực.
+ Year: năm.
+ GDP.growth: GDP tăng trưởng.
+ Unit.of.Measurement: Đơn vị đo lường.
+ Subregion: khu vực nhỏ.
+ Country.Code: mã quốc gia.

2.2.2 2.Chọn bộ dữ liệu

2.2.2.1 2.1 Chọn dữ liệu

• Từ bộ dữ liệu ADO.2021_A1.GDP.growth.csv chọn ra các biến để khảo sát trên dữ liệu mới chọn.
  Thực hiện thao tác gán bộ dữ kiệu bằng s và đổi tên các biến để dễ dàng thực hiện thao tác hơn.

s <- read.csv("C:/Users/thanh/Downloads/ADO 2021_A1-GDP growth.csv",header = T)

• RegionalMenber: R
  
• Year: Ye
  
• GDP.growth:G
  
• Unit.of.Measurement:U
  
• Subregion: S
  
• Country.Code: CC

names(s) <- c('R','Ye','G','U','S','CC')

• Chọn ra bộ dữ liệu e ở cột R chỉ chọn 3 nước Viet Nam,Thailand,Samoa.
• Bộ dữ liệu e có 21 quan sát và 6 biến.
  
• Từ bộ dữ liệu trên ta có thể so sánh tình hình GDP của Việt Nam so với hai nước còn lại.

library(dplyr)
library(tidyverse)
library(magrittr)
e <- s %>% filter(R %in% c('Viet Nam','Thailand','Samoa')) 
table <- knitr::kable(e, format= "markdown")
table

R	Ye	G	U	S	CC
Samoa	2016	8.1	%	The Pacific	WSM
Samoa	2017	1.0	%	The Pacific	WSM
Samoa	2018	-2.1	%	The Pacific	WSM
Samoa	2019	3.6	%	The Pacific	WSM
Samoa	2020	-3.2	%	The Pacific	WSM
Samoa	2021 forecast	-9.2	%	The Pacific	WSM
Samoa	2022 forecast	3.1	%	The Pacific	WSM
Thailand	2016	3.4	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2017	4.2	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2018	4.2	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2019	2.3	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2020	-6.1	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2021 forecast	3.0	%	Southeast Asia	THA
Thailand	2022 forecast	4.5	%	Southeast Asia	THA
Viet Nam	2016	6.2	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2017	6.8	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2018	7.1	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2019	7.0	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2020	2.9	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2021 forecast	6.7	%	Southeast Asia	VNM
Viet Nam	2022 forecast	7.0	%	Southeast Asia	VNM

2.2.2.2 2.2 Tìm hiểu về bộ dữ liệu e.

Để tìm hiểu về bộ dữ liệu chúng ta có thể sử dụng lệnh skim(). Câu lệnh này sẽ cung cấp thông tin về bộ dữ liệu một cách tổng quát.
Dưới đây là ý nghĩa của các thông số:
* n_missing: số ô dữ liệu bị miss(trống)

• complete_rate: tỷ lệ ô có dữ liệu

• mean: trung bình

• sd: độ lệch chuẩn

• p0: giá trị nhỏ nhất

• p25: Phân vị thứ nhất

• p50: Phân vị thứ hai cũng chính là trung vị

• p75: phân vị thứ ba

• p100: giá trị lớn nhất

• hist: biểu đồ Histogram

library(skimr)
skim(e)

Data summary

Name	e
Number of rows	21
Number of columns	6
_______________________
Column type frequency:
character	5
numeric	1
________________________
Group variables	None

Variable type: character

skim_variable	n_missing	complete_rate	min	max	empty	n_unique	whitespace
R	0	1	5	8	0	3	0
Ye	0	1	4	13	0	7	0
U	0	1	1	1	0	1	0
S	0	1	11	14	0	2	0
CC	0	1	3	3	0	3	0

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
G	0	1	2.88	4.58	-9.2	2.3	3.6	6.7	8.1	▂▁▂▇▆

2.2.3 3. Mã hóa bộ dữ liệu.

• Để có thể tập trung phân tích và dễ so sánh tình hình GDP của Việt Nam so với hai nước còn lại. Chúng ta sẽ mã hóa cột CC thành VNM và not VNM bằng các tạo thêm cột PL thông qua ifelse().

e$PL <- ifelse(e$CC == 'VNM', 'VNM','not VNM')
table <- knitr::kable(e, format = "markdown")
table

R	Ye	G	U	S	CC	PL
Samoa	2016	8.1	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2017	1.0	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2018	-2.1	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2019	3.6	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2020	-3.2	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2021 forecast	-9.2	%	The Pacific	WSM	not VNM
Samoa	2022 forecast	3.1	%	The Pacific	WSM	not VNM
Thailand	2016	3.4	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2017	4.2	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2018	4.2	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2019	2.3	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2020	-6.1	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2021 forecast	3.0	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2022 forecast	4.5	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Viet Nam	2016	6.2	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2017	6.8	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2018	7.1	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2019	7.0	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2020	2.9	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2021 forecast	6.7	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2022 forecast	7.0	%	Southeast Asia	VNM	VNM

• Sau khi thực hiện lệnh trên ta thấy bộ dữ liệu e xuất hiện thêm cột PL, với dữ liệu VNM và not VNM.

2.2.4 4.Phân tích dữ liệu bằng bảng tần số

• Bảng tần số là bảng thống kê cho biết số lần xuất hiện của những giá trị trong một biến cụ thể. Đối tượng cụ thể được thực hiện ở bảng dưới đây là G.
  
• Bảng tần số gồm 2 thành phần:stem:thân và leaf:nhánh. Phần nhánh thường là những con số hàng trăm hàng chục. Ở bảng cụ thể bên dưới là hàng thập phân.
• Để lập bảng thống kê cho e ta sử dụng câu lệnh stem().

stem(e$G)

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##   -0 | 96
##   -0 | 32
##    0 | 123333444
##    0 | 56777778

• Dấu thập phân là 1 chữ số bên phải dấu gạch.

2.2.5 5.Phân tích dữ liệu bằng cách so sánh và vẽ đồ thị.

2.2.5.1 5.1 So Sánh.

• Sử dụng các đặc trưng đo lường:
  
• Mean: Độ lớn trung bình GDP của 3 nước Việt Nam, Thailand, Samoa.
  
• Median (Trung vị): Một đại lượng thống kê mô tả trung tâm của một tập hợp số liệu dữ liệu.Ở đây chúng ta sẽ tính được trung vị của cột G theo dữ liệu cột R.
  
• Var: Phương sai (độ dao động), phản ánh sự phân tán của các số liệu so với số trung bình của nó.
  
• Một số đặc trưng khác:
  
• Summary(): cho biết giá trị lớn nhất trong dữ liệu, giá trị nhỏ nhất hoặc giá trị trung trị trung bình và trung vị của bộ dữ liệu.
  
• Length(): cho biết độ dài của bộ dữ liệu.
  +Quantile(): cung cấp tứ phân vị của bộ dữ liệu.

2.2.5.2 a. So sánh số liệu GDP của Việt Nam và Thailand.

• Lọc dữ liệu của Viet Nam và Thailand thành bộ dữ liệu nhỏ là a và b.
  a:

a <- e %>% filter(e$R == 'Viet Nam')
table <- knitr::kable(a, format = "markdown")
table

R	Ye	G	U	S	CC	PL
Viet Nam	2016	6.2	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2017	6.8	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2018	7.1	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2019	7.0	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2020	2.9	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2021 forecast	6.7	%	Southeast Asia	VNM	VNM
Viet Nam	2022 forecast	7.0	%	Southeast Asia	VNM	VNM

---

b:

b <- e %>% filter(e$R == 'Thailand')
table <- knitr::kable(b, format = "markdown")
table

R	Ye	G	U	S	CC	PL
Thailand	2016	3.4	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2017	4.2	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2018	4.2	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2019	2.3	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2020	-6.1	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2021 forecast	3.0	%	Southeast Asia	THA	not VNM
Thailand	2022 forecast	4.5	%	Southeast Asia	THA	not VNM

• Sử dụng các đặc trưng:

mean(a$G)

## [1] 6.242857

• Sử dụng câu lệnh mean, ta được kết quả 6.242857: độ lớn trung bình của GDP Việt Nam.

mean(b$G)

## [1] 2.214286

• 2.214286 : độ lớn trung bình của GDP Thailand.

median(a$G)

## [1] 6.8

• Sử dụng câu lệnh medium, nhận được giá trị 6.8: Trung vị của GDP Việt Nam.

median(b$G)

## [1] 3.4

• 3.4: trung vị của GDP Thailand.

var(a$G)

## [1] 2.262857

*2.262857: độ phân tán của GDP Việt Nam so với trung vị, giá trị nhận được sau khi thực hiện lệnh var.

var(b$G)

## [1] 14.04476

• 14.04476: độ phân tán của GDP Thailand so với trung vị.

summary(a$G)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   2.900   6.450   6.800   6.243   7.000   7.100

• Kết quả trên là tứ phân vị của G Việt Nam, từ năm 2016 đến 2022:
  
• GDP thấp nhất là 2.9.
  
• 25% GDP những năm khác thấp hơn 6.45
  
• GDP cao nhất là 7.1.
  
• 75% GDP những năm còn lại thấp hơn 7.

summary(b$G)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  -6.100   2.650   3.400   2.214   4.200   4.500

• Kết quả trên là tứ phân vị của G Thailand, từ năm 2016 đến 2022:
  
• GDP thấp nhất là -6.1.
  
• 25% GDP những năm khác thấp hơn 2.65
  
• GDP cao nhất là 4.5.
  
• 75% GDP những năm còn lại thấp hơn 4.2.

Kết Luận:

• Thông qua những số liệu thu thập được, ta thấy GDP Việt Nam từ năm 2016 đến năm 2022 con hơn so với Thailand.

2.2.5.3 5.2 Vẽ đồ thị.

• Đồ thị GDP của Việt Nam.

tmp <- a
ra <- vector()
ha <- vector()
for(i in 1:(2-1)) {
  ra[i]= (tmp$G[i+1]/tmp$G[i]-1)
  ha[i]= tmp$G[i+1] - tmp$G[i] }
dg <- data.frame(ra, ha)
dg$Ye <- tmp$Ye[2:2]
tmp %>% ggplot(aes(x = factor(G), y = Ye)) + geom_col(fill ='green') + labs(title = 'Hình 5.2.1: GDP Việt Nam trong giai đoạn 2016 đến 2022')

• Đồ thị GDP của Samoa từ năm 2016 đến 2022.

q <- e %>% filter(e$R == 'Samoa')
tmp <- q
ra <- vector()
ha <- vector()
for(i in 1:(2-1)) {
  ra[i]= (tmp$G[i+1]/tmp$G[i]-1)
  ha[i]= tmp$G[i+1] - tmp$G[i] }
dg <- data.frame(ra, ha)
dg$Ye <- tmp$Ye[2:2]
tmp %>% ggplot(aes(x = factor(G), y = Ye)) + geom_col(fill ='red') + labs(title = 'Hình 5.2.2: GDP Samoa trong giai đoạn 2016 đến 2022')