Zadanie 1.

Oblicz podstawowe statystyki dla cen nieruchomości wg typu.

dane %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(
    średnia = mean(price),
    mediana = median(price),
    odchylenie = sd(price),
    minimum = min(price),
    maximum = max(price)
  )
## # A tibble: 4 × 6
##   type         średnia mediana odchylenie minimum maximum
##   <chr>          <dbl>   <dbl>      <dbl>   <int>   <int>
## 1 Condo        150082.  130000     74431.   40000  360000
## 2 Multi-Family 224535.  221250     85062.  100000  416767
## 3 Residential  239186.  218000    140378.    1551  884790
## 4 Unkown       275000   275000        NA   275000  275000

Zawężamy do miasta SACRAMENTO

dane %>%
  filter(city=="SACRAMENTO") %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(
    średnia = mean(price),
    mediana = median(price),
    odchylenie = sd(price),
    minimum = min(price),
    maximum = max(price)
  )
## # A tibble: 3 × 6
##   type         średnia mediana odchylenie minimum maximum
##   <chr>          <dbl>   <dbl>      <dbl>   <int>   <int>
## 1 Condo        137691.  110700     78029.   40000  360000
## 2 Multi-Family 214190.  187290     94854.  100000  416767
## 3 Residential  201360.  180000    101263.   55422  699000

W Sacramento są różne ulice. Statystyki dla ulicy HIGH.

dane %>%
  filter(city=="SACRAMENTO" & grepl("HIGH", street)) %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(
    średnia = mean(price),
    mediana = median(price),
    odchylenie = sd(price),
    minimum = min(price),
    maximum = max(price)
  )
## # A tibble: 2 × 6
##   type        średnia mediana odchylenie minimum maximum
##   <chr>         <dbl>   <dbl>      <dbl>   <int>   <int>
## 1 Condo        100000  100000        NA   100000  100000
## 2 Residential   62111   62111      4086.   59222   65000

W Sacramento są różne ulice. Statystyki dla ulicy HIGH ułożenie od największej do najmiejszej.

dane %>%
  filter(city=="SACRAMENTO" & grepl("HIGH", street)) %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(
    średnia = mean(price),
    mediana = median(price),
    odchylenie = sd(price),
    minimum = min(price),
    maximum = max(price)
  )%>%
  arrange(desc(mean(price)))
## # A tibble: 2 × 6
##   type        średnia mediana odchylenie minimum maximum
##   <chr>         <dbl>   <dbl>      <dbl>   <int>   <int>
## 1 Condo        100000  100000        NA   100000  100000
## 2 Residential   62111   62111      4086.   59222   65000