kiểm tra kĩ năng 2

# Sinh ngẫu nhiên 300 giá trị từ phân phối đều trong khoảng [2,10]
set.seed(123)  # Đặt seed để kết quả có thể tái lập
data <- runif(300, min = 2, max = 10)

# Tính giá trị kỳ vọng (mean) và phương sai (variance)
mean_value <- mean(data)
variance_value <- var(data)

# In kết quả
cat("Giá trị kỳ vọng (mean):", mean_value, "\n")

## Giá trị kỳ vọng (mean): 5.996895

cat("Phương sai (variance):", variance_value, "\n")

## Phương sai (variance): 5.039841

# Nạp thư viện cần thiết
library(ggplot2)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

# Đọc dữ liệu Iris
data(iris)

# Xác định giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của từng đặc trưng
summary_stats <- iris %>%
  summarise(across(where(is.numeric), list(min = min, max = max)))

print(summary_stats)

##   Sepal.Length_min Sepal.Length_max Sepal.Width_min Sepal.Width_max
## 1              4.3              7.9               2             4.4
##   Petal.Length_min Petal.Length_max Petal.Width_min Petal.Width_max
## 1                1              6.9             0.1             2.5

# Đếm số lượng mẫu của từng loại hoa
species_counts <- table(iris$Species)

# Vẽ biểu đồ barplot số lượng mẫu của mỗi loại hoa
ggplot(iris, aes(x = Species)) +
  geom_bar(fill = "steelblue") +
  labs(title = "Số lượng mẫu của mỗi loại hoa",
       x = "Loài hoa",
       y = "Số lượng") +
  theme_minimal()