th2

# Thiết lập seed để đảm bảo tái lập kết quả
set.seed(123)

# 1. Sinh ngẫu nhiên 600 giá trị từ phân phối chuẩn N(40, 12^2)
data <- rnorm(600, mean = 40, sd = 12)

# Xem một vài giá trị đầu tiên để xác nhận
print(head(data))

## [1] 33.27429 37.23787 58.70450 40.84610 41.55145 60.58078

# 2. Kiểm tra tính chuẩn bằng kiểm định Shapiro-Wilk
shapiro_test <- shapiro.test(data)

# In kết quả kiểm định
print(shapiro_test)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  data
## W = 0.99873, p-value = 0.9518

# 3. (Tuỳ chọn) Vẽ biểu đồ Histogram và Q-Q Plot để kiểm tra trực quan
par(mfrow = c(1, 2))  # Chia cửa sổ đồ thị thành 2 cột

# Histogram
hist(data, breaks = 30, main = "Histogram of Data", xlab = "Value", col = "lightblue", border = "black")
# Q-Q Plot
qqnorm(data, main = "Q-Q Plot")
qqline(data, col = "red")

# 1. Đọc tập dữ liệu Iris
data(iris)  # Tập dữ liệu iris có sẵn trong R
head(iris)  # Hiển thị vài dòng đầu để kiểm tra

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

# 2. Tính giá trị trung bình và phương sai của Sepal.Width theo từng loại hoa
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

# Tính trung bình và phương sai
summary_stats <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(
    Mean_Sepal_Width = mean(Sepal.Width),
    Variance_Sepal_Width = var(Sepal.Width)
  )

# Hiển thị kết quả
print(summary_stats)

## # A tibble: 3 × 3
##   Species    Mean_Sepal_Width Variance_Sepal_Width
##   <fct>                 <dbl>                <dbl>
## 1 setosa                 3.43               0.144 
## 2 versicolor             2.77               0.0985
## 3 virginica              2.97               0.104

# 3. Vẽ biểu đồ Boxplot của Sepal.Width theo từng loại hoa
library(ggplot2)

ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Width, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Boxplot of Sepal Width by Species",
       x = "Species",
       y = "Sepal Width") +
  theme_minimal()