Baithuchanh1
LeVanTrong
2025-10-21
Bài tập ngày 1
Việc 1: Tải R, RStudio về máy tính và cài đặt hai nhu liệu này.
Việc 2: Cài đặt các gói lệnh (packages) cần thiết (nếu chưa cài đặt).
Việc 3: Đọc dữ liệu”Obesity data.csv” vào R và gọi dữ liệu là “ob” (dùng hàm read.csv)
ob = read.csv("D:\\DAU\\NH 2025 - 2026\\13. TAP HUAN NCKH\\THUC HANH\\Obesity data.csv")
dim(ob)## [1] 1217 13head(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3 0
## 2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8 1
## 3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0 1
## 4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8 1
## 5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8 0
## 6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2 1
## diabetes
## 1 1
## 2 0
## 3 0
## 4 0
## 5 0
## 6 0tail(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat
## 1212 1222 F 153 50 21.4 59 1309 0.87 18328 29147 37.6
## 1213 1223 F 150 44 19.6 44 1474 0.95 12906 28534 30.1
## 1214 1224 F 148 51 23.3 58 1522 0.97 14938 33931 29.6
## 1215 1225 F 149 50 22.5 57 1409 0.93 16777 30598 34.4
## 1216 1226 F 144 49 23.6 67 1266 0.90 20094 27272 41.3
## 1217 1227 F 141 45 22.6 58 1228 0.91 14567 28111 33.2
## hypertension diabetes
## 1212 1 0
## 1213 0 1
## 1214 0 0
## 1215 1 0
## 1216 1 0
## 1217 0 0Việc 4: Thông tin về dữ liệu ob này
4.1 Có bao nhiêu biến số (variable) và quan sát (observation)
nrow(ob)## [1] 1217ncol(ob)## [1] 134.2 Liệt kê 6 quan sát đầu tiên của dữ liệu.
head(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3 0
## 2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8 1
## 3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0 1
## 4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8 1
## 5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8 0
## 6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2 1
## diabetes
## 1 1
## 2 0
## 3 0
## 4 0
## 5 0
## 6 04.3 Liệt kê 6 quan sát cuối cùng của dữ liệu
tail(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat
## 1212 1222 F 153 50 21.4 59 1309 0.87 18328 29147 37.6
## 1213 1223 F 150 44 19.6 44 1474 0.95 12906 28534 30.1
## 1214 1224 F 148 51 23.3 58 1522 0.97 14938 33931 29.6
## 1215 1225 F 149 50 22.5 57 1409 0.93 16777 30598 34.4
## 1216 1226 F 144 49 23.6 67 1266 0.90 20094 27272 41.3
## 1217 1227 F 141 45 22.6 58 1228 0.91 14567 28111 33.2
## hypertension diabetes
## 1212 1 0
## 1213 0 1
## 1214 0 0
## 1215 1 0
## 1216 1 0
## 1217 0 04.4 Tóm tắt dữ liệu bằng hàm summary
summary(ob)## id gender height weight
## Min. : 1.0 Length:1217 Min. :136.0 Min. :34.00
## 1st Qu.: 309.0 Class :character 1st Qu.:151.0 1st Qu.:49.00
## Median : 615.0 Mode :character Median :155.0 Median :54.00
## Mean : 614.5 Mean :156.7 Mean :55.14
## 3rd Qu.: 921.0 3rd Qu.:162.0 3rd Qu.:61.00
## Max. :1227.0 Max. :185.0 Max. :95.00
## bmi age WBBMC wbbmd fat
## Min. :14.5 Min. :13.00 Min. : 695 Min. :0.650 Min. : 4277
## 1st Qu.:20.2 1st Qu.:35.00 1st Qu.:1481 1st Qu.:0.930 1st Qu.:13768
## Median :22.2 Median :48.00 Median :1707 Median :1.010 Median :16955
## Mean :22.4 Mean :47.15 Mean :1725 Mean :1.009 Mean :17288
## 3rd Qu.:24.3 3rd Qu.:58.00 3rd Qu.:1945 3rd Qu.:1.090 3rd Qu.:20325
## Max. :37.1 Max. :88.00 Max. :3040 Max. :1.350 Max. :40825
## lean pcfat hypertension diabetes
## Min. :19136 Min. : 9.2 Min. :0.000 Min. :0.0000
## 1st Qu.:30325 1st Qu.:27.0 1st Qu.:0.000 1st Qu.:0.0000
## Median :33577 Median :32.4 Median :1.000 Median :0.0000
## Mean :35463 Mean :31.6 Mean :0.507 Mean :0.1109
## 3rd Qu.:39761 3rd Qu.:36.8 3rd Qu.:1.000 3rd Qu.:0.0000
## Max. :63059 Max. :48.4 Max. :1.000 Max. :1.0000Việc 5: Biên tập dữ liệu
5.1 Mã hoá biến gender (F/M) thành biến sex với giá trị 0/1 (0= M; 1= F)
ob$sex = ifelse(ob$gender == "F", 1, 0)
head(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3 0
## 2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8 1
## 3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0 1
## 4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8 1
## 5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8 0
## 6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2 1
## diabetes sex
## 1 1 1
## 2 0 0
## 3 0 1
## 4 0 1
## 5 0 0
## 6 0 15.2 Mã hoá biến bmi thành biến obese với 4 nhóm như sau:
ob$obse[ob$bmi<18.5]="Thiếu cân"
ob$obse[ob$bmi >= 18.5 & ob$bmi < 25] = "Bình thường"
ob$obse[ob$bmi>=25 & ob$bmi<30]= "Thừa cân"
ob$obse[ob$bmi>=30]="Béo phì"
head(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3 0
## 2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8 1
## 3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0 1
## 4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8 1
## 5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8 0
## 6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2 1
## diabetes sex obse
## 1 1 1 Bình thường
## 2 0 0 Bình thường
## 3 0 1 Bình thường
## 4 0 1 Bình thường
## 5 0 0 Bình thường
## 6 0 1 Bình thường5.3 Tạo biến số mới lean.kg và fat.kg tính toán lượng cơ (lean) và mỡ (fat) bằng đơn vị kg
ob$lean.kg = ob$lean/1000
ob$fat.kg = ob$fat/1000
head(ob)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3 0
## 2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8 1
## 3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0 1
## 4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8 1
## 5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8 0
## 6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2 1
## diabetes sex obse lean.kg fat.kg
## 1 1 1 Bình thường 28.600 17.802
## 2 0 0 Bình thường 40.229 8.381
## 3 0 1 Bình thường 36.057 19.221
## 4 0 1 Bình thường 33.094 17.472
## 5 0 0 Bình thường 40.621 7.336
## 6 0 1 Bình thường 30.068 14.9045.4 Tạo 1 tập dữ liệu men.overweight gồm nam giới quá cân và béo phì
men.overweight = subset(ob,gender=="M" & bmi>=25)
head(men.overweight)## id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat hypertension
## 16 16 M 150 70 31.1 49 2084 1.00 16540 49512 24.3 1
## 18 18 M 158 65 26.0 49 2557 1.29 11716 45567 19.6 1
## 19 19 M 162 72 27.4 66 1535 0.86 25416 44577 35.5 1
## 26 26 M 172 78 26.4 52 1991 0.95 19772 55200 25.7 0
## 40 40 M 171 75 25.6 51 2192 1.13 18188 51801 25.2 1
## 69 69 M 168 80 28.3 53 2043 1.06 17907 54594 24.0 0
## diabetes sex obse lean.kg fat.kg
## 16 0 0 Béo phì 49.512 16.540
## 18 0 0 Thừa cân 45.567 11.716
## 19 0 0 Thừa cân 44.577 25.416
## 26 0 0 Thừa cân 55.200 19.772
## 40 0 0 Thừa cân 51.801 18.188
## 69 0 0 Thừa cân 54.594 17.9075.5 Tạo 1 tập dữ liệu Demo chỉ bao gồm 6 biến số là id, age, gender, height, weight và pcfat.
Demo = ob[, c("id", "age", "gender", "height", "weight", "pcfat")]
head(Demo)## id age gender height weight pcfat
## 1 1 53 F 150 49 37.3
## 2 2 65 M 165 52 16.8
## 3 3 64 F 157 57 34.0
## 4 4 56 F 156 53 33.8
## 5 5 54 M 160 51 14.8
## 6 6 52 F 153 47 32.2R Markdown
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.