#BÀI TẬP NGÀY 1- GIỚI THIỆU R

1️⃣: Tải R, RStudio

2️⃣: Cài đặt các gói lệnh

3️⃣: Đọc dữ liệu

ob = read.csv("C:\\R pro\\Obesity data.csv")

4️⃣: Thông tin về dữ liệu

### 4.1. Có bao nhiêu biến số và quan sát
dim(ob)
## [1] 1217   13
### 4.2. 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        0
### 4.3. 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        0
### 4.4. 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.   :1.0000

5️⃣: Biên tập dữ liệu

### 5.1. Mã hóa biến gender (F/M) thành biến sex với giá trị 0/1 (0=M, 1=F)
ob$sex <- ifelse(ob$gender == "M", 0, 1)
table(ob$sex)
## 
##   0   1 
## 355 862
### 5.2. Mã hóa biến bmi thành biến obese với 4 nhóm
ob$obese <- cut(ob$bmi,
                breaks = c(-Inf, 18.5, 25, 30, Inf),
                labels = c("Thieu can", "Binh thuong", "Thua can", "Beo phi"))
table(ob$obese)
## 
##   Thieu can Binh thuong    Thua can     Beo phi 
##         112         875         215          15
### 5.3. Tạo biến lean.kg và fat.kg
ob$lean.kg <- ob$lean / 1000
ob$fat.kg  <- ob$fat  / 1000

head(ob[, c("id", "lean.kg", "fat.kg")])
##   id lean.kg fat.kg
## 1  1  28.600 17.802
## 2  2  40.229  8.381
## 3  3  36.057 19.221
## 4  4  33.094 17.472
## 5  5  40.621  7.336
## 6  6  30.068 14.904
### 5.4. Tạo tập dữ liệu men.overweight (nam giới BMI ≥ 25)
men.overweight <- subset(ob, sex == 0 & bmi >= 25)
dim(men.overweight)
## [1] 85 17
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    obese lean.kg fat.kg
## 16        0   0  Beo phi  49.512 16.540
## 18        0   0 Thua can  45.567 11.716
## 19        0   0 Thua can  44.577 25.416
## 26        0   0 Thua can  55.200 19.772
## 40        0   0 Thua can  51.801 18.188
## 69        0   0 Thua can  54.594 17.907
### 5.5. Tạo tập dữ liệu demo với 6 biến cơ bản
demo <- subset(ob, select = 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  32.2

6️⃣: Ghi lại và chia sẻ trên mạng rpubs.com