```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

3️⃣ Xóa phần mô tả “cars” và “pressure”, rồi dán nội dung từ Việc 1–5:

```r ## Việc 1 – Cài đặt R và RStudio # Link tải R: https://cran.r-project.org/mirrors.html # Link tải RStudio: https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Việc 2 – Cài đặt các gói phân tích

install.packages(c(“lessR”,“table1”,“compareGroups”,“simpleboot”,“boot”, “GGally”,“gapminder”,“ggfortify”,“BMA”), dependencies = TRUE, repos = “https://cloud.r-project.org”)

Việc 3 – Đọc dữ liệu

ob <- read.csv(“D:/KTDN/Thư mục mới/Obesity data.csv”) head(ob) dim(ob) str(ob) summary(ob)

Việc 4 – Thông tin về dữ liệu

dim(ob) head(ob) tail(ob) summary(ob)

Việc 5 – Biên tập dữ liệu

5.1 Mã hóa giới tính

ob\(sex <- ifelse(ob\)gender==“F”,1,0) table(ob\(sex, ob\)gender)

5.2 Phân loại BMI

ob\(obese[ob\)bmi<18.5] <- “Underweight” ob\(obese[ob\)bmi>=18.5 & ob\(bmi<25] <- "Normal" ob\)obese[ob\(bmi>=25 & ob\)bmi<30] <- “Overweight” ob\(obese[ob\)bmi>=30] <- “Obese” table(ob$obese)

5.3 Biến số mới

ob\(lean.kg <- ob\)lean/1000 ob\(fat.kg <- ob\)fat/1000

5.4 Tạo tập men.overweight

men.overweight <- subset(ob, gender==“M” & bmi>=25) dim(men.overweight) table(men.overweight$obese)

5.5 Tạo tập Demo

Demo <- subset(ob, select=c(id,age,gender,weight,height,pcfat)) head(Demo) dim(Demo)