Thực hành ngày 1

#BÀI TẬP NGÀY 1- GIỚI THIỆU R

Việc 1: Tải R, RStudio về máy tính và cài đặt hai dữ liệu này.

Việc 2: Cài đặt các gói lệnh

Việc 3: Đọc dữ liệu “Obesity data.csv” vào R và gọi dữ liệu là “ob”

ob = read.csv("C:\\Users\\ASUS\\OneDrive\\Máy tính\\R pro\\dữ liệu\\Obesity data.csv")

Việc 4: Thông tin về dữ liệu ob này

4.1. Có bao nhiêu biến số và quan sát

dim(ob) ### 4.2. Liệt kê 6 quan sát đầu tiên của dữ liệu.
head(ob) ### 4.3. Liệt kê 6 quan sát cuối cùng của dữ liệu tail(ob)

4.4. Tóm tắt dữ liệu bằng hàm summary

summary(ob)

Việc 5: 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$sex[ob$gender == “M”] = 0 ob$sex[ob$gender == “F”] = 1

5.2. Mã hóa biến bmi thành biến obese với 4 nhóm như sau:

ob$obese[ob$bmi<18.5] = “Thiếu cân” ob$obese[ob$bmi>= 25 & ob$bmi <25] = "Bình thường" ob$obese[ob$bmi>= 18.5 & ob$bmi <25] = “Bình thường” ob$obese[ob$bmi>= 25 & ob$bmi <30] = "Thừa cân" ob$obese[ob$bmi>30] = “Béo phì”

5.3. Tạo biến số mới lean.kg và fat.kg tính toán lượng cơ (lean) và mỡ (fat) bằng đơn vị kg

lean.kg=ob$lean/1000 fat.kg=ob$fat/1000

5.4. Tạo 1 tập dữ liệu men.overweight gồm nam giới quá cân (25.0 kg/m2 BMI< 30.0 kg/m2) và béo phì (BMI  30.0 kg/m2). Có bao nhiêu biến số và quan sát trong tập dữ liệu này?

men.overweight<-subset(ob,sex==“M” & bmi>=25)

dim(men.overweight)

head(men.overweight)

5.5. Tạo 1 tập dữ liệu Demo chỉ bao gồm 6 biến số là id, age, gender, height, weight và pcfat.

demo=subset(ob, select=c(id,age, gender, weight, height, pcfat))