#Các phép tính cơ bản cong = 1+9 print(cong) chia = 7/4 chia_du = 7%%4 chia_nguyen = 7%/%4 print(list(chia, chia_du, chia_nguyen))

#Chuỗi ký tự “Bún đậu mắm tôm” x = “Bánh mì”

#vecter #Tạo vector 1:10 v1 = c(“bún”, “đậu”, “123”) v2 = c(TRUE, FALSE, FALSE) v3 = c(1,2,3,4,5) v4 = seq(1,10, by = 3) v5 = seq(10,1, by = -1)

#Đếm số phần tử - một chuỗi ký tự được coi là một phần tử length(x) length(“Bún đậu mắm tôm”) length(v1) #Đếm số ký tự nchar(x) nchar(“Bún đậu mắm tôm”) nchar(v1)

#Cộng, nhân, ghép 2 vector a1 = c(1,2,3,4) a2 = 10:13 tich = a1a2 tich_vs_1so = a13 tong = a1+a2 ghep = c(a1,a2) print(list(tich,tich_vs_1so,tong,ghep))

#Hàm số # Định nghĩa một hàm có 3 tham số, trong đó z có giá trị mặc định a <- function(x, y, z = 100) { return(x + y + z) } # Gọi hàm và in kết quả a(x = 1, y = 2) print(a(5, 10)) print(a(5, 10, z = 20))

#Bài 1 # Tạo 1000 giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn x <- rnorm(1000)

Thay các giá trị âm bằng NA

x[x < 0] <- NA

Tính trung bình, bỏ qua NA

mean(x, na.rm = TRUE)

#Bài 2

tạo data frame có giá trị thật và giá trị dự đoán

du_lieu <- data.frame( thuc_te = c(1, 2, 3, 4, 5), # giá trị thật du_doan = c(0.8, 2.2, 2.9, 4.5, 4.7) # giá trị dự đoán )

du_lieu %>% mutate(sai_so = thuc_te - du_doan) %>% # tính sai số từng phần tử mutate(binh_phuong_sai_so = sai_so^2) %>% # bình phương sai số summarise( can_bac_hai_tb = sqrt(mean(binh_phuong_sai_so)) # tính RMSE theo công thức )