# Họ và tên: TẠ HOÀNG KIM NGA
# Lớp: 24NH1
# Mssv: 2354020026
# BÀI THỰC HÀNH CUỐI KỲ
### a. Nhập liệu
likert=file.choose()
DL=read.csv(likert,header=TRUE)
save(DL,file="Bài tập CK.rda")
attach(DL)
is.data.frame(DL)
## [1] TRUE
head(DL)
## STT Ngày VNI VIC VHM
## 1 250 04/09/2026 1853.08 256.1 75.2
## 2 249 03/09/2026 1827.72 244.5 73.4
## 3 248 28/08/2026 1832.12 236.0 73.0
## 4 247 27/08/2026 1831.56 236.0 73.8
## 5 246 26/08/2026 1821.32 230.0 73.6
## 6 245 25/08/2026 1791.41 220.5 73.6
dim(DL)
## [1] 250 5
names(DL)
## [1] "STT" "Ngày" "VNI" "VIC" "VHM"
### b. Mã hóa
# b.1 VNI
VNILCMH=DL$VNI
VNILCMH=replace(VNILCMH,DL$VNI<=1700,1)
VNILCMH=replace(VNILCMH,DL$VNI>1700&DL$VNI<=1800,2)
VNILCMH=replace(VNILCMH,DL$VNI>1800,3)
VNILC=data.frame(DL$VNI,VNILCMH)
VNILC
## DL.VNI VNILCMH
## 1 1853.08 3
## 2 1827.72 3
## 3 1832.12 3
## 4 1831.56 3
## 5 1821.32 3
## 6 1791.41 2
## 7 1788.78 2
## 8 1768.12 2
## 9 1734.24 2
## 10 1726.69 2
## 11 1732.02 2
## 12 1727.46 2
## 13 1729.08 2
## 14 1765.63 2
## 15 1793.18 2
## 16 1773.41 2
## 17 1776.77 2
## 18 1768.06 2
## 19 1764.78 2
## 20 1776.46 2
## 21 1777.23 2
## 22 1762.84 2
## 23 1735.78 2
## 24 1744.66 2
## 25 1704.68 2
## 26 1680.62 1
## 27 1669.01 1
## 28 1686.11 1
## 29 1699.38 1
## 30 1668.53 1
## 31 1730.56 2
## 32 1743.51 2
## 33 1787.45 2
## 34 1804.24 3
## 35 1782.12 2
## 36 1806.63 3
## 37 1800.54 3
## 38 1828.34 3
## 39 1840.70 3
## 40 1853.70 3
## 41 1848.25 3
## 42 1843.50 3
## 43 1862.08 3
## 44 1866.35 3
## 45 1867.21 3
## 46 1860.01 3
## 47 1854.97 3
## 48 1871.91 3
## 49 1863.07 3
## 50 1878.02 3
## 51 1869.04 3
## 52 1857.91 3
## 53 1824.53 3
## 54 1830.47 3
## 55 1806.20 3
## 56 1807.94 3
## 57 1799.31 2
## 58 1791.65 2
## 59 1798.61 2
## 60 1803.71 3
## 61 1793.05 2
## 62 1790.53 2
## 63 1838.90 3
## 64 1831.55 3
## 65 1819.01 3
## 66 1826.47 3
## 67 1844.54 3
## 68 1863.49 3
## 69 1863.67 3
## 70 1874.43 3
## 71 1884.18 3
## 72 1886.03 3
## 73 1877.13 3
## 74 1896.89 3
## 75 1913.23 3
## 76 1912.93 3
## 77 1927.94 3
## 78 1921.60 3
## 79 1925.46 3
## 80 1898.37 3
## 81 1901.10 3
## 82 1895.50 3
## 83 1915.37 3
## 84 1909.01 3
## 85 1891.20 3
## 86 1874.85 3
## 87 1854.06 3
## 88 1854.10 3
## 89 1875.84 3
## 90 1853.29 3
## 91 1870.36 3
## 92 1857.30 3
## 93 1833.48 3
## 94 1837.11 3
## 95 1817.17 3
## 96 1819.83 3
## 97 1800.65 3
## 98 1775.65 2
## 99 1758.96 2
## 100 1750.00 2
## 101 1736.68 2
## 102 1756.55 2
## 103 1677.54 1
## 104 1674.99 1
## 105 1684.04 1
## 106 1694.82 1
## 107 1702.93 2
## 108 1674.49 1
## 109 1662.54 1
## 110 1672.80 1
## 111 1644.63 1
## 112 1658.19 1
## 113 1614.77 1
## 114 1591.17 1
## 115 1647.81 1
## 116 1699.13 1
## 117 1713.83 2
## 118 1710.29 2
## 119 1693.21 1
## 120 1696.24 1
## 121 1709.61 2
## 122 1728.34 2
## 123 1676.73 1
## 124 1652.79 1
## 125 1767.84 2
## 126 1808.51 3
## 127 1818.27 3
## 128 1813.14 3
## 129 1846.10 3
## 130 1880.33 3
## 131 1879.64 3
## 132 1860.91 3
## 133 1867.62 3
## 134 1860.14 3
## 135 1824.09 3
## 136 1814.09 3
## 137 1796.85 2
## 138 1754.03 2
## 139 1754.82 2
## 140 1755.49 2
## 141 1782.56 2
## 142 1791.43 2
## 143 1813.40 3
## 144 1806.50 3
## 145 1829.04 3
## 146 1814.98 3
## 147 1802.91 3
## 148 1830.50 3
## 149 1843.72 3
## 150 1870.79 3
## 151 1882.73 3
## 152 1885.44 3
## 153 1893.78 3
## 154 1896.59 3
## 155 1879.13 3
## 156 1864.80 3
## 157 1894.44 3
## 158 1902.93 3
## 159 1877.33 3
## 160 1867.90 3
## 161 1855.56 3
## 162 1861.58 3
## 163 1816.27 3
## 164 1788.40 2
## 165 1784.49 2
## 166 1766.90 2
## 167 1754.84 2
## 168 1729.80 2
## 169 1742.85 2
## 170 1782.82 2
## 171 1772.15 2
## 172 1751.03 2
## 173 1704.31 2
## 174 1676.98 1
## 175 1673.66 1
## 176 1679.18 1
## 177 1646.01 1
## 178 1646.89 1
## 179 1698.90 1
## 180 1718.98 2
## 181 1747.17 2
## 182 1753.74 2
## 183 1741.32 2
## 184 1737.24 2
## 185 1731.77 2
## 186 1717.06 2
## 187 1701.67 2
## 188 1690.99 1
## 189 1684.32 1
## 190 1680.36 1
## 191 1660.36 1
## 192 1667.98 1
## 193 1654.93 1
## 194 1655.99 1
## 195 1649.00 1
## 196 1659.92 1
## 197 1654.42 1
## 198 1635.46 1
## 199 1631.44 1
## 200 1631.86 1
## 201 1593.61 1
## 202 1580.54 1
## 203 1599.10 1
## 204 1642.64 1
## 205 1654.89 1
## 206 1651.98 1
## 207 1617.00 1
## 208 1639.65 1
## 209 1669.57 1
## 210 1685.83 1
## 211 1680.50 1
## 212 1652.54 1
## 213 1683.18 1
## 214 1687.06 1
## 215 1678.50 1
## 216 1663.43 1
## 217 1636.43 1
## 218 1731.19 2
## 219 1766.85 2
## 220 1757.95 2
## 221 1761.06 2
## 222 1765.12 2
## 223 1747.55 2
## 224 1716.47 2
## 225 1697.83 1
## 226 1685.30 1
## 227 1695.50 1
## 228 1645.82 1
## 229 1652.71 1
## 230 1665.05 1
## 231 1661.70 1
## 232 1666.48 1
## 233 1660.70 1
## 234 1666.09 1
## 235 1657.46 1
## 236 1635.26 1
## 237 1634.45 1
## 238 1658.62 1
## 239 1665.18 1
## 240 1670.97 1
## 241 1680.90 1
## 242 1684.90 1
## 243 1667.26 1
## 244 1657.75 1
## 245 1643.26 1
## 246 1637.32 1
## 247 1624.53 1
## 248 1666.97 1
## 249 1696.29 1
## 250 1681.30 1
VNIMH=VNILCMH
VNIMH=replace(VNIMH,VNILCMH==1,"<=1700 điểm")
VNIMH=replace(VNIMH,VNILCMH==2,">1700 & <=1800 điểm")
VNIMH=replace(VNIMH,VNILCMH==3,">1800 điểm")
VNILC=data.frame(VNILCMH,VNIMH)
VNILC
## VNILCMH VNIMH
## 1 3 >1800 điểm
## 2 3 >1800 điểm
## 3 3 >1800 điểm
## 4 3 >1800 điểm
## 5 3 >1800 điểm
## 6 2 >1700 & <=1800 điểm
## 7 2 >1700 & <=1800 điểm
## 8 2 >1700 & <=1800 điểm
## 9 2 >1700 & <=1800 điểm
## 10 2 >1700 & <=1800 điểm
## 11 2 >1700 & <=1800 điểm
## 12 2 >1700 & <=1800 điểm
## 13 2 >1700 & <=1800 điểm
## 14 2 >1700 & <=1800 điểm
## 15 2 >1700 & <=1800 điểm
## 16 2 >1700 & <=1800 điểm
## 17 2 >1700 & <=1800 điểm
## 18 2 >1700 & <=1800 điểm
## 19 2 >1700 & <=1800 điểm
## 20 2 >1700 & <=1800 điểm
## 21 2 >1700 & <=1800 điểm
## 22 2 >1700 & <=1800 điểm
## 23 2 >1700 & <=1800 điểm
## 24 2 >1700 & <=1800 điểm
## 25 2 >1700 & <=1800 điểm
## 26 1 <=1700 điểm
## 27 1 <=1700 điểm
## 28 1 <=1700 điểm
## 29 1 <=1700 điểm
## 30 1 <=1700 điểm
## 31 2 >1700 & <=1800 điểm
## 32 2 >1700 & <=1800 điểm
## 33 2 >1700 & <=1800 điểm
## 34 3 >1800 điểm
## 35 2 >1700 & <=1800 điểm
## 36 3 >1800 điểm
## 37 3 >1800 điểm
## 38 3 >1800 điểm
## 39 3 >1800 điểm
## 40 3 >1800 điểm
## 41 3 >1800 điểm
## 42 3 >1800 điểm
## 43 3 >1800 điểm
## 44 3 >1800 điểm
## 45 3 >1800 điểm
## 46 3 >1800 điểm
## 47 3 >1800 điểm
## 48 3 >1800 điểm
## 49 3 >1800 điểm
## 50 3 >1800 điểm
## 51 3 >1800 điểm
## 52 3 >1800 điểm
## 53 3 >1800 điểm
## 54 3 >1800 điểm
## 55 3 >1800 điểm
## 56 3 >1800 điểm
## 57 2 >1700 & <=1800 điểm
## 58 2 >1700 & <=1800 điểm
## 59 2 >1700 & <=1800 điểm
## 60 3 >1800 điểm
## 61 2 >1700 & <=1800 điểm
## 62 2 >1700 & <=1800 điểm
## 63 3 >1800 điểm
## 64 3 >1800 điểm
## 65 3 >1800 điểm
## 66 3 >1800 điểm
## 67 3 >1800 điểm
## 68 3 >1800 điểm
## 69 3 >1800 điểm
## 70 3 >1800 điểm
## 71 3 >1800 điểm
## 72 3 >1800 điểm
## 73 3 >1800 điểm
## 74 3 >1800 điểm
## 75 3 >1800 điểm
## 76 3 >1800 điểm
## 77 3 >1800 điểm
## 78 3 >1800 điểm
## 79 3 >1800 điểm
## 80 3 >1800 điểm
## 81 3 >1800 điểm
## 82 3 >1800 điểm
## 83 3 >1800 điểm
## 84 3 >1800 điểm
## 85 3 >1800 điểm
## 86 3 >1800 điểm
## 87 3 >1800 điểm
## 88 3 >1800 điểm
## 89 3 >1800 điểm
## 90 3 >1800 điểm
## 91 3 >1800 điểm
## 92 3 >1800 điểm
## 93 3 >1800 điểm
## 94 3 >1800 điểm
## 95 3 >1800 điểm
## 96 3 >1800 điểm
## 97 3 >1800 điểm
## 98 2 >1700 & <=1800 điểm
## 99 2 >1700 & <=1800 điểm
## 100 2 >1700 & <=1800 điểm
## 101 2 >1700 & <=1800 điểm
## 102 2 >1700 & <=1800 điểm
## 103 1 <=1700 điểm
## 104 1 <=1700 điểm
## 105 1 <=1700 điểm
## 106 1 <=1700 điểm
## 107 2 >1700 & <=1800 điểm
## 108 1 <=1700 điểm
## 109 1 <=1700 điểm
## 110 1 <=1700 điểm
## 111 1 <=1700 điểm
## 112 1 <=1700 điểm
## 113 1 <=1700 điểm
## 114 1 <=1700 điểm
## 115 1 <=1700 điểm
## 116 1 <=1700 điểm
## 117 2 >1700 & <=1800 điểm
## 118 2 >1700 & <=1800 điểm
## 119 1 <=1700 điểm
## 120 1 <=1700 điểm
## 121 2 >1700 & <=1800 điểm
## 122 2 >1700 & <=1800 điểm
## 123 1 <=1700 điểm
## 124 1 <=1700 điểm
## 125 2 >1700 & <=1800 điểm
## 126 3 >1800 điểm
## 127 3 >1800 điểm
## 128 3 >1800 điểm
## 129 3 >1800 điểm
## 130 3 >1800 điểm
## 131 3 >1800 điểm
## 132 3 >1800 điểm
## 133 3 >1800 điểm
## 134 3 >1800 điểm
## 135 3 >1800 điểm
## 136 3 >1800 điểm
## 137 2 >1700 & <=1800 điểm
## 138 2 >1700 & <=1800 điểm
## 139 2 >1700 & <=1800 điểm
## 140 2 >1700 & <=1800 điểm
## 141 2 >1700 & <=1800 điểm
## 142 2 >1700 & <=1800 điểm
## 143 3 >1800 điểm
## 144 3 >1800 điểm
## 145 3 >1800 điểm
## 146 3 >1800 điểm
## 147 3 >1800 điểm
## 148 3 >1800 điểm
## 149 3 >1800 điểm
## 150 3 >1800 điểm
## 151 3 >1800 điểm
## 152 3 >1800 điểm
## 153 3 >1800 điểm
## 154 3 >1800 điểm
## 155 3 >1800 điểm
## 156 3 >1800 điểm
## 157 3 >1800 điểm
## 158 3 >1800 điểm
## 159 3 >1800 điểm
## 160 3 >1800 điểm
## 161 3 >1800 điểm
## 162 3 >1800 điểm
## 163 3 >1800 điểm
## 164 2 >1700 & <=1800 điểm
## 165 2 >1700 & <=1800 điểm
## 166 2 >1700 & <=1800 điểm
## 167 2 >1700 & <=1800 điểm
## 168 2 >1700 & <=1800 điểm
## 169 2 >1700 & <=1800 điểm
## 170 2 >1700 & <=1800 điểm
## 171 2 >1700 & <=1800 điểm
## 172 2 >1700 & <=1800 điểm
## 173 2 >1700 & <=1800 điểm
## 174 1 <=1700 điểm
## 175 1 <=1700 điểm
## 176 1 <=1700 điểm
## 177 1 <=1700 điểm
## 178 1 <=1700 điểm
## 179 1 <=1700 điểm
## 180 2 >1700 & <=1800 điểm
## 181 2 >1700 & <=1800 điểm
## 182 2 >1700 & <=1800 điểm
## 183 2 >1700 & <=1800 điểm
## 184 2 >1700 & <=1800 điểm
## 185 2 >1700 & <=1800 điểm
## 186 2 >1700 & <=1800 điểm
## 187 2 >1700 & <=1800 điểm
## 188 1 <=1700 điểm
## 189 1 <=1700 điểm
## 190 1 <=1700 điểm
## 191 1 <=1700 điểm
## 192 1 <=1700 điểm
## 193 1 <=1700 điểm
## 194 1 <=1700 điểm
## 195 1 <=1700 điểm
## 196 1 <=1700 điểm
## 197 1 <=1700 điểm
## 198 1 <=1700 điểm
## 199 1 <=1700 điểm
## 200 1 <=1700 điểm
## 201 1 <=1700 điểm
## 202 1 <=1700 điểm
## 203 1 <=1700 điểm
## 204 1 <=1700 điểm
## 205 1 <=1700 điểm
## 206 1 <=1700 điểm
## 207 1 <=1700 điểm
## 208 1 <=1700 điểm
## 209 1 <=1700 điểm
## 210 1 <=1700 điểm
## 211 1 <=1700 điểm
## 212 1 <=1700 điểm
## 213 1 <=1700 điểm
## 214 1 <=1700 điểm
## 215 1 <=1700 điểm
## 216 1 <=1700 điểm
## 217 1 <=1700 điểm
## 218 2 >1700 & <=1800 điểm
## 219 2 >1700 & <=1800 điểm
## 220 2 >1700 & <=1800 điểm
## 221 2 >1700 & <=1800 điểm
## 222 2 >1700 & <=1800 điểm
## 223 2 >1700 & <=1800 điểm
## 224 2 >1700 & <=1800 điểm
## 225 1 <=1700 điểm
## 226 1 <=1700 điểm
## 227 1 <=1700 điểm
## 228 1 <=1700 điểm
## 229 1 <=1700 điểm
## 230 1 <=1700 điểm
## 231 1 <=1700 điểm
## 232 1 <=1700 điểm
## 233 1 <=1700 điểm
## 234 1 <=1700 điểm
## 235 1 <=1700 điểm
## 236 1 <=1700 điểm
## 237 1 <=1700 điểm
## 238 1 <=1700 điểm
## 239 1 <=1700 điểm
## 240 1 <=1700 điểm
## 241 1 <=1700 điểm
## 242 1 <=1700 điểm
## 243 1 <=1700 điểm
## 244 1 <=1700 điểm
## 245 1 <=1700 điểm
## 246 1 <=1700 điểm
## 247 1 <=1700 điểm
## 248 1 <=1700 điểm
## 249 1 <=1700 điểm
## 250 1 <=1700 điểm
# b.2 VIC
VICLCMH=DL$VIC
VICLCMH=replace(VICLCMH,DL$VIC<=100,1)
VICLCMH=replace(VICLCMH,DL$VIC>100&DL$VIC<=200,2)
VICLCMH=replace(VICLCMH,DL$VIC>200,3)
VICLC=data.frame(DL$VIC,VICLCMH)
VICLC
## DL.VIC VICLCMH
## 1 256.10 3
## 2 244.50 3
## 3 236.00 3
## 4 236.00 3
## 5 230.00 3
## 6 220.50 3
## 7 214.50 3
## 8 205.00 3
## 9 202.00 3
## 10 200.00 2
## 11 200.00 2
## 12 198.00 2
## 13 200.40 3
## 14 207.90 3
## 15 215.50 3
## 16 208.50 3
## 17 208.50 3
## 18 215.00 3
## 19 218.80 3
## 20 220.00 3
## 21 218.00 3
## 22 213.00 3
## 23 214.10 3
## 24 220.00 3
## 25 219.40 3
## 26 213.80 3
## 27 213.50 3
## 28 213.10 3
## 29 214.00 3
## 30 202.10 3
## 31 217.30 3
## 32 220.00 3
## 33 220.00 3
## 34 223.00 3
## 35 217.00 3
## 36 219.00 3
## 37 221.50 3
## 38 223.00 3
## 39 221.00 3
## 40 220.70 3
## 41 220.30 3
## 42 220.30 3
## 43 220.30 3
## 44 220.30 3
## 45 217.10 3
## 46 220.00 3
## 47 217.20 3
## 48 228.00 3
## 49 225.00 3
## 50 230.50 3
## 51 229.00 3
## 52 219.80 3
## 53 205.50 3
## 54 205.40 3
## 55 192.00 2
## 56 194.00 2
## 57 192.60 2
## 58 195.50 2
## 59 196.00 2
## 60 196.00 2
## 61 193.20 2
## 62 195.00 2
## 63 207.00 3
## 64 200.20 3
## 65 197.60 2
## 66 204.90 3
## 67 204.90 3
## 68 211.30 3
## 69 210.80 3
## 70 210.80 3
## 71 213.00 3
## 72 218.80 3
## 73 216.50 3
## 74 218.70 3
## 75 226.70 3
## 76 225.10 3
## 77 225.00 3
## 78 228.00 3
## 79 229.80 3
## 80 221.00 3
## 81 222.00 3
## 82 223.00 3
## 83 226.00 3
## 84 224.00 3
## 85 219.50 3
## 86 219.50 3
## 87 212.00 3
## 88 214.00 3
## 89 225.50 3
## 90 212.10 3
## 91 214.50 3
## 92 207.20 3
## 93 193.70 2
## 94 191.00 2
## 95 187.90 2
## 96 189.30 2
## 97 177.00 2
## 98 165.50 2
## 99 160.00 2
## 100 151.70 2
## 101 149.20 2
## 102 153.40 2
## 103 143.40 2
## 104 141.60 2
## 105 141.00 2
## 106 139.90 2
## 107 141.00 2
## 108 135.00 2
## 109 129.50 2
## 110 132.60 2
## 111 130.00 2
## 112 128.70 2
## 113 124.00 2
## 114 125.60 2
## 115 135.00 2
## 116 145.00 2
## 117 146.00 2
## 118 146.20 2
## 119 144.70 2
## 120 144.60 2
## 121 145.00 2
## 122 146.00 2
## 123 141.80 2
## 124 145.60 2
## 125 156.50 2
## 126 164.80 2
## 127 155.60 2
## 128 155.50 2
## 129 167.20 2
## 130 172.00 2
## 131 168.90 2
## 132 158.00 2
## 133 162.90 2
## 134 162.30 2
## 135 160.00 2
## 136 159.00 2
## 137 150.80 2
## 138 141.50 2
## 139 132.30 2
## 140 131.00 2
## 141 130.10 2
## 142 121.60 2
## 143 130.70 2
## 144 130.70 2
## 145 140.50 2
## 146 140.50 2
## 147 140.50 2
## 148 151.00 2
## 149 159.90 2
## 150 165.40 2
## 151 161.10 2
## 152 160.50 2
## 153 161.00 2
## 154 162.00 2
## 155 159.90 2
## 156 153.00 2
## 157 160.20 2
## 158 167.90 2
## 159 163.70 2
## 160 176.00 2
## 161 176.60 2
## 162 179.00 2
## 163 173.10 2
## 164 173.10 2
## 165 169.60 2
## 166 163.00 2
## 167 159.70 2
## 168 155.00 2
## 169 158.00 2
## 170 169.80 2
## 171 169.90 2
## 172 158.80 2
## 173 148.50 2
## 174 142.70 2
## 175 142.90 2
## 176 142.90 2
## 177 142.90 2
## 178 144.00 2
## 179 146.00 2
## 180 148.80 2
## 181 160.00 2
## 182 152.70 2
## 183 142.80 2
## 184 133.50 2
## 185 134.70 2
## 186 137.50 2
## 187 134.95 2
## 188 130.20 2
## 189 124.00 2
## 190 122.50 2
## 191 121.50 2
## 192 119.75 2
## 193 114.85 2
## 194 114.00 2
## 195 110.25 2
## 196 110.00 2
## 197 108.50 2
## 198 105.50 2
## 199 105.60 2
## 200 105.60 2
## 201 100.50 2
## 202 99.50 1
## 203 99.85 1
## 204 103.90 2
## 205 103.25 2
## 206 100.50 2
## 207 97.70 1
## 208 95.50 1
## 209 102.05 2
## 210 106.00 2
## 211 110.05 2
## 212 107.00 2
## 213 109.50 2
## 214 107.50 2
## 215 101.50 2
## 216 101.70 2
## 217 97.45 1
## 218 102.00 2
## 219 106.55 2
## 220 104.75 2
## 221 105.95 2
## 222 102.70 2
## 223 96.00 1
## 224 89.75 1
## 225 89.05 1
## 226 90.00 1
## 227 89.85 1
## 228 88.25 1
## 229 85.50 1
## 230 85.00 1
## 231 87.45 1
## 232 86.40 1
## 233 82.00 1
## 234 79.00 1
## 235 74.50 1
## 236 74.60 1
## 237 74.40 1
## 238 76.60 1
## 239 72.50 1
## 240 71.55 1
## 241 67.50 1
## 242 68.90 1
## 243 68.90 1
## 244 68.00 1
## 245 65.45 1
## 246 64.60 1
## 247 62.50 1
## 248 62.50 1
## 249 62.50 1
## 250 62.50 1
VICMH=VICLCMH
VICMH=replace(VICMH,VICLCMH==1,"<=100 điểm")
VICMH=replace(VICMH,VICLCMH==2,">100 & <=200 điểm")
VICMH=replace(VICMH,VICLCMH==3,">200 điểm")
VICLC=data.frame(VICLCMH,VICMH)
VICLC
## VICLCMH VICMH
## 1 3 >200 điểm
## 2 3 >200 điểm
## 3 3 >200 điểm
## 4 3 >200 điểm
## 5 3 >200 điểm
## 6 3 >200 điểm
## 7 3 >200 điểm
## 8 3 >200 điểm
## 9 3 >200 điểm
## 10 2 >100 & <=200 điểm
## 11 2 >100 & <=200 điểm
## 12 2 >100 & <=200 điểm
## 13 3 >200 điểm
## 14 3 >200 điểm
## 15 3 >200 điểm
## 16 3 >200 điểm
## 17 3 >200 điểm
## 18 3 >200 điểm
## 19 3 >200 điểm
## 20 3 >200 điểm
## 21 3 >200 điểm
## 22 3 >200 điểm
## 23 3 >200 điểm
## 24 3 >200 điểm
## 25 3 >200 điểm
## 26 3 >200 điểm
## 27 3 >200 điểm
## 28 3 >200 điểm
## 29 3 >200 điểm
## 30 3 >200 điểm
## 31 3 >200 điểm
## 32 3 >200 điểm
## 33 3 >200 điểm
## 34 3 >200 điểm
## 35 3 >200 điểm
## 36 3 >200 điểm
## 37 3 >200 điểm
## 38 3 >200 điểm
## 39 3 >200 điểm
## 40 3 >200 điểm
## 41 3 >200 điểm
## 42 3 >200 điểm
## 43 3 >200 điểm
## 44 3 >200 điểm
## 45 3 >200 điểm
## 46 3 >200 điểm
## 47 3 >200 điểm
## 48 3 >200 điểm
## 49 3 >200 điểm
## 50 3 >200 điểm
## 51 3 >200 điểm
## 52 3 >200 điểm
## 53 3 >200 điểm
## 54 3 >200 điểm
## 55 2 >100 & <=200 điểm
## 56 2 >100 & <=200 điểm
## 57 2 >100 & <=200 điểm
## 58 2 >100 & <=200 điểm
## 59 2 >100 & <=200 điểm
## 60 2 >100 & <=200 điểm
## 61 2 >100 & <=200 điểm
## 62 2 >100 & <=200 điểm
## 63 3 >200 điểm
## 64 3 >200 điểm
## 65 2 >100 & <=200 điểm
## 66 3 >200 điểm
## 67 3 >200 điểm
## 68 3 >200 điểm
## 69 3 >200 điểm
## 70 3 >200 điểm
## 71 3 >200 điểm
## 72 3 >200 điểm
## 73 3 >200 điểm
## 74 3 >200 điểm
## 75 3 >200 điểm
## 76 3 >200 điểm
## 77 3 >200 điểm
## 78 3 >200 điểm
## 79 3 >200 điểm
## 80 3 >200 điểm
## 81 3 >200 điểm
## 82 3 >200 điểm
## 83 3 >200 điểm
## 84 3 >200 điểm
## 85 3 >200 điểm
## 86 3 >200 điểm
## 87 3 >200 điểm
## 88 3 >200 điểm
## 89 3 >200 điểm
## 90 3 >200 điểm
## 91 3 >200 điểm
## 92 3 >200 điểm
## 93 2 >100 & <=200 điểm
## 94 2 >100 & <=200 điểm
## 95 2 >100 & <=200 điểm
## 96 2 >100 & <=200 điểm
## 97 2 >100 & <=200 điểm
## 98 2 >100 & <=200 điểm
## 99 2 >100 & <=200 điểm
## 100 2 >100 & <=200 điểm
## 101 2 >100 & <=200 điểm
## 102 2 >100 & <=200 điểm
## 103 2 >100 & <=200 điểm
## 104 2 >100 & <=200 điểm
## 105 2 >100 & <=200 điểm
## 106 2 >100 & <=200 điểm
## 107 2 >100 & <=200 điểm
## 108 2 >100 & <=200 điểm
## 109 2 >100 & <=200 điểm
## 110 2 >100 & <=200 điểm
## 111 2 >100 & <=200 điểm
## 112 2 >100 & <=200 điểm
## 113 2 >100 & <=200 điểm
## 114 2 >100 & <=200 điểm
## 115 2 >100 & <=200 điểm
## 116 2 >100 & <=200 điểm
## 117 2 >100 & <=200 điểm
## 118 2 >100 & <=200 điểm
## 119 2 >100 & <=200 điểm
## 120 2 >100 & <=200 điểm
## 121 2 >100 & <=200 điểm
## 122 2 >100 & <=200 điểm
## 123 2 >100 & <=200 điểm
## 124 2 >100 & <=200 điểm
## 125 2 >100 & <=200 điểm
## 126 2 >100 & <=200 điểm
## 127 2 >100 & <=200 điểm
## 128 2 >100 & <=200 điểm
## 129 2 >100 & <=200 điểm
## 130 2 >100 & <=200 điểm
## 131 2 >100 & <=200 điểm
## 132 2 >100 & <=200 điểm
## 133 2 >100 & <=200 điểm
## 134 2 >100 & <=200 điểm
## 135 2 >100 & <=200 điểm
## 136 2 >100 & <=200 điểm
## 137 2 >100 & <=200 điểm
## 138 2 >100 & <=200 điểm
## 139 2 >100 & <=200 điểm
## 140 2 >100 & <=200 điểm
## 141 2 >100 & <=200 điểm
## 142 2 >100 & <=200 điểm
## 143 2 >100 & <=200 điểm
## 144 2 >100 & <=200 điểm
## 145 2 >100 & <=200 điểm
## 146 2 >100 & <=200 điểm
## 147 2 >100 & <=200 điểm
## 148 2 >100 & <=200 điểm
## 149 2 >100 & <=200 điểm
## 150 2 >100 & <=200 điểm
## 151 2 >100 & <=200 điểm
## 152 2 >100 & <=200 điểm
## 153 2 >100 & <=200 điểm
## 154 2 >100 & <=200 điểm
## 155 2 >100 & <=200 điểm
## 156 2 >100 & <=200 điểm
## 157 2 >100 & <=200 điểm
## 158 2 >100 & <=200 điểm
## 159 2 >100 & <=200 điểm
## 160 2 >100 & <=200 điểm
## 161 2 >100 & <=200 điểm
## 162 2 >100 & <=200 điểm
## 163 2 >100 & <=200 điểm
## 164 2 >100 & <=200 điểm
## 165 2 >100 & <=200 điểm
## 166 2 >100 & <=200 điểm
## 167 2 >100 & <=200 điểm
## 168 2 >100 & <=200 điểm
## 169 2 >100 & <=200 điểm
## 170 2 >100 & <=200 điểm
## 171 2 >100 & <=200 điểm
## 172 2 >100 & <=200 điểm
## 173 2 >100 & <=200 điểm
## 174 2 >100 & <=200 điểm
## 175 2 >100 & <=200 điểm
## 176 2 >100 & <=200 điểm
## 177 2 >100 & <=200 điểm
## 178 2 >100 & <=200 điểm
## 179 2 >100 & <=200 điểm
## 180 2 >100 & <=200 điểm
## 181 2 >100 & <=200 điểm
## 182 2 >100 & <=200 điểm
## 183 2 >100 & <=200 điểm
## 184 2 >100 & <=200 điểm
## 185 2 >100 & <=200 điểm
## 186 2 >100 & <=200 điểm
## 187 2 >100 & <=200 điểm
## 188 2 >100 & <=200 điểm
## 189 2 >100 & <=200 điểm
## 190 2 >100 & <=200 điểm
## 191 2 >100 & <=200 điểm
## 192 2 >100 & <=200 điểm
## 193 2 >100 & <=200 điểm
## 194 2 >100 & <=200 điểm
## 195 2 >100 & <=200 điểm
## 196 2 >100 & <=200 điểm
## 197 2 >100 & <=200 điểm
## 198 2 >100 & <=200 điểm
## 199 2 >100 & <=200 điểm
## 200 2 >100 & <=200 điểm
## 201 2 >100 & <=200 điểm
## 202 1 <=100 điểm
## 203 1 <=100 điểm
## 204 2 >100 & <=200 điểm
## 205 2 >100 & <=200 điểm
## 206 2 >100 & <=200 điểm
## 207 1 <=100 điểm
## 208 1 <=100 điểm
## 209 2 >100 & <=200 điểm
## 210 2 >100 & <=200 điểm
## 211 2 >100 & <=200 điểm
## 212 2 >100 & <=200 điểm
## 213 2 >100 & <=200 điểm
## 214 2 >100 & <=200 điểm
## 215 2 >100 & <=200 điểm
## 216 2 >100 & <=200 điểm
## 217 1 <=100 điểm
## 218 2 >100 & <=200 điểm
## 219 2 >100 & <=200 điểm
## 220 2 >100 & <=200 điểm
## 221 2 >100 & <=200 điểm
## 222 2 >100 & <=200 điểm
## 223 1 <=100 điểm
## 224 1 <=100 điểm
## 225 1 <=100 điểm
## 226 1 <=100 điểm
## 227 1 <=100 điểm
## 228 1 <=100 điểm
## 229 1 <=100 điểm
## 230 1 <=100 điểm
## 231 1 <=100 điểm
## 232 1 <=100 điểm
## 233 1 <=100 điểm
## 234 1 <=100 điểm
## 235 1 <=100 điểm
## 236 1 <=100 điểm
## 237 1 <=100 điểm
## 238 1 <=100 điểm
## 239 1 <=100 điểm
## 240 1 <=100 điểm
## 241 1 <=100 điểm
## 242 1 <=100 điểm
## 243 1 <=100 điểm
## 244 1 <=100 điểm
## 245 1 <=100 điểm
## 246 1 <=100 điểm
## 247 1 <=100 điểm
## 248 1 <=100 điểm
## 249 1 <=100 điểm
## 250 1 <=100 điểm
# b.3 VHM
VHMLCMH=DL$VHM
VHMLCMH=replace(VHMLCMH,DL$VHM<=60,1)
VHMLCMH=replace(VHMLCMH,DL$VHM>60&DL$VHM<=70,2)
VHMLCMH=replace(VHMLCMH,DL$VHM>70,3)
VHMLC=data.frame(DL$VHM,VHMLCMH)
VHMLC
## DL.VHM VHMLCMH
## 1 75.200 3
## 2 73.400 3
## 3 73.000 3
## 4 73.800 3
## 5 73.600 3
## 6 73.600 3
## 7 73.400 3
## 8 71.700 3
## 9 69.500 2
## 10 69.100 2
## 11 69.200 2
## 12 68.200 2
## 13 68.200 2
## 14 71.800 3
## 15 73.800 3
## 16 72.100 3
## 17 71.600 3
## 18 73.000 3
## 19 77.100 3
## 20 76.500 3
## 21 76.450 3
## 22 74.000 3
## 23 74.050 3
## 24 73.950 3
## 25 70.000 2
## 26 65.950 2
## 27 65.500 2
## 28 65.000 2
## 29 66.000 2
## 30 63.450 2
## 31 68.200 2
## 32 68.450 2
## 33 70.250 3
## 34 71.400 3
## 35 68.000 2
## 36 70.400 3
## 37 71.500 3
## 38 73.500 3
## 39 74.350 3
## 40 75.000 3
## 41 75.050 3
## 42 77.050 3
## 43 75.800 3
## 44 75.200 3
## 45 74.350 3
## 46 75.900 3
## 47 75.150 3
## 48 78.000 3
## 49 75.352 3
## 50 76.844 3
## 51 75.111 3
## 52 74.822 3
## 53 69.959 2
## 54 69.526 2
## 55 65.000 2
## 56 65.722 2
## 57 65.530 2
## 58 66.781 2
## 59 69.574 2
## 60 70.681 3
## 61 70.296 3
## 62 70.633 3
## 63 73.185 3
## 64 72.222 3
## 65 71.452 3
## 66 72.607 3
## 67 73.185 3
## 68 75.111 3
## 69 75.930 3
## 70 70.970 3
## 71 74.052 3
## 72 76.411 3
## 73 74.052 3
## 74 76.941 3
## 75 76.989 3
## 76 75.593 3
## 77 74.148 3
## 78 76.074 3
## 79 75.593 3
## 80 73.426 3
## 81 77.133 3
## 82 77.519 3
## 83 78.963 3
## 84 77.759 3
## 85 72.704 3
## 86 72.800 3
## 87 68.370 2
## 88 70.296 3
## 89 72.704 3
## 90 67.985 2
## 91 71.741 3
## 92 72.367 3
## 93 70.200 3
## 94 69.863 2
## 95 65.337 2
## 96 68.900 2
## 97 65.963 2
## 98 62.063 2
## 99 59.174 1
## 100 58.307 1
## 101 58.741 1
## 102 59.222 1
## 103 55.370 1
## 104 56.333 1
## 105 57.393 1
## 106 56.767 1
## 107 53.059 1
## 108 49.593 1
## 109 49.593 1
## 110 49.593 1
## 111 48.678 1
## 112 50.170 1
## 113 47.667 1
## 114 47.185 1
## 115 48.148 1
## 116 49.256 1
## 117 49.111 1
## 118 49.111 1
## 119 48.148 1
## 120 47.185 1
## 121 46.174 1
## 122 46.174 1
## 123 43.237 1
## 124 42.563 1
## 125 45.741 1
## 126 45.741 1
## 127 45.019 1
## 128 45.019 1
## 129 48.389 1
## 130 52.000 1
## 131 51.807 1
## 132 51.519 1
## 133 53.444 1
## 134 53.300 1
## 135 52.481 1
## 136 52.481 1
## 137 49.593 1
## 138 48.774 1
## 139 45.741 1
## 140 46.944 1
## 141 46.993 1
## 142 43.959 1
## 143 46.848 1
## 144 47.474 1
## 145 51.037 1
## 146 51.519 1
## 147 50.219 1
## 148 53.252 1
## 149 57.248 1
## 150 58.981 1
## 151 58.019 1
## 152 59.174 1
## 153 59.222 1
## 154 60.185 2
## 155 59.752 1
## 156 57.778 1
## 157 60.811 2
## 158 64.519 2
## 159 62.689 2
## 160 67.407 2
## 161 66.974 2
## 162 71.981 3
## 163 68.274 2
## 164 63.844 2
## 165 59.704 1
## 166 56.574 1
## 167 56.670 1
## 168 52.963 1
## 169 55.033 1
## 170 59.126 1
## 171 55.322 1
## 172 51.711 1
## 173 48.870 1
## 174 45.693 1
## 175 45.693 1
## 176 45.741 1
## 177 44.537 1
## 178 45.307 1
## 179 48.678 1
## 180 49.833 1
## 181 51.759 1
## 182 52.963 1
## 183 51.519 1
## 184 50.652 1
## 185 51.422 1
## 186 51.422 1
## 187 50.893 1
## 188 49.544 1
## 189 49.352 1
## 190 49.159 1
## 191 49.400 1
## 192 49.448 1
## 193 47.811 1
## 194 47.089 1
## 195 46.656 1
## 196 46.704 1
## 197 45.741 1
## 198 45.211 1
## 199 44.922 1
## 200 45.259 1
## 201 43.333 1
## 202 41.841 1
## 203 44.296 1
## 204 47.619 1
## 205 47.956 1
## 206 48.244 1
## 207 47.426 1
## 208 47.763 1
## 209 50.074 1
## 210 49.978 1
## 211 51.519 1
## 212 51.278 1
## 213 55.130 1
## 214 55.370 1
## 215 54.407 1
## 216 53.396 1
## 217 52.000 1
## 218 55.852 1
## 219 58.741 1
## 220 59.704 1
## 221 61.148 2
## 222 59.800 1
## 223 59.222 1
## 224 55.370 1
## 225 51.759 1
## 226 49.641 1
## 227 49.448 1
## 228 48.148 1
## 229 47.474 1
## 230 48.726 1
## 231 49.593 1
## 232 49.063 1
## 233 47.667 1
## 234 47.907 1
## 235 47.185 1
## 236 47.522 1
## 237 47.907 1
## 238 48.967 1
## 239 49.833 1
## 240 49.544 1
## 241 49.448 1
## 242 50.315 1
## 243 50.796 1
## 244 50.989 1
## 245 49.015 1
## 246 48.822 1
## 247 48.148 1
## 248 48.148 1
## 249 49.256 1
## 250 49.448 1
VHMMH=VHMLCMH
VHMMH=replace(VHMMH,VHMLCMH==1,"<=60 điểm")
VHMMH=replace(VHMMH,VHMLCMH==2,">60 & <=70 điểm")
VHMMH=replace(VHMMH,VHMLCMH==3,">70 điểm")
VHMLC=data.frame(VHMLCMH,VHMMH)
VHMLC
## VHMLCMH VHMMH
## 1 3 >70 điểm
## 2 3 >70 điểm
## 3 3 >70 điểm
## 4 3 >70 điểm
## 5 3 >70 điểm
## 6 3 >70 điểm
## 7 3 >70 điểm
## 8 3 >70 điểm
## 9 2 >60 & <=70 điểm
## 10 2 >60 & <=70 điểm
## 11 2 >60 & <=70 điểm
## 12 2 >60 & <=70 điểm
## 13 2 >60 & <=70 điểm
## 14 3 >70 điểm
## 15 3 >70 điểm
## 16 3 >70 điểm
## 17 3 >70 điểm
## 18 3 >70 điểm
## 19 3 >70 điểm
## 20 3 >70 điểm
## 21 3 >70 điểm
## 22 3 >70 điểm
## 23 3 >70 điểm
## 24 3 >70 điểm
## 25 2 >60 & <=70 điểm
## 26 2 >60 & <=70 điểm
## 27 2 >60 & <=70 điểm
## 28 2 >60 & <=70 điểm
## 29 2 >60 & <=70 điểm
## 30 2 >60 & <=70 điểm
## 31 2 >60 & <=70 điểm
## 32 2 >60 & <=70 điểm
## 33 3 >70 điểm
## 34 3 >70 điểm
## 35 2 >60 & <=70 điểm
## 36 3 >70 điểm
## 37 3 >70 điểm
## 38 3 >70 điểm
## 39 3 >70 điểm
## 40 3 >70 điểm
## 41 3 >70 điểm
## 42 3 >70 điểm
## 43 3 >70 điểm
## 44 3 >70 điểm
## 45 3 >70 điểm
## 46 3 >70 điểm
## 47 3 >70 điểm
## 48 3 >70 điểm
## 49 3 >70 điểm
## 50 3 >70 điểm
## 51 3 >70 điểm
## 52 3 >70 điểm
## 53 2 >60 & <=70 điểm
## 54 2 >60 & <=70 điểm
## 55 2 >60 & <=70 điểm
## 56 2 >60 & <=70 điểm
## 57 2 >60 & <=70 điểm
## 58 2 >60 & <=70 điểm
## 59 2 >60 & <=70 điểm
## 60 3 >70 điểm
## 61 3 >70 điểm
## 62 3 >70 điểm
## 63 3 >70 điểm
## 64 3 >70 điểm
## 65 3 >70 điểm
## 66 3 >70 điểm
## 67 3 >70 điểm
## 68 3 >70 điểm
## 69 3 >70 điểm
## 70 3 >70 điểm
## 71 3 >70 điểm
## 72 3 >70 điểm
## 73 3 >70 điểm
## 74 3 >70 điểm
## 75 3 >70 điểm
## 76 3 >70 điểm
## 77 3 >70 điểm
## 78 3 >70 điểm
## 79 3 >70 điểm
## 80 3 >70 điểm
## 81 3 >70 điểm
## 82 3 >70 điểm
## 83 3 >70 điểm
## 84 3 >70 điểm
## 85 3 >70 điểm
## 86 3 >70 điểm
## 87 2 >60 & <=70 điểm
## 88 3 >70 điểm
## 89 3 >70 điểm
## 90 2 >60 & <=70 điểm
## 91 3 >70 điểm
## 92 3 >70 điểm
## 93 3 >70 điểm
## 94 2 >60 & <=70 điểm
## 95 2 >60 & <=70 điểm
## 96 2 >60 & <=70 điểm
## 97 2 >60 & <=70 điểm
## 98 2 >60 & <=70 điểm
## 99 1 <=60 điểm
## 100 1 <=60 điểm
## 101 1 <=60 điểm
## 102 1 <=60 điểm
## 103 1 <=60 điểm
## 104 1 <=60 điểm
## 105 1 <=60 điểm
## 106 1 <=60 điểm
## 107 1 <=60 điểm
## 108 1 <=60 điểm
## 109 1 <=60 điểm
## 110 1 <=60 điểm
## 111 1 <=60 điểm
## 112 1 <=60 điểm
## 113 1 <=60 điểm
## 114 1 <=60 điểm
## 115 1 <=60 điểm
## 116 1 <=60 điểm
## 117 1 <=60 điểm
## 118 1 <=60 điểm
## 119 1 <=60 điểm
## 120 1 <=60 điểm
## 121 1 <=60 điểm
## 122 1 <=60 điểm
## 123 1 <=60 điểm
## 124 1 <=60 điểm
## 125 1 <=60 điểm
## 126 1 <=60 điểm
## 127 1 <=60 điểm
## 128 1 <=60 điểm
## 129 1 <=60 điểm
## 130 1 <=60 điểm
## 131 1 <=60 điểm
## 132 1 <=60 điểm
## 133 1 <=60 điểm
## 134 1 <=60 điểm
## 135 1 <=60 điểm
## 136 1 <=60 điểm
## 137 1 <=60 điểm
## 138 1 <=60 điểm
## 139 1 <=60 điểm
## 140 1 <=60 điểm
## 141 1 <=60 điểm
## 142 1 <=60 điểm
## 143 1 <=60 điểm
## 144 1 <=60 điểm
## 145 1 <=60 điểm
## 146 1 <=60 điểm
## 147 1 <=60 điểm
## 148 1 <=60 điểm
## 149 1 <=60 điểm
## 150 1 <=60 điểm
## 151 1 <=60 điểm
## 152 1 <=60 điểm
## 153 1 <=60 điểm
## 154 2 >60 & <=70 điểm
## 155 1 <=60 điểm
## 156 1 <=60 điểm
## 157 2 >60 & <=70 điểm
## 158 2 >60 & <=70 điểm
## 159 2 >60 & <=70 điểm
## 160 2 >60 & <=70 điểm
## 161 2 >60 & <=70 điểm
## 162 3 >70 điểm
## 163 2 >60 & <=70 điểm
## 164 2 >60 & <=70 điểm
## 165 1 <=60 điểm
## 166 1 <=60 điểm
## 167 1 <=60 điểm
## 168 1 <=60 điểm
## 169 1 <=60 điểm
## 170 1 <=60 điểm
## 171 1 <=60 điểm
## 172 1 <=60 điểm
## 173 1 <=60 điểm
## 174 1 <=60 điểm
## 175 1 <=60 điểm
## 176 1 <=60 điểm
## 177 1 <=60 điểm
## 178 1 <=60 điểm
## 179 1 <=60 điểm
## 180 1 <=60 điểm
## 181 1 <=60 điểm
## 182 1 <=60 điểm
## 183 1 <=60 điểm
## 184 1 <=60 điểm
## 185 1 <=60 điểm
## 186 1 <=60 điểm
## 187 1 <=60 điểm
## 188 1 <=60 điểm
## 189 1 <=60 điểm
## 190 1 <=60 điểm
## 191 1 <=60 điểm
## 192 1 <=60 điểm
## 193 1 <=60 điểm
## 194 1 <=60 điểm
## 195 1 <=60 điểm
## 196 1 <=60 điểm
## 197 1 <=60 điểm
## 198 1 <=60 điểm
## 199 1 <=60 điểm
## 200 1 <=60 điểm
## 201 1 <=60 điểm
## 202 1 <=60 điểm
## 203 1 <=60 điểm
## 204 1 <=60 điểm
## 205 1 <=60 điểm
## 206 1 <=60 điểm
## 207 1 <=60 điểm
## 208 1 <=60 điểm
## 209 1 <=60 điểm
## 210 1 <=60 điểm
## 211 1 <=60 điểm
## 212 1 <=60 điểm
## 213 1 <=60 điểm
## 214 1 <=60 điểm
## 215 1 <=60 điểm
## 216 1 <=60 điểm
## 217 1 <=60 điểm
## 218 1 <=60 điểm
## 219 1 <=60 điểm
## 220 1 <=60 điểm
## 221 2 >60 & <=70 điểm
## 222 1 <=60 điểm
## 223 1 <=60 điểm
## 224 1 <=60 điểm
## 225 1 <=60 điểm
## 226 1 <=60 điểm
## 227 1 <=60 điểm
## 228 1 <=60 điểm
## 229 1 <=60 điểm
## 230 1 <=60 điểm
## 231 1 <=60 điểm
## 232 1 <=60 điểm
## 233 1 <=60 điểm
## 234 1 <=60 điểm
## 235 1 <=60 điểm
## 236 1 <=60 điểm
## 237 1 <=60 điểm
## 238 1 <=60 điểm
## 239 1 <=60 điểm
## 240 1 <=60 điểm
## 241 1 <=60 điểm
## 242 1 <=60 điểm
## 243 1 <=60 điểm
## 244 1 <=60 điểm
## 245 1 <=60 điểm
## 246 1 <=60 điểm
## 247 1 <=60 điểm
## 248 1 <=60 điểm
## 249 1 <=60 điểm
## 250 1 <=60 điểm
### c. Thống kê
# c.1 Ratio scale
library(psych)
VVVRtb=data.frame(DL$VNI,DL$VIC,DL$VHM)
describe(VVVRtb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## DL.VNI 1 250 1761.58 87.04 1763.81 1760.96 119.01 1580.54 1927.94 347.40
## DL.VIC 2 250 160.69 49.87 159.90 163.01 70.65 62.50 256.10 193.60
## DL.VHM 3 250 59.57 11.23 57.32 59.28 14.35 41.84 78.96 37.12
## skew kurtosis se
## DL.VNI 0.03 -1.22 5.50
## DL.VIC -0.21 -1.12 3.15
## DL.VHM 0.21 -1.54 0.71
### NHẬN XÉT: Biến có giá trị trung bình (mean) cao nhất và thấp nhất lần lượt là DL.VNI = 1761.58 và DL.VHM = 59.57
# Biến có độ phân tán (sd) lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là DL.VNI = 87.04 và DL.VHM = 11.23
# Biến có trung vị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là DL.VNI = 1763.81 và DL.VHM = 57.32
# DL.VNI, DL.VIC, DL.VHM có giá trị nhỏ nhất lần lượt là 1580.54 ; 62.50 ; 41.84
# DL.VNI, DL.VIC, DL.VHM có giá trị lớn nhất lần lượt là 1927.94 ; 256.10; 78.96
# Skew của biến DL.VNI và DL.VHM lần lượt = 0.03 và = 0.21 (>0) có phân phối lệch phải. Skew của biến DL.VIC = -0.21 (<0) có phân phối lệch trái
# Kurtosis của biến DL.VNI , DL.VIC và DL.VHM lần lượt = -1.22 ; -1.12 ; -1.54 (<0) cho biết phân phối phẳng và đuôi ngắn
# Biến có sai số chuẩn (se) lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là DL.VNI = 5.50 và DL.VHM = 0.71
# Phương sai
var(DL$VNI)
## [1] 7575.448
var(DL$VIC)
## [1] 2487.399
var(DL$VHM)
## [1] 126.0171
### NHẬN XÉT: Phương sai của 3 biến DL$VNI, DL$VIC, DL$VHM lần lượt là 7575.448 ; 2487.399 ; 126.0171
# c.2 Ordinal scale
library(psych)
VVVOtb=data.frame(VNILCMH,VICLCMH,VHMLCMH)
describe(VVVOtb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis
## VNILCMH 1 250 2.04 0.85 2 2.06 1.48 1 3 2 -0.08 -1.61
## VICLCMH 2 250 2.19 0.65 2 2.23 0.00 1 3 2 -0.20 -0.70
## VHMLCMH 3 250 1.72 0.88 1 1.65 0.00 1 3 2 0.58 -1.46
## se
## VNILCMH 0.05
## VICLCMH 0.04
## VHMLCMH 0.06
### NHẬN XÉT: Biến có giá trị trung bình (mean) cao nhất và thấp nhất lần lượt là VICLCMH = 2.19 và VHMLCMH = 1.72
# Biến có độ phân tán (sd) lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là VHMLCMH = 0.88 và VICLCMH = 0.65
# Biến VNILCMH và biến VICLCMH có trung vị = 2 ; Biến VHMLCMH có trung vị nhỏ nhất = 1
# Cả 3 biến đều có giá trị nhỏ nhất (min) = 1 và giá trị lớn nhất (max) = 3
# Skew của VHMLCMH = 0.58 (>0) có phân phối lệch phải. VNILCMH = -0.08 và VICLCMH = -0.20 (<0) có phân phối lệch trái
# Cả 3 biến đều có phân bố phẳng và đuôi ngắn vì kurtosis (<0) . VNILCMH = -1.61 ; VICLCMH = -0.70 ; VHMLCMH = -1.46
# Biến VICLCMH có sai số chuẩn nhỏ nhất (se) = 0.04 và biến VHMLCMH có sai số chuẩn lớn nhât = 0.06
# Tính mode và phương sai VNI
library(DescTools)
##
## Attaching package: 'DescTools'
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## AUC, ICC, SD
Mode(VNILCMH)
## [1] 3
## attr(,"freq")
## [1] 95
table(VNILCMH)
## VNILCMH
## 1 2 3
## 84 71 95
table(VNILCMH)/sum(table(VNILCMH))
## VNILCMH
## 1 2 3
## 0.336 0.284 0.380
var(VNILCMH)
## [1] 0.7169317
### NHẬN XÉT: Mode của biến VNILCMH là 3 với 95 quan sát chiếm 38%
# Phương sai của biến VNILCMH = 0.7169317
# Tính mode và phương sai VIC
library(DescTools)
Mode(VICLCMH)
## [1] 2
## attr(,"freq")
## [1] 137
table(VICLCMH)
## VICLCMH
## 1 2 3
## 33 137 80
table(VICLCMH)/sum(table(VICLCMH))
## VICLCMH
## 1 2 3
## 0.132 0.548 0.320
var(VICLCMH)
## [1] 0.4183293
### NHẬN XÉT: Mode của biến VICLCMH là 2 với 137 quan sát chiếm 54,8%
# Phương sai của biến VICLCMH = 0.4183293
# Tính mode và phương sai VHM
library(DescTools)
Mode(VHMLCMH)
## [1] 1
## attr(,"freq")
## [1] 142
table(VHMLCMH)
## VHMLCMH
## 1 2 3
## 142 37 71
table(VHMLCMH)/sum(table(VHMLCMH))
## VHMLCMH
## 1 2 3
## 0.568 0.148 0.284
var(VHMLCMH)
## [1] 0.7744418
### NHẬN XÉT: Mode của biến VHMLCMH là 1 với 142 quan sát chiếm 56,8%
# Phương sai của biến VHMLCMH = 0.7744418
### d. Vẽ đồ thị
# d.1 Đồ thị cột
# d.1.1 VNI
VNIMH.freq<-table(VNIMH)
VNIMH.freq
## VNIMH
## <=1700 điểm >1700 & <=1800 điểm >1800 điểm
## 84 71 95
barplot(VNIMH.freq,xlab = "Điểm", ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột của chỉ số VN Index",col=c("deeppink3","hotpink","lightpink"))
### NHẬN XÉT: Cột ">1800 điểm" có số ngày lớn nhất = 95 ngày. Cột ">1700 & <=1800 điểm" có số ngày nhỏ nhất = 71 ngày.
# d.1.2 VIC
VICMH.freq<-table(VICMH)
VICMH.freq
## VICMH
## <=100 điểm >100 & <=200 điểm >200 điểm
## 33 137 80
barplot(VICMH.freq,xlab = "Điểm", ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột của chỉ số VIC",col=c("cadetblue3","lightblue","azure"))
### NHẬN XÉT: Cột ">100 & <=200 điểm" có số ngày lớn nhất = 137 ngày. Cột "<=100 điểm" có số ngày nhỏ nhất = 33 ngày.
# d.1.3 VHM
VHMMH.freq<-table(VHMMH)
VHMMH.freq
## VHMMH
## <=60 điểm >60 & <=70 điểm >70 điểm
## 142 37 71
barplot(VHMMH.freq,xlab = "Điểm", ylab = "Số ngày",main = "Biểu đồ cột của chỉ số VHM",col=c("darkslategray","aquamarine4","aquamarine"))
### NHẬN XÉT: Cột "<= 60 điểm" có số ngày lớn nhất = 142 ngày. Cột ">60 & <=70 điểm" có số ngày nhỏ nhất = 37 ngày.
# d.2 Đồ thị tròn
# d.2.1 VNI
pie(table(VNIMH),col=c("wheat","lightyellow","yellow"),main="Đồ thị chỉ số VN Index")
### NHẬN XÉT: Đồ thị tròn chỉ số VN Index chiếm tỷ trọng lớn nhất là ">1800 điểm" và ít nhất là ">1700 & <=1800 điểm".
# d.2.2 VIC
pie(table(VICMH),col=c("chocolate","lightsalmon","burlywood1"),main="Đồ thị chỉ số VIC")
### NHẬN XÉT: Đồ thị tròn chỉ số VIC chiếm tỷ trọng lớn nhất là ">100 & <=200 điểm" và "<=100 điểm" chiếm tỷ trọng nhỏ nhất
# d.2.3 VHM
pie(table(VHMMH),col=c("darkseagreen1","chartreuse3","darkseagreen4"),main="Đồ thị chỉ số VHM")
### NHẬN XÉT: Đồ thị tròn chỉ số VHM chiếm tỷ trọng lớn nhất là "<=60 điểm" và ít nhất là ">60 & <=70 điểm".
# d.3 Đồ thị đường
plot(DL$STT,DL$VNI,type="o",xlab="Ngày thứ",ylab="Điểm VNI",pch=19,main="Điểm của VNI từ ngày 1 đến ngày 250",col="deeppink")
plot(DL$STT,DL$VIC,type="o",xlab="Ngày thứ",ylab="Điểm VIC",pch=19,main="Điểm của VIC từ ngày 1 đến ngày 250",col="deepskyblue")
plot(DL$STT,DL$VHM,type="o",xlab="Ngày thứ",ylab="Điểm VHM",pch=19,main="Điểm của VHM từ ngày 1 đến ngày 250",col="darkgreen")
### NHẬN XÉT: Đồ thị đường của VNI có xu hướng tăng trong 250 ngày, dao động trong khoảng 1.600 đến hơn 1.900 điểm.
# Đồ thị đường của VIC có xu hướng tăng trong 250 ngày dao động trong khoảng dưới 100 đến hơn 250 điểm.
# Đồ thị đường của VHM có xu hướng tăng trong 250 ngày dao động trong khoảng dưới 50 đến hơn 80 điểm.
### e. Phân tích và vẽ đồ thị tương quan
library(psych)
vars=cbind(VNI,VIC,VHM)
pairs.panels(vars)
library(Hmisc)
##
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following objects are masked from 'package:DescTools':
##
## %nin%, Label, Mean, Quantile
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## describe
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, units
result=rcorr(as.matrix(vars),type="pearson")
result$r
## VNI VIC VHM
## VNI 1.0000000 0.7330025 0.7110681
## VIC 0.7330025 1.0000000 0.8677611
## VHM 0.7110681 0.8677611 1.0000000
result$P
## VNI VIC VHM
## VNI NA 0 0
## VIC 0 NA 0
## VHM 0 0 NA
### NHẬN XÉT: Biến VNI có mối tương quan dương với VIC vì hệ số tương quan Pearson của mối quan hệ này = 0.7330025 > 0 và mối tương quan giữa biến VNI và VIC có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig.(P-value) = 0.000 < 5%
# Biến VNI có mối tương quan dương với VHM vì hệ số tương quan Pearson của mối quan hệ này = 0.7110681 > 0 và mối tương quan giữa biến VNI và VHM có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig.(P-value) = 0.000 < 5%
# Biến VIC có mối tương quan dương với VHM vì hệ số tương quan Pearson của mối quan hệ này = 0.8677611 > 0 và mối tương quan giữa biến VIC và VHM có ý nghĩa thống kê vì giá trị Sig.(P-value) = 0.000 < 5%
# Mối quan hệ của biến VIC và VHM có hệ số tương quan cao nhất = 0.87
# Mối quan hệ của biến VNI và VHM có hệ số tương quan thấp nhất = 0.71
### f. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
mreg=lm(VNI~VIC+VHM)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNI ~ VIC + VHM)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -149.800 -36.239 -1.632 30.123 132.767
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1489.6710 22.3136 66.761 < 2e-16 ***
## VIC 0.8194 0.1482 5.529 8.18e-08 ***
## VHM 2.3543 0.6584 3.576 0.00042 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 57.96 on 247 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5601, Adjusted R-squared: 0.5565
## F-statistic: 157.2 on 2 and 247 DF, p-value: < 2.2e-16
### NHẬN XÉT: Phương trình hồi quy: VNI = 1489.6710 + 0.8194*VIC + 2.3543*VHM + ei
# Kết quả hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể với giá trị F-statistic bằng 157.2 và mức ý nghĩa (p < 0,001).
# Hệ số R2 = 0.5601; cho thấy các biến VIC và VHM giải thích khoảng 56,01% sự biến thiên của VNI , trong khi R2 hiệu chỉnh đạt 0.5565.
# Xét riêng từng biến, VIC có tác động cùng chiều đến VNI với hệ số hồi quy thấp nhất = 0.8194 điều này có nghĩa khi VIC tăng 1 đơn vị thì VNI tăng 0.8194 đơn vị và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 8.18e-08).
# VHM cũng có tác động cùng chiều với hệ số hồi quy cao nhất và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, với hệ số 2.3543 (p = 0.00042)
# Nhìn chung, cả hai biến VIC và VHM đều có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với VNI trong mô hình nghiên cứu.
### g. Kiểm định
mreg=lm(VNI~VIC+VHM)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNI ~ VIC + VHM)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -149.800 -36.239 -1.632 30.123 132.767
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1489.6710 22.3136 66.761 < 2e-16 ***
## VIC 0.8194 0.1482 5.529 8.18e-08 ***
## VHM 2.3543 0.6584 3.576 0.00042 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 57.96 on 247 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5601, Adjusted R-squared: 0.5565
## F-statistic: 157.2 on 2 and 247 DF, p-value: < 2.2e-16
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:DescTools':
##
## Recode
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VIC VHM
## 4.048736 4.048736
require(lmtest)
## Loading required package: lmtest
## Loading required package: zoo
##
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric
dwtest(mreg)
##
## Durbin-Watson test
##
## data: mreg
## DW = 0.09537, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
op=par(mfrow=c(2,2))
plot(mreg)
### NHẬN XÉT: Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các giá trị VIF các biến độc lập đều < 10 với VIC = 4.048736 và VHM = 4.048736
# => Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
# Kiểm định tự tương quan cho thấy giá trị DW = 0.09537 nằm trong khoảng chấp nhận (1,5 < DW < 2,5)
# => Mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
# - Đồ thị bên trái dòng 1 vẽ phần dư ei và giá trị dự báo của F^tbi,
# đồ thị này cho thấy các giá trị phần dư tập trung quanh đường y = 0
# cho nên giả định về giá trị trung bình của ei = 0 là có thể chấp nhận được.
# - Đồ thị bên phải dòng 1 vẽ giá trị phần dư ei và giá trị kỳ vọng dựa vào phân phối chuẩn
# Kết quả cho thấy các giá trị phần dư tập trung rất gần các giá trị trên đường chuẩn
# do đó, phần dư ei tuân thủ theo quy luật phân phối chuẩn.
# - Đồ thị bên trái dòng 2 vẽ căn bậc hai của sai số chuẩn phần dư (Standardized residual)
# và các giá trị F^tbi. Đồ thị này cho thấy không có gì khác nhau giữa các số phần dư chuẩn cho các giá trị của F^tbi
# do đó, phần dư của phương sai tuân thủ quy luật phân phối chuẩn
# - Đồ thị bên phải dòng 2 cho thấy các điểm dữ liệu nằm gọn bên trong khoảng
# cách giới hạn (Cook's dist), cho thấy không có điểm quan sát nào có độ ảnh
# hưởng quá lớn đên kết quả của mô hình