Assignment1
有一枚硬幣呈現在你的面前，它的主人說它是公正的(fair)，指的是當它被投擲大量的次數之後，將會產生相同次數的正面與反面。
coin_test <- sample(c("head","tail"), #利用sample指令抽取"head"與"tail"字串
size = 200, #抽取200次
replace = TRUE) #取後放回
table(coin_test) #利用table查看coin_test資料## coin_test
## head tail
## 86 114地球受全球暖化所威脅，可能是肇因於燃燒化石燃料( 石油、天然氣和煤) 所產生的二氧化碳(CO2)。下表列出前 15 個 CO2 製造國，以及每年源自化石燃料的 CO2 總量( 以百萬噸計)。請圖示描述這些數字。說明並詮釋你看到的結果
co2_total <- c(417.7,541,7706.8,765.6,1591.1,528.6,407.9, #建立co2資料
1098,528.1,443.6,1556.7,438.2,451.2,519.9,5424.5)
names(co2_total) <- c("AUS","CAN","CHN","DEU","IND","IRN","ITA",
"JPN","KOR","MEX","RUS","SAU","ZAF","UK","USA") #命名co2各項名稱
barplot(co2_total, #畫出co2_total資料
xlab = "country", #命名x軸
ylab = "CO2", #命名y軸
main = "Country & CO2 ", #命名標題
cex.name=0.7, #X軸字的大小
col = "green") #挑選顏色
這是在R語言中自行建立資料，且運用命名方式畫出長條圖
我們嘗試利用建立CSV檔來練習讀取，並畫圖。
co2table <- read.csv("D:/CO2table.csv")
barplot(co2table, #畫出co2table長條圖
xlab = "country", #命名x軸
ylab = "CO2", #命名y軸
main = "Country & CO2 ", #命名標題
cex.name=0.7, #X軸字的大小
col = "green") #挑選顏色## Error in barplot.default(co2table, xlab = "country", ylab = "CO2", main = "Country & CO2 ", : 'height' must be a vector or a matrix因為讀取的資料，並不是一個向量或矩陣模式，在統計上也可以說不是一個正確的累計次數資料。 所以要對資料進行預處理。
new_co2table <- t(co2table) #轉置資料
barplot(new_co2table[,1], #畫出co2table長條圖，取第一行的資料
xlab = "country", #命名x軸
ylab = "CO2", #命名y軸
main = "Country & CO2 ", #命名標題
cex.name=0.7, #X軸字的大小
col = "green") #挑選顏色
在過去的五年中，多倫多市已加緊努力地減少送往垃圾掩埋場的垃圾量（目前，大多倫多地區）將其垃圾丟棄於密西根州的一個垃圾場）…以下省略
house <- c("re-plastic","re-glase",
"re-paper","plastic","glase","plastic") #建立回收與不回收資料名稱
house_percent <- c(20,34,20,6,10,10) #建立對應資料數值
pie(x=house_percent, #回收與不回收比例資料
main="Pie of Month", #標題名稱
labels =house #個比例名稱
)
這裡我們可以試試看改變數值資料，變成百分比，看看圖形會不會有變化。
house <- c("re-plastic","re-glase",
"re-paper","plastic","glase","plastic") #建立回收與不回收資料名稱
house_percent <- c(0.20,0.34,0.20,0.06,0.10,0.10) #建立對應資料數值
pie(x=house_percent, #回收與不回收比例資料
main="Pie of Month", #標題名稱
labels =house #個比例名稱
)
美國政府的規模大小改變的狀況為何？為了助於回答此問題，我們記錄了1980到2011年間美國聯邦預算的收入與支出(以10億現值美元計)。(b)計算收入和支出的差異。如果差值為正數，則結果是盈餘；如果差值為負數，則結果是赤字。繪製此盈餘/ 赤字變數的圖形，並且說明這些結果。
income <- c(517.1,666.5,991.2,1032,1258.6,
1827.5,2025.2,1880.1,2105,2173.7) #建立收入資料
expenses <- c(590.9,851.9,1143.6,1253.2,
1461.9,1701.9,1789.1,2292.8,3517.7,3818.8) #建立收入資料
plot(income, #畫出收入資料
col="red", #設定顏色
ylim=c(0,4000), #固定Y軸間距
ylab = "dollars") #給Y軸名稱
par(new=TRUE) #可重疊圖片
plot(expenses, #畫出支出資料
col="blue", #設定顏色
ylim=c(0,4000), #固定Y軸間距
ylab = "dollars") #給Y軸名稱
lines(expenses, #連結支出資料的點
col = "blue") #設定顏色
lines(income, #連結收入資料的點
col = "red") #設定顏色
為了決定汽車保險費額度，公司必須了解會造成駕駛員發生意外的影響變數駕駛員的年齡可能高居變數的首位。下表列出美國境內駕駛員人數，致命意外的件數以及2002年中每一個年齡群組發生意外的總數。 計算意外事件比率(以每一位駕駛為單位)以及各年齡群組的致命意外事件比率(以每1,000位駕駛員為單位)
accident <- sample(1:1000, #隨機取出0到1000的資料
10, #抽取10次
replace = FALSE) #取出不放回
hist(accident, #畫出意外事故的直方圖
freq = 10, #將區間以10為單位間隔
col="green" #設定顏色為綠色
)