Baitap 2
Thong
May 10, 2020
Ve bieu do Histogram, Scatter plot
Data frame lay tu file diabetes.csv
Doc du lieu
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dat = read.csv('diabetes.csv')
dat## X preg plas pres skin test mass pedi age class
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## 203 203 2 99 70 16 44 20.4 0.235 27 0
## 204 204 6 103 72 32 190 37.7 0.324 55 0
## 205 205 5 111 72 28 0 23.9 0.407 27 0
## 206 206 8 196 76 29 280 37.5 0.605 57 1
## 207 207 5 162 104 0 0 37.7 0.151 52 1
## 208 208 1 96 64 27 87 33.2 0.289 21 0
## 209 209 7 184 84 33 0 35.5 0.355 41 1
## 210 210 2 81 60 22 0 27.7 0.290 25 0
## 211 211 0 147 85 54 0 42.8 0.375 24 0
## 212 212 7 179 95 31 0 34.2 0.164 60 0
## 213 213 0 140 65 26 130 42.6 0.431 24 1
## 214 214 9 112 82 32 175 34.2 0.260 36 1
## 215 215 12 151 70 40 271 41.8 0.742 38 1
## 216 216 5 109 62 41 129 35.8 0.514 25 1
## 217 217 6 125 68 30 120 30.0 0.464 32 0
## 218 218 5 85 74 22 0 29.0 1.224 32 1
## 219 219 5 112 66 0 0 37.8 0.261 41 1
## 220 220 0 177 60 29 478 34.6 1.072 21 1
## 221 221 2 158 90 0 0 31.6 0.805 66 1
## 222 222 7 119 0 0 0 25.2 0.209 37 0
## 223 223 7 142 60 33 190 28.8 0.687 61 0
## 224 224 1 100 66 15 56 23.6 0.666 26 0
## 225 225 1 87 78 27 32 34.6 0.101 22 0
## 226 226 0 101 76 0 0 35.7 0.198 26 0
## 227 227 3 162 52 38 0 37.2 0.652 24 1
## 228 228 4 197 70 39 744 36.7 2.329 31 0
## 229 229 0 117 80 31 53 45.2 0.089 24 0
## 230 230 4 142 86 0 0 44.0 0.645 22 1
## 231 231 6 134 80 37 370 46.2 0.238 46 1
## 232 232 1 79 80 25 37 25.4 0.583 22 0
## 233 233 4 122 68 0 0 35.0 0.394 29 0
## 234 234 3 74 68 28 45 29.7 0.293 23 0
## 235 235 4 171 72 0 0 43.6 0.479 26 1
## 236 236 7 181 84 21 192 35.9 0.586 51 1
## 237 237 0 179 90 27 0 44.1 0.686 23 1
## 238 238 9 164 84 21 0 30.8 0.831 32 1
## 239 239 0 104 76 0 0 18.4 0.582 27 0
## 240 240 1 91 64 24 0 29.2 0.192 21 0
## 241 241 4 91 70 32 88 33.1 0.446 22 0
## 242 242 3 139 54 0 0 25.6 0.402 22 1
## 243 243 6 119 50 22 176 27.1 1.318 33 1
## 244 244 2 146 76 35 194 38.2 0.329 29 0
## 245 245 9 184 85 15 0 30.0 1.213 49 1
## 246 246 10 122 68 0 0 31.2 0.258 41 0
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## 248 248 9 124 70 33 402 35.4 0.282 34 0
## 249 249 1 111 86 19 0 30.1 0.143 23 0
## 250 250 9 106 52 0 0 31.2 0.380 42 0
## 251 251 2 129 84 0 0 28.0 0.284 27 0
## 252 252 2 90 80 14 55 24.4 0.249 24 0
## 253 253 0 86 68 32 0 35.8 0.238 25 0
## 254 254 12 92 62 7 258 27.6 0.926 44 1
## 255 255 1 113 64 35 0 33.6 0.543 21 1
## 256 256 3 111 56 39 0 30.1 0.557 30 0
## 257 257 2 114 68 22 0 28.7 0.092 25 0
## 258 258 1 193 50 16 375 25.9 0.655 24 0
## 259 259 11 155 76 28 150 33.3 1.353 51 1
## 260 260 3 191 68 15 130 30.9 0.299 34 0
## 261 261 3 141 0 0 0 30.0 0.761 27 1
## 262 262 4 95 70 32 0 32.1 0.612 24 0
## 263 263 3 142 80 15 0 32.4 0.200 63 0
## 264 264 4 123 62 0 0 32.0 0.226 35 1
## 265 265 5 96 74 18 67 33.6 0.997 43 0
## 266 266 0 138 0 0 0 36.3 0.933 25 1
## 267 267 2 128 64 42 0 40.0 1.101 24 0
## 268 268 0 102 52 0 0 25.1 0.078 21 0
## 269 269 2 146 0 0 0 27.5 0.240 28 1
## 270 270 10 101 86 37 0 45.6 1.136 38 1
## 271 271 2 108 62 32 56 25.2 0.128 21 0
## 272 272 3 122 78 0 0 23.0 0.254 40 0
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## 274 274 13 106 70 0 0 34.2 0.251 52 0
## 275 275 2 100 70 52 57 40.5 0.677 25 0
## 276 276 7 106 60 24 0 26.5 0.296 29 1
## 277 277 0 104 64 23 116 27.8 0.454 23 0
## 278 278 5 114 74 0 0 24.9 0.744 57 0
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## 280 280 0 146 70 0 0 37.9 0.334 28 1
## 281 281 10 129 76 28 122 35.9 0.280 39 0
## 282 282 7 133 88 15 155 32.4 0.262 37 0
## 283 283 7 161 86 0 0 30.4 0.165 47 1
## 284 284 2 108 80 0 0 27.0 0.259 52 1
## 285 285 7 136 74 26 135 26.0 0.647 51 0
## 286 286 5 155 84 44 545 38.7 0.619 34 0
## 287 287 1 119 86 39 220 45.6 0.808 29 1
## 288 288 4 96 56 17 49 20.8 0.340 26 0
## 289 289 5 108 72 43 75 36.1 0.263 33 0
## 290 290 0 78 88 29 40 36.9 0.434 21 0
## 291 291 0 107 62 30 74 36.6 0.757 25 1
## 292 292 2 128 78 37 182 43.3 1.224 31 1
## 293 293 1 128 48 45 194 40.5 0.613 24 1
## 294 294 0 161 50 0 0 21.9 0.254 65 0
## 295 295 6 151 62 31 120 35.5 0.692 28 0
## 296 296 2 146 70 38 360 28.0 0.337 29 1
## 297 297 0 126 84 29 215 30.7 0.520 24 0
## 298 298 14 100 78 25 184 36.6 0.412 46 1
## 299 299 8 112 72 0 0 23.6 0.840 58 0
## 300 300 0 167 0 0 0 32.3 0.839 30 1
## 301 301 2 144 58 33 135 31.6 0.422 25 1
## 302 302 5 77 82 41 42 35.8 0.156 35 0
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## 304 304 3 150 76 0 0 21.0 0.207 37 0
## 305 305 2 120 76 37 105 39.7 0.215 29 0
## 306 306 10 161 68 23 132 25.5 0.326 47 1
## 307 307 0 137 68 14 148 24.8 0.143 21 0
## 308 308 0 128 68 19 180 30.5 1.391 25 1
## 309 309 2 124 68 28 205 32.9 0.875 30 1
## 310 310 6 80 66 30 0 26.2 0.313 41 0
## 311 311 0 106 70 37 148 39.4 0.605 22 0
## 312 312 2 155 74 17 96 26.6 0.433 27 1
## 313 313 3 113 50 10 85 29.5 0.626 25 0
## 314 314 7 109 80 31 0 35.9 1.127 43 1
## 315 315 2 112 68 22 94 34.1 0.315 26 0
## 316 316 3 99 80 11 64 19.3 0.284 30 0
## 317 317 3 182 74 0 0 30.5 0.345 29 1
## 318 318 3 115 66 39 140 38.1 0.150 28 0
## 319 319 6 194 78 0 0 23.5 0.129 59 1
## 320 320 4 129 60 12 231 27.5 0.527 31 0
## 321 321 3 112 74 30 0 31.6 0.197 25 1
## 322 322 0 124 70 20 0 27.4 0.254 36 1
## 323 323 13 152 90 33 29 26.8 0.731 43 1
## 324 324 2 112 75 32 0 35.7 0.148 21 0
## 325 325 1 157 72 21 168 25.6 0.123 24 0
## 326 326 1 122 64 32 156 35.1 0.692 30 1
## 327 327 10 179 70 0 0 35.1 0.200 37 0
## 328 328 2 102 86 36 120 45.5 0.127 23 1
## 329 329 6 105 70 32 68 30.8 0.122 37 0
## 330 330 8 118 72 19 0 23.1 1.476 46 0
## 331 331 2 87 58 16 52 32.7 0.166 25 0
## 332 332 1 180 0 0 0 43.3 0.282 41 1
## 333 333 12 106 80 0 0 23.6 0.137 44 0
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## 338 338 9 152 78 34 171 34.2 0.893 33 1
## 339 339 7 178 84 0 0 39.9 0.331 41 1
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## 341 341 1 95 74 21 73 25.9 0.673 36 0
## 342 342 1 0 68 35 0 32.0 0.389 22 0
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## 344 344 8 95 72 0 0 36.8 0.485 57 0
## 345 345 8 126 88 36 108 38.5 0.349 49 0
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## 348 348 3 99 62 19 74 21.8 0.279 26 0
## 349 349 5 0 80 32 0 41.0 0.346 37 1
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## 351 351 4 137 84 0 0 31.2 0.252 30 0
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## 367 367 0 101 64 17 0 21.0 0.252 21 0
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## 369 369 1 133 102 28 140 32.8 0.234 45 1
## 370 370 3 173 82 48 465 38.4 2.137 25 1
## 371 371 0 118 64 23 89 0.0 1.731 21 0
## 372 372 0 84 64 22 66 35.8 0.545 21 0
## 373 373 2 105 58 40 94 34.9 0.225 25 0
## 374 374 2 122 52 43 158 36.2 0.816 28 0
## 375 375 12 140 82 43 325 39.2 0.528 58 1
## 376 376 0 98 82 15 84 25.2 0.299 22 0
## 377 377 1 87 60 37 75 37.2 0.509 22 0
## 378 378 4 156 75 0 0 48.3 0.238 32 1
## 379 379 0 93 100 39 72 43.4 1.021 35 0
## 380 380 1 107 72 30 82 30.8 0.821 24 0
## 381 381 0 105 68 22 0 20.0 0.236 22 0
## 382 382 1 109 60 8 182 25.4 0.947 21 0
## 383 383 1 90 62 18 59 25.1 1.268 25 0
## 384 384 1 125 70 24 110 24.3 0.221 25 0
## 385 385 1 119 54 13 50 22.3 0.205 24 0
## 386 386 5 116 74 29 0 32.3 0.660 35 1
## 387 387 8 105 100 36 0 43.3 0.239 45 1
## 388 388 5 144 82 26 285 32.0 0.452 58 1
## 389 389 3 100 68 23 81 31.6 0.949 28 0
## 390 390 1 100 66 29 196 32.0 0.444 42 0
## 391 391 5 166 76 0 0 45.7 0.340 27 1
## 392 392 1 131 64 14 415 23.7 0.389 21 0
## 393 393 4 116 72 12 87 22.1 0.463 37 0
## 394 394 4 158 78 0 0 32.9 0.803 31 1
## 395 395 2 127 58 24 275 27.7 1.600 25 0
## 396 396 3 96 56 34 115 24.7 0.944 39 0
## 397 397 0 131 66 40 0 34.3 0.196 22 1
## 398 398 3 82 70 0 0 21.1 0.389 25 0
## 399 399 3 193 70 31 0 34.9 0.241 25 1
## 400 400 4 95 64 0 0 32.0 0.161 31 1
## 401 401 6 137 61 0 0 24.2 0.151 55 0
## 402 402 5 136 84 41 88 35.0 0.286 35 1
## 403 403 9 72 78 25 0 31.6 0.280 38 0
## 404 404 5 168 64 0 0 32.9 0.135 41 1
## 405 405 2 123 48 32 165 42.1 0.520 26 0
## 406 406 4 115 72 0 0 28.9 0.376 46 1
## 407 407 0 101 62 0 0 21.9 0.336 25 0
## 408 408 8 197 74 0 0 25.9 1.191 39 1
## 409 409 1 172 68 49 579 42.4 0.702 28 1
## 410 410 6 102 90 39 0 35.7 0.674 28 0
## 411 411 1 112 72 30 176 34.4 0.528 25 0
## 412 412 1 143 84 23 310 42.4 1.076 22 0
## 413 413 1 143 74 22 61 26.2 0.256 21 0
## 414 414 0 138 60 35 167 34.6 0.534 21 1
## 415 415 3 173 84 33 474 35.7 0.258 22 1
## 416 416 1 97 68 21 0 27.2 1.095 22 0
## 417 417 4 144 82 32 0 38.5 0.554 37 1
## 418 418 1 83 68 0 0 18.2 0.624 27 0
## 419 419 3 129 64 29 115 26.4 0.219 28 1
## 420 420 1 119 88 41 170 45.3 0.507 26 0
## 421 421 2 94 68 18 76 26.0 0.561 21 0
## 422 422 0 102 64 46 78 40.6 0.496 21 0
## 423 423 2 115 64 22 0 30.8 0.421 21 0
## 424 424 8 151 78 32 210 42.9 0.516 36 1
## 425 425 4 184 78 39 277 37.0 0.264 31 1
## 426 426 0 94 0 0 0 0.0 0.256 25 0
## 427 427 1 181 64 30 180 34.1 0.328 38 1
## 428 428 0 135 94 46 145 40.6 0.284 26 0
## 429 429 1 95 82 25 180 35.0 0.233 43 1
## 430 430 2 99 0 0 0 22.2 0.108 23 0
## 431 431 3 89 74 16 85 30.4 0.551 38 0
## 432 432 1 80 74 11 60 30.0 0.527 22 0
## 433 433 2 139 75 0 0 25.6 0.167 29 0
## 434 434 1 90 68 8 0 24.5 1.138 36 0
## 435 435 0 141 0 0 0 42.4 0.205 29 1
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## 437 437 5 147 75 0 0 29.9 0.434 28 0
## 438 438 1 97 70 15 0 18.2 0.147 21 0
## 439 439 6 107 88 0 0 36.8 0.727 31 0
## 440 440 0 189 104 25 0 34.3 0.435 41 1
## 441 441 2 83 66 23 50 32.2 0.497 22 0
## 442 442 4 117 64 27 120 33.2 0.230 24 0
## 443 443 8 108 70 0 0 30.5 0.955 33 1
## 444 444 4 117 62 12 0 29.7 0.380 30 1
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## 447 447 0 95 80 45 92 36.5 0.330 26 0
## 448 448 0 104 64 37 64 33.6 0.510 22 1
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## 450 450 1 82 64 13 95 21.2 0.415 23 0
## 451 451 2 134 70 0 0 28.9 0.542 23 1
## 452 452 0 91 68 32 210 39.9 0.381 25 0
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## 455 455 14 175 62 30 0 33.6 0.212 38 1
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## 457 457 5 86 68 28 71 30.2 0.364 24 0
## 458 458 10 148 84 48 237 37.6 1.001 51 1
## 459 459 9 134 74 33 60 25.9 0.460 81 0
## 460 460 9 120 72 22 56 20.8 0.733 48 0
## 461 461 1 71 62 0 0 21.8 0.416 26 0
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## 464 464 10 115 98 0 0 24.0 1.022 34 0
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## 477 477 7 114 76 17 110 23.8 0.466 31 0
## 478 478 8 126 74 38 75 25.9 0.162 39 0
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## 481 481 0 123 88 37 0 35.2 0.197 29 0
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## 483 483 0 84 82 31 125 38.2 0.233 23 0
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## 487 487 0 173 78 32 265 46.5 1.159 58 0
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## 489 489 8 194 80 0 0 26.1 0.551 67 0
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## 498 498 7 195 70 33 145 25.1 0.163 55 1
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## 500 500 2 117 90 19 71 25.2 0.313 21 0
## 501 501 3 84 72 32 0 37.2 0.267 28 0
## 502 502 6 0 68 41 0 39.0 0.727 41 1
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## 504 504 3 96 78 39 0 37.3 0.238 40 0
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## 513 513 2 91 62 0 0 27.3 0.525 22 0
## 514 514 3 99 54 19 86 25.6 0.154 24 0
## 515 515 3 163 70 18 105 31.6 0.268 28 1
## 516 516 9 145 88 34 165 30.3 0.771 53 1
## 517 517 7 125 86 0 0 37.6 0.304 51 0
## 518 518 13 76 60 0 0 32.8 0.180 41 0
## 519 519 6 129 90 7 326 19.6 0.582 60 0
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## 521 521 3 124 80 33 130 33.2 0.305 26 0
## 522 522 6 114 0 0 0 0.0 0.189 26 0
## 523 523 9 130 70 0 0 34.2 0.652 45 1
## 524 524 3 125 58 0 0 31.6 0.151 24 0
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## 527 527 3 116 74 15 105 26.3 0.107 24 0
## 528 528 0 117 66 31 188 30.8 0.493 22 0
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## 531 531 0 107 76 0 0 45.3 0.686 24 0
## 532 532 1 86 66 52 65 41.3 0.917 29 0
## 533 533 6 91 0 0 0 29.8 0.501 31 0
## 534 534 1 77 56 30 56 33.3 1.251 24 0
## 535 535 4 132 0 0 0 32.9 0.302 23 1
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## 540 540 8 100 74 40 215 39.4 0.661 43 1
## 541 541 3 128 72 25 190 32.4 0.549 27 1
## 542 542 10 90 85 32 0 34.9 0.825 56 1
## 543 543 4 84 90 23 56 39.5 0.159 25 0
## 544 544 1 88 78 29 76 32.0 0.365 29 0
## 545 545 8 186 90 35 225 34.5 0.423 37 1
## 546 546 5 187 76 27 207 43.6 1.034 53 1
## 547 547 4 131 68 21 166 33.1 0.160 28 0
## 548 548 1 164 82 43 67 32.8 0.341 50 0
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## 560 560 6 125 76 0 0 33.8 0.121 54 1
## 561 561 0 198 66 32 274 41.3 0.502 28 1
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## 565 565 2 95 54 14 88 26.1 0.748 22 0
## 566 566 1 99 72 30 18 38.6 0.412 21 0
## 567 567 6 92 62 32 126 32.0 0.085 46 0
## 568 568 4 154 72 29 126 31.3 0.338 37 0
## 569 569 0 121 66 30 165 34.3 0.203 33 1
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## 571 571 2 130 96 0 0 22.6 0.268 21 0
## 572 572 3 111 58 31 44 29.5 0.430 22 0
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## 574 574 1 143 86 30 330 30.1 0.892 23 0
## 575 575 1 119 44 47 63 35.5 0.280 25 0
## 576 576 6 108 44 20 130 24.0 0.813 35 0
## 577 577 2 118 80 0 0 42.9 0.693 21 1
## 578 578 10 133 68 0 0 27.0 0.245 36 0
## 579 579 2 197 70 99 0 34.7 0.575 62 1
## 580 580 0 151 90 46 0 42.1 0.371 21 1
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## 582 582 12 121 78 17 0 26.5 0.259 62 0
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## 585 585 1 93 56 11 0 22.5 0.417 22 0
## 586 586 8 143 66 0 0 34.9 0.129 41 1
## 587 587 6 103 66 0 0 24.3 0.249 29 0
## 588 588 3 176 86 27 156 33.3 1.154 52 1
## 589 589 0 73 0 0 0 21.1 0.342 25 0
## 590 590 11 111 84 40 0 46.8 0.925 45 1
## 591 591 2 112 78 50 140 39.4 0.175 24 0
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## 593 593 2 82 52 22 115 28.5 1.699 25 0
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## 767 767 1 93 70 31 0 30.4 0.315 23 0Histogram cua bien mass
attach(dat)
hist(mass, col='yellow', prob=T, ylim=c(0.00, 0.06))
lines(density(na.omit(mass)), col='red', lwd=3)
plot(density(mass), add=T, main='Density curve of mass', col='blue', ylim=c(0.00,0.06), lwd=5, xlab='mass (N=767)')## Warning in plot.window(...): "add" is not a graphical parameter## Warning in plot.xy(xy, type, ...): "add" is not a graphical parameter## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "add" is not a
## graphical parameter
## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "add" is not a
## graphical parameter## Warning in box(...): "add" is not a graphical parameter## Warning in title(...): "add" is not a graphical parameter
Scatter plot cua bien mass theo pedi
library('car')## Loading required package: carDatac = as.factor(class)
scatterplot(mass~pedi, pch=c(16,2), col=c('red','blue'), regLine=F)