Nama : Fachrizal Fazza Ashari
Nim : 220605110077
Kelas : C
Mata kuliah : Kalkulus
Dosen pengampu : Prof. Dr. Suhartono, M. Kom
Jurusan : Teknik Informatika
Universitas : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
Chapter 2 Graphing functions
Dalam pelajaran ini, Anda akan belajar bagaimana menggunakan R untuk membuat grafik fungsi matematika. Penting untuk menunjukkan di awal bahwa banyak dari apa yang akan Anda pelajari – banyak dari apa yang akan baru bagi Anda di sini – sebenarnya berkaitan dengan struktur matematika fungsi dan bukan R.
2.1 Grafik fungsi matematika
Ada tiga fungsi grafik di {mosaicCalc} yang memungkinkan Anda membuat grafik fungsi, dan melapisi plot tersebut dengan grafik fungsi atau data lain. Ini adalah:
-slice_plot() untuk fungsi satu variabel. -contour_plot() untuk fungsi dua variabel. -interaktif_plot() yang menghasilkan widget HTML untuk berinteraksi dengan fungsi dua variabel.
Ketiganya digunakan dengan cara yang hampir sama. Berikut adalah contoh memplot fungsi garis lurus
2.2 Membuat scatterplot
Seringkali, model matematika yang akan Anda buat akan dimotivasi oleh data. Untuk apresiasi mendalam tentang hubungan antara data dan model, Anda akan ingin mempelajari pemodelan statistik. Namun, di sini, kita akan mengambil potongan pertama pada subjek dalam bentuk penyesuaian kurva, proses pengaturan parameter fungsi matematika untuk membuat fungsi tersebut menjadi representasi dekat dari beberapa data.
Ini berarti Anda harus mempelajari sesuatu tentang cara mengakses data dalam file komputer, bagaimana data disimpan, dan bagaimana memvisualisasikan data. Untungnya, R dan paket mosaik membuatnya mudah.
Di sini, kita akan bekerja dengan “Income-Housing.csv”, yang terletak di “http://www.mosaic-web.org/go/datasets/Income-Housing.csv”. File ini memberikan informasi dari survei tentang kondisi perumahan untuk orang-orang dalam kelompok pendapatan yang berbeda di AS.
Ada dua hal penting yang perlu diperhatikan dari pernyataan di atas. Pertama, fungsi read.csv() mengembalikan nilai yang disimpan dalam objek yang disebut housing. Pilihan Perumahan sebagai nama adalah sewenang-wenang; Anda bisa menyimpannya sebagai x atau Equador atau apa pun. Lebih mudah untuk memilih nama yang membantu Anda mengingat apa yang disimpan di mana.
Kedua, nama “http://www.mosaic-web.org/go/datasets/Income-Housing.csv”
diapit oleh tanda kutip. Ini adalah tanda kutip ganda satu karakter,
yaitu, ” dan tidak mengulangi tanda kutip tunggal ’ ’ atau tanda kutip
. Setiap kali Anda membaca data dari sebuah file, nama file harus dalam tanda kutip ganda satu karakter. Itu cara, R tahu untuk memperlakukan karakter secara harfiah dan bukan sebagai nama objek seperti perumahan.
Setelah data dibaca, Anda dapat melihat data hanya dengan mengetikkan nama objek (tanpa tanda kutip!) yang menyimpan data. Contohnya,
2.3 Grafik fungsi dua variabel
Pelajaran ini adalah tentang merencanakan fungsi dari dua variabel. Untuk sebagian besar, format yang digunakan adalah plot kontur. Anda menggunakan contour_plot() untuk memplot dengan dua variabel input. Anda perlu membuat daftar dua variabel di sebelah kanan tanda +, dan Anda perlu memberikan rentang untuk masing-masing variabel.
drug_remaining <- function(dose, duration, time_constant) {
dose * exp(- duration / time_constant)
}library(mosaicCalc)## Loading required package: mosaic## Registered S3 method overwritten by 'mosaic':
## method from
## fortify.SpatialPolygonsDataFrame ggplot2##
## The 'mosaic' package masks several functions from core packages in order to add
## additional features. The original behavior of these functions should not be affected by this.##
## Attaching package: 'mosaic'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## count, do, tally## The following object is masked from 'package:Matrix':
##
## mean## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## stat## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## binom.test, cor, cor.test, cov, fivenum, IQR, median, prop.test,
## quantile, sd, t.test, var## The following objects are masked from 'package:base':
##
## max, mean, min, prod, range, sample, sum## Loading required package: mosaicCore##
## Attaching package: 'mosaicCore'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## count, tally##
## Attaching package: 'mosaicCalc'## The following object is masked from 'package:stats':
##
## Dm = -4
b = -1
slice_plot(m * x + b ~ x, domain(x = range(0, 10)))
library(mosaicCalc)
A = 100
slice_plot( x ^ 2 * A ~ x, domain(x = range(-4, 8))) 
library(mosaicCalc)
A = 100
slice_plot( x ^ 2 * A ~ x, domain(x = range(-4, 8)), color = "green") 
slice_plot( tan(t) ~ t, domain(t = range(0,4*pi) ))
g <- makeFun(2*x^2 - 5*x + 2 ~ x)
slice_plot(g(x) ~ x, domain( x = range (-2, 2)))
library(mosaicCalc)
Housing = read.csv("http://www.mosaic-web.org/go/datasets/Income-Housing.csv")
Housing## Income IncomePercentile CrimeProblem AbandonedBuildings IncompleteBathroom
## 1 3914 5 39.6 12.6 2.6
## 2 10817 15 32.4 10.0 3.3
## 3 21097 30 26.7 7.1 2.3
## 4 34548 50 23.9 4.1 2.1
## 5 51941 70 21.4 2.3 2.4
## 6 72079 90 19.9 1.2 2.0
## NoCentralHeat ExposedWires AirConditioning TwoBathrooms MotorVehicle
## 1 32.3 5.5 52.3 13.9 57.3
## 2 34.7 5.0 55.4 16.9 82.1
## 3 28.1 2.4 61.7 24.8 91.7
## 4 21.4 2.1 69.8 39.6 97.0
## 5 14.9 1.4 73.9 51.2 98.0
## 6 9.6 1.0 76.7 73.2 99.0
## TwoVehicles ClothesWasher ClothesDryer Dishwasher Telephone
## 1 17.3 57.8 37.5 16.5 68.7
## 2 34.3 61.4 38.0 16.0 79.7
## 3 56.4 78.6 62.0 25.8 90.8
## 4 75.3 84.4 75.2 41.6 96.5
## 5 86.6 92.8 88.9 58.2 98.3
## 6 92.9 97.1 95.6 79.7 99.5
## DoctorVisitsUnder7 DoctorVisits7To18 NoDoctorVisitUnder7 NoDoctorVisit7To18
## 1 3.6 2.6 13.7 31.2
## 2 3.7 2.6 14.9 32.0
## 3 3.6 2.1 13.8 31.4
## 4 4.0 2.3 10.4 27.3
## 5 4.0 2.5 7.7 23.9
## 6 4.7 3.1 5.3 17.5names(Housing)## [1] "Income" "IncomePercentile" "CrimeProblem"
## [4] "AbandonedBuildings" "IncompleteBathroom" "NoCentralHeat"
## [7] "ExposedWires" "AirConditioning" "TwoBathrooms"
## [10] "MotorVehicle" "TwoVehicles" "ClothesWasher"
## [13] "ClothesDryer" "Dishwasher" "Telephone"
## [16] "DoctorVisitsUnder7" "DoctorVisits7To18" "NoDoctorVisitUnder7"
## [19] "NoDoctorVisit7To18"Housing$Telephone## [1] 68.7 79.7 90.8 96.5 98.3 99.5library(mosaicCalc)
gf_point(40 - Income / 2000 ~ Income, data = Housing)
Housing$CrimeProblem## [1] 39.6 32.4 26.7 23.9 21.4 19.9gf_point(
40 - Income / 2000 ~ Income, data = Housing) %>%
slice_plot(
40 - Income / 2000 ~ Income, color = "blue") %>%
gf_lims(
x = range(0,100000),
y=range(0,50))
library(mosaicCalc)
contour_plot(
cos(2*pi*t/20)*exp(-.3*x) ~ t & x,
domain(t=0:40, x=0:90))
Kadang-kadang, orang ingin melihat fungsi sebagai permukaan, diplot
dalam 3 dimensi. Anda bisa membuat komputer menampilkan plot perspektif
3 dimensi dengan menggunakan fungsi interactive_plot(). Seperti yang
akan Anda lihat dengan mengarahkan mouse di sekitar plot, ini
interaktif.
interactive_plot(cos(2*pi*t/20)*exp(-.3*x) ~ t & x,
domain(t=0:40, x=0:90))Kita dapat menggunakan fungsi makeFun( ) untuk membuat fungsi yang dapat dievaluasi secara numerik.
g <- makeFun(
sin(2*pi*t/10)*exp(-.2*x) ~ t & x)
contour_plot(
g(t, x) ~ t + x,
domain(t=0:20, x=0:10))
Daftar Pustaka