Zadanie 1. Utwórz wektor danych “ryzyko” oraz “wiek”. Każdy z nich ma mieć 10 obserwacji, dowolne wartości. Ryzyko jako zmienna 0-1, wiek w latach.
ryzyko <- c(0,1,0,1,0,1,1,1,0,0)
wiek <- c(15,25,40,50,60,23,33,36,19,24)Zadanie 2. Przekoduj ryzyko na czynnik (factor): dla wieku >30 lat “0” o etykiecie “wysokie”, a dla pozostałych “1” o etykiecie “niskie”. Wskazówka: można wykorzystać ifelse.
ryzyko <- as.factor(ifelse(wiek>30,0,1))
kody <- c(wysokie=0, niskie=1)
ryzyko <- factor(ryzyko, levels=kody, labels=names(kody))
levels(ryzyko)## [1] "wysokie" "niskie"
Zadanie 3. Połącz wiek i ryzyko tworząc nową ramkę danych o nazwie “ramka”. Posortuj obserwacje wg wieku (rosnąco).
ramka <- data.frame(wiek,ryzyko)
ramka <- ramka[order(wiek),]
View(ramka)Zadanie 4. Utwórz tablicę “tablica” z wieku i ryzyka o wymiarach 5 wierszy, 2 kolumny (zmienne), 2 podgrupy o nazwie “Grupa 1.” oraz “Grupa 2”.
tablica1<- array(c(wiek[1:5], ryzyko[1:5]), dim=c(5,2))
tablica2 <- array(c(wiek[6:10],ryzyko[6:10]),dim=c(5,2))
tablica<- array(c(tablica1,tablica2),dim=c(5,2,2))
dimnames(tablica)[[2]]<- list("Wiek","Ryzyko")
dimnames(tablica)[[3]]<- list("Grupa 1","Grupa 2")
tablica## , , Grupa 1
##
## Wiek Ryzyko
## [1,] 15 2
## [2,] 25 2
## [3,] 40 1
## [4,] 50 1
## [5,] 60 1
##
## , , Grupa 2
##
## Wiek Ryzyko
## [1,] 23 2
## [2,] 33 1
## [3,] 36 1
## [4,] 19 2
## [5,] 24 2
Zadanie 5. Uwtórz listę “lista” zawierającą pierwsze 3 elementy każdej z grup w tablicy “tablica” oraz 3 kolory, które najbardziej lubisz.
lista<-list(tablica1[1:3,1:2],tablica2[1:3,1:2],c("czarny", "biały", "różowy"))
lista## [[1]]
## [,1] [,2]
## [1,] 15 2
## [2,] 25 2
## [3,] 40 1
##
## [[2]]
## [,1] [,2]
## [1,] 23 2
## [2,] 33 1
## [3,] 36 1
##
## [[3]]
## [1] "czarny" "biały" "różowy"
Zadanie 6. Utwórz macierz B z cyfr od 1 do 9; macierz A od 1 do 6, macierz C od 1 do 6. Dodaj do A wiersz [1,1,1] jako macierz D, a do macierzy C dodaj kolumnę [1,1,1] jako macierz E. Wyświetl 3 wiersz E i 3 kolumnę D.
B <- matrix(c(1:9), nrow=3, ncol=3)
A <- matrix(c(1:6), nrow=2)
C <- matrix(c(1:6), nrow=3, ncol=2)
D <- rbind(A, c(1,1,1))
E <- cbind(C, c(1,1,1))
E[3,]## [1] 3 6 1
D[,3]## [1] 5 6 1
Zadanie 7. Dokonaj pełnej analizy opisowej dla osób z grupy 1. oraz grupy 2. (średnia, odchylenia, kwartyle, skośność, kurtoza).
mean(tablica1[,1])## [1] 38
mean(tablica2[,1])## [1] 27
sd(tablica1[,1])## [1] 18.2346
sd(tablica2[,1])## [1] 7.17635
quantile(tablica1[,1])## 0% 25% 50% 75% 100%
## 15 25 40 50 60
quantile(tablica2[,1])## 0% 25% 50% 75% 100%
## 19 23 24 33 36
library(moments)
skewness(tablica1[,1])## [1] -0.0912794
skewness(tablica2[,1])## [1] 0.258649
kurtosis(tablica1[,1])## [1] 1.59254
kurtosis(tablica2[,1])## [1] 1.44806
summary(tablica1[,1])## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 15 25 40 38 50 60
Zadanie 8. Przedstaw na histogramach oraz wykresach ramkowych rozkłady wieku osób z wysokim i niskim ryzykiem kredytowym (porównanie - 2 wykresy obok siebie).
par(mfrow=c(1,1))
hist(ramka$wiek,prob=T, main="Rozkład wieku według ryzyka kredytowego", col="gray",
xlab='Wiek w latach', ylab='Ryzyko', ylim = c(0, 0.05))
lines(density(ramka[ryzyko=="niskie",1]), col='blue')
lines(density(ramka[ryzyko=="wysokie",1]), col='red')
legend("bottomright", title="Legenda",
legend=c("Wysokie ryzyko", "Niskie ryzyko"),col=c("red","blue"),
lty=1:2, cex=0.7)Dane dotyczą prawie 985 transakcji sprzedaży mieszkań z Sacramento (Kalifornia,USA). Poniżej pokazano przykład wykorzystania fajki bazowej R “|>”: wykres logarytmu gęstości cen.
price |>
log() |>
density() |>
plot()Wykreśl histogram cen sprzedaży mieszkań (“Condo”) z dwiema sypialniami. Filtry z dplyr działają na całej ramce danych, stąd by wykreślić ceny musimy użyć pakietu ggplot2:
Bez użycia filtra i fajek nie ma takiej potrzeby: