THỐNG KÊ MÁY TÍNH ỨNG DỤNG NGÔN NGỮ R TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Biên soạn

Đọc và lưu dữ liệu trong R  Ghi xuất các dữ liệu dưới dạng file.rda # lưu mydat dưới dạng R file với tên mydatfile.rda >savemydat,file=“mydatfile.rda"... Đọc và lưu dữ liệu trong R  Đọ

Trang 1

THỐNG KÊ MÁY TÍNH

ỨNG DỤNG NGÔN NGỮ

TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Biên soạn: Phạm Thị Thu Thúy

thuthuy@ntu.edu.vn

Trang 3

Tài liệu tham khảo

1 Nguyễn Văn Tuấn, Phân tích số liệu và biểu

đồ bằng R

2 Peter Dalgaard, Statistics and Computing

Trang 4

Nội dung chính

Hướng dẫn cài đặt và vận hành R

Xử lý số liệu bằng R

Phân tích thống kê mô tả bằng R

Phân tích hồi quy bằng R

Phân tích dãy số thời gian bằng R

Trang 5

Nội dung 1 GIỚI THIỆU R

Trang 6

Tại sao R

 Mã nguồn mở

 Hoàn toàn miễn phí

 Chạy trên nền Windows, MacOS

 Nhiều phương pháp phân tích không

có trong các phần mền khác

 Vẽ biểu đồ tuyệt vời

Trang 8

R làm được gì?

 R là công cụ phân tích thống kê

 Cho phép thực hiện tất cả các môhình phân tích

 Mô phỏng

 Vẽ đồ thị và biểu đồ rất đẹp

 Lập trình cho phương pháp mới

Trang 9

Tải phần mềm R

• Truy cập http://cran.r-project/

• R for Windows screen, chọn “base”

• Download R

• Run, chọn OK sau đó chọn FINISH

• Biểu tượng R sẽ xuất hiện trên desktop

• Bắt đầu sử dụng R

Trang 10

Làm việc với R

 Object: Đối tượng

- tên cho mỗi đối tượng (case sensitive)

- gán giá trị cho đối tượng sử dụngassignment operator (<- hoặc =)

Ví dụ: >tuoi=25

>Tuoi<-25Note: tuoi và Tuoi là 2 đối tượng khác nhau

Trang 11

Làm việc với R

# tạo object sử dụng hàm concatenation(nối số liệu)

>x = c(1:10)

# gọi các giá trị của object

>x

>x[(x>8)|(x<5)] kết quả?

Trang 12

Làm việc với R

 Object: Cách đặt tên Đối tượng

# tạo object y bao gồm 10 giá trị normal

Trang 13

Làm việc với R

Trang 14

Làm việc với R

# tạo object y bao gồm 10 giá trị normal

>y = rnorm(10, mean=0, sd=1)Hoặc

>y=rnorm(10,0,1)

Trang 15

Làm việc với R

Trang 16

Làm việc với R

 Workspace: Môi trường làm việc

# tạo thư mục chứa dữ liệu

> setwd(“D:/thongke”)

Note: + thongke phải được tạo trước ở D:

+ R làm việc với / (không phải \)

# xem thư mục làm việc

> getwd()

Trang 17

Làm việc với R

 Workspace: Môi trường làm việc

# chuyển thư mục làm việc

Trang 18

Làm việc với R

 Packages: Gói công cụ

- R cấu trúc theo packages

- Mỗi phương pháp phân tích được thiết

kế trong một package

- Tải package về để sử dụng trong R

- Để xem các packages sẳn có

> library()

Trang 19

Làm việc với R

Trang 20

Làm việc với R

 Packages: Gói công cụ

# cài đặt package mới

>install.packages(c(“moments”)

> library()

# cài đặt nhiều packages

>install.packages(c(“car”,“ggplot2”))

Trang 21

Làm việc với R

Trang 22

Đọc và lưu dữ liệu trong R

 Ghi xuất các dữ liệu dưới dạng file.rda

# tạo hai vector cột x, y

>x=c(1,3,1,3,5)

>y=c(2,5,6,7,8)

# sử dụng data.frame để nhập hai vector x,

y vào object tên là mydat

>mydat=data.frame(x,y)

Trang 23

Trang 24

 Ghi xuất các dữ liệu dưới dạng file.rda

# lưu mydat dưới dạng R file với tên

mydatfile.rda

>save(mydat,file=“mydatfile.rda")

Trang 25

Trang 26

Trang 27

 Đọc dữ liệu từ R (file.rda)

# gọi tên file (tìm file mynhaplieu.rda)

>filename=file.choose()

# đọc dữ liệu dưới dạng R bằng lệnh load

# xem dữ liệu

>head(dat)

Trang 28

 Đọc dữ liệu vào R từ text (ASCII file)

# lấy tên file

Trang 29

 Đọc dữ liệu vào R từ Excel (.csv)

# lấy tên file

Trang 30

 Đọc dữ liệu vào R từ Excel (.xls) sửdụng package “gdata”

# lấy tên file

Trang 31

Trang 32

Trang 33

 Đọc dữ liệu vào R từ Stata

# lấy tên file

Trang 34

Trang 35

 Đọc dữ liệu vào R từ website

# đọc dữ liệu từ trang http://statistics.vn

>dat6=read.csv("http://statistics.vn/data/ExampleData.csv", header=T)

> head(dat)

Trang 36

 Làm việc với object sau khi đọc vào R

# gọi object dùng lệnh attach()

>attach(dat6)

# dùng attach() để gọi các objects trước đây

Trang 37

Biên tập số liệu

 Tạo biến mới

# gọi object dùng lệnh attach()

>attach(dat6)

# dùng attach() để gọi các objects trước đây

Trang 38

 Tạo biến mới

 Làm việc với một phần dữ liệu

 Kết nối dữ liệu

Trang 39

^ Lũy thừa == Exactly equal to

!= Not equal to !x Not x

x|y x OR y x&y x AND y

Trang 40

 Tạo biến mới bằng câu lệnh

# gọi object từ file mydatafile.rda

Trang 41

# Tạo biến mới và kết nối với một

dataframe sử dụng dấu $

>mydat$sum = mydat$x +mydat$y

# Tạo biến mới z=x*y trong mydat

>mydat$z = mydat$x * mydat$y

Trang 42

Trang 43

# Tạo biến mới id và gender

Trang 44

Trang 45

# Tạo biến mới là group

nếu id=1,2,3 là group A

id=4,5 là group B

>mydat$group[id>=“1” & id<=“3”]<-“A”

>mydat$group[id>=“4” & id<=“5”]<-“B”

>head(mydat)

Trang 46

Trang 47

# data frame là một matrix (dòng và cột)

Trang 48

Trang 49

# Liệt kê dòng và cột của dữ liệu

>dat[,1]  liệt kê cột 1

>dat[,1:2]  liệt kê cột 1

>dat[2,]  liệt kê dòng 2

>dat[3:8,1]  liệt kê

>dat[1:5,2:3]  liệt kê

Trang 50

Trang 51

# làm việc trong nhóm id<=5

Trang 52

Trang 53

>dat=merge(dat1, dat2, by=“id”)

>dat=merge(dat1, dat2, by=“id”, all.x=T, all.y=T)

>dat

Trang 54

Trang 56

 Chuyển dữ liệu từ dạng cột sang dòng

# dụng lệnh metl trong package reshape

Trang 57

 Chuyển dữ liệu từ dạng cột sang dòng

# dụng lệnh metl trong package reshape

>require(reshape2)

>dat1=melt(dat, id=c(“id”, “sex”, “group”),

income.vars=c(“income1”, “income2”, “income3”))

>dat1

Trang 58

Trang 60

 Chuyển dữ liệu từ dạng dòng sang cột

# dụng lệnh cast trong package reshape

>dat2=cast(dat1, id=c(id, sex, group ~ variable)

>dat2

Trang 61

Trang 62

Tóm lược

 Đối tượng/Object

 Môi trường làm việc/Workspace

 Gói công cụ/Packages

Định dạng
Số trang	62
Dung lượng	1,3 MB