bài giảng thống kê thí nghiệm công nghệ thực phẩm phân tích số liệu bằng RPhân tích đồ thị

Biểu đồ tròn: pie() Biểu đồ phân bố: hist() Biểu đồ hộp: boxplot() Biểu đồ thanh: barplot() Biểu đồ tương quan: plot(), scatterplot() http:www.rbloggers.com Packages: ggplot2RcmdrPlugin.KMggplot2

1

 pcfm (percent fat mass)

 bmc (bone mineral contents)

3

Tần số theo nhóm : barplot

agegroup <- cut(age, 3)

agesex <- table(sex, agegroup)

barplot(agesex, xlab="Age group")

barplot(agesex, beside=T, xlab="Age group")

12

Phân phối số liệu: Histogram

Phân phối số liệu: Histogram

Phân phối số liệu: Hàm mật độ-plot(density)

hist(age, main="Distribution of lean mass")

plot(density(age), main="Distribution of age")

Phân phối chuẩn? qqnorm

Tính liên tục của số liệu: stripchart

stripchart(age)

Tính liên tục của số liệu: stripchart

Tóm tắt của số liệu liên tục:boxplot

LMMin 1st Qu Median Mean 3rd Qu Max

18.51 31.91 35.92 35.65 40.14 46.63

FMMin 1st Qu Median Mean 3rd Qu Max

2.990 4.250 5.270 6.500 8.795 12.800

Tóm tắt của số liệu liên tục: boxplot

24

boxplot(fm ~ sex) boxplot(lm ~ sex)

Phân tích mức độ liên kết: scatter plot

Phân tích mức độ liên kết: scatter plot

Phân tích mức độ liên kết: scatter plot

27

plot(lm ~ age, pch=ifelse(sex=="M", "M", "F"),

xlab="Age", ylab="Kg")

M M

M

M

M

M M

M

M M

F F

M M

Phân tích nhiều liên kết-multiple associations

data <- data.frame(age, weight, lm, fm, bmc)

Phân tích nhiều sự liên kết –nhiều đồ thị

matrix.cor <- function(x, y, digits=2, prefix="",

cex.cor){ usr <- par("usr"); on.exit(par(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) r <- abs(cor(x, y))

txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1] txt <- paste(prefix, txt, sep="")

if(missing(cex.cor)) cex <- 0.8/strwidth(txt) test <- cor.test(x,y) # borrowed from printCoefmat Signif <- symnum(test$p.value, corr = FALSE, na = FALSE, cutpoints = c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 1), symbols = c("***",

Tóm lược

 Biểu đồ tròn: pie()

 Biểu đồ phân bố: hist()

 Biểu đồ hộp: boxplot()

 Biểu đồ thanh: barplot()

 Biểu đồ tương quan: plot(),

scatterplot()

 http://www.r-bloggers.com/

 Packages: ggplot2/RcmdrPlugin.KMggplot2

32

Bài tập 1

đồ thị Pie:

 Xuất hiện tỉ lệ % cùng Pie

 Cài đặt thêm packages:

ggplot2/RcmdrPlugin.KMggplot2 )

33

obesity <- read.table("obesity_data.txt", header=TRUE)

# Vẽ đồ thị phân bố pcfat và xem xét ảnh hưởng của gender

Ví dụ- đồ thị

35

Mục tiêu

36

Code-Hàm hist

hist ( pcfat ,breaks=20, col=“blue”, border=“white”, xlab=“Percent

body fat”, ylab=“Probability”,

prob=T, main=“ Distribution of

PBF”);

lines (density(na.omit( pcfat )),

col=“red”, lwd=3)

37

Percent body fat Probability

Code-Hàm boxplot

xlim, ylim, col, border,

horizontal)

col=“blue”, xlab=“Percent body

fat”, main=“Percent body fat”,

horizontal=T)

40

Percent body fat

Percent body fat

Code-Hàm plot

xlab, ylab,xlim, ylim,

col, lwd)

lwd)

42

Plot(pcfat~bmi, pch=16, col=“blue”, xlab=“BMI”,

ylab=“Percent body fat”)

scatterplot(pcfat~bmi| gender, reg.line=F,

Tuổi Tần số