Nhập Môn Thống Kê Tại Trường Đại Học Tôn Đức Thắng

Tài liệu nghiên cứu Tài liệu thực hành nhập môn thống kê, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về ., phục vụ nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Chuyên ngành

Thống Kê

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Hướng Dẫn
58
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ R

1.1. R - Nguồn gốc lịch sử

1.2. Ưu điểm và nhược điểm của R

1.3. Cài đặt R và Rstudio

1.4. Một số tiện ích của R

1.4.1. Tải và cài đặt các gói lệnh

1.4.2. Quản lý các tập tin và môi trường vận hành

2. CHƯƠNG 2: CẤU TRÚC DỮ LIỆU - CÁC TÍNH TOÁN

2.1. Cấu trúc dữ liệu

2.1.1. Các kiểu đối tượng

2.1.2. Các lớp đối tượng

2.1.3. Các giá trị đặc biệt

2.1.4. Thông tin đối tượng

2.2. Các phép toán cơ bản

2.3. Các phép toán logic

2.4. Vector

2.5. Factor

2.6. Array

2.7. Matrix

3. CHƯƠNG 3: NHẬP, XUẤT VÀ BIÊN TẬP DỮ LIỆU

3.1. Những dạng dữ liệu R có thể đọc được

3.2. Nhập và xuất dữ liệu trực tiếp

3.2.1. Nhập trực tiếp từ bàn phím

3.2.2. Nhập dữ liệu từ file

3.2.3. Nhập dữ liệu từ file *.xlsx vào R

3.2.4. Nhập dữ liệu từ file *.sav và file khác

3.2.5. Nhập dữ liệu từ file *pdf vào R

3.3. Biên tập dữ liệu

3.3.1. Sắp xếp dữ liệu

3.3.2. Bút trích dữ liệu

3.3.3. Hợp nhất dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: MÔ TẢ DỮ LIỆU

4.1. Mô tả dữ liệu bằng biểu đồ

4.1.1. Môi trường và thiết kế biểu đồ

4.1.2. Biểu đồ thanh - cột

4.1.3. Biểu đồ phân bố thân lá

4.1.4. Biểu đồ phân bố histogram

4.2. Mô tả dữ liệu bằng bảng

4.2.1. Bảng một chiều

4.3. Mô tả dữ liệu bằng các đặc trưng thống kê

Tóm tắt

I. Tổng Quan Môn Học Nhập Môn Thống Kê Tại TDTU 2024

Môn học Nhập Môn Thống Kê (mã MH: C03104) là một trong những môn học nền tảng quan trọng tại Trường Đại Học Tôn Đức Thắng (TDTU), đặc biệt với sinh viên khối ngành kinh tế và khoa học xã hội. Môn học này không chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết về thống kê mô tả và thống kê suy luận mà còn trang bị kỹ năng thực hành phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Một điểm đặc biệt trong chương trình giảng dạy là việc sử dụng ngôn ngữ lập trình R làm công cụ chính, thay thế cho các phần mềm truyền thống như SPSS. Điều này giúp sinh viên tiếp cận với một công cụ mạnh mẽ, miễn phí và được sử dụng rộng rãi trong giới nghiên cứu và khoa học dữ liệu. Việc nắm vững các khái niệm cơ bản và thành thạo công cụ R không chỉ là yêu cầu để qua môn thống kê TDTU mà còn là một lợi thế cạnh tranh lớn sau khi ra trường. Bài viết này sẽ cung cấp một lộ trình chi tiết, một hướng dẫn nhập môn thống kê toàn diện, từ việc cài đặt môi trường, làm quen với các cấu trúc dữ liệu, đến việc thực hành mô tả và trực quan hóa dữ liệu theo đúng giáo trình xác suất thống kê TDTU.

1.1. Mục tiêu và chuẩn đầu ra của môn xác suất thống kê TDTU

Mục tiêu chính của môn học là trang bị cho sinh viên khả năng thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng. Sinh viên sẽ được học cách áp dụng các phương pháp thống kê ứng dụng trong kinh tế và các lĩnh vực khác. Theo chuẩn đầu ra, sau khi hoàn thành môn học, người học có khả năng: (1) Hiểu và phân biệt được các khái niệm cốt lõi như biến số, thang đo, thống kê mô tả và thống kê suy luận; (2) Sử dụng thành thạo ngôn ngữ R để nhập, xuất, và biên tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau; (3) Thực hiện các tính toán thống kê cơ bản và mô tả dữ liệu bằng các đặc trưng số và biểu đồ; (4) Vận dụng các kỹ thuật thống kê để giải quyết các bài tập thống kê có lời giải trong thực tiễn. Đây là những kỹ năng nền tảng cho các môn học chuyên ngành và các dự án nghiên cứu sau này.

1.2. Tại sao R và RStudio là công cụ cốt lõi trong môn học

Theo tài liệu thống kê đại học tôn đức thắng do ThS. Bùi Thùy Trang biên soạn, R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí chuyên dụng cho phân tích thống kê và đồ họa. Việc lựa chọn R và RStudio làm công cụ chính mang lại nhiều ưu điểm vượt trội. Thứ nhất, R là một phần mềm mã nguồn mở, miễn phí, giúp sinh viên có thể tiếp cận mà không tốn chi phí bản quyền. Thứ hai, R có khả năng xử lý dữ liệu lớn và thực hiện các phân tích thống kê phức tạp một cách hiệu quả. Thứ ba, R tạo ra những biểu đồ với chất lượng rất cao, đạt "chuẩn bài báo khoa học". Cuối cùng, R có một cộng đồng người dùng đông đảo, với hàng ngàn gói lệnh (packages) được đóng góp, mở rộng khả năng phân tích cho hầu hết mọi lĩnh vực. Việc thành thạo R mở ra cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh.

II. Những Thách Thức Khi Tự Học Thống Kê Cho Người Mới Bắt Đầu

Dù mang lại nhiều lợi ích, việc tiếp cận môn Nhập Môn Thống Kê tại TDTU cũng đi kèm với không ít thách thức, đặc biệt đối với những sinh viên chưa có nền tảng về lập trình. Khác với các phần mềm giao diện đồ họa click-chuột, R yêu cầu người dùng phải học và ghi nhớ các cú pháp lệnh. Đây là rào cản lớn nhất ban đầu. Sinh viên thường cảm thấy bối rối trước hàng loạt hàm, gói lệnh và các kiểu cấu trúc dữ liệu phức tạp như vector, ma trận, hay data frame. Thêm vào đó, việc tìm kiếm và sửa lỗi khi viết code cũng là một kỹ năng đòi hỏi sự kiên nhẫn. Một thách thức khác là việc kết nối giữa lý thuyết thống kê trừu tượng và việc áp dụng chúng vào các lệnh cụ thể trong R. Nhiều người học có thể hiểu khái niệm nhưng không biết phải bắt đầu viết lệnh như thế nào để giải quyết một bài tập thống kê cụ thể. Vượt qua những khó khăn này là bước đầu tiên để chinh phục môn học, và phần tiếp theo sẽ cung cấp kinh nghiệm học thống kê cơ bản để giải quyết các vấn đề này.

2.1. Vượt qua rào cản cú pháp và các lệnh R cơ bản

Tài liệu thực hành của khoa Toán - Thống kê TDTU nhấn mạnh rằng "không dễ để bắt đầu các phân tích với R - cần thiết phải học các kiến thức cơ bản về cú pháp và các lệnh". Để vượt qua rào cản này, phương pháp hiệu quả nhất là thực hành thường xuyên. Thay vì chỉ đọc slide bài giảng thống kê tdtu, sinh viên nên mở RStudio và gõ lại từng dòng lệnh ví dụ. Bắt đầu với các phép toán cơ bản, cách khai báo biến, và sau đó là các cấu trúc dữ liệu. Sử dụng các lệnh trợ giúp như help() hoặc ?tên_hàm là một thói quen cực kỳ hữu ích. Ban đầu, việc nhớ cú pháp có thể khó khăn, nhưng qua lặp lại, các lệnh phổ biến như c(), seq(), rep(), matrix(), data.frame() sẽ trở nên quen thuộc. Tham gia các nhóm học tập hoặc diễn đàn trực tuyến cũng giúp giải đáp thắc mắc nhanh chóng khi gặp lỗi.

2.2. Khó khăn trong quản lý và phân tích dữ liệu SPSS R

Quản lý dữ liệu là một kỹ năng quan trọng. Một trong những khó khăn ban đầu là nhập dữ liệu từ các định dạng khác nhau vào R, chẳng hạn như từ file Excel (.xlsx), SPSS (.sav) hay file văn bản (*.txt). Tài liệu môn học hướng dẫn chi tiết cách sử dụng các hàm như read.csv(), read.table(), hoặc các hàm trong gói foreignHmisc để đọc dữ liệu. Sau khi nhập, việc biên tập dữ liệu như sắp xếp, trích lọc các tập con theo điều kiện, hay hợp nhất các bảng dữ liệu cũng là một thử thách. Nắm vững các toán tử logic (& cho 'và', | cho 'hoặc') và hàm subset() là chìa khóa để thực hiện phân tích dữ liệu SPSS hoặc R một cách hiệu quả. Việc thực hành với các bộ dữ liệu mẫu trong giáo trình xác suất thống kê tdtu sẽ giúp sinh viên thành thạo các thao tác này.

III. Hướng Dẫn Cài Đặt và Làm Quen Môi Trường RStudio TDTU

Để bắt đầu hướng dẫn nhập môn thống kê này, bước đầu tiên và quan trọng nhất là thiết lập môi trường làm việc. Môi trường làm việc chuẩn cho môn học tại TDTU bao gồm hai thành phần chính: Ngôn ngữ R và RStudio. R là "động cơ" xử lý, trong khi RStudio là một Giao diện Phát triển Tích hợp (IDE) cung cấp một môi trường làm việc thân thiện và hiệu quả hơn nhiều so với giao diện dòng lệnh mặc định của R. RStudio tích hợp cửa sổ soạn thảo code (script), cửa sổ dòng lệnh (console), cửa sổ quản lý môi trường (biến, dữ liệu), và cửa sổ hiển thị (biểu đồ, file, packages) vào một giao diện duy nhất. Việc cài đặt đúng và hiểu rõ chức năng của từng cửa sổ sẽ giúp quá trình học tập và làm bài tập thống kê trở nên dễ dàng và có tổ chức hơn. Quy trình này là nền tảng bắt buộc, được mô tả chi tiết trong đề cương môn thống kê nhập môn TDTU, đảm bảo tất cả sinh viên có một môi trường làm việc đồng nhất và sẵn sàng cho các buổi thực hành.

3.1. Các bước cài đặt R và RStudio theo tài liệu TDTU

Quy trình cài đặt rất đơn giản và được hướng dẫn rõ trong tài liệu. Đầu tiên, cần cài đặt R. Truy cập trang chủ của CRAN (The Comprehensive R Archive Network) tại địa chỉ https://cran.r-project.org/, chọn hệ điều hành tương ứng (Windows, Mac, hoặc Linux) và tải về phiên bản mới nhất. Sau khi cài đặt R thành công, bước tiếp theo là cài đặt RStudio. Truy cập https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ và chọn phiên bản RStudio Desktop miễn phí (Free). Tải về và tiến hành cài đặt như một phần mềm thông thường. RStudio sẽ tự động nhận diện phiên bản R đã được cài đặt trên máy. Sau khi khởi động RStudio, sinh viên nên làm quen với 4 ô cửa sổ chính và thực hành mở một file script mới (Ctrl+Shift+N) để bắt đầu viết và thực thi các dòng lệnh bằng tổ hợp phím Ctrl+Enter.

3.2. Quản lý gói lệnh packages và môi trường làm việc

Một trong những sức mạnh lớn nhất của R là hệ thống các gói lệnh (packages). Hầu hết các hàm phân tích chuyên sâu đều nằm trong các gói lệnh này. Để sử dụng, cần phải cài đặt chúng một lần duy nhất bằng lệnh install.packages("tên_gói") và sau đó gọi ra mỗi khi cần dùng bằng lệnh library(tên_gói). Ví dụ, để nhập dữ liệu từ file SPSS, cần cài và gọi gói Hmisc. Quản lý môi trường làm việc (Workspace) cũng rất quan trọng. Các lệnh ls() hoặc objects() giúp liệt kê tất cả các biến đang có, trong khi rm(tên_biến) dùng để xóa một biến cụ thể. Việc thiết lập thư mục làm việc (Working Directory) bằng lệnh setwd("đường_dẫn") giúp quản lý file dữ liệu và file script một cách gọn gàng, tránh các lỗi không tìm thấy file. Đây là kinh nghiệm học thống kê cơ bản mà mọi người mới bắt đầu cần nắm vững.

IV. Phương Pháp Xử Lý Các Cấu Trúc Dữ Liệu Thống Kê Cơ Bản

Sau khi đã có môi trường làm việc, nội dung cốt lõi của nhập môn thống kê là hiểu và thao tác với các cấu trúc dữ liệu. Dữ liệu trong R không chỉ là những con số đơn lẻ mà được tổ chức thành các đối tượng có cấu trúc rõ ràng. Hiểu rõ bản chất và cách sử dụng của từng loại cấu trúc là nền tảng để thực hiện mọi phân tích. Ba cấu trúc dữ liệu quan trọng nhất mà sinh viên TDTU cần làm chủ là Vector, Matrix (Ma trận), và Data Frame. Vector là cấu trúc đơn giản nhất, chứa một chuỗi các phần tử cùng kiểu. Matrix là mảng hai chiều, chứa các phần tử cùng kiểu. Data Frame là cấu trúc linh hoạt và phổ biến nhất, tương tự một bảng tính Excel, nơi mỗi cột có thể chứa một kiểu dữ liệu khác nhau. Việc nắm vững cách tạo, truy xuất, và biến đổi các đối tượng này là kỹ năng cơ bản để giải quyết các bài tập thống kê có lời giải và tiến hành phân tích dữ liệu một cách chuyên nghiệp.

4.1. Làm chủ Vector Matrix và Data Frame nền tảng thống kê

Vector được tạo ra bằng hàm c(), ví dụ diem_thi <- c(8, 9, 7.5). Matrix được tạo bằng hàm matrix(), yêu cầu cung cấp dữ liệu, số hàng và số cột. Cấu trúc quan trọng nhất là Data Frame, được tạo bằng hàm data.frame(). Nó cho phép kết hợp các vector có cùng độ dài thành một bảng dữ liệu. Ví dụ, sinh_vien <- data.frame(ID = c(1, 2), Ten = c("An", "Binh"), Diem = c(8, 9)). Việc truy xuất phần tử trong các cấu trúc này sử dụng dấu ngoặc vuông []. Ví dụ sinh_vien[1, 3] sẽ lấy điểm của sinh viên thứ nhất. Đối với data frame, có thể dùng ký hiệu $ để truy xuất một cột cụ thể, ví dụ sinh_vien$Diem. Nắm vững các thao tác này là yêu cầu cơ bản trong đề cương môn thống kê nhập môn TDTU.

4.2. Thực hành các phép toán và logic trong bài tập thống kê

R cung cấp đầy đủ các phép toán số học cơ bản (+, -, *, /, ^) và các phép toán logic (==, !=, >, <, &, |). Điểm mạnh của R là khả năng thực hiện các phép toán trên toàn bộ vector (vectorization), giúp mã lệnh ngắn gọn và hiệu quả. Ví dụ, để tính điểm trung bình từ hai cột điểm diem_gkdiem_ck, chỉ cần thực hiện (diem_gk + diem_ck) / 2 mà không cần dùng vòng lặp. Các phép toán logic thường được dùng để lọc dữ liệu. Ví dụ, để chọn ra những sinh viên có điểm lớn hơn 8, có thể dùng sinh_vien[sinh_vien$Diem > 8, ]. Việc kết hợp các phép toán và logic là chìa khóa để xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho các bước phân tích phức tạp hơn, một kỹ năng thiết yếu để ôn thi thống kê TDTU.

V. Bí Quyết Mô Tả và Trực Quan Hóa Dữ Liệu Thống Kê Hiệu Quả

Một trong những nhiệm vụ trọng tâm của thống kê là tóm tắt và mô tả dữ liệu một cách cô đọng và dễ hiểu. Đây là lĩnh vực của thống kê mô tả. Sau khi đã làm sạch và tổ chức dữ liệu, bước tiếp theo trong hướng dẫn nhập môn thống kê tại TDTU là tính toán các đặc trưng thống kê và tạo ra các biểu đồ trực quan. R cung cấp một bộ công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho cả hai nhiệm vụ này. Về mặt tính toán, các hàm như mean(), median(), sd(), var(), summary(), quantile() giúp nhanh chóng có được cái nhìn tổng quan về bộ dữ liệu. Về mặt trực quan hóa, R có khả năng tạo ra đa dạng các loại biểu đồ, từ những biểu đồ cơ bản như biểu đồ cột (bar plot), biểu đồ phân bố (histogram), biểu đồ hộp (box plot), đến các biểu đồ tán xạ (scatter plot) phức tạp. Kỹ năng trực quan hóa không chỉ giúp khám phá các quy luật ẩn trong dữ liệu mà còn là một phương pháp trình bày kết quả nghiên cứu một cách chuyên nghiệp và thuyết phục.

5.1. Kỹ thuật tạo biểu đồ chuyên nghiệp cho báo cáo khoa học

Tài liệu của TDTU chỉ rõ, một ưu điểm của R là "tạo ra những biểu đồ với chất lượng cao (chuẩn bài báo khoa học)". Các hàm vẽ biểu đồ cơ bản bao gồm plot() cho biểu đồ tán xạ và đường, barplot() cho biểu đồ cột, hist() cho biểu đồ tần suất, và boxplot() cho biểu đồ hộp. Sức mạnh của R nằm ở khả năng tùy biến cao. Người dùng có thể kiểm soát mọi yếu tố của biểu đồ: tiêu đề (main), tên các trục (xlab, ylab), màu sắc (col), kiểu điểm (pch), kiểu đường (lty),... Việc sử dụng hàm par(mfrow = c(row, col)) cho phép trình bày nhiều biểu đồ trên cùng một cửa sổ, rất hữu ích cho việc so sánh. Để có các biểu đồ phức tạp và đẹp mắt hơn, sinh viên có thể tìm hiểu thêm gói ggplot2, một thư viện trực quan hóa dữ liệu hàng đầu trong R.

5.2. Phân tích thống kê mô tả cơ bản với hàm summary

Để có cái nhìn nhanh và toàn diện về một biến số hoặc toàn bộ một data frame, hàm summary() là công cụ vô cùng hiệu quả. Khi áp dụng lên một vector số, summary() sẽ trả về 6 giá trị quan trọng: Giá trị nhỏ nhất (Min), Phân vị thứ nhất (1st Qu.), Trung vị (Median), Trung bình (Mean), Phân vị thứ ba (3rd Qu.), và Giá trị lớn nhất (Max). Khi áp dụng lên một data frame, nó sẽ thực hiện tóm tắt cho từng cột, giúp phát hiện nhanh các giá trị bất thường hoặc hiểu được sự phân bố của từng biến. Bên cạnh đó, các hàm table()prop.table() rất hữu ích để lập bảng tần số và tần suất cho các biến định tính. Đây là những kỹ thuật nền tảng của thống kê mô tả và thống kê suy luận mà sinh viên cần thành thạo.

10/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ R 1.1 R - Nguồn gốc lịch sử 11.1 Rlàgì? R là một phần mềm thống kê được sử dụng để phân tích đữ liệu và vẽ biển đồ. Thực ra, l là ngôn ngữ máy tính đa năng, có thể sử dụng cho nhiều mục tiêu khác nhau, từ tính toán đơn giản, tính toán ma trận, đến các phân tích thống kê phức tạp.2 Nguồn gốc lịch sử R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm cho phân tích thống kê, trình bày đồ thị và viết báo cáo. lL được tạo ra bởi Ross Ihaka và Itobert Gentleman tại Đại Học Auckland, New Zealand và hiện tại được phát triển bởi “R. Development Core Team”.

R xuất hiện lần đầu vào năm 1993. Khi đó một nhóm lớn, các cá nhân đã đóng góp vào R bằng việc gửi code và báo cáo lỗi. Từ giữa 1997, có một nhóm trụ cột “li. Development Core Team” là những người có thể chỉnh sửa trên kho lưu trữ mã nguồn lì.

Ngôn ngữ này được đặt tên R, dựa trên ký tự đầu của tên của hai tác giả (Robert Gentleman và Ioss Thaka).S Bai Thùy Trang TH NHAP MON THONG KB 1.2 Ưu điểm và nhược điểm của R 1. R là phần mềm miễn phí. l là một dự án GNU chính thức và được phân phối dưới “Free Software Foundation General Public License (GPL)”. R là một gói phân tích dữ liệu với nhiều chức năng thống kê tiên tiến.

Xem the Comprehensive R Archive Network (CRAN)’s Task Views để thấy được những gì ta có thể làm với l. R được sử dụng rộng rãi trong các ngành khoa học chính trị, thống kê, kinh tế lượng, khoa học bảo hiểm, xã hội học, tài chính,. R là một ngôn ngữ lập trình, vì vậy các khả năng của nó có thể được mở rộng một cách dễ dàng thông qua việc sử dụng các hàm do người dùng định nghĩa. Một tập hợp các hàm và gói lệnh được đóng góp từ người dùng có thể được tìm thấy trên CRAN's Contributed Packages.

Chạy trên mọi nền tảng máy tính - Linux, Window, Mac. R là ngôn ngữ hướng đối tượng. Hầu như bất cứ điều gì (chẳng hạn các cấu trúc dữ liệu phức tạp) có thể được lưu trữ như một đối tượng H. R là một ngôn ngữ ma trận.

R tạo ra những biểu đồ với chất lượng cao (chuẩn bài báo khoa học). H có khả năng lưu trữ và xứ lý đữ liệu một cách hiệu quả. R cung cấp một bộ các phép toán để tính toán trên mảng, danh sách, vector, và ma trận.2 Nhược điểm 1. Không dễ để bắt đầu các phân tích với R - cần thiết phải học các kiến thức cơ bản về cú pháp và các lệnh cơ bản.

Hầu như không có giao diện đồ họa người dùng (GUI) mà chỉ có dòng lệnh. Ta cần tìm kiếm các lệnh khả thi tốt nhất trong nhiều gói lệnh. Mọi bảng, đồ thị phải được “lập trình” — không được tạo ra bằng cách click chuột.3 Cài đặt HR và Rstudio 1.1 Cai dat R Truy cap https://cran.org/ , trong muc “Download and Install R”, ta chon mot trong các đường dẫn sau để cài đặt R cho các hệ điều hành khác nhau: e Download lì for Linux. e Download R for (Mac) OS X.5 Bùi Thùy Trang TH NHAP MON THONG KE e Download lì for Windows.

Nhấp vào base và chọn Download lì 4.x Đây là giao diện của R.1 (2022-06-23 ucrt) -- "Funny-Looking Kid" Copyright (C) 2022 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type ‘license()' or ‘licence()' for distribution details. Natural language support but running in an English locale R is a collaborative project with many contributors.

Type ‘contributors()' for more information and *citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type ‘demo()' for some demos, ‘help()' for on-line help, or *help.start()* for an HTML browser interface to help. Type 'q()" to quit R.S Bai Thùy Trang TH NHAP MON THONG KB 1.2 Cai dat Rstudio Truy cap https://www.com, chọn Download RStndio, sau đó chọn mục download free, cuối cùng chọn hệ điều hành phù hợp. Tải về và cài đặt bình thường.

Dây là giao điện của RStudio. €3 Studio - oOo x File Edit Code View Plots Session Build Debug Profile Tools Help © ‹I|9gI @-I H BH * Addlns x Ñ' ProJect: INone| » 9 Untitledi —([" Environment History Connections ool J L SoureonSae QF « Run | >> +#»Souce © <P? | import Dataset ~ list + 1 O} Global Environment ~ Files Plots Packages Help Viewer ¬ OJ instant - @ Update Hame Description Version System Library ^ boot Bootstrap Functions (Originally by Angelo 1.3-20 = - — Canty for J ee —_— class Functions for Classification 7314 Console Terminal =O cluster "Finding Groups in Data": Cluster Analysis 2.7-1 Extended Rousseeuw et al. — - lysis Tools f Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) a codetools Code Analysis Tools forR compiler The R Compiler Package R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. datasets The R Datasets Package You are welcome to redistribute it under certain conditions.

foreign Read Data Stored by ‘Minitab’, 'S', 'SAS!, Type ‘license()" or ‘licence()* for distribution details. ‘SPSS, ‘Stata’, 'Systat' 'VWekz', ‘dBase R is a collaborative project with many contributors. graphics ‘The R Graphics Package 3.1 Type ‘contributors()" for more information and grDevices The R Graphics Devices and Support for 3.1 "‘citation()' on how to cite R or R packages in publications. Colours and Fonts ‘danoO* € 4 ".

€ line hel grid The Grid Graphics Package 3.1 Type ‘demo ‘or some demos, "help or on-line help, or ‘ XT ae "heTp.startC)' for : an HTML browser interface to help. Kensmocth pporting 0°Wend functions & Jenes (1935) Kernel Smocthing 223-13 Type 'q()° to quit R. lattice = 5 Trellis Graphics for R 0.20-35 ae Khi làm việc với lì, chúng ta nên viết và thực thi các dòng lệnh trên cửa số Editor (Seript). e Mở cửa số Editor (Script): File => New File —> R Script hoặc tổ hợp phím Ctrl+Shift+N.

e Lưu file Script: File — Save —> Thư mục lưu trữ — Đặt tên file. e Mở lại file Script: File —› Open Script —> Thư mục lưu trữ -> file cần mổ. Chú ý: Thực thi dòng lệnh bằng cách đặt con trỏ tại dòng lệnh cần thực thi (bất kỳ vị trí nào ở đòng đó) và nhấn tổ hợp phim Ctrl+Enter.4 Trợ giúp trong R - Lệnh help(tên hàm), hoặc ?tên hàm: xem trang thông tin về một hàm bất kỳ trong R.search(“'chủ đề'') có thể giúp ích khi bạn không biết tên của một hàm.start() sẽ mở một trình duyệt chỉ đến các thông tin được lưu trên máy về R.S Bai Thùy Trang TH NHAP MON THONG KB Ví dụ 1.1 Chạy thử các lệnh sau: example(plot); example(hist); example(Cboxplot) - Lệnh demo(): Minh họa tổng quan về các chức năng của R.5 Một số tiện ích của R 1.1 Tải và cài đặt các gói lệnh Hầu hết các hàm trong R đều thuộc các gói lệnh khác nhau. Do đó, để sử dụng được các hàm này, ta cần phải tải và cài đặt các gói lệnh vào R.

Kiểm tra các gói lệnh đã cài đặt Ban đầu, khi ta tải và cài đặt R va máy tính thì có khoảng 30 gói lệnh được cài sẵn. Trong quá trính sử dụng, nếu ta cài thêm các gói lệnh khác thì thư viện của R sẽ tiếp tục cập nhật. Để kiểm tra những gói lệnh nào đã có trong máy, ta dùng lệnh san:. Gọi các gói lệnh đã cài đặt ra để sử dụng Do số lượng các gói lệnh khá lớn nên khi khởi động l, một số gói lệnh được It mặc định gọi ra.

Ta, có thể kiểm tra các gói lệnh đó bằng lệnh search() Dĩ nhiên, các gói lệnh chưa đủ để sử dụng nên ta sẽ gọi thêm các gói khác bằng cách 1ibrary (tên gối lệnh cần sử dung) 3. Xác định gói lệnh chứa một số hàm cụ thể Khi sử dụng R, chúng ta lưu ý rằng mỗi hàm trong l chỉ được thực hiện khi ta gọi đúng gói chứa nó ra trước khi thực hiện câu lệnh. Chính vì thế, việc xác định đúng gói lệnh chứa hàm ta cần dùng là một việc rất quan trọng. Để xác định gói lệnh chứa một hàm cụ thể ta dùng lệnh find().2 Giả sử ta cần xác định hàm combinations thuộc gói lệnh nào, ta làm như sau: find(what = "combinations") Chú ý 1.1 Trong trường hợp hai hoặc nhiều gói lệnh có hàm trùng tên nhau thì khi ta sử dụng cần chú ý chọn đúng hàm trong gói cụ thể để l thực thi đúng.

Chẳng hạn, hàm det() vừa thuộc gói base vừa thuộc gói Matrix.S Bai Thùy Trang TH NHAP MON THONG KB 4. Cách unload một gói lệnh Trong quá trình làm việc với l nếu ta muốn bổ những gói lệnh đã gọi trước đó thì ta dùng lệnh dđetach() hoặc un1ibrary().3 Giả sử ta cần unload gói gtools, ta thực hiện như sau # Cach 1 detach(name = "package:gtools") # Cach 2 install. Tải và cài đặt gói lệnh Tại giao diện của Rsudio, chon Packages — Install —> Nhập tên gói package cần tải và cài đặt vào —> Chọn Install. pdate các gói lệnh Tai giao dién cia Rsudio, chon Update —> click vào ô vuông trước tên các gói lệnh cần update — Chon Install Update.

Quan ly “Workspace” 1. Liệt kẽ các biễn đang tôn tại trong phiên làm việc Ta có thể dùng hàm objects(), hàm 1s() hoặc hàm who() (thuộc package 1rs).4 Tao ra 4 biến như sau x = seq(1,10,2) y = seq(2,10,2) Zz = ÿ - #% w = letters Liệt kê các biên trên như sau # Cach 1 objects () [1] "w" "x" "Ny" "2" # Cach 2 1s() [1] "w" "x" "Ny" "2" # Cach 3 library (lrs) who () Th.S Bai Thùy Trang TH NHAP MON THONG KB -- Name -- -- Class -- -- Size -- W character 26 x numeric y numeric Zz numeric 2. Loại bỏ các biễn đang tôn tại trong phiên làm việc e Loại bỏ một hoặc một số biến cụ thể # Loai bo bien x rm(x) # Loai bo bien x va Zz rm(x,z) e Loại bỏ tất cả các biến hiện có # Cach 1 rm( list = objects ()) rm(list = 1s()) # Cach 2 rmAll () 1.3 Quản lý các tập tin và mỗi trường vận hành 1. Working directory Dữ liệu trong quá trình sử dụng R phải được lưu vào một khu vực trong máy tính gọi là working directory.

Dé biét hién tai R. dang lam viéc 6 working directory nào ta dùng lệnh getwd(Q) [1] "C:/Users/Administrator/Documents" Dé tao mot working directory mới riêng cho cá nhân ta thực hiện setwd("C:/Users/Administrator/Documents/Trang") Luu y: R ding forward slash "/" chứ không phải là backward slash "\" nhu trong hé thống Windows. Liệt kê các thư mục, tập tin dang tén tai trong working directory list. Options Để biết các thông số hiện tại của R ta ding lénh options() Đặc biệt, ta có thể thay đổi những mặc định của các thông số đó.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ