Laboratorio di statistica software R

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LABORATORIO DI STATISTICA SOFTWARE R § Importare il dataset ed estrarre dati Dati=read.table(“file.txt”,header=TRUE) Femmine=dati[which(dati$sesso==”F”),] * Importante impostare la directory di lavoro all’inizio e controllare che il tipo di ogni variabile sia corretto dopo aver importato i dati (int, chr, factor, …) § Variabile quantitativa X: calcolare indici di dispersione della variabile X Varianza=var(dati$X) Deviazione_standard=sd(dati$X) Range=range(dati$X) Quantile_p=quantile(dati$X,probs=p) Quantili_standard=quantile(dati$X) IQR=IQR(dati$X) Indici_standard=summary(dati$X) § Calcolare indici di posizione della variabile X Media=mean(dati$X) Mediana=median(dati$X) Moda=fass[fass==max(fass)] § Istogramma con n classi, estremi delle classi, frequenze relative, classe modale Istogramma=hist(dati$X, breaks=n) Istogramma=hist(dati$X, breaks=c(1,4,6,8,10)) Due istogrammi nella stessa finestra: par(mfrow=c(2,1)) § Boxplot della variabile, commentare simmetria e presenza di outliers, boxplot distinti per X in base ad una variabile categorica C Boxplot_X=boxplot(dati$X) Boxplot_x,C=boxplot(dati$X ∼ dati$C) § Verificare l’ipotesi di normalità dei dati riguardanti la variabile X 1. hist(dati$X) deve avere forma a campana e simmetria 2. qqnorm(dati$X) deve seguire andamento retta rossa qqline(dati$X, col=”red”) 3. shapiro.test(dati$X) deve essere p-value>0.05 § Variabile categorica C: riportare la tabella delle frequenze relative della variabile categorica C Livelli=levels(dati$C) Frequenze_assolute=table(dati$X) Frequenze_relative=table(dati$X)/length(dati$X) Frequenze_relative=prop.table(dati$X) § Variabili categoriche: grafico a barre, grafico a torta Grafico_barre_fass=barplot(table(dati$C)) Grafico_barre_frel=barplot(prop.table(dati$C)) Grafico_torta=pie(dati$C) §…