avm99963 | 50871ca | 2021-02-22 19:18:49 +0100 | [diff] [blame] | 1 | # Classe 18/02/2021 |
| 2 | # Estadística, FME, presencial, curs 2020-21, 2n semestre |
| 3 | |
| 4 | library(car) |
| 5 | library(RcmdrMisc) |
| 6 | |
| 7 | source("feb16.R") |
| 8 | |
| 9 | # "El data frame és una generalització de la matriu." |
| 10 | # Matriu: tots els elements han de ser del mateix tipus. |
| 11 | # Data frame: no té per què, cada columna pot ser de diferent tipus. |
| 12 | |
| 13 | # Pregunta: podem tenir un vector però que admeti diversos elements de tipus |
| 14 | # diferents? |
| 15 | # SÍ! Es diu "llista". |
| 16 | aaa = table(dd$MO) |
| 17 | aaa |
| 18 | |
| 19 | bbb = table(dd$PC, dd$Sexe) |
| 20 | bbb |
| 21 | |
| 22 | ccc = matrix((1:24), nrow=6, ncol=4) |
| 23 | ccc |
| 24 | |
| 25 | ddd = c(3>2, 3>10, 2==4) |
| 26 | ddd |
| 27 | |
| 28 | prova = list(a=aaa, b=bbb, ccc, ddd, dd$Edat) |
| 29 | prova |
| 30 | |
| 31 | # str serveix per mostrrar l'estructura (str ~= structure): |
| 32 | str(prova) |
| 33 | |
| 34 | # Per comprovar si un objecte és d'un tipus concret: |
| 35 | is.matrix(aaa) |
| 36 | is.integer(ddd) |
| 37 | is.logical(ddd) |
| 38 | |
| 39 | # També es poden convertir els objectes. Ex: mirar com fer-ho (la instrucció és |
| 40 | # semblant a as.matrix) |
| 41 | |
| 42 | # Per no haver de ficar |dd| tota l'estona, podem usar |with| |
| 43 | with(dd, plot(H, Pes)) |
| 44 | with(dd, cor(H, Pes)) |
| 45 | |
| 46 | ## == BLOC 3 - ANÀLISI DESCRIPTIVA BIVARIANT == |
| 47 | # Apartat 1.a) |
| 48 | scatterplot(Pes~H, data=dd) |
| 49 | scatterplot(Pes~H, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 50 | scatterplot(BMI~Edat, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 51 | cor(dd[,c("Pes", "H", "BMI", "Edat")]) |
| 52 | |
| 53 | # Apartat 1.b) |
| 54 | SQ = function(ab) { |
| 55 | sum((dd$Pes - ab[1] - ab[2]*dd$H)^2) |
| 56 | } |
| 57 | |
| 58 | s1 = nlm(SQ, c(1, 0), hessian=T) |
| 59 | s1 |
| 60 | det(s1$hessian) |
| 61 | |
| 62 | s2 = optim(c(2, 3), SQ, hessian=T) |
| 63 | s2 |
| 64 | |
| 65 | s1$estimate |
| 66 | s2$par |
| 67 | scatterplot(Pes~H, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 68 | abline(s1$estimate, col="orange") |
| 69 | abline(s2$par, col="red") |
| 70 | |
| 71 | # Apartat 2 |
| 72 | by(dd$H, dd$Sexe, summary) |
| 73 | by(dd$Pes, dd$Sexe, summary) |
| 74 | by(dd$D2, dd$Sexe, summary) |
| 75 | scatterplot(Pes~H|Sexe, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 76 | scatterplot(BMI~Edat|Sexe, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 77 | scatterplot(D2~H|Sexe, data=dd, smooth=F, box=F) |
| 78 | with(dd, Barplot(MO, by=Sexe, style="divided", legend.pos="above", xlab="MO", ylab="Frequencia")) |
| 79 | with(dd, Barplot(Sexe, by=MO, style="divided", legend.pos="above", xlab="MO", ylab="Frequencia")) |
| 80 | with(dd, Barplot(Sexe, by=MO, style="parallel", legend.pos="above", xlab="MO", ylab="Frequencia")) |
| 81 | with(dd, Barplot(Sexe, by=MO, style="parallel", legend.pos="above", xlab="MO", ylab="Frequencia", scale="percent")) |
| 82 | plot(table(dd$MO, dd$Sexe)) |
| 83 | plot(table(dd$MO, dd$Sexe), ylab="Sexe", main="Sexe") |