100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Formules R-studio Statistiek 2 (2de bachelor pedagogische wetenschappen) $3.75
Add to cart

Summary

Samenvatting Formules R-studio Statistiek 2 (2de bachelor pedagogische wetenschappen)

 62 views  1 purchase
  • Course
  • Institution

Dit is een volledige samenvatting van de formules uit R-studio (statistiek 2), dit is uit de 2de bachelor van Pedagogische Wetenschappen aan UGent.

Preview 2 out of 5  pages

  • June 14, 2021
  • 5
  • 2020/2021
  • Summary
avatar-seller
Formularium voor R studio
R Studio basics
 * = maal
 ^ = macht
 / = delen
 Sqrt(…) = vierkantswortel
 + en - = plus en min

Hoofdstuk 1
 Naam vector <- c(… , … ,) = vector creëren
 Mean( naam vector ) = gemiddelde
 Min( naam vector ) en Max( naam vector ) = minimum en maximum
 Length( naam vector ) = aantal dingen in een vector
 Median( naam vector ) = mediaan
 Naam vector[…] = rij aanvragen (bv mydata$geslacht[4])
 “…” in een vector = nominale waarden (bv “roker”) = string
 Naam <- factor( c( waarde, waarde, …)) = alternatief voor aanhalingstekens in vector
 Naam <- factor( c( waarde, waarde, …), levels = c( waarden in juiste volgorde), ordered =
TRUE) = aantonen dat het ordinaal is en rangschikking geven
 Naam string == “…” = juist of fout melding (checken hoe het noemt)
 Naam <- data.frame( vector 1, vector 2, …) = aanmaken dataframe ahv vectoren/strings
 Naamdataframe$naam var = kolom aanvragen (bv mydata$geslacht)
 Naamdataframe[hoeveelste rij je wilt] = rij opvragen
 Naamdataframe[2,1] = de waarde van PERS 2 (rij) voor VAR 1 (kolom)
 Dim(naamdataframe) = aantal personen en variabelen
 Write.csv(mydata, file = “mijdata”, row.names = FALSE) = frame opslaan
 Read.csv(file = “mydata.csv”) = opgeslagen data terug gebruiken
 Names(…) = namen variabelen
 Head(…) = eerste 6 waarden
 Tail(…) = laatste 6 waarden
 Nchar(…) = hoeveelheid nummers
 Paste (… , …) = inhoud van genoemde strings
 [… : …] = waarden van … tot …
 == = een conditie
 Getwd(…) = opvragen in welke map een data frame zit
 Str(…) = geeft variabelen met enkele waarden

, Hoofdstuk 2
 Table( bepaalde variabele of dataframe) = frequentieverdeling opmaken (bv
table(mydata$opleiding) -> kan ook bivariaat, dan 2 vars met komma
 Table( bepaalde var)/dim( dataframe[rij van var]) = relatieve frequantieverdeling opmaken,
dus frequenties delen door aantal van de var
 Prop.table( table( bepaalde var)) = relatieve frequentieverdeling opmaken
 Pie(x = c(… , … , …), labels = c(“…”, “…”, “…”)) = cirkeldiagram aanmaken met frequenties en
namen; Pie(table(….)) kan ook
 Barplot(table(…)) = lijndiagram aanmaken (discrete variabelen)
 Boxplot(…$...) = boxplot creëren van bepaalde variabele
 Hist(x = bepaalde var) = histogram aanmaken (ratio of interval niveau)
 Hist(x = …, breaks = …) = histogram aanmaken en aantal klassen kiezen
 Plot(x = var ,y = var) = spreidingsdiagram aanmaken
 As.numeric(…) = een ordinale ofzo reeks numeriek maken (bv scores motivatie)
 Var(bepaalde var) = variantie (spreiding, slecht interpreteerbaar)
 Sd(…) = standaarddeviatie (vierkantswortel van variantie, slecht interpreteerbaar)
 Max( bepaalde var) – min( zelfde var) = variatiebreedte
 IQR( bepaalde var) = interkwartielafstand
 Cov(… , …) = covariantie van 2 variabelen
 Cor(… , …) = correlatiecoëfficiënt van 2 variabelen (lineair verband)
 Cor(… , …, method = “kendall”) = correlatiecoëfficiënt van Kendall voor 2 variabelen, hierbij
gaat het niet persé over een lineair verband
 Lm(formula = y-as naam~x-as naam) = illustreren van regressielijn

Hoofdstuk 3
 Pnorm(q = … , mean = … , sd = …) = kans berekenen dat x < q waarde (linkerkant verdeling)
-> voor rechterkant toevoegen ‘lower.tail=FALSE’ op einde
 Qnorm(p = … . mean = … , sd = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt
 Pt(q = … , df = …) = kans berekenen dat x < q waarde met df vrijheidsgraden (t-verdeling)
 Qt(p = … , df = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt met df vrijheidsgraden
 Pf(q = … , df1 = … , df2 = …) = kans berekenen dat x < q waarde met df vrijheidsgraden (f-
verdeling)
 Qf(p = … , df1 = … , df2 = …) = waarde berekenen vanaf waar p% eronder ligt met df
vrijheidsgraden

Hoofdstuk 6

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller yahlivermeire. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $3.75. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

52510 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$3.75  1x  sold
  • (0)
Add to cart
Added