100% de satisfacción garantizada Inmediatamente disponible después del pago Tanto en línea como en PDF No estas atado a nada 4.2 TrustPilot
logo-home
Resumen

Summary Analyses toolbox r studio

Puntuación
-
Vendido
1
Páginas
44
Subido en
19-07-2022
Escrito en
2019/2020

Analyses toolbox, programming in R studio, minor bachelor third year for the research master

Institución
Grado











Ups! No podemos cargar tu documento ahora. Inténtalo de nuevo o contacta con soporte.

Escuela, estudio y materia

Institución
Estudio
Grado

Información del documento

Subido en
19 de julio de 2022
Número de páginas
44
Escrito en
2019/2020
Tipo
Resumen

Temas

Vista previa del contenido

1


Analyses toolbox
basics matrixes maken, toevoegen en verwijderen kolommen, sum van de
data, extracten van de data en subsetten
Matrix maken van je dataframe.

Eerst vector aanmaken: v <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9) of v <- c(1:9)

4*3 matrix: nrow=4 en ncol=3

Daarna een matrix aanmaken van de vector met de functie matrix:

A <- matrix(c(1:9), nrow=3, ncol=3), A is de objectnaam voor de matrix

byrow= FALSE -> dan wordt de matrix gevuld per column, byrow=TRUE -> dan wordt de matrix
gevuld per rij

matrix creëren of per rij of per column bijvoorbeeld : per kolom=byrow=FALSE
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91
[2,] 2 12 22 32 42 52 62 72 82 92
[3,] 3 13 23 33 43 53 63 73 83 93
[4,] 4 14 24 34 44 54 64 74 84 94
[5,] 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95
[6,] 6 16 26 36 46 56 66 76 86 96
[7,] 7 17 27 37 47 57 67 77 87 97
[8,] 8 18 28 38 48 58 68 78 88 98
[9,] 9 19 29 39 49 59 69 79 89 99
[10,] 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

byrow=TRUE
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[2,] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
[3,] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
[4,] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
[5,] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
[6,] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
[7,] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
[8,] 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
[9,] 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
[10,] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

Als je meer dn 10 rijen wilt dan moet je geen nrow aangeven maar alleen ncol anders krijg je
alleen de eerste 10 rijen

Vectors creëren:

Creeren van vectors bv c(2, 4, 6)

c(2:6) -> dan krijg je alle getallen van 2 tm 6

seq (2,3, by=0.5) -> dan krijg je de getallen 2 tm 3 en dan telkens met 0.5 ertussen , dus:

2.0 2.5 3.0

, 2


rep(1:2, times=3) -> herhalen van 1 en 2 drie keer, 121212 (herhalen van de vector)

rep(1:2, each=3) -> herhalen van de 1 en 2 , maar dan elke drie keer, 111222

Selecteren van rijen en kolommen in een matrix, wanneer je bijvoorbeeld een kolom of rij eruit
wilt verwijderen

In bovenstaand voorbeeld heb je de matrix genoemd als je object A, dus bij het selecteren van een
rij -> A[2,] , hierbij selecteer je row 2

A[,2] -> hierbij selecteer je kolom 2 (en alle elementen in de rijen van kolom 2)

A[2,3] -> Hierbij selecteer je een element, in dit geval een element van de tweede rij en derde kolom

A[1:100, 1] -> hierbij wil je de 100 rijen (elementen) van de eerste kolom

A[ 1:100, “”] -> hierbij wil je 100 rijen en kan je voor “’’ een kolomnaam intypen

A[, 1:2] -> selecteer kolom 1 en 2

Laatste 3 rijen en alle kolommen selecteren die erbij horen:

subB<- B[2:4, 1:3]

Transposen van een matrix:

De getransponeerde matrix van een getransponeerde matrix is de oorspronkelijke matrix.

t(m)

opslaan als object mt <- t(m)

matrix vermenigvuldigen:

A %*% mt

Kolom binding van een matrix :

cbind(vector1, vector2), vector1 en vector2 zijn je kolommen of rijen die je eerder hebt geselecteerd
van je matrixes , binden van kolommen:
vector1 vector2
[1,] -124 2944700
[2,] -126 2949400
[3,] 24 2954100
[4,] -84 2958800
rbind (vector1, vector2), binden van rijen:
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
vector1 -124 -126 24 -84 -6 240 -6 187 -21 -22
vector2 2944700 2949400 2954100 2958800 2963500 2968200 2972900 2977600
2982300 2987000
[,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
vector1 -47 51 0 262 22 -170 -79 3 172 40


Een zin opslaan als objectnaam sentence :

sentence <- “ The quick brown fox jumps over the lazy dog”

, 3


splitten zin per word:

words <- strsplit("The quick brown fox jumps over the lazy dog"," " ), hierbij zit er wel een spatie
tussen de aanhalingstekens, dus wordt de zin gesplitst per woord

splitten zin per letter:

strsplit("The quick brown fox jumps over the lazy dog", ""), hierbij zit er geen spatie tussen de
aanhalingstekens, dus word de zin per letter gesplitst

Extracten van elementen van een vector :

words <- words [[2]] , dit geeft je het eerste element van je zin (ook wel je vector genoemd)

Vervangen van de sentence met bv underscores of wat anders :

gsub(pattern, replace, x) -> gsub(' ', '_', words) words is dus je sentence , (met een spatie bij jet
aanhalingstekens die bij pattern staan)

x -> je string/vector , pattern-> waar je iets wilt wijzigen, replace -> met wat je het wilt wijzigen

Toevoegen van een kolom aan je dataset

data$column1 <- NA , je kolom heet nu column 1, gevuld met NA

Verwijderen van kolommen uit je dataset:

data[, "column3"]<- NULL

Som van data in je kolommen bv hoeveel mannen en hoeveel vrouwen :

sum(data[, “columnname”]==”fail”) of bv sum(data[, “columnname”==1)

W en N omzetten in je kolom naar 1 en 0, dit keer zonder for loop of functie

Omzetten : data[data[, “columnname”]==”W”, “columnname”] <- “0”

Meerdere rijen extracten van je data:

df <- data [c(1,2,5:10), ] , hierbij selecteer je rij 1, 2 en 5 tm 10

meerdere kolommen extracten (selecteren):

df <- data[, c (“columnname”, “columnname”)]

Wat als we de rijen willen selecteren waar sex bv gelijk is aan o?:

where_0 <- data[, “sex”]==0 , hierdoor krijg je een TRUE FALSE string in R studio

voor de hele data waar de data gelijk is aan 0?:

df_where_0 <- data [where_0, ]

which gebruiken in R studio:

df <- data[which(data[, "Column2"]==286),], dit geeft aan in welke rij de 286 zich bevindt , selecteer
alleen de rijen waar de getallen 286 voorkomen

negatieve getallen in je kolom veranderen

, 4


abs (data$column3) of abs(data[, "Column2"])

for loop gebruiken om je negatieve data om te zetten naar positieve data:

Eerst vector aanmaken:

columns<- c("Hs","Hmax", "Tz", "Tp", "Peak.Direction", "SST")

for(i in columns){

data[, i] <- abs(data[,i])



}
20,49 €
Accede al documento completo:

100% de satisfacción garantizada
Inmediatamente disponible después del pago
Tanto en línea como en PDF
No estas atado a nada

Conoce al vendedor

Seller avatar
Los indicadores de reputación están sujetos a la cantidad de artículos vendidos por una tarifa y las reseñas que ha recibido por esos documentos. Hay tres niveles: Bronce, Plata y Oro. Cuanto mayor reputación, más podrás confiar en la calidad del trabajo del vendedor.
kaoutaratmani30 Vrije Universiteit Amsterdam
Seguir Necesitas iniciar sesión para seguir a otros usuarios o asignaturas
Vendido
13
Miembro desde
8 año
Número de seguidores
10
Documentos
11
Última venta
3 meses hace

3,0

1 reseñas

5
0
4
0
3
1
2
0
1
0

Recientemente visto por ti

Por qué los estudiantes eligen Stuvia

Creado por compañeros estudiantes, verificado por reseñas

Calidad en la que puedes confiar: escrito por estudiantes que aprobaron y evaluado por otros que han usado estos resúmenes.

¿No estás satisfecho? Elige otro documento

¡No te preocupes! Puedes elegir directamente otro documento que se ajuste mejor a lo que buscas.

Paga como quieras, empieza a estudiar al instante

Sin suscripción, sin compromisos. Paga como estés acostumbrado con tarjeta de crédito y descarga tu documento PDF inmediatamente.

Student with book image

“Comprado, descargado y aprobado. Así de fácil puede ser.”

Alisha Student

Preguntas frecuentes