100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na je betaling Lees online óf als PDF Geen vaste maandelijkse kosten 4.2 TrustPilot
logo-home
Samenvatting

Summary Analyses toolbox r studio

Beoordeling
-
Verkocht
1
Pagina's
44
Geüpload op
19-07-2022
Geschreven in
2019/2020

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

Instelling
Vak











Oeps! We kunnen je document nu niet laden. Probeer het nog eens of neem contact op met support.

Geschreven voor

Instelling
Studie
Vak

Documentinformatie

Geüpload op
19 juli 2022
Aantal pagina's
44
Geschreven in
2019/2020
Type
Samenvatting

Onderwerpen

Voorbeeld van de inhoud

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])



}

Maak kennis met de verkoper

Seller avatar
De reputatie van een verkoper is gebaseerd op het aantal documenten dat iemand tegen betaling verkocht heeft en de beoordelingen die voor die items ontvangen zijn. Er zijn drie niveau’s te onderscheiden: brons, zilver en goud. Hoe beter de reputatie, hoe meer de kwaliteit van zijn of haar werk te vertrouwen is.
kaoutaratmani30 Vrije Universiteit Amsterdam
Volgen Je moet ingelogd zijn om studenten of vakken te kunnen volgen
Verkocht
13
Lid sinds
8 jaar
Aantal volgers
10
Documenten
11
Laatst verkocht
3 maanden geleden

3,0

1 beoordelingen

5
0
4
0
3
1
2
0
1
0

Recent door jou bekeken

Waarom studenten kiezen voor Stuvia

Gemaakt door medestudenten, geverifieerd door reviews

Kwaliteit die je kunt vertrouwen: geschreven door studenten die slaagden en beoordeeld door anderen die dit document gebruikten.

Niet tevreden? Kies een ander document

Geen zorgen! Je kunt voor hetzelfde geld direct een ander document kiezen dat beter past bij wat je zoekt.

Betaal zoals je wilt, start meteen met leren

Geen abonnement, geen verplichtingen. Betaal zoals je gewend bent via Bancontact, iDeal of creditcard en download je PDF-document meteen.

Student with book image

“Gekocht, gedownload en geslaagd. Zo eenvoudig kan het zijn.”

Alisha Student

Veelgestelde vragen