Una guida completa al set di dati mtcars in r

Il set di dati mtcars è un set di dati integrato in R che contiene misurazioni su 11 attributi diversi per 32 auto diverse.

Questo tutorial spiega come esplorare, riepilogare e visualizzare il set di dati mtcars in R.

Correlato: Una guida completa al set di dati Iris in R

Carica il set di dati mtcars

Poiché il set di dati mtcars è un set di dati integrato in R, possiamo caricarlo utilizzando il seguente comando:

 data(mtcars)

Possiamo dare un’occhiata alle prime sei righe del set di dati utilizzando la funzione head() :

 #view first six rows of mtcars dataset
head(mtcars)

                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

Riepilogare il set di dati mtcars

Possiamo utilizzare la funzione summary() per riassumere rapidamente ogni variabile nel set di dati:

 #summarize mtcars dataset
summary(mtcars)

      mpg cyl disp hp       
 Min. :10.40 Min. :4,000 Min. : 71.1 Min. : 52.0  
 1st Q:15.43 1st Q:4,000 1st Q:120.8 1st Q:96.5  
 Median: 19.20 Median: 6.000 Median: 196.3 Median: 123.0  
 Mean:20.09 Mean:6.188 Mean:230.7 Mean:146.7  
 3rd Q:22.80 3rd Q:8,000 3rd Q:326.0 3rd Q:180.0  
 Max. :33.90 Max. :8,000 Max. :472.0 Max. :335.0  
      drat wt qsec vs        
 Min. :2.760 Min. :1.513 Min. :14.50 Min. :0.0000  
 1st Qu.:3.080 1st Qu.:2.581 1st Qu.:16.89 1st Qu.:0.0000  
 Median: 3.695 Median: 3.325 Median: 17.71 Median: 0.0000  
 Mean:3.597 Mean:3.217 Mean:17.85 Mean:0.4375  
 3rd Qu.:3.920 3rd Qu.:3.610 3rd Qu.:18.90 3rd Qu.:1.0000  
 Max. :4.930 Max. :5.424 Max. :22.90 Max. :1.0000  
       am gear carb      
 Min. :0.0000 Min. :3,000 Min. :1,000  
 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000  
 Median: 0.0000 Median: 4.000 Median: 2.000  
 Mean:0.4062 Mean:3.688 Mean:2.812  
 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000  
 Max. :1.0000 Max. :5,000 Max. :8,000

Per ciascuna delle 11 variabili possiamo vedere le seguenti informazioni:

• Min : il valore minimo.
• 1° Qu : il valore del primo quartile (25° percentile).
• Mediana : il valore mediano.
• Media : il valore medio.
• 3° Qu : Il valore del terzo quartile (75° percentile).
• Max : il valore massimo.

Possiamo usare la funzione dim() per ottenere le dimensioni del set di dati in termini di numero di righe e colonne:

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

Possiamo vedere che il set di dati ha 32 righe e 11 colonne.

Possiamo anche usare la funzionenames () per visualizzare i nomi delle colonne del data frame:

 #display column names
names(mtcars)

 [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
[11] “carb”     

Visualizza il set di dati mtcars

Possiamo anche creare grafici per visualizzare i valori del set di dati.

Ad esempio, possiamo utilizzare la funzione hist() per creare un istogramma dei valori di una determinata variabile:

 #create histogram of values for mpg
hist(mtcars$mpg,
     col=' steelblue ',
     main=' Histogram ',
     xlab=' mpg ',
     ylab=' Frequency ')

Potremmo anche utilizzare la funzione boxplot() per creare un boxplot per visualizzare la distribuzione dei valori per una determinata variabile:

 #create boxplot of values for mpg
boxplot(mtcars$mpg,
        main=' Distribution of mpg values ',
        ylab=' mpg ',
        col=' steelblue ',
        border=' black ') 

Possiamo anche usare la funzione plot() per creare un grafico a dispersione di qualsiasi combinazione di variabili a coppie:

 #create scatterplot of mpg vs. wt
plot(mtcars$mpg, mtcars$wt,
     col=' steelblue ',
     main=' Scatterplot ',
     xlab=' mpg ',
     ylab=' wt ',
     pch= 19 ) 

Utilizzando queste funzioni integrate in R, possiamo imparare molto sul set di dati mtcars .

Se desideri eseguire analisi statistiche più avanzate con questo set di dati, consulta questo tutorial che spiega come adattare modelli di regressione lineare e modelli lineari generalizzati utilizzando il set di dati mtcars .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni in R:

Il modo più semplice per creare tabelle di riepilogo in R
Come calcolare la sintesi di cinque numeri in R
Come eseguire una regressione lineare semplice in R