Um guia completo para o conjunto de dados mtcars em r
O conjunto de dados mtcars é um conjunto de dados integrado em R que contém medições em 11 atributos diferentes para 32 carros diferentes.
Este tutorial explica como explorar, resumir e visualizar o conjunto de dados mtcars em R.
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Carregar conjunto de dados mtcars
Como o conjunto de dados mtcars é um conjunto de dados integrado em R, podemos carregá-lo usando o seguinte comando:
data(mtcars)
Podemos dar uma olhada nas primeiras seis linhas do conjunto de dados usando a função 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
Resuma o conjunto de dados mtcars
Podemos usar a função summary() para resumir rapidamente cada variável no conjunto de dados:
#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
Para cada uma das 11 variáveis podemos ver as seguintes informações:
- Min : O valor mínimo.
- 1º Qu : O valor do primeiro quartil (percentil 25).
- Mediana : O valor mediano.
- Média : O valor médio.
- 3º Qu : O valor do terceiro quartil (percentil 75).
- Máx .: O valor máximo.
Podemos usar a função dim() para obter as dimensões do conjunto de dados em termos de número de linhas e colunas:
#display rows and columns
dim(mtcars)
[1] 32 11
Podemos ver que o conjunto de dados possui 32 linhas e 11 colunas.
Também podemos usar a funçãonames () para exibir os nomes das colunas do quadro de dados:
#display column names
names(mtcars)
[1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
[11] “carb”
Visualize o conjunto de dados mtcars
Também podemos criar gráficos para visualizar os valores do conjunto de dados.
Por exemplo, podemos usar a função hist() para criar um histograma dos valores de uma determinada variável:
#create histogram of values for mpg
hist(mtcars$mpg,
col=' steelblue ',
main=' Histogram ',
xlab=' mpg ',
ylab=' Frequency ')
Também poderíamos usar a função boxplot() para criar um boxplot para visualizar a distribuição de valores de uma determinada variável:
#create boxplot of values for mpg
boxplot(mtcars$mpg,
main=' Distribution of mpg values ',
ylab=' mpg ',
col=' steelblue ',
border=' black ')
Também podemos usar a função plot() para criar um gráfico de dispersão de qualquer combinação de variáveis em pares:
#create scatterplot of mpg vs. wt
plot(mtcars$mpg, mtcars$wt,
col=' steelblue ',
main=' Scatterplot ',
xlab=' mpg ',
ylab=' wt ',
pch= 19 )
Usando essas funções integradas em R, podemos aprender muito sobre o conjunto de dados mtcars .
Se você deseja realizar análises estatísticas mais avançadas com este conjunto de dados, confira este tutorial que explica como ajustar modelos de regressão linear e modelos lineares generalizados usando o conjunto de dados mtcars .
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:
A maneira mais fácil de criar tabelas de resumo em R
Como calcular o resumo de cinco números em R
Como realizar regressão linear simples em R