คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับชุดข้อมูล boston ใน r

ชุดข้อมูล Boston จากแพ็คเกจ MASS ใน R มีข้อมูลเกี่ยวกับคุณลักษณะต่างๆ ของชานเมืองบอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีสำรวจ สรุป และแสดงภาพชุดข้อมูล Boston ใน R

โหลดชุดข้อมูลบอสตัน

ก่อนที่เราจะสามารถดูชุดข้อมูล Boston ได้ เราต้องโหลดแพ็คเกจ MASS ก่อน:

 library (MASS)

จากนั้นเราสามารถใช้ฟังก์ชัน head() เพื่อแสดงหกแถวแรกของชุดข้อมูล:

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

     crim zn indus chas nox rm age dis rad tax ptratio black lstat
1 0.00632 18 2.31 0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1 296 15.3 396.90 4.98
2 0.02731 0 7.07 0 0.469 6.421 78.9 4.9671 2 242 17.8 396.90 9.14
3 0.02729 0 7.07 0 0.469 7.185 61.1 4.9671 2 242 17.8 392.83 4.03
4 0.03237 0 2.18 0 0.458 6.998 45.8 6.0622 3 222 18.7 394.63 2.94
5 0.06905 0 2.18 0 0.458 7.147 54.2 6.0622 3 222 18.7 396.90 5.33
6 0.02985 0 2.18 0 0.458 6.430 58.7 6.0622 3 222 18.7 394.12 5.21
  medv
1 24.0
2 21.6
3 34.7
4 33.4
5 36.2
6 28.7

ในการแสดงคำอธิบายของแต่ละตัวแปรในชุดข้อมูล เราสามารถป้อนข้อมูลต่อไปนี้:

 #view description of each variable in dataset
?Boston

     This data frame contains the following columns:

     'crime' per capita crime rate by town.

     'zn' proportion of residential land zoned for lots over 25,000
          sq.ft.

     'industrial' proportion of non-retail business acres per town.

     'chas' Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0
          otherwise).

     'nox' nitrogen oxides concentration (parts per 10 million).

     'rm' average number of rooms per dwelling.

     'age' proportion of owner-occupied units built prior to 1940.

     'dis' weighted mean of distances to five Boston employment
          centers.

     'rad' index of accessibility to radial highways.

     'tax' full-value property-tax rate per $10,000.

     'ptratio' pupil-teacher ratio by town.

     'black' 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by
          town.

     'lstat' lower status of the population (percent).

     'medv' median value of owner-occupied homes in $1000s.

สรุปชุดข้อมูลบอสตัน

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน summary() เพื่อสรุปตัวแปรแต่ละตัวในชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว:

 #summarize Boston dataset
summary(Boston)

      crim zn indus chas        
 Min. : 0.00632 Min. : 0.00 Min. : 0.46 Min. :0.00000  
 1st Q: 0.08205 1st Q: 0.00 1st Q: 5.19 1st Q: 0.00000  
 Median: 0.25651 Median: 0.00 Median: 9.69 Median: 0.00000  
 Mean: 3.61352 Mean: 11.36 Mean: 11.14 Mean: 0.06917  
 3rd Qu.: 3.67708 3rd Qu.: 12.50 3rd Qu.: 18.10 3rd Qu.: 0.00000  
 Max. :88.97620 Max. :100.00 Max. :27.74 Max. :1.00000  
      nox rm age dis        
 Min. :0.3850 Min. :3.561 Min. : 2.90 Min. : 1,130  
 1st Qu.: 0.4490 1st Qu.: 5.886 1st Qu.: 45.02 1st Qu.: 2.100  
 Median: 0.5380 Median: 6.208 Median: 77.50 Median: 3.207  
 Mean: 0.5547 Mean: 6.285 Mean: 68.57 Mean: 3.795  
 3rd Qu.: 0.6240 3rd Qu.: 6.623 3rd Qu.: 94.08 3rd Qu.: 5.188  
 Max. :0.8710 Max. :8,780 Max. :100.00 Max. :12,127  
      rad tax ptratio black       
 Min. : 1,000 Min. :187.0 Min. :12.60 Min. : 0.32  
 1st Qu.: 4,000 1st Qu.:279.0 1st Qu.:17.40 1st Qu.:375.38  
 Median: 5,000 Median: 330.0 Median: 19.05 Median: 391.44  
 Mean: 9.549 Mean: 408.2 Mean: 18.46 Mean: 356.67  
 3rd Qu.:24,000 3rd Qu.:666.0 3rd Qu.:20.20 3rd Qu.:396.23  
 Max. :24,000 Max. :711.0 Max. :22.00 Max. :396.90  
     lstat medv      
 Min. : 1.73 Min. : 5.00  
 1st Q: 6.95 1st Q: 17.02  
 Median: 11.36 Median: 21.20  
 Mean:12.65 Mean:22.53  
 3rd Qu.:16.95 3rd Qu.:25.00  
 Max. :37.97 Max. :50.00

สำหรับตัวแปรตัวเลขแต่ละตัว เราจะเห็นข้อมูลต่อไปนี้:

• Min : ค่าต่ำสุด
• Qu ที่ 1 : ค่าของควอไทล์ที่ 1 (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25)
• ค่า มัธยฐาน : ค่ามัธยฐาน
• ค่า เฉลี่ย : ค่าเฉลี่ย
• Qu ที่สาม : ค่าของควอไทล์ที่สาม (เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75)
• Max : ค่าสูงสุด

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน dim() เพื่อรับขนาดของชุดข้อมูลในรูปของจำนวนแถวและคอลัมน์:

 #display rows and columns
sun(Boston)

[1] 506 14

เราจะเห็นว่าชุดข้อมูลมี 506 แถว 14 คอลัมน์

แสดงภาพชุดข้อมูลบอสตัน

เรายังสามารถสร้างพล็อตเพื่อแสดงค่าของชุดข้อมูลได้ด้วย

ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ฟังก์ชัน hist() เพื่อสร้างฮิสโตแกรมของค่าของตัวแปรบางตัว:

 #create histogram of values for 'rm' column
hist(Boston$rm,
     col=' steelblue ',
     main=' Histogram of Rooms per Dwelling ',
     xlab=' Rooms ',
     ylab=' Frequency ')

นอกจากนี้เรายังสามารถใช้ฟังก์ชัน plot() เพื่อสร้าง Scatterplot ของการรวมตัวแปรแบบคู่:

 #create scatterplot of median home value vs crime rate
plot(Boston$medv, Boston$crime,
     col=' steelblue ',
     main=' Median Home Value vs. Crime Rate ',
     xlab=' Median Home Value ',
     ylab=' Crime Rate ',
     pch= 19 ) 

เราสามารถสร้างแผนภาพกระจายที่คล้ายกันเพื่อให้เห็นภาพความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในชุดข้อมูล

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้ให้คำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับชุดข้อมูลยอดนิยมอื่นๆ ใน R:

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับชุดข้อมูล Iris ใน R
คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับชุดข้อมูล mtcars ใน R
คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับชุดข้อมูล Diamond ใน R