Повний посібник із набору даних mtcars у r

Набір даних mtcars — це інтегрований набір даних у R, який містить вимірювання 11 різних атрибутів для 32 різних автомобілів.

Цей підручник пояснює, як досліджувати, узагальнювати та візуалізувати набір даних mtcars у R.

Пов’язане: Повний посібник із набору даних Iris у R

Завантажте набір даних mtcars

Оскільки набір даних mtcars є вбудованим набором даних у R, ми можемо завантажити його за допомогою такої команди:

 data(mtcars)

Ми можемо поглянути на перші шість рядків набору даних за допомогою функції 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

Узагальніть набір даних mtcars

Ми можемо використовувати функцію summary() , щоб швидко підсумувати кожну змінну в наборі даних:

 #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

Для кожної з 11 змінних ми можемо побачити таку інформацію:

• Min : мінімальне значення.
• 1st Qu : значення першого квартиля (25-й процентиль).
• Медіана : середнє значення.
• Середнє : Середнє значення.
• 3rd Qu : значення третього квартиля (75-й процентиль).
• Max : максимальне значення.

Ми можемо використовувати функцію dim() , щоб отримати розміри набору даних у термінах кількості рядків і стовпців:

 #display rows and columns
dim(mtcars)

[1] 32 11

Ми бачимо, що набір даних складається з 32 рядків і 11 стовпців.

Ми також можемо використовувати функцію names() для відображення імен стовпців кадру даних:

 #display column names
names(mtcars)

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

Візуалізуйте набір даних mtcars

Ми також можемо створювати графіки для візуалізації значень набору даних.

Наприклад, ми можемо використовувати функцію hist() для створення гістограми значень певної змінної:

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

Ми також можемо використовувати функцію boxplot() , щоб створити boxplot для візуалізації розподілу значень для певної змінної:

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

Ми також можемо використовувати функцію plot() для створення діаграми розсіювання будь-якої попарної комбінації змінних:

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

Використовуючи ці вбудовані функції в R, ми можемо багато дізнатися про набір даних mtcars .

Якщо ви хочете виконати розширений статистичний аналіз із цим набором даних, ознайомтеся з цим посібником , у якому пояснюється, як узгодити моделі лінійної регресії та узагальнені лінійні моделі за допомогою набору даних mtcars .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в R:

Найпростіший спосіб створити зведені таблиці в R
Як обчислити підсумок п’яти чисел у R
Як виконати просту лінійну регресію в R