Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students:
|
|
- Bogdan Sadowski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 1. Wczytywanie danych do programu R Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students: > students<-read.table( students.txt, header=t, sep= \t ) Sprawdź, czy R prawidłowo wczytał dane: > students height shoesize gender population male berlin female berlin female berlin male berlin male berlin female berlin female berlin female warsaw female warsaw female warsaw female warsaw female warsaw male warsaw male warsaw male warsaw male warsaw male warsaw Można też wydrukować same nazwy kolumn (czasem cała tabela nie mieści się na ekranie i wtedy może to być pomocne): > names(students) [1] "height" "shoesize" "gender" "population" 2. Przygotowanie danych do analizy Do poszczególnych kolumn można się odwoływać stosując następująca składnię: najpierw nazwa obiektu, następnie znak $ i nazwa kolumny: Students$height Jest to dosyć pracochłonne, a dane mogą zostać przydzielone wg kolumn do odrębnych zmiennych. Przygotujmy więc tak dane, aby rozdzielić je wg kolumn: > attach(students) Teraz można odwoływać się do poszczególnych kolumn poprzez ich nagłówki: > height [1] Prosta statystyka Jaki jest średni wzrost i rozmiar buta? > mean(height) [1]
2 > mean(shoesize) [1] A jakie są odchylenia standardowe? > sd(height) [1] > sd(shoesize) [1] Jaki jest rozkład płci i miejsca pochodzenia (ile jest obserwacji w każdej grupie)? > table(gender) gender female male 9 8 > table(population) population berlin warsaw 7 10 Komenda table może też być też wykorzystywana do tworzenia tabel dwudzielczych: > table(gender,population) population gender berlin warsaw female 4 5 male Użyteczne wykresy > hist(height) Powyższa funkcja zwraca histogram rozkładu cechy height. Jest to rozkład dla całej badanej populacji. Ale czy istnieje różnica wzrostu w zależności od miejsca pochodzenia? Zmienna height jest dzielona na dwie grupy przy wykorzystaniu zmiennej gender i tworzone są oddzielne wykresy ramkowe dla tych dwóch grup: > boxplot(height~gender) A więc jest duża różnica we wzroście w zależności od płci. Czy to samo dotyczy miejsca pochodzenia? > boxplot (height ~ population) Jak powiązane są ze sobą wysokość i rozmiar buta? Odpowiedź na to pytanie ilustruje wykres rozrzutu: > plot(height, shoesize) Zaznaczmy na tym samym wykresie płeć różnymi kolorami (pierwszy kolor jest zawsze czarny, a kolejne numery wskazują inne kolory): > plot(height, shoesize, col=as.numeric(gender)) Płeć jest automatycznie kodowana jako zmienna numeryczna w powyższym poleceniu rysowania 2
3 Skąd wiadomo, które obserwacje są kodowane jako 1, a które jako 2? Możemy porównać oryginalną zmienną i zmienną przekodowaną. Zmienne są łączone wierszami dzięki następującemu poleceniu: > data.frame(gender, as.numeric(gender)) gender as.numeric.gender. 1 male 2 2 female 1 3 female 1 4 male 2 5 male 2 6 female 1 7 female 1 8 female 1 9 female 1 10 female 1 11 female 1 12 female 1 13 male 2 14 male 2 15 male 2 16 male 2 17 male 2 Wynika stąd, że mężczyźni otrzymali kod 2, a kobiety 1. Tak więc, na wykresie kobietom odpowiada kolor czarny, a mężczyznom czerwony. Możemy też dodać do wykresu miejsce pochodzenia stosując odrębny sposób oznaczeń (argument pch): > plot(height, shoesize, col=as.numeric(gender), pch=as.numeric(population)) Symbole rozpoczynają się od kółka, któremu odpowiada 1. Kolejne liczby dają różne symbole. Której populacji odpowiadają trójkąty? > data.frame(population, as.numeric(population)) population as.numeric.population. 1 berlin 1 2 berlin 1 3 berlin 1 4 berlin 1 5 berlin 1 6 berlin 1 7 berlin 1 8 warsaw 2 9 warsaw 2 10 warsaw 2 11 warsaw 2 12 warsaw 2 13 warsaw 2 14 warsaw 2 15 warsaw 2 16 warsaw 2 17 warsaw 2 3
4 Można też dodać legendę do wykresu po jego narysowaniu: > plot(height, shoesize, col=as.numeric(gender), pch=as.numeric(population)) > legend(x="bottomright", legend=c("male berlin", "female berlin","male warsaw", "female warsaw"), pch=c(2,1,2,1),col=c(1,1,2,2)) Najpierw podawana jest pozycja legendy (argument x). Argument legend podaje, jaki tekst ma się pojawić, argumenty pch i col określają szczególny dot. symboli i ich kolorów. Symbole i kolory są podawane w takiej samej kolejności jak tekst. 5. Przekodowywanie zmiennych Zmienne płeć i populacja są faktorami. Czasem istnieje konieczność zamiany faktora na wektor (np. w celu przeprowadzenia analiz statystycznych): > gen<-as.numeric(gender) > pop<-as.numeric(population) > class(gen) > class(pop) Można też tego dokonać stosujące bardziej ogólną komendę ifelse: > gen<-ifelse(gender=="male", 1, 2) > pop<-ifelse(population=="berlin", 1, 2) > class(gen) > class(pop) 6. Tworzenie nowego zbioru danych Utwórzmy nowy zbiór danych ze zmiennych height, shoesize, gen i pop: > students.new<-data.frame(height, shoesize, gen, pop) > students.new
5 > class(students.new) [1] "data.frame" Zamknijmy poprzedni zbiór danych i otwórzmy nowy: > detach(students) > attach(students.new) 7. Tworzenie podzbioru danych Utwórzmy dwa podzbiory danych ze zbioru students.new. Podzielmy go ze względu na płeć: > which(gen==1) [1] Na podstawie tego wybierzmy za pomocą indeksów odpowiedni podzbiór (weźmiemy tylko wiersze, dla których płeć jest męska): > students.berlin<-students.new[which(gen==1),] > students.berlin Utwórzmy podobny podzbiór dla kobiet: > students.berlin.females<-students.new[which(gen==2),] > students.berlin.females Czasem zależy nam na podziale zbioru danych na podzbiory wg zmiennej ciągłej, takiej jak np. wzrost. Zwykle stosuje się w tym celu medianę tej zmiennej. Utwórzmy dwa podzbiory danych dla osób o wzroście powyżej i poniżej mediany. > median(height) [1] 170 > students.short<- students.new[which(height<=median(height) ),] > students.short 5
6 > students.long<- students.new[which(height>median(height)), ] > students.long Kończenie pracy w R Aby zakończyć wpisujemy: > q() R pyta się wówczas, czy zapisać przestrzeń roboczą, czy nie. Jest to zwykle dobry pomysł. Można wtedy powrócić do przeprowadzanej analizy. Plik ma rozszerzenie.rdata. Wchodzimy w File- >Load Workspace i wybieramy odpowiedni plik. 6
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela
Bardziej szczegółowoStochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych
PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy
Bardziej szczegółowoBadanie zależności skala nominalna
Badanie zależności skala nominalna I. Jak kształtuje się zależność miedzy płcią a wykształceniem? II. Jak kształtuje się zależność między płcią a otyłością (opis BMI)? III. Jak kształtuje się zależność
Bardziej szczegółowoauthor: Andrzej Dudek
Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez
Bardziej szczegółowoZadanie Tworzenie próbki z rozkładu logarytmiczno normalnego LN(5, 2) Plot Probability Distributions
Zadanie 1. 1 Wygenerować 200 elementowa próbkę z rozkładu logarytmiczno-normalnego o parametrach LN(5,2). Utworzyć dla tej próbki: - szereg rozdzielczy - histogramy liczebności i częstości - histogramy
Bardziej szczegółowoMathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje
Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje Opracował: Zbigniew Rudnicki Powtórka z poprzedniego wykładu 2 1 Dokument, regiony, klawisze: Dokument Mathcada realizuje
Bardziej szczegółowoPodstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica
Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica 1. Zarządzanie danymi. Pierwszą czynnością w pracy z pakietem Statistica jest zazwyczaj wprowadzenie danych do arkusza. Oprócz możliwości
Bardziej szczegółowoSposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
Bardziej szczegółowoProgram współpracuje z : Windows XP, Powerdraft 2004, v8, XM, Microstation 2004, v8, XM.
Spis treści 1. Informacje ogólne. Wstęp. Wymagania programu. 2. Sposób uruchomienia programu. Uruchomienie poprzez menu microstation. Uruchomienie z menu start. 3. Działanie programu. Zakładka import.
Bardziej szczegółowoJak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?
Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA POWTORZENIE. Dr Wioleta Drobik-Czwarno
STATYSTYKA POWTORZENIE Dr Wioleta Drobik-Czwarno Populacja Próba Parametry EX, µ Statystyki średnia D 2 X, δ 2 S 2 wnioskowanie DX, δ p ρ S w r...... JAK POWSTAJE MODEL MATEMATYCZNY Dane eksperymentalne
Bardziej szczegółowoWykład 2: Arkusz danych w programie STATISTICA
Wykład 2: Arkusz danych w programie STATISTICA Nazwy przypadków Numer i nazwa zmiennej Elementy arkusza danych Cechy statystyczne Zmienne (kolumny) Jednostki statystyczne Przypadki (wiersze) Tworzenie
Bardziej szczegółowoYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego
Bardziej szczegółowoMateriał dotyczy generowania różnego typu wykresów w środowisku R.
Materiał dotyczy generowania różnego typu wykresów w środowisku R. Pamiętajmy, że niektóre typy wykresów są dedykowane do pewnych typów danych. Na potrzeby ćwiczeń początkowych załadujemy sobie zbiór danych
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;
Bardziej szczegółowo1. Operacje na plikach i katalogach Chcąc przeprowadzić analizę danych należy załadować/wczytać dane do R, a wyniki z pewnością chcemy zapisać.
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka lab 5 i lab 6. Kaja Chmielewska (Kaja.Chmielewska@cs.put.poznan.pl) Pliki do pobrania: -http://www.cs.put.poznan.pl/kchmielewska/rpis/dane/dane.csv -http://www.cs.put.poznan.pl/kchmielewska/rpis/dane/dane2.csv
Bardziej szczegółowo1. Operacje na plikach i katalogach Chcąc przeprowadzić analizę danych należy załadować/wczytać dane do R, a wyniki z pewnością chcemy zapisać.
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka lab 5 Kaja Gutowska (Kaja.Gutowska@cs.put.poznan.pl) Pliki do pobrania: -http://www.cs.put.poznan.pl/kgutowska/rpis/dane/dane.csv -http://www.cs.put.poznan.pl/kgutowska/rpis/dane/dane2.csv
Bardziej szczegółowoTeraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI
1 Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI 1. Obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem aplikacji komputerowych obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym wykonuje
Bardziej szczegółowo( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
Bardziej szczegółowoW tym celu korzystam z programu do grafiki wektorowej Inkscape 0.46.
1. Wprowadzenie Priorytetem projektu jest zbadanie zależności pomiędzy wartościami średnich szybkości przemieszczeń terenu, a głębokością eksploatacji węgla kamiennego. Podstawowe dane potrzebne do wykonania
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA PRZEDMIOT : : LABORATORIUM PODSTAW AUTOMATYKI 1. WSTĘP DO
Bardziej szczegółowo1. Przypisy, indeks i spisy.
1. Przypisy, indeks i spisy. (Wstaw Odwołanie Przypis dolny - ) (Wstaw Odwołanie Indeks i spisy - ) Przypisy dolne i końcowe w drukowanych dokumentach umożliwiają umieszczanie w dokumencie objaśnień, komentarzy
Bardziej szczegółowo2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych.
Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. 2.1 Zaimportuj dane z pliku zatrudnienie.csv z przecinkiem jako separatorem danych i kropką jako
Bardziej szczegółowoStatystyki opisowe i szeregi rozdzielcze
Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu
Bardziej szczegółowoPakiety Matematyczne - R Zestaw 2.
Pakiety Matematyczne - R Zestaw 2. Część przykładów pochodzi z helpa do R i z książki: R.Biecek, Przewodnik po pakiecie R, GIS 2014, strona www: http://www.biecek.pl, Instrukcje warunkowe Składnia instrukcji
Bardziej szczegółowoWykład 1. Statystyka międzynarodowa - wprowadzenie Rynek pracy w Unii Europejskiej
Wykład 1 Statystyka międzynarodowa - wprowadzenie Rynek pracy w Unii Europejskiej Informacje o przedmiocie prowadzący: strona internetowa: wykład ćwiczenia forma zaliczenia: dr Marek Sobolewski www.msobolew.sd.prz.edu.pl
Bardziej szczegółowoĆ w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1
Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Zadanie 1. Tworzenie wykresów zmiennych jakościowych wyrażonych w skali nominalnej i porządkowej. Utworzyć wykres
Bardziej szczegółowoRozkłady zmiennych losowych
Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
Bardziej szczegółowoWykład 2: Grupowanie danych (szeregi statystyczne) + porady dotyczące analizy danych w programie STATISTICA
Wykład 2: Grupowanie danych (szeregi statystyczne) + porady dotyczące analizy danych w programie STATISTICA Dobór metody prezentacji danych Dobór metody prezentacji danych zależy od: charakteru danych
Bardziej szczegółowoElementy formatowania, jakie można ustawiać dla sekcji
Sekcje Za pomocą sekcji można różnicować układ dokumentu pomiędzy stronami lub w obrębie jednej strony. Jest to fragment dokumentu, w którym użytkownik ustawia pewne opcje formatowania strony takie jak
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA
Wprowadzenie do STATISTICA Krzysztof Regulski AGH, WIMiIP ZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA 1) Zastosowanie: STATISTICA umożliwia w zakresie zarządzania danymi m.in.: scalanie plików sprawdzanie danych sortowanie
Bardziej szczegółowoPodstawy MATLABA, cd.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka Podstawy MATLABA, cd. 1. Wielomiany 1.1. Definiowanie
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowoPraktyczne wykorzystanie arkusza kalkulacyjnego w pracy nauczyciela część 1
Praktyczne wykorzystanie arkusza kalkulacyjnego w pracy nauczyciela część 1 Katarzyna Nawrot Spis treści: 1. Podstawowe pojęcia a. Arkusz kalkulacyjny b. Komórka c. Zakres komórek d. Formuła e. Pasek formuły
Bardziej szczegółowoInstalacja Pakietu R
Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego: Download R for Windows opcja: install R for the first time opcja: Download R 3.3.3 for Windows uruchomienie R-3.3.3-win MAGDA
Bardziej szczegółowo1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.
Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Okno startowe: Póki nie wczytamy jakiejś bazy danych (lub nie stworzymy własnej), mamy dostęp tylko do dwóch
Bardziej szczegółowoMatlab, zajęcia 3. Jeszcze jeden przykład metoda eliminacji Gaussa dla macierzy 3 na 3
Matlab, zajęcia 3. Pętle c.d. Przypomnijmy sobie jak działa pętla for Możemy podać normalnie w Matlabie t=cputime; for i=1:20 v(i)=i; e=cputime-t UWAGA: Taka operacja jest bardzo czasochłonna i nieoptymalna
Bardziej szczegółowoKorzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)
Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne) Przygotował: Dr inż. Wojciech Artichowicz Katedra Hydrotechniki PG Zima 2014/15 1 TABLICE ROZKŁADÓW... 3 ROZKŁAD
Bardziej szczegółowoGraficzna prezentacja danych statystycznych
Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych Katowice, 12 i 26 czerwca 2014 r. Dopasowanie narzędzia do typu zmiennej Dobór narzędzia do
Bardziej szczegółowoWartości x-ów : Wartości x ów można w Scilabie zdefiniować na kilka sposobów, wpisując odpowiednie polecenie na konsoli.
Notatki z sesji Scilaba Istnieje możliwość dokładnego zapisu przebiegu aktualnej sesji pracy ze Scilabem: polecenie diary('nazwa_pliku.txt') powoduje zapis do podanego pliku tekstowego wszystkich wpisywanych
Bardziej szczegółowoSpis treści Szybki start... 4 Podstawowe informacje opis okien... 6 Tworzenie, zapisywanie oraz otwieranie pliku... 23
Spis treści Szybki start... 4 Podstawowe informacje opis okien... 6 Plik... 7 Okna... 8 Aktywny scenariusz... 9 Oblicz scenariusz... 10 Lista zmiennych... 11 Wartości zmiennych... 12 Lista scenariuszy/lista
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 2 GEODA i5 ogólne informacje i obliczanie statystyki Morana
Teoria Procesów Przestrzennych Prowadzący: Krzysztof Janc Ćwiczenie 2 GEODA 0.9.5-i5 ogólne informacje i obliczanie statystyki Morana N ZAKŁAD ZAGOSPODAROWANIA PRZESTRZENNEGO I STYTUT GEOGRAFII I ROZWOJU
Bardziej szczegółowoArkusz kalkulacyjny EXCEL
ARKUSZ KALKULACYJNY EXCEL 1 Arkusz kalkulacyjny EXCEL Aby obrysować tabelę krawędziami należy: 1. Zaznaczyć komórki, które chcemy obrysować. 2. Kursor myszy ustawić na menu FORMAT i raz kliknąć lewym klawiszem
Bardziej szczegółowoElementy statystyki STA - Wykład 1
STA - Wykład 1 Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 Programy do statystycznej analizy danych Komercyjne: Niekomercyjne: a) Statistica URL http://www.statsoft.com URL http://www.statsoft.pl
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35
Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 16 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia 2017 1 / 35 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 2 WSTĘP DO SIECI TELEINFORMATYCZNYCH TABELE I FORMULARZE
LABORATORIUM 2 WSTĘP DO SIECI TELEINFORMATYCZNYCH TABELE I FORMULARZE 1. TABELE 1.1. Definicja tabeli Definicja tabeli musi być umieszczona między znacznikami. W ich ramach umieszczane są definicje rzędów
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 8 Kolory i znaki specjalne
Ćwiczenie 8 Kolory i znaki specjalne W ćwiczeniu 8 zajmować się będziemy kolorami i znakami specjalnymi. Barwę moŝna utworzyć mieszając w odpowiednich proporcjach trzy kolory podstawowe: czerwony, zielony
Bardziej szczegółowoBIBLIOTEKA LOKALNE CENTRUM WIEDZY PRAKTYCZNEJ PRZEWODNIK PO NARZĘDZIACH WARSZTAT NR 1: ARKUSZE KALKULACYJNE - MINI SKRYPT
BIBLIOTEKA LOKALNE CENTRUM WIEDZY PRAKTYCZNEJ PRZEWODNIK PO NARZĘDZIACH WARSZTAT NR 1: ARKUSZE KALKULACYJNE - MINI SKRYPT 1. Wprowadzenie Arkusze kalkulacyjne Google umożliwiają łatwe tworzenie, udostępnianie
Bardziej szczegółowoDane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.
STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z informatyki dla uczniów klas VI SP nr 53 w Krakowie w roku szkolnym 2019/2020
Prowadzący: Elwira Kukiełka Ewa Pawlak-Głuc 1 Opracowano na podstawie: 1. Podstawa programowa(dz.u. z 017r. poz. ) Rozporządzenie Ministra Edukacji Narodowej z dnia 1 lutego 017 r. w sprawie podstawy programowej
Bardziej szczegółowo> x <-seq(-2*pi, 2*pi, by=0.5) > plot(x, sin(x), type="b",main="wykres funkcji sin(x) i cos(x)", col="blue") > lines(x, cos(x), type="l",col="red")
Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka lab 4. Kaja Gutowska (Kaja.Gutowska@cs.put.poznan.pl) 1. Wprowadzenie do grafiki: - Program R ma szerokie możliwości w zakresie graficznego prezentowania danych.
Bardziej szczegółowoauthor: Andrzej Dudek
Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoArkusz kalkulacyjny Excel
Arkusz kalkulacyjny Excel Ćwiczenie 1. Sumy pośrednie (częściowe). POMOC DO ĆWICZENIA Dzięki funkcji sum pośrednich (częściowych) nie jest konieczne ręczne wprowadzanie odpowiednich formuł. Dzięki nim
Bardziej szczegółowoLaboratorium Algorytmy Obliczeniowe. Lab. 9 Prezentacja wyników w Matlabie
Laboratorium Algorytmy Obliczeniowe Lab. 9 Prezentacja wyników w Matlabie 1. Wyświetlanie wyników na ekranie: W Matlabie możliwe są następujące sposoby wyświetlania wartości zmiennych: a. wpisując w programie
Bardziej szczegółowoĆwiczenia nr 4. Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych
Ćwiczenia nr 4 Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych Arkusz kalkulacyjny składa się z komórek powstałych z przecięcia wierszy, oznaczających zwykle przypadki, z kolumnami, oznaczającymi
Bardziej szczegółowoTABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE
TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE 1. Tabele wykonane w Excelu na pierwszych ćwiczeniach Wielkość prób samce samice wiosna/lato 12 6 jesień 6 7 zima 10 9 Średni ciężar osobnika SD ciężaru osobnika samce
Bardziej szczegółowoWykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)
Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Co na dzisiejszym wykładzie: definicje, sposoby wyznaczania i interpretacja STATYSTYK OPISOWYCH prezentacja
Bardziej szczegółowoScilab - podstawy. Wersje instalacyjne programu Scilab mogą zostać pobrane ze strony
Scilab - podstawy Scilab jest środowiskiem numerycznym, programistycznym i numerycznym dostępnym za darmo z INRIA (Institut Nationale de Recherche en Informatique et Automatique). Jest programem podobnym
Bardziej szczegółowoInformatyka Edytor tekstów Word 2010 dla WINDOWS cz.3
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Informatyka Edytor tekstów Word 2010 dla WINDOWS cz.3 Slajd 1 Slajd 2 Numerowanie i punktowanie Automatyczne ponumerowanie lub wypunktowanie zaznaczonych akapitów w
Bardziej szczegółowoEkonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej
Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej Paweł Cibis pawel@cibis.pl 23 lutego 2007 1 Regresja liniowa 2 wzory funkcje 3 Korelacja liniowa
Bardziej szczegółowoUsługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, Bielsko-Biała
Usługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, 43-305 Bielsko-Biała NIP 937-22-97-52 tel. +48 33 488 89 39 zwcad@zwcad.pl www.zwcad.pl Aplikacja do rysowania wykresów i oznaczania
Bardziej szczegółowoWykład 4: Statystyki opisowe (część 1)
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można
Bardziej szczegółowoWybierz polecenie z menu: Narzędzia Listy i dokumenty
Listy seryjne - część pierwsza Przygotowanie korespondencji seryjnej zawsze składa się z trzech etapów. Przygotowanie treści dokumentu głównego. Stworzenie źródła danych (lub skorzystanie z gotowej bazy
Bardziej szczegółowoInformatyka Edytor tekstów Word 2010 dla WINDOWS cz.3
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Informatyka Edytor tekstów Word 2010 dla WINDOWS cz.3 Slajd 1 Slajd 2 Numerowanie i punktowanie Automatyczne ponumerowanie lub wypunktowanie zaznaczonych akapitów w
Bardziej szczegółowoKancelaria 2.23 zmiany w programie czerwiec 2013
1. Moduł ADMINISTRACJA Rozbudowano program administracyjny, dodając możliwość reindeksacji bazy w celu przyspieszenia dostępu do danych. Okno administracji podzielono na karty Konfiguracja, Kopie zapasowe
Bardziej szczegółowoInstrukcja korzystania ze skryptu kroswalidacja.py
Instrukcja korzystania ze skryptu kroswalidacja.py 1) Wczytać do SGeMS plik z danymi pomiarowymi dwukrotnie (Menu Objects Load Object): raz jako dane, a za drugim razem pod inną nazwą, np. punkty jako
Bardziej szczegółowoWykorzystanie tabletu na lekcjach matematyki
Wykorzystanie tabletu na lekcjach matematyki Wojciech Jabłoński 1 Instalacja Jeśli wraz z tabletem nie dostarczono oprogramowania, ze strony producenta tabletu pobrać należy plik Tablet_WIN.exe Jego uruchomienie
Bardziej szczegółowoPrezentacja multimedialna MS PowerPoint 2010 (podstawy)
Prezentacja multimedialna MS PowerPoint 2010 (podstawy) Cz. 1. Tworzenie slajdów MS PowerPoint 2010 to najnowsza wersja popularnego programu do tworzenia prezentacji multimedialnych. Wygląd programu w
Bardziej szczegółowoNAGŁÓWKI, STOPKI, PODZIAŁY WIERSZA I STRONY, WCIĘCIA
NAGŁÓWKI, STOPKI, PODZIAŁY WIERSZA I STRONY, WCIĘCIA Ćwiczenie 1: Ściągnij plik z tekstem ze strony www. Zaznacz tekst i ustaw go w stylu Bez odstępów. Sformatuj tekst: wyjustowany czcionka Times New Roman
Bardziej szczegółowoRównania w Microsoft Word 2007 Microsoft Equation 3.0 Formatowanie strony. dr inż. Jarosław Forenc. Symbol Więcej symboli
Rok akademicki 2012/2013, Pracownia nr 3 2/28 Pracownia nr 3 Technologie informacyjne Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny semestr I, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013
Bardziej szczegółowoWizualizacja danych przestrzennych. dr Marta Kuc-Czarnecka
Wizualizacja danych przestrzennych dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Oprócz klasycznych, uniwersalnych sposobów wizualizacji danych w postaci np. różnego typów wykresów kolumnowych, słupkowych, kołowych
Bardziej szczegółowoDZISIAJ. Jeszcze trochę o PROJEKTACH JAK PREZENTOWAĆ: JAK OBLICZAĆ: PROSTE INFORMACJE O PRÓBIE KORELACJE DWÓCH CECH PODSTAWOWE MIARY
PREZENTACJA DANYCH DZISIAJ Jeszcze trochę o PROJEKTACH Następnie metodą prób b i błęb łędów: JAK PREZENTOWAĆ: PROSTE INFORMACJE O PRÓBIE KORELACJE DWÓCH CECH JAK OBLICZAĆ: PRZEDZIAŁY Y UFNOŚCI PODSTAWOWE
Bardziej szczegółowoWykład 3: Prezentacja danych statystycznych
Wykład 3: Prezentacja danych statystycznych Dobór metody prezentacji danych Dobór metody prezentacji danych zależy od: charakteru danych statystycznych (inne metody wybierzemy dla danych przekrojowych,
Bardziej szczegółowoKrótki przewodnik po Open Calc
Krótki przewodnik po Open Calc Uwaga. Po szczegółową pomoc odsyłam do pliku pomocy. W arkuszu kalkulacyjnym możemy sporządzić dowolne zestawienia i przeliczenia danych w sposób elegancki i automatyczny.
Bardziej szczegółowoTworzenie infografik za pomocą narzędzia Canva
Tworzenie infografik za pomocą narzędzia Canva Spis treści Wstęp... 1 Układy... 3 Zmiana tekstu... 4 Obrazki... 5 Elementy... 6 Zdjęcia - Gratis... 6 Siatki... 8 Ramki... 10 Kształty... 12 Linie... 12
Bardziej szczegółowoWykład 1: O statystyce i analizie danych. Arkusz danych w programie STATISTICA
Wykład 1: O statystyce i analizie danych. Arkusz danych w programie STATISTICA Podstawowe informacje wykładowca: dr Marek Sobolewski konsultacje: środa 8.40-10.10, czwartek 8.40-10.10 (p. L-400) strona
Bardziej szczegółowoUruchom polecenie z menu Wstaw Wykres lub ikonę Kreator wykresów na Standardowym pasku narzędzi.
Tworzenie wykresów w Excelu. Część pierwsza. Kreator wykresów Wpisz do arkusza poniższą tabelę. Podczas tworzenia wykresów nie ma znaczenia czy tabela posiada obramowanie lub inne elementy formatowania
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa- cd.
12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa- cd. Wykład 4 Dr inż. Adam Deptuła HISTOGRAM UNORMOWANY Pole słupka = wysokość słupka x długość przedziału Pole słupka = n i n h h,
Bardziej szczegółowoTemat: Wprowadzenie do obsługi programu statystycznego SAS Enterprise Guide. Statystyka opisowa w SAS Enterprise Guide.
Temat: Wprowadzenie do obsługi programu statystycznego SAS Enterprise Guide. Statystyka opisowa w SAS Enterprise Guide. Zadania: I. 1. Załóż we własnym folderze podfolder o nazwie cw2 i przekopiuj do niego
Bardziej szczegółowoQtiplot. dr Magdalena Posiadała-Zezula
Qtiplot dr Magdalena Posiadała-Zezula Magdalena.Posiadala@fuw.edu.pl www.fuw.edu.pl/~mposiada Start! qtiplot poza rysowaniem wykresów pozwala też na zaawansowaną obróbkę danych.! qtiplot jest silnie wzorowany
Bardziej szczegółowoMapInfo Professional - 5
Analiza danych na mapach tematycznych Mapy tematyczne to narzędzie do analizy i wizualizacji danych. Rozkłady i trendy, które trudno zauważyć na wykazach danych można łatwo wyśledzić na mapach tematycznych.
Bardziej szczegółowoKATEGORIA OBSZAR WIEDZY
Moduł 3 - Przetwarzanie tekstów - od kandydata wymaga się zaprezentowania umiejętności wykorzystywania programu do edycji tekstu. Kandydat powinien wykonać zadania o charakterze podstawowym związane z
Bardziej szczegółowoBaltie 3. Podręcznik do nauki programowania dla klas I III gimnazjum. Tadeusz Sołtys, Bohumír Soukup
Baltie 3 Podręcznik do nauki programowania dla klas I III gimnazjum Tadeusz Sołtys, Bohumír Soukup Czytanie klawisza lub przycisku myszy Czytaj klawisz lub przycisk myszy - czekaj na naciśnięcie Polecenie
Bardziej szczegółowoDiagnoza Szkolna Pearsona. Instrukcja obsługi
Diagnoza Szkolna Pearsona Instrukcja obsługi 1. Logowanie Aby skorzystać z systemu Diagnoza Szkolna Pearsona należy najpierw wejść na stronę diagnoza.pearson.pl i wybrać przycisk Logowanie. Następnie należy
Bardziej szczegółowoWOJEWÓDZTWO PODKARPACKIE
WOJEWÓDZTWO PODKARPACKIE UNIA EUROPEJSKA EUROPEJSKI FUNDUSZ ROZWOJU REGIONALNEGO Instrukcja instalacji generatora wniosku o dofinansowanie projektu ze środków EFRR w ramach I osi priorytetowej Regionalnego
Bardziej szczegółowoWojewódzki Kuratoryjny Konkurs z Informatyki Etap szkolny
Wojewódzki Kuratoryjny Konkurs z Informatyki Etap szkolny Listopad 2012 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA CZAS PRACY 60 MINUT Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 5 stron i wszystkie polecenia
Bardziej szczegółowoNAZWA ZMIENNEJ LOSOWEJ PODAJ WARTOŚĆ PARAMETRÓW ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA DLA TEJ ZMIENNEJ
WAŻNE INFORMACJE: 1. Sprawdzane będą wyłącznie wyniki w oznaczonych polach, nie czytam tego co na marginesie, nie sprawdzam pokreślonych i niedbałych pól. 2. Wyniki proszę podawać z dokładnością do dwóch
Bardziej szczegółowoZAJĘCIA KOMPUTEROWE KLASA IV. Opis wymagań, które uczeń powinien spełnić, aby uzyskać ocenę:
ZAJĘCIA KOMPUTEROWE KLASA IV Opis wymagań, które uczeń powinien spełnić, aby uzyskać ocenę: CELUJĄCĄ Opanował wiadomości i umiejętności wynikające z programu nauczania na ocenę bardzo dobrą i ponadto:
Bardziej szczegółowoNAGŁÓWKI, STOPKI, PODZIAŁY WIERSZA I STRONY, WCIĘCIA
NAGŁÓWKI, STOPKI, PODZIAŁY WIERSZA I STRONY, WCIĘCIA Ćwiczenie 1: Ściągnij plik z tekstem ze strony www. Zaznacz tekst i ustaw go w stylu Bez odstępów. Sformatuj tekst: wyjustowany czcionka Times New Roman
Bardziej szczegółowoPrzypomnienie: Ćwiczenie 1.
Strona1 Przypomnienie: Zmienne statystyczne można podzielić na: 1. Ilościowe, czyli mierzalne (przedstawiane liczbowo) w tym: skokowe inaczej dyskretne (przyjmują skończoną lub co najwyżej przeliczalną
Bardziej szczegółowozajęcia 2 Definiowanie wektorów:
zajęcia 2 Plan zajęć: definiowanie wektorów instrukcja warunkowa if wykresy Definiowanie wektorów: Co do definicji wektora: Koń jaki jest, każdy widzi Definiowanie wektora w Octave v1=[3,2,4] lub: v1=[3
Bardziej szczegółowoWymagania na poszczególne oceny szkolne dla klasy VI. (na podstawie Grażyny Koba, Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej.
1 Wymagania na poszczególne oceny szkolne dla klasy VI (na podstawie Grażyny Koba, Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI ) 2 1. Obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym słucha poleceń nauczyciela
Bardziej szczegółowoTABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE
TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE Adresowanie w Excelu A B C D 1 A1 $B1 C$1 $D$1 2 3 A B C D 1 15 =A1 2 =$A1 3 =A$1 4 =$A$1 Przesunąć w dół, w bok i w dół i bok Przekopiować w dół, w bok i w dół i bok
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła
12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa Wykład 3 Dr inż. Adam Deptuła METODY OPISU DANYCH ILOŚCIOWYCH SKALARNYCH Wykresy: diagramy, histogramy, łamane częstości, wykresy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
Bardziej szczegółowoTeraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI
1 Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI Opis założonych osiągnięć ucznia przykłady wymagań na poszczególne oceny szkolne dla klasy VI Grażyna Koba Spis treści 1. Obliczenia w arkuszu
Bardziej szczegółowoPodstawy statystyki medycznej Laboratorium. Zajęcia 5 wprowadzenie do programu Statistica
Podstawy statystyki medycznej Laboratorium Zajęcia 5 wprowadzenie do programu Statistica Program STATISTICA uruchamia się klikając na przycisk Start w systemie Windows, a następnie na pozycję STATISTICA
Bardziej szczegółowo