Tải download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ mới nhất 2021

Bài viết download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ – Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút 2021 thuộc chủ đề về Download đang được rất nhiều bạn quan tâm nhất hiện nay !! Hôm nay, hãy cùng tailieumienphi.biz tìm hiểu download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ trong bài viết hôm nay nhé !

Vì tính chất bảo mật ĐƯỜNG LINK nên chúng tôi cần xác minh bằng CODE*



    HƯỚNG DẪN LẤY CODE (CHỈ MẤT 10 GIÂY)

    Bước 1: COPY từ khóa bên dưới (hoặc tự ghi nhớ)
    học lái xe b2 tphcm
    Bước 2: Vào google.com.vn và tìm từ khóa. Sau đó, nhấp vào kết quả này của trang này. hoclaixeotob2 lp anninh user2 Bước 3: Kéo xuống cuối trang bạn sẽ thấy nút LẤY CODE

    ===============================

    Video Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút


    Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút – Nguồn Youtube

    download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

    Đây là link download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ được chúng tôi sưu tầm và chia sẻ đến các bạn, hy vọng phù hợp với bạn!

    Vì tính chất bảo mật ĐƯỜNG LINK nên chúng tôi cần xác minh bằng CODE*



      HƯỚNG DẪN LẤY CODE (CHỈ MẤT 10 GIÂY)

      Bước 1: COPY từ khóa bên dưới (hoặc tự ghi nhớ)
      học lái xe b2 tphcm
      Bước 2: Vào google.com.vn và tìm từ khóa. Sau đó, nhấp vào kết quả này của trang này. hoclaixeotob2 lp anninh user2 Bước 3: Kéo xuống cuối trang bạn sẽ thấy nút LẤY CODE

      ===============================

      Giới thiệu về download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

      ggplot2 là một chương trình về hiển thị dữ liệu (data visualization) rất có ích cho việc soạn các biểu đồ chất lượng cao. Tuy nhiên, văn phạm của nó hơi khó nhớ, nên trong bài giảng này tôi sẽ giúp các bạn làm quen với ggplot2 trong 1 giờ qua một dữ liệu thực tế. R codes có trong phần ‘comment’ để các bạn tham khảo.

      Câu hỏi về download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

      Nếu có bắt kỳ câu hỏi nào về bài viết download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ hãy cho chúng mình biết nhé, mọi câu hỏi hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình hoàn thiện hơn trong các bài sau nhé!

      Bài viết download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ – Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút 2021 được mình và team tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút giúp ích cho bạn thì hãy ủng hộ team Like hoặc Share nhé!

      Hình ảnh về download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

      download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ - Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút

      Hình ảnh minh hoạ cho download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

      Tham khảo thêm những video khác về download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ tại đây: Nguồn Youtube

      Thống kê về nội dung Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút

      Video “Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút” đã có 1288 lượt view, được thích 58 lần, được bình chọn 5.00/5 điểm.

      Kênh Nguyễn Văn Tuấn đã dành nhiều công sức và thời gian để xây dựng clip này với thời lượng 01:04:14, mọi người hãy share video này để khích lệ tác giả nhé.

      Từ khoá cho video này: #Bài #giảng #Giới #thiệu #39ggplot239 #trong #vòng #phút, [vid_tags], download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ, download đề án thành lập trung tâm ngoại ngữ

      Nguồn: Bài giảng 102: Giới thiệu 'ggplot2' trong vòng 60 phút

      Comments

      1. Nguyễn Văn Tuấn

        # Reading data

        os = read.csv("/Users/admin/Dropbox/_Books and websites/Regression analysis (sach Viet)/Datasets for book/Osteo data.csv")

        # Coding data
        os$bmig[os$bmi < 18.5] = "Underweight"
        os$bmig[os$bmi >= 18.5 & os$bmi < 25.0] = "Normal"
        os$bmig[os$bmi >= 25.0 & os$bmi < 30.0] = "Overweight"
        os$bmig[os$bmi >= 30.0 ] = "Obese"

        # Reorder values of bmig
        os$bmig = factor(os$bmig, levels=c("Underweight", "Normal", "Overweight", "Obese"))

        # Loading packages
        library(ggplot2); library(tidyverse); library(ggthemes)

        # a ggplot2 figure is consisted of multiple layers
        # layer 1: dataframe, variables
        # layer 2: geometric objects (barplot, boxplot, histogram, point, etc)
        # layer 3: esthetics (color, labels, legends, x-axis, y-axis, etc)

        # Histogram of pcfat
        # Simple histogram
        ggplot(data=os, aes(x=pcfat)) + geom_histogram()

        # Adding color
        ggplot(data=os, aes(x=pcfat)) + geom_histogram(fill="blue", col="white")

        # Adding density
        ggplot(data=os, aes(x=pcfat)) + geom_histogram(aes(y=..density..), fill="blue", col="white") + geom_density(col="red")

        # Additing labels and title
        ggplot(data=os, aes(x=pcfat)) + geom_histogram(aes(y=..density..), fill="blue", col="white") + geom_density(col="red") + labs(x="Percent body fat", y="Probability", title="Distribution of percent body fat in 300 women")

        # Histogram by group
        ggplot(data=os, aes(x=pcfat, fill=osteo.group, col=osteo.group)) + geom_density()

        ggplot(data=os, aes(x=pcfat, fill=osteo.group, col=osteo.group)) + geom_density(alpha=0.5)

        ggplot(data=os, aes(x=pcfat, fill=osteo.group, col=osteo.group)) + geom_density(alpha=0.1) + labs(x="Percent body fat", y="Probability", title="Distribution of percent body fat in 300 women by osteoporosis status")

        # Boxplot

        # Simple boxplot

        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot()

        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot(aes(fill=bmig))

        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot(aes(fill=bmig)) + theme(legend.position="none")

        # Adding jitter
        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot(aes(fill=bmig)) + geom_jitter(aes(col=bmig)) + theme(legend.position="none")

        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot(aes(fill=bmig)) + geom_jitter(aes(col=bmig), alpha=0.2) + theme(legend.position="none")

        # Adding title and label
        ggplot(data=os, aes(x=bmig, y=pcfat)) + geom_boxplot(aes(fill=bmig)) + geom_jitter(aes(col=bmig), alpha=0.3) + theme(legend.position="none") + labs(x="Body mass index", y="Percent body fat", title="Mean of PBF by obesity group")

        # Barplot
        # Find out how many women in each bmi group
        dat = os %>% count(bmig)
        dat

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=n, fill=bmig)) + geom_bar(stat="identity")

        # Barplot of percentage

        dat = os %>% count(bmig) %>% mutate(percent = round(n / sum(n)*100, 1))

        dat

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=percent, fill=bmig)) + geom_bar(stat="identity")

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=percent, fill=bmig, label=percent)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text()

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=percent, fill=bmig, label=percent)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(col="white", size=2, vjust=1.5)

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=percent, fill=bmig, label=percent)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(col="white", size=2, vjust=2) + theme(legend.position="none") + labs(x="Body mass index group", y="Percent")

        # In one line

        os %>% count(bmig) %>% mutate(percent = round(n / sum(n)*100, 1)) %>% ggplot() + aes(x=bmig, y=percent, fill=bmig, label=percent) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(col="white", size=2, vjust=2) + theme(legend.position="none") + labs(x="Body mass index group", y="Percent")

        # Barplot of mean of pcfat by bmi group

        dat = os %>% group_by(bmig) %>% summarise(m.pcfat = round(mean(pcfat), 1))

        ggplot(data=dat, aes(x=bmig, y=m.pcfat, fill=bmig, label=m.pcfat)) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(col="white", size=2, vjust=2) + theme(legend.position="none") + labs(x="Body mass index group", y="Mean percent body fat")

        # In one line

        os %>% group_by(bmig) %>% summarise(m.pcfat = round(mean(pcfat), 1)) %>% ggplot() + aes(x=bmig, y=m.pcfat, fill=bmig, label=m.pcfat) + geom_bar(stat="identity") + geom_text(col="white", size=2, vjust=2) + theme(legend.position="none") + labs(x="Body mass index group", y="Mean percent body fat")

        # Scatterplot
        # Relationship between pcfat and bmi

        # Simple plot
        ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point()

        ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point(col="blue")

        # Adding regression line
        ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point(col="blue") + geom_smooth()

        ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point(col="blue") + geom_smooth(method="lm", formula=y~x+I(x^2), col="red")

        # Adding layers
        p = ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point(col="blue") + geom_smooth(method="lm", formula=y~x+I(x^2), col="red")

        # Adding x and y scales
        p = p + scale_x_continuous(breaks=seq(from=10, to=40, by=2)) + scale_y_continuous(breaks=seq(from=20, to=50, by=5))

        # Adding label, title, subtitle, caption

        p = p + labs(x="Body mass index", y="Percent body fat", title="Relationship between BMI and percent body fat", subtitle="A study on 300 women", caption="Vietnam Osteoporosis Study")

        # Adding theme

        p = p + theme_economist()
        p

        # In one line

        ggplot(data=os, aes(x=bmi, y=pcfat)) + geom_point(col="blue") + geom_smooth(method="lm", formula=y~x+I(x^2), col="red") + scale_x_continuous(breaks=seq(from=10, to=40, by=2)) + scale_y_continuous(breaks=seq(from=20, to=50, by=5)) + labs(x="Body mass index", y="Percent body fat", title="Relationship between BMI and percent body fat", subtitle="A study on 300 women", caption="Vietnam Osteoporosis Study") + theme_bw()

      Trả lời

      Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *