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Sleep study डेटा

शोधकर्ताओं ने नींद की कमी (sleep deprivation) पर एक अध्ययन में 18 प्रतिभागियों को शामिल किया. उनके देखे गए sleep_study डेटा वर्कस्पेस में लोड हैं. इन डेटा में हर subject के day_0 रिएक्शन टाइम और 3 रातों की नींद की कमी के बाद के day_3 रिएक्शन टाइम शामिल हैं.

आप diff_3 को परिभाषित करेंगे और जाँचेंगे, जो हर subject के रिएक्शन टाइम का देखा गया अंतर (difference) है. इसके लिए mutate() और summarize() फंक्शन चाहिए होंगे. उदाहरण के तौर पर, नीचे दिया गया कोड sleep_study में वैरिएबल day_0_s जोड़ देगा, जो day_0 रिएक्शन टाइम को सेकंड्स में बदलता है:

sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(day_0_s = day_0 * 0.001)

इसके बाद आप day_0_s मानों को summarize() कर सकते हैं, जैसे यहाँ उनका न्यूनतम और अधिकतम निकालकर:

sleep_study  %>% 
    summarize(min(day_0_s), max(day_0_s))

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sleep_study की पहली 6 पंक्तियाँ देखें.
  • नया sleep_study वैरिएबल diff_3 परिभाषित करें, जो day_3 माइनस day_0 रिएक्शन टाइम है.
  • ggplot() के साथ geom_histogram() लेयर का उपयोग करके diff_3 डेटा का एक histogram बनाएँ.
  • diff_3 ऑब्ज़र्वेशन के mean और standard deviation को summarize() करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Check out the first 6 rows of sleep_study


# Define diff_3
sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(diff_3 = ___)
 
# Histogram of diff_3    
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_histogram(binwidth = 20, color = "white")

# Mean and standard deviation of diff_3
sleep_study %>% 
    summarize(___, ___)
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