वैरिएबल्स का निरीक्षण
अब जबकि हमने abaloneMod में कई नए वैरिएबल जोड़े हैं, अगले अभ्यासों में आप summary statistics और ग्राफिकल विज़ुअलाइज़ेशन की मदद से डेटा की गुणवत्ता जाँचेंगे.
आप dplyr::filter() फंक्शन का उपयोग करके उन केसों को भी filter() करेंगे (यानी abaloneMod डेटासेट की पंक्तियाँ) जिनमें त्रुटियाँ हों या मान तार्किक न हों. उदाहरण के लिए, कुछ abalone का height 0 mm दर्ज है, जो टाइपिंग की गलती या माप की त्रुटि के कारण गलत है.
abaloneMod डेटासेट, साथ में dplyr और ggplot2 पैकेज, आपके लिए लोड कर दिए गए हैं. केसों को फ़िल्टर करने के बाद, आप डेटासेट की एक नई संशोधित कॉपी abaloneKeep नाम से बनाएँगे, जिसमें वे अंतिम केस रहेंगे जिन्हें आगे की लेसन में विश्लेषण के लिए रखा जाएगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
SAS उपयोगकर्ताओं के लिए R
अभ्यास निर्देश
- abalone के heights के लिए summary statistics निकालें.
- जिन केसों में height 0 से अधिक है, उन्हें रखें और इन्हें नए dataframe
abaloneKeepमें असाइन करें. abaloneKeepमें रखे गए abalone के लिए heights का एक histogram बनाएँ — अब सभी मान 0 से बड़े होने चाहिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Pull height from abaloneMod and run summary()
___ %>%
___ %>%
___
# Keep cases with height > 0 assign to abaloneKeep
___ <- ___ %>%
___
# Make histogram of updated heights in abaloneKeep
ggplot(___) +
___