Uyku çalışması verileri

Araştırmacılar bir uyku yoksunluğu çalışmasına 18 denek kaydetti. Gözlenen sleep_study verileri çalışma alanına yüklendi. Bu veriler, her bir subject için day_0 tepki sürelerini ve 3 uykusuz gecenin ardından day_3 tepki sürelerini içeriyor.

Her denek için gözlenen tepki süresi farkını temsil eden diff_3 değişkenini tanımlayıp inceleyeceksin. Bunun için mutate() ve summarize() işlevlerini kullanman gerekecek. Örneğin, aşağıdaki kod sleep_study içine, day_0 tepki sürelerinin saniye cinsinden hali olan day_0_s değişkenini ekler:

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

Ardından day_0_s değerlerini, burada minimum ve maksimumlarıyla, summarize() edebilirsin:

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

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

RJAGS ile Bayesçi Modelleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

sleep_study'nin ilk 6 satırına bak.
day_3 eksi day_0 tepki sürelerinden oluşan yeni bir sleep_study değişkeni diff_3 tanımla.
ggplot() ve bir geom_histogram() katmanı kullanarak diff_3 verilerinin bir histogramını oluştur.
diff_3 gözlemlerinin ortalamasını ve standart sapmasını summarize() ile özetle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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(___, ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır