Data ma trận

1. ĐỀ TÀI 1
BOSTONHOUSING DATA
LÊ KHÁNH LY
DATA ANALYSIS SCHOOL - K7

2. Yêu cầu chung
Giải thích ý nghĩa các thư viện tính toán trong R
STT Tên package Ý nghĩa
1 tidyverse Dùng để quản lý và biên tập dữ liệu
2 ggplot2 Biểu đồ phẩm chất cao

3. Đề tài nhóm 1
> dt1 <- select(BostonHousing,CHAS,CRIM,INDUS,NOX)
> dt1
Gán cho dt1 dữ liệu được tạo từ các cột CHAS,CRIM,INDUS,NOX của dữ liệu gốc Boston Housing
Dt1 gồm có 506 quan sát và 4 biến

4. Giải thích ý nghĩa thành phần
STT Giá trị biến Ý nghĩa
1 CHAS 1: ven sông Charles River, 0: ngược lại
2 CRIM Tỷ lệ tội phạm trên đầu người
3 INDUS Tỷ lệ % không kinh doanh bán lẻ
4 NOX Mức độ ô nhiễm nitrogen oxide

5. Cấu trúc dt1
Str (dt1) : Dùng để tổng quát cấu trúc data, tổng số biến, quan sát và loại biến ( rời rạc hay phân nhóm)
Dữ liệu dt1 gồm 506 quan sát và 4 biến. Các biến đều ở dạng numeric
head (dt1) : Xem vài dòng đầu của data để kiểm tra dữ liệu dưới dạng mẫu
summary (dt1) : Giúp hiểu số liệu thống kê cơ bản của từng biến trong dữ liệu. (giá trị min –max, tứ phân vị)

6. Ma trận tương quan giữa các biến
Ý nghĩa: 0<p<1: 2 biến có tương quan đồng biến
 Tỷ lệ không bán lẻ (INDUS) có mối quan hệ đồng biến với mức độ tội phạm (CRIM) và mức độ ô
nhiễm (NOX).
Nếu mức độ tội phạm (CRIM) và mức độ ô nhiễm (NOX) tăng thì tỷ lệ không bán lẻ (INDUS) có thể sẽ
tăng
cor(dt1)

7. Ma trận tương quan giữa các biến
Tạo dataframe dt1.1 bao gồm các biến log_crim, NOX2,NOX3 từ dataframe dt1:
dt1.1 <- transmute(dt1,log_cirm= log(CRIM),NOX2=NOX^2,NOX3=NOX^3)
Tạo dataframe mới là dt được ghép từ dt1 và dt1.1. Ta được bảng mới như sau
dt <- data.frame(dt1,dt1.1)
dt

8. Ma trận tương quan giữa các biến
Ý nghĩa: Tỷ lệ không bán lẻ (INDUS) và log_crim có mối tương quan chặt hơn so với CRIM
cor(dt)

9. Vẽ biểu đồ cho từng cột dữ liệu
ggplot(dt,aes(x=CHAS))+geom_bar()+ theme_classic()
ggplot(dt,aes(x=log_crim))+geom_histogram()+ theme_classic()
ggplot(dt,aes(x=INDUS))+geom_histogram()+ theme_classic()
ggplot(dt,aes(x=NOX))+geom_histogram()+ theme_classic()

10. Vẽ biểu đồ cho từng cột dữ liệu

11. Vẽ biểu đồ Box_plot
ggplot(dt,aes(x=NOX))+geom_boxplot()+ theme_classic()
ggplot(dt,aes(x=INDUS))+geom_boxplot()+ theme_classic()
ggplot(dt,aes(x=CRIM))+geom_boxplot()+ theme_classic()

12. Vẽ biểu đồ tương quan
ggplot(dt,aes(NOX,INDUS))+geom_point()+geom_smooth()
ggplot(dt,aes(log_crim,INDUS))+geom_point()+geom_smooth()
ggplot(dt,aes(log_crim,NOX))+geom_point()+geom_smooth()

13. Dự báo tỷ lệ không có hoạt động bán lẻ
(indus) do tội phạm (log_crim)
INDUS = 12.947 + 2.319 * log_crim + e
Ví dụ
Với log_crim= -2.427128428
Theo mô hình -> INDUS= 7.318489175 +e
Thực tế: INDUS = 7.87
 Mức độ tội phạm theo (log_crim) giải thích được 53,41%
tỷ lệ không bán lẻ INDUS
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

14. Dự báo tỷ lệ không có hoạt động bán lẻ
(indus) do tội phạm (nox)
INDUS = 19.14 – 175.03*NOX + 453.56*NOX2 -291.31
*NOX3 + e
Ví dụ
Với NOX= 0.524 NOX2= 0.274576 NOX3= 0.14387782
Theo mô hình -> INDUS= 10.0623106
Thực tế: INDUS = 7.87
 Mức độ ô nhiễm giải thích được 63,59% tỷ lệ không bán
lẻ
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

15. Dự báo tỷ lệ không có hoạt động bán lẻ
(indus) do tội phạm và mức độ ô nhiễm
INDUS = 2.8437 – 58.1813*NOX+222.0390*NOX2 -
155.6045*NOX3+ 0.6728*log_crim +e
 Với mô hình này mức độ tội phạm và ô nhiễm giải thích
được 64,85% tỷ lệ không bán lẻ
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

16. Tăng cường chính xác bằng chas và không chas
Tạo ra bộ dữ liệu dt2 với điều kiện CHAS ==1
Tạo ra bộ dữ liệu dt3 với điều kiện CHAS ==0

17. CHAS==1
INDUS = -99.6706 + 371.8444*NOX -360.7045*NOX2
+104.2718*NOX3 - 0.5326*log_crim +e
 Với mô hình này mức độ tội phạm và ô nhiễm giải thích
được 87,35% tỷ lệ không bán lẻ, tỷ lệ cao hơn so với tỷ lệ
tương ứng ở bộ dữ liệu dt.
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

18. CHAS==0
INDUS = -8.5154 -85.2835*NOX +264.2591*NOX2 -
177.3208*NOX3 +0.7026*log_crim +e
 Với mô hình này mức độ tội phạm và ô nhiễm giải thích
được 63,81% tỷ lệ không bán lẻ, tỷ lệ thấp hơn so với tỷ
lệ tương ứng ở bộ dữ liệu dt.
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

19. Thanks for reading!