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MvOS samenvatting theorie + overzicht codes R-studio

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MvOS psychobiologie jaar 1 Overzicht van theorie, overzicht per soort toets (binomiaal, ch-kwadraat, ANOVA etc.), belangrijke R-codes & functies, definities, assumpties en formules.

Aperçu 2 sur 10  pages

  • 23 octobre 2022
  • 10
  • 2021/2022
  • Resume
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R-CHEATSHEET

BASICS
Workspace legen: Rm(list = ls()) of rm(‘itemnaam’)

Functie zoeken: apropos(‘woord’)

Voorbeeld: example(‘t.test’)

Helpfile: ?t.test

Car installeren: install.packages(‘car’) & library(‘car’)


DATAFRAME
Data inladen:
- Naam = file.choose()
- Naam = read.table(Naam, header = TRUE)
Read.csv(Naam, header = TRUE)
- Data(‘naam’)

Header x weergeven head(x)

Data x in tabel table(x)

Dataset x sorteren sort(x)


INDEXEREN
Indexeren bij vector:
o IQ = c(101,119,89,100)
IQ[2] geeft 119
o v = c(5,2,6,3,7)
v[c(2,3)] of v[c(2:3)]

Indexeren bij dataframe:
- Sum(dataframe$naam_kolom)
- Mean(dataframe$naam_kolom)
- Naam[Naam$kolom == cijfer,]


SIMPELE FUNCTIES
e−μ : exp(-mu)

wortel(x): sqrt(x)

Mean x berekenen: mean(x)

Som van getallen: sum(c(1,2,3))

, Variantie steekproef: var(x)

Standaard dev. Steekproef: sd(x)

Mediaan x berekenen median(x)
Of
A = 0.50 * (length(sort(x)))
Median = (length(sort(x)) [a] + length(sort(x)) [a+1]) /2
#voor IQR1 gebruik 0.25, voor IQR3 gebruik 0.75

Random sample: sample(x)
Sample(x, size = 2, replace = FALSE)


Voorwaarde toevoegen: bijv; winst[x<==3] = y

Kansboom maken expand.grid(1:6, 1:6)
(1e aantal opties, 2e aantal opties, etc)

Rij getallen optellen rowSums(x)
#bijv x = kansboom

Cumulatieve som hist: 1-cumsum(histogram$counts)/n

Summary summary(naamdata$naamkolom[naamdata$naamkolom==x])



HISTOGRAM
hist(x)
- Kleur hist(x, col = ‘kleur’)
- Titel hist(x, main = ‘titel’)
- Naam x-as hist(x, xlab = ‘naam’)
- Proportie op y-as hist(x, freq = F)
- Limiet y as hist(x, ylim = c(0,y))
- Y-waarden horiz hist(x, las = 1)
- X-waarden vert hist(x, las = 2)
- Breedte balk hist(x, breaks = 10)
- Breaks hist(x, breaks = seq(0.5,6.5,1))
Seq(beginwaarde, eindwaarde, dikte balk)

Waarde x-as midden bar: axis(1,at=histogram$mids)

Normaal verdeling plot: xfit = seq(min(y),max(y),length=40) - .5
yfit = dnorm(xfit,mean=mean(y),sd=sd(y))
lines(xfit, yfit, col="black", lwd=2)
#lwd = dikte lijn

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