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Samenvatting - Onderzoeksproject (BK2013)

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Ontdek de kracht van gegevensanalyse en statistische methoden met onze beknopte samenvatting van het Onderzoeksproject vak! Of je nu een beginner bent die de basis wil leren of een ervaren onderzoeker die zijn vaardigheden wil aanscherpen, onze samenvatting biedt de essentiële kennis die je nodig ...

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Aperçu 2 sur 9  pages

  • 26 mars 2024
  • 9
  • 2022/2023
  • Resume
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Week 2

- Prop.table (tabelnaam)
Frequency in precentages

- Hist(x, xlim=c(0,1000), breaks=1000)
Histogram plotten met waardes tussen de 0 en 1000 op de x is en …

Tabel sorteren
- Tb_room <- table (x)
Tabel wordt een object en dus opgeslagen (bijvoorbeeld nodig voor prop.table)

- Sort( x, decreasing = TRUE)
Tabel sorteren van hoog naar laag

- Sort( x) of Sort (x, decreasing=False)
Tabel sorteren van laag naar hoog

- Arrange (x, desc(price))
Tabel sorteren op basis van 1 aspect van hoog naar laag

Samenvattende statistieken
- Mean (x)
Gemiddelde

- Sd (x)
Berekenen van de standaard deviatie

- Median (x)
Middelste prijs

- Summary (x)
Geeft de minimale, maximale, median en mean

- Round(mean(x) ,0)
Mean afronden met 0 decimalen

- Head(x)
Geeft de bovenste waarde (let op niet de hoogste)

- Aggregate( price ~ room_type, data=listings, FUN=mean)
Mean prijs van elke kamer type waarbij ( ~ is by, “listings” is naam van database)

, Week 3

- Read_excel (“x, sheet = 1)
Openen van een database

- Nb_word <-
function(lexicon,corpus)(rowSums(sapply(lexiconmfunction(x)grepl(x,corpus)
De formule die er wordt gebruikt voor lexicon

- Sentences <- c(“x”,”y”…)
Corpus of tekst sentences potentially including words form the lexicon

- Hist(databse$number_human_words)
Historgram maken

Dataframe maken
- Aggregate( price ~ room_type, data=listings, FUN=mean
De gemiddelde uitrekenen voor elke aparte kamertype
-
- Results <- Aggregate( price ~ room_type, data=listings, FUN=mean) results
De nummers en dus resultaten vastellen in de database voor het maken van dataframe

- Se_values_neg <- aggregate(number_negative_words ~ company, databse,
FUN=std.error)
Se values uitrekenen

- Result_negative$Se <- se_values_neg$number_negative_words
Se values vaststellen in database voor de geom_errorbar bij maken van datafram

- Ggplot (results, #data source for plot
Aes ( x = company, #naam van x-as variabele in data
Y = number_human_words, #naam van y-as variabele in data
Fill = company)) + #verschillend kleur voor variabel
Geom_bar (stat = “identity”) + #type bar chart
Xlab (“company”) + # label x-as
Ylab (“Number of human words”) #label y-as
Guides (fill=”none”) + #legenda verwijderen
Ylim(0,1.5) # min en max waarde voor y-as

Geom_errorbar (aes(ymin=number_negative_words-se,
ymax=number_negative_words+se), width=.2)

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