knit
編譯,產生.html
檔,需印出R
程式碼及執行結果。r1092
。密碼: xxx
。學號-姓名-R-MidtermExam.Rmd
」、「學號-姓名-R-MidtermExam.html
」。 (學號及姓名,改成自己)-2
」、「-3
」,例如: 「學號-姓名-R-MidtermExam.Rmd
」等等。You can modify the html file, but please keep the link www.wftpserver.com at least.
」, 請將滑鼠移至「網址列」後,按「Enter」即可。若再不行,請換其它瀏覽器(IE/Edge/Firefox/Chrome)。knit
無法編譯產生文件, 則可以「不執行有錯的程式碼」,但必需列印此段程式碼。助教會依照狀況部份給分。
「diabetes.csv
」為一記錄糖尿病的資料集,其變數解釋如下:
id
)sex
): 1
=女生, 2
=男生age
)edu
): 1
=不識字, 2
=小學, 3
=國(初)中, 4
=高中(職), 5
=大專以上a1c
)wt
)ldl
)sbp
)dbp
)a1cgp
):1
=輕, 2
=重讀入資料集「diabetes.csv
」 (命名為diabetes
), 使用xtable
套件,印出資料前後各5筆資料及其結構。(指令提示: xtable
)
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判斷變數sex
, edu
, a1cgp
是否為factor類別? 若不是,請轉換成factor
類別變數, 其中edu
為有順序的factor
類別變數。(要求: 需將上述三變數中的類別編碼轉回文字,例如: 性別 (sex
): 1
轉為女生, 2
轉為男生)。更改完後再印出資料結構。(指令提示: sapply
,factor
)
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印出哪些編號 (id
)的紀錄具有遺失值(NA
)? 刪除具有NA
的紀錄,並將剩餘之完整資料另存成一R
資料框(命名為diabetes.complete
),其資料維度為何? 印出前10筆紀錄。(指令提示: apply
,is.na
)
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繪出diabetes.omplete
中連續變數的索引圖(id
除外)。(要求: (1)請六張圖一頁(3 by 2); (2) 需加標題名(“索引圖”)及座標名(\(x\)軸名為index
, \(y\)軸名為變數名); (3) 圖上點之顏色以性別(sex
)的類別為依據; (4) 圖上點之符號型狀以嚴重度 (a1cgp
)的類別為依據。)(指令提示: lapply
,sapply
,is.numeric
,marrangeGrob
)
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各依照變數sex
, edu
及a1cgp
之類別, 繪出diabetes.omplete
中,膽固醇 (ldl
)之盒形圖。 (要求: (1)請三張圖並列一頁; (2) 需加標題及座標名)
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繪出diabetes.omplete
中,兩個並列的散佈圖(\(x\) vs \(y\)): (1) 體重 (wt
) vs 膽固醇 (ldl
); (2) 收縮壓 (sbp
) vs 舒張壓 (dbp
)。圖上點之顏色以性別(sex
)的類別為依據; (4) 圖上點之符號型狀以嚴重度 (a1cgp
)的類別為依據。
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深度學習(deep learning)領域中常使用的激勵函數(activation function) (https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function)有以下三種, 請用ggplot2
套件畫出它們的圖形。 \[
\mbox{Sigmoid or logistic function (sigmoid)}: f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}, x
\] \[
\mbox{Hyperbolic tangent function (tanh)}: f(x) = \frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}
\] \[
\mbox{Rectified linear unit function (Relu)}: f(x) = xI(x \geq 0)
\]
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有民國100年5家半導體公司股票月成交資訊紀錄於資料檔(stock-data.txt
)中。
請讀入此資料並使用xtable
套件,印出資料前5筆資料及其結構。
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請將資料中的「成交筆數」、「成交金額」及「成交股數」轉成數值型變數後, 請使用xtable
套件,印出資料前5筆資料及其結構。
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請繪出以下三家公司之線圖。(要求: (1) \(x\)軸標記為月份英文簡記。(2) \(y\)軸的範圍為0~500)
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有成功編譯出正確的 「學號-姓名-R-MidtermExam.pdf
」及「學號-姓名-R-MidtermExam.doc
」,並上傳。 以下數學式是測試MikTeX/LaTeX,請勿刪。這是常態分佈的機率密度函數: \[
f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
\]