ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενο: Εισαγωγή στο στατιστικό πακέτο R και στις δυνατότητές του για δημιουργία γραφημάτων. Χρήση του λογισμικού RStudio.

Σχετικά έγγραφα
ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενα: περιγραφική στατιστική, γραφήματα, συναρτήσεις βάσεων δεδομένων, συγκεντρωτικοί πίνακες

Open Office Calc. Ακαδημαϊκό έτος εαρινό εξάμηνο ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : ΑΡΙΘΜΟΣ ΜΗΤΡΩΟΥ:

Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές I

Αντικείμενα 4 ου εργαστηρίου

Αντικείμενα 3 ου εργαστηρίου

ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενα: Βάσεις δεδομένων, σχέσεις μεταξύ πινάκων, ερωτήματα, φόρμες και αναφορές.


Start Random numbers Distributions p-value Confidence interval.

= p 20 1 p p Το σημείο στο οποίο μηδενίζεται η παραπάνω μερική παράγωγος είναι

Αντικείμενα 6 ου εργαστηρίου

Αντικείμενα 5 ου εργαστηρίου

R & R- Studio. Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα

Γνωριμία με τον προγραμματισμό μέσω της γλώσσας R Στοιχεία Περιγραφικής Στατιστικής

Αντικείμενα 2 ου εργαστηρίου

Στατιστικές συναρτήσεις Γραφική και πινακοποιημένη αναπαράσταση δεδομένων (ιστόγραμμα) Διαχειριστής Σεναρίων Κινητός Μέσος σε Χρονοσειρές o o o

Ειδικά Γραφήµατα. Κεφάλαιο Γραφήµατα Trellis

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η : ,

Προγραμματισμός ΙI (Θ)

(i) Περιγραφική ανάλυση των μεταβλητών PRICE

Εργαστήρια Αριθμητικής Ανάλυσης Ι. 7 ο Εργαστήριο. Διανύσματα-Πίνακες 2 ο Μέρος

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ

ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΤΟΥ ΔΙΔΑΚΤΙΚΟΥ ΕΡΓΟΥ ΤΩΝ ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

ΕΠΛ131 Αρχές Προγραμματισμού Ι

Αντικείμενα 1 ου εργαστηρίου

1. Κατασκευάστε ένα διάνυσμα με στοιχεία τους ζυγούς αριθμούς μεταξύ του 31 και 75

Προγραμματισμός Η/Υ (ΤΛ2007 )

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

η πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Το πρόγραμμα συγχρηματοδοτείται 75% από το Ευρωπαϊκό κοινωνικό ταμείο και 25% από εθνικούς πόρους.

Χρησιμοποιούμε από το Λογισμικό Προσομοίωσης AnyLogic το αρχείο-μοντέλο Call Center.alp που υπάρχει στο φάκελο \models\call Center\

4 ο Εργαστήριο Τυχαίοι Αριθμοί, Μεταβλητές Συστήματος

Γραφήµατα. Κεφάλαιο Απλά Γραφήµατα. > x <- rnorm(50, mean=1, sd=2) > plot(x) > y <- seq(0,20,.1) > z <- exp(-y/10)*cos(2*y)

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική

Εισαγωγή στη Στατιστική

Συστήματα Αναμονής (Queuing Systems)

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ. Δρ. Π. Νικολαΐδου

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

ΑΣΚΗΣΕΙΣ. Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας (ΣΔΟ) Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Μάθημα: Πληροφορική Ι (εργαστήριο)

Η ψηφιακή τεχνολογία στην ερευνητική δραστηριότητα Θέματα κουίζ. Υψηλάντης Γεώργιος, Βαβούρας Θεόδωρος Τμήμα Ιταλικής Γλώσσας & Φιλολογίας

ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ενότητα 2 η : Περιγραφική Στατιστική Ι. Πίνακες και Γραφικές παραστάσεις. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής

Πληροφορική II. Ενότητα 5 : Δομές Δεδομένων και αφηρημένοι. τύποι δεδομένων. Δρ. Γκόγκος Χρήστος

Στατιστική Ι. Μέτρα Διασποράς (measures of dispersion) Δρ. Δημήτρης Σωτηρόπουλος

Χρήσεις Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων : ΒΙΟ109 [4] Επεξεργασία Δεδομενων σε λογιστικα φυλλα

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116) Υπολογισμοί Παραμέτρων Πληθυσμού και Στατιστικών Δείγματος

Φύλλο Εργασίας Μαθητή Τίτλος: Γίνομαι Ερευνητής/Ερευνήτρια

Οδηγίες χρήσης του R, μέρος 2 ο

Τα συγκεντρωτικά ερωτήματα αφορούν στην ομαδοποίηση των δεδομένων και στη. χρήση συναρτήσεων ομαδοποίησης κατά την εκτέλεση ενός ερωτήματος προβολής

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Εισαγωγή στη Matlab Εισαγωγή στην Αριθμητική Ανάλυση Διδάσκων: Γεώργιος Ακρίβης Βοηθός: Δημήτριος Ζαβαντής

Μέρος 1ο. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

3 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων. Εφαρμογές

ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ; Στατιστική είναι η διαδικασία εξαγωγής πληροφορίας από τα δεδομένα. Διαχείριση Πληροφοριών 1.1

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι. Περιγραφική Στατιστική 1

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΡΩΤΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑΣ

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 2: Ανάλυση Παλινδρόμησης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 11 Μαρτίου /24

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» Τριανταφυλλίδου Ιωάννα Μαθηματικός

Φύλλο Υπολογισμών (Η. Καίσαρης)

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική

ΛΟΓΙΣΜΙΚΟ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ANYLOGIC

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

3 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΗΜΑΤΑ & ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αριάδνη Αργυράκη

Εισαγωγή στους Η/Υ και τις Εφαρμογές Ενότητα 4: Επεξεργασία δεδομένων με λογισμικό διαχείρισης λογιστικών φύλλων

Εργαστήριο 6 ο 7 ο / Ερωτήματα Ι

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς

28/11/2016. Στατιστική Ι. 9 η Διάλεξη (Περιγραφική Στατιστική)

Ελληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Ηπείρου. Πληροφορική II. Ενότητα 2 : Αλγόριθμοι. Δρ. Γκόγκος Χρήστος

USA fimport quantmod WDI.

3) το παράθυρο Πίνακας τιμών όπου εμφανίζονται οι τιμές που παίρνουν οι παράμετροι

Ευφυή Πληροφορικά Συστήματα 1 η Εργαστηριακή Άσκηση (Χειμερινό εξάμηνο ΜΒΑ )

ΕΞΕΤΑΣΤΕΑ ΥΛΗ (SYLLABUS) MASTER IN OFFICE

Περιγραφική Στατιστική

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων

ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ Γ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ

Μέρος V. Στατιστική. Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστικά Μέτρα Διασποράς Ασυμμετρίας - Κυρτώσεως. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Προγραμματισμός ΙI (Θ)

Συναρτήσεις. Υποπρόγραμμα

Δειγματικές Κατανομές

Εισαγωγή στον Προγραμματισμό Η/Υ (Fortran 90/95/2003)

Εργαστηριακή άσκηση 8 η (EXCEL) ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ-ΣΧΗΜΑΤΑ-ΕΙΚΟΝΕΣ- ΓΡΑΦΗΜΑΤΑ

Γρήγορη Εκκίνηση. Όταν ξεκινήσετε το GeoGebra, εμφανίζεται το παρακάτω παράθυρο:

Συναρτήσεις - Όρια- Παράγωγοι- Ολοκληρώματα Ακολουθίες-Σειρές

Εργαστήριο Ανώτερης Γεωδαισίας Μεταπτυχιακό Πρόγραµµα ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ «Αναλυτικές Μέθοδοι στη Γεωπληροφορική» (Ακαδ. Έτος )

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ. ΓΕΝΙΚΟΙ (περιέχουν όλες τις πληροφορίες που προκύπτουν από μια στατιστική έρευνα) ΕΙΔΙΚΟΙ ( είναι συνοπτικοί και σαφείς )

α. Λογικό διάγραμμα είναι η μέθοδος που χρησιμοποιεί απλά σχήματα που υποστηρίζονται με απλές λέξεις για την αναπαράσταση συγκεκριμένων λειτουργιών.

Παράγοντες Κόστους Έργο 1 Έργο 2

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων 1 Μάθημα του A Εξαμήνου

Transcript:

Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας (ΣΔΟ) Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Διδάσκων: Δρ. Γκόγκος Χρήστος Μάθημα: Πληροφορική ΙI (εργαστήριο) Ακαδημαϊκό έτος 2013-2014 εαρινό εξάμηνο ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : ΑΡΙΘΜΟΣ ΜΗΤΡΩΟΥ: Τα γραφήματα που αναφέρονται ως ΕΙΚ1, ΕΙΚ2, ΕΙΚ4, ΕΙΚ6 και ΕΙΚ8 θα πρέπει να αποθηκευτούν με τα προαναφερθέντα ονόματα ως αρχεία.png σε ένα φάκελο με όνομα «PL2_ERG4_Χ» όπου Χ θα είναι ο αριθμός μητρώου σας. Κάθε αρχείο θα πρέπει να έχει ως τίτλο γραφήματος το όνομα και τον αριθμό μητρώου σας (βλ. παράμετρο main). Ο φάκελος μαζί με το φύλλο εργασίας του εργαστηρίου θα πρέπει να παραδοθούν προς βαθμολόγηση. Αντικείμενο: Εισαγωγή στο στατιστικό πακέτο R και στις δυνατότητές του για δημιουργία γραφημάτων. Χρήση του λογισμικού RStudio. [Α Μέρος] Α1. Απλές πράξεις και μεταβλητές A1.1 Να εκτελεστούν οι ακόλουθες εντολές και να καταγραφούν τα αποτελέσματα: Έκφραση στην R Αποτέλεσμα 5.4 ^ 5 4591.65 x <- 5.5 692.12 y <- 8.8 (x +y)*x*y z <- 10 22026.47 exp(z) b <- T TRUE print(b) pi 3.141593 Α2. Διανύσματα A2.1 Δημιουργήστε ένα διάνυσμα με όνομα vath που θα περιέχει υποθετικούς βαθμούς 5 σπουδαστών όπως παρακάτω: vath<-c(5.5, 4, 3.5, 8, 10) A2.2 Αποδώστε ονόματα στις τιμές του διανύσματος names(vath)<-c("μαρια", "ΠΕΤΡΟΣ", "ΝΙΚΟΣ", "ΚΩΣΤΑΣ", "ΝΙΚΗ") Α2.3 Να εκτελεστούν οι ακόλουθες εντολές και να καταγραφούν τα αποτελέσματα: Έκφραση στο R Αποτέλεσμα vath[5] ΝΙΚΗ 10 vath >= 5 ΜΑΡΙΑ ΠΕΤΡΟΣ ΝΙΚΟΣ ΚΩΣΤΑΣ ΝΙΚΗ TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE vath["νικοσ"] ΝΙΚΟΣ 3.5 1

vath[vath < 5] ΠΕΤΡΟΣ ΝΙΚΟΣ 4.0 3.5 Α2.4 Δημιουργήστε ένα διάνυσμα με όνομα v1 με όλα τα πολλαπλάσια του 5 από το 100 μέχρι το 500. v1 <- seq(100,500,5) Α2.5 Δημιουργήστε ένα διάνυσμα με όνομα v2 που να περιέχει όλους τους άρτιους αριθμούς από το 100 μέχρι το 0. v2 <- seq(100,0, -2) Α2.6 Δημιουργήστε ένα διάνυσμα 50 τιμών με όνομα v3 που να περιέχει τυχαίες τιμές που θα ακολουθούν την τυπική κανονική κατανομή (μέση τιμή μ=0, τυπική απόκλιση σ=1). Για να υπάρχει επαναληπτικότητα στα αποτελέσματα αρχικοποιήστε την συνάρτηση παραγωγής τυχαίων τιμών με seed την τιμή 2014. set.seed(2014) v3 <- rnorm(50) Α2.7 Ποιος είναι ο ρόλος της εντολής data.entry; Τι θα συμβεί αν εισάγετε την εντολή data.entry(vath); Εμφανίζει ένα παράθυρο που μοιάζει με υπολογιστικό φύλλο για την εισαγωγή και ενημέρωση δεδομένων. Α3. Πίνακες A3.1 Δημιουργήστε ένα πίνακα 2 γραμμών και 3 στηλών με όνομα m1 που να περιέχει στην 1 η γραμμή τις τιμές 10, 20 και 5 και στην δεύτερη γραμμή τις τιμές 50, 5 και 40. m1 <- matrix(data=c(10,20,5, 50,5,40), nrow=2, ncol=3, byrow=t) A3.2 Δημιουργήστε ένα πίνακα 5 γραμμών και 10 στηλών με όνομα m2 που να περιέχει τους ακέραιους αριθμούς από το 1 μέχρι το 50 τοποθετημένους σε αύξουσα σειρά κατά στήλες. m2 <- matrix(data=1:50, nrow=5, ncol=10, byrow=f) Α3.3 Να εκτελεστούν οι ακόλουθες εντολές και να καταγραφούν τα αποτελέσματα: Έκφραση στο R Αποτέλεσμα m1[1,] 10 20 5 m1[,1] 10 50 rowmeans(m1) 11.66667 31.66667 colmeans(m1) 30.0 12.5 22.5 diag(m2) 1 7 13 19 25 Α4. Πλαίσια δεδομένων (data frames) Α4.1 Δημιουργήστε ένα πλαίσιο δεδομένων με όνομα df1 που να περιέχει τα ονόματα 4 πόλεων και τους πληθυσμούς τους ως στήλες. df1 <- data.frame(city=c("πρεβεζα", "ΑΡΤΑ", "ΙΩΑΝΝΙΝΑ", "ΗΓΟΥΜΕΝΙΤΣΑ"), population=c(19042, 21895, 65574, 9145)) Α4.2 Το R έχει φορτωμένα διάφορα σύνολα δεδομένων ως παραδείγματα. Ένα από αυτά είναι το mtcars πλαίσιο δεδομένων που περιέχει χαρακτηριστικά αυτοκινήτων από το περιοδικό του 1974 Motor Trend US. Η εντολή head επιστρέφει τις 4 πρώτες γραμμές των δεδομένων. head(mtcars) Α5. Απλοί στατιστικοί υπολογισμοί με το R 2

Να εκτελεστούν οι ακόλουθες εντολές και να καταγραφούν τα αποτελέσματα: Ενέργεια Έκφραση στο R Αποτέλεσμα Στατιστική σύνοψη δεδομένων summary(vath) Άθροισμα sum(vath) 31 Τυπική απόκλιση sd(vath) 2.752272 Εύρος τιμών range(vath) 3.5 10.0 Μέσος όρος mean(df1$population) 28194 [Β Μέρος] Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 3.5 4.0 5.5 6.2 8.0 10.0 B1. Γραφήματα ράβδων σημείων και γραμμών B1.1 Για το διάνυσμα vath που ορίστηκε στο Α2 κατασκευάστε ένα γράφημα ράβδων, ένα γράφημα σημείων και ένα γράφημα γραμμής χρησιμοποιώντας τις ακόλουθες εντολές. barplot(vath, ylab="βαθμοσ", col="green", main="βαθµοί σπουδαστών") plot(vath, type="p", pch=2) plot(vath, type="l", lwd=3) ΕΙΚ1 ΕΙΚ2 ΕΙΚ3 Β1.2 Σχεδιάστε ένα γράφημα πίτας στις πωλήσεις ανά περιοχή για τα ακόλουθα δεδομένα Πρέβεζα = 10, Ιωάννινα =20, Άρτα =15, Ηγουμενίτσα =5. sales <- c(10,20, 15,5) names(sales)<-c("πρέβεζα", "Ιωάννινα", "Άρτα", "Ηγουµενίτσα") pie(sales, col=c("cyan", "green", "red", "purple")) ΕΙΚ4 3

B1.3 Ζητήστε βοήθεια για την εντολή pie εισάγοντας την εντολή?pie. Στο τμήμα «Note» υπάρχει ένα σχόλιο σχετικά με τα γραφήματα πίτας. Περιγράψτε το με δικά σας λόγια στον ακόλουθο χώρο. Β2. Γραφήματα boxplots B2.1 Για το διάνυσμα v3 που ορίστηκε στο Α2.6 να κατασκευαστεί ένα διάγραμμα boxplot. boxplot(v3) ΕΙΚ5 Β2.2 Για το πλαίσιο δεδομένων mtcars να κατασκευαστεί διάγραμμα boxplot της κατανάλωσης ανά γαλόνι (mpg) σε σχέση με τους κυλίνδρους (cyl) των αυτοκινήτων. boxplot(mpg~cyl, data=mtcars, xlab="αριθµός κυλίνδρων", ylab="κατανάλωση mpg") ΕΙΚ6 B3. Γραφικές παραστάσεις συναρτήσεων Β3.1 Σχεδιάστε την γραφική παράσταση της συνάρτησης f(x)=x 2-3x+5 στο διάστημα τιμών [-5, 5]. curve(x^2-3*x+5, -5, 5) Τα διαγράμματα boxplots είναι γνωστά και ως διαγράμματα Box and Whisker. 4

x^2-3 * x + 5 10 20 30 40-4 -2 0 2 4 ΕΙΚ7 Β3.2 Σχεδιάστε την γραφική παράσταση της συνάρτησης f(x)=ημ(x) στο διάστημα τιμών [-2π, 2π]. curve(sin(x), -2*pi, 2*pi) legend("topright", "ηµίτονο", lwd=1) grid() x B3.3 Ποιος είναι ο ρόλος της συνάρτησης legend; ΕΙΚ8 B4. Πολλαπλά γραφήματα B4.1 Σχεδιάστε ένα πολλαπλό γράφημα με 2 σειρές και 2 στήλες που να εμφανίζει για το πλαίσιο δεδομένων mtcars τα εξής: Ιστόγραμμα για την ισχύ (hp) των αυτοκινήτων Γράφημα ράβδων για την ισχύ (hp) των αυτοκινήτων Γράφημα γραμμής για την ισχύ (hp) σε σχέση με το βάρος (wt) των αυτοκινήτων. Γράφημα boxplot για την κατανάλωση (mpg) των αυτοκινήτων. par(mfrow=c(2,2)) hist(mtcars$hp, breaks=c(seq(50,350,l=6))) 5

barplot(mtcars$hp) plot(mtcars$wt~mtcars$hp, pch=3) boxplot(mtcars$mpg) ΕΙΚ9 B4.2 Ποιος είναι ο ρόλος της παραμέτρου breaks στα γραφήματα τύπου ιστογράμματος; Β4.3 Ποιος είναι ο ρόλος της παραμέτρου pch στα γραφήματα σημείων; Βαθμός Α μέρος (50%) Β μέρος (50%) 6