jump to navigation

R syntax: analysing weight records (Libra) 11 Novembre 11+01:00 2019

Posted by xarxes in Codi R, estadística.
trackback

Estic fent seguiment del pes periòdicament, i uso Libra com a aplicació (Android). Exportant les dades a .csv es pot analitzar amb R. Esta és al sintaxi, si la vols aprofitar.

I am recording the weight periodically, using Libra application (Android). Exporting the data to a .csv file is possible to analyse with R. This is the syntax, if you want to take.

libra <- read.csv("/home/Libra_2019-11-01 v2.csv", sep = ";", header = TRUE, dec='.')
mean(libra$weight)
plot(libra$date, libra$weight, type="h", col="green")

library(lubridate)

libra$any <- year(ymd_hms(libra$date))
libra$mes <- month(ymd_hms(libra$date))
libra$dia <- day(ymd_hms(libra$date))

summary(libra)

anual <- aggregate(libra$weight, by=list(libra$any), FUN=mean, na.rm=TRUE)
mensual <- aggregate(libra$weight, by=list(libra$mes), FUN=mean, na.rm=TRUE)
am <- aggregate(libra$weight, by=list(libra$any, libra$mes), FUN=mean, na.rm=TRUE)
am

library(lubridate)
am$am <- ymd(paste(am$Group.1, am$Group.2, "15", sep="-"))
plot(anual$Group.1, anual$x, type="b", col="black")
plot(mensual$Group.1, mensual$x, type="b", col="black")

library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(am,aes(x=am,y=x))+geom_line()

am <- mutate(am, x - lag (x))
am$xd <- am$"x - lag(x)"
am$"x - lag(x)" <- NULL
head(am)
ggplot(am,aes(x=am,y=xd))+geom_point() + geom_smooth(method="loess", formula = y ~ poly(x, 2), fullrange=TRUE, level=.10) + ylim(-4, 4)

#TAULA
amt <- xtabs(x~Group.1+Group.2, am)
amt

 

Comentaris»

No comments yet — be the first.

Deixa un comentari

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

Esteu comentant fent servir el compte WordPress.com. Log Out /  Canvia )

Google photo

Esteu comentant fent servir el compte Google. Log Out /  Canvia )

Twitter picture

Esteu comentant fent servir el compte Twitter. Log Out /  Canvia )

Facebook photo

Esteu comentant fent servir el compte Facebook. Log Out /  Canvia )

S'està connectant a %s

Aquest lloc utilitza Akismet per reduir els comentaris brossa. Apreneu com es processen les dades dels comentaris.

%d bloggers like this: