Publications by Marek Fiołka
Porównywanie wyników - drobne dywagacje
Jak porównywać dane z dwóch obserwacji Po pierwsze Sprawdzamy testem Shapiro-Wilka czy dane mają rozkład normalny. Hipotezy zerowa i alternatywna w tym teście są następujące: \(H_0{:}\) Próba pochodzi z populacji o rozkładzie normalnym \(H_1{:}\) Próba nie pochodzi z populacji o rozkładzie normalnym. Jeżeli p>alpha nie możemy odr...
1597 sym R (2804 sym/18 pcs)
Wyniki maturalne z matematyki - analiza danych
Wprowadzenie Analizowane dane pochodzą z ankiet przeprowadzonych wśród uczniów ośmiu szkół z województwa Opolskiego. Forma prezentacji wyników Wyniki zmiennych ciągłych Podstawową zmienną badaną w tej analizie jest oczywiście wynik egzaminu matury podstawowej z matematyki Matura.P. Jest to wartość liczbowa w zakresie od 0 do 10...
24098 sym 24 img 54 tbl
Opis RMarkdown
To będzie test pierwszego akapitu gdzie Word zastosuje styl First Paragraph To jest tekst następnego akapitu gddzie Word zastosuje styl Tekst podstawowy UWAGA! Markdown ma problem jeżeli projekt jest zapisany na udziale sieciowym!! Jeżeli chcesz publikowac raporty na RPubs w nazwie nie może być polskich znaków!! Nagłówek 1 Nagłówek 2...
5495 sym R (161 sym/6 pcs) 3 img 1 tbl
Analiza czynników
Uwarunkowania Przejdźmy do analizy uwarunkowań. Badanym uczniom zadano szereg pytań ankietowych. Pytania te zostały podzielone na kilka logicznych grup. W takich też grupach przeprowadzać będziemy naszą analizę, stopniowo odnajdując te czynniki które są istotne ze statystycznego punktu widzenia. Sposoby przygotowywaniu uczniów do ma...
64459 sym 38 img
Raport z analizy pomiarów otworów fi 42 cz. 2
Poprzednie wyniki Ze względu na dużą objętość pliku raportu poprzednie wynik można znaleźć na tym raporcie 12. Element FA092 12.1 Pomiary Tracker, tył Dane pochodzą z następującego raportu z pomiarów Trackerem: Nagłówek value Nazwa programu pomiarowego: STATOR BASE FRAME EP5 E160 E2 - OTWORY FI 42 STRONA PŁASKA - R.PODLE...
19743 sym 293 img 216 tbl
Mini Projekt ASPM
Przygotowania wstępne Na początku mojego zadania załaduję kilka bibliotek przydatnych w czasie jego realizacji. Przygotuję także dwie funkcje kable1 oraz kable2 ułatwiające formatowanie danych prezentowanych w raporcie. Wczytanie danych Wczytując dane z pliku pogoda2020.xlsx musiałem zadbać o właściwe nazwy zmiennych. Nazwy te ustaw...
5900 sym R (6510 sym/11 pcs) 2 img 8 tbl
LongText
Prepare data frame with long text library(stringi) library(tidyverse) library(kableExtra) n=10 df = tibble( id = 1:n, txt = stri_rand_lipsum(n) ) See the data frame in a typical display print(df) ## # A tibble: 10 x 2 ## id txt ## <int> <chr> ...
345 sym R (1231 sym/4 pcs) 5 tbl
Raport z analizy pomiarów otworów fi 42
Założenia wstępne Ujednolicenie kątów oraz wykresów biegunowych Dla ujednolicenia oraz usystematyzowania analizowanych danych kąty dla wszystkich punktów pomiarowych niezależnie od sposobu pomiaru będą zgodne z kątami programowanymi na obrabiarce. Ponadto wyniki mogą być prezentowane na dwa sposoby: Od strony wiercenia gdzie k�...
16442 sym 321 img 192 tbl
Breakpoint function
Understand the my_breaks function We have the following function: my_breaks <-function(x, h = 5) { x <- sort(x) breaks <- xb <- x[1] k <- 1 for(i in seq_along(x)[-1]){ if(k<h) { k <- k+1 } else { if(xb<x[i-1]&&x[i-1]<x[i]){ xb <- x[i-1] breaks <-c(breaks, xb) k <- 1 } } ...
951 sym R (357 sym/4 pcs) 1 tbl
Zaliczenie z Wprowadzenia do narzędzi analitycznych
Przygotowania wstępne Na początku mojego zadania załaduję kilka bibliotek przydatnych w czasie jego realizacji oraz zdefinuję jedną zmienną pomocniczą o nazwie lata,przechowującą wektor lat dla których przygotowane są analizowane raporty zapisane w plikach csv oraz xlsx. Przygotuję także dwie funkcje kable1 oraz kable2 ułatwiające...
10018 sym R (11915 sym/46 pcs) 13 img 16 tbl