Vineti Kcatalfamoworkouts
Acest set de date a fost realizat pe baza antrenamentelor mele săptămânale active. Antrenamentele au avut loc de patru - cinci ori pe săptămână, concentrându-se pe diferite părți ale corpului. Fiecare antrenament avea patru seturi conținând zece repetări. Este posibil ca fiecare reprezentant să conțină greutăți diferite (lbs) datorită faptului că îmi place să măresc greutatea cu fiecare repetare. Deci, greutatea (lbs) care a fost înregistrată în setul de date este greutatea medie utilizată în general în fiecare antrenament. Variabilele setului de date sunt după cum urmează;
Celelalte variabile sunt tipurile de exerciții care au fost făcute la fiecare zi de antrenament.
Principalul accent al acestei cercetări este calcularea procentului meu de grăsime corporală. Pe măsură ce semestrul continuă, greutatea mea ar trebui să se schimbe, fie că este în creștere sau în scădere. În realitate, greutatea mea va crește datorită creșterii cantității de greutate care va fi folosită în timp. Motivul pentru care greutatea mea ar trebui să crească este că mușchii cântăresc mai mult decât grăsimea, așa că pe măsură ce am câștigat mai mult mușchi voi cântări mai mult. Acest lucru poate fi uneori stresant, deoarece a vedea numărul pe scară este intimidant și descurajant. De aceea, cu această cercetare nu mă îngrijorează urmărirea modificării greutății, ci a procentului de grăsime corporală. Deoarece știu deja că greutatea mea va crește, rezultatul acestei cercetări este de a vedea scăderea posibilă a procentului de grăsime corporală.
Citirea datelor
Pachetele necesare pentru a rula codul și funcțiile sunt;
Această grupare de cod r va rula datele în R de pe Google Drive și le va face un cadru de date.
Codificare suplimentară
Această secțiune configurează codificarea pentru a revizui cadrul de date între timp, în timp ce se colectează mai multe date pe parcursul săptămânilor. Descrierile a ceea ce se face este menționată sub codare sub formă de comentariu.
„antrenamente2” este un subset al cadrului de date original „antrenamente”. Codificarea elimină coloanele de la patru la șase și coloana a treia din ultima. Coloanele de la patru la șase sunt eliminate deoarece arată numărul de exerciții efectuate, câte repetări și seturi au fost făcute, respectiv. Cea de-a treia coloană din ultima este coloana care stochează cantitatea de calorii arse când se face cardio. Acest cadru de date va fi utilizat pentru a descrie progresul greutăților medii (în kilograme) utilizate pentru fiecare exercițiu într-o anumită zi de antrenament de-a lungul săptămânilor. Coloanele de la patru la șase și caloriile arse în cardio nu sunt necesare pentru acest lucru, deoarece complotul va privi doar săptămâna, ziua de antrenament și fiecare exercițiu care a fost efectuat în ziua de antrenament.
Funcția de topire transformă cadrul de date „antrenamente2” într-un cadru de date topit. Funcția de topire ia formatul larg și stivuiește fiecare set de coloane într-o coloană de date. Aceasta stivuiește coloanele exercițiilor într-o singură coloană. de exemplu; head (workouts.melt, n = 20) * imprimă primele 20 de rânduri din setul de date „workouts.melt”. Primele 20 de rânduri arată că datele sunt stivuite pe baza tipului de exercițiu. Deci, va avea toate ghemuiturile cu bile în primele două rânduri și apoi creșterea vițelului la mașină Smith, etc.
„workouts.final” este același cadru de date ca „workouts.melt”, dar fără valorile NA prezente. Pentru a compara „workouts.melt” și „workouts.final” se calculează comanda head () din primele 20 de rânduri.
„antrenament3” este un cadru de date revizuit pentru „antrenament2”. Acest nou cadru de date ia coloanele care sunt toate exercițiile efectuate. Deci, setul de date ia în considerare doar variabilele de zi, săptămână, zi de antrenament, calorii arse și greutate. „antrenamentele3” vor fi folosite la descrierea caloriilor arse medii pentru fiecare zi de antrenament.
Vizuale
Există două comploturi care descriu relații în cadrul setului de date al antrenamentelor. Funcția, workout_boxpt, pentru boxplot permite utilizatorului să plaseze valorile "x" și "y" la alegere în boxplot. Pentru exemplul boxplot, se analizează cantitatea medie de calorii arse pentru fiecare zi de antrenament. Totul din workout_boxpt este suficient de generic în care atunci când sunt alese variabilele „x” și „y” preferate, axa și titlul boxplot vor descrie acele variabile în mod corespunzător.
Este util ca atunci când creați boxplot să aveți „x” ca variabilă categorică și „y” ca numerică.