Het Duitse magazine Auto Motor und Sport1 onderzocht in 2020 welke sportwagen het kortst stopt nadat deze eerst versnelde naar 100 km/u.
Dit resulteerde in onder andere in deze - reeds gesorteerde - gegevens:
Type sportwagen | Remweg (in m) |
---|---|
Porsche 911 GT3 RS | 28.2 |
MCLaren Senna | 28.5 |
Porsche 911 GT2 RS | 29.3 |
Ferrari 488 Pista | 29.6 |
Lamborghini Aventador SVJ | 29.9 |
Ferrari 488 GTB | 30.2 |
McLaren 720S | 30.6 |
Porsche 911 Carrera | 30.6 |
Porsche 911 Carrera GTS | 30.6 |
Mercedes-AMG GT R Pro | 30.7 |
Hoe bepaalt men de mediaan van de remweg?
In Python zou je dit als volgt aanpakken:
remweg = [28.2, 28.5 ,29.3 ,29.6 ,29.9, 30.2, 30.6, 30.6, 30.6, 30.7]
n = len(remweg)
if n % 2 != 0: # oneven aantal waarnemingen
mediaan = remweg[( n - 1 ) // 2]
else: # even aantal waarnemingen
a = remweg[n // 2]
b = remweg[n // 2 - 1]
mediaan = ( a + b ) / 2
In R kan dit natuurlijk ook:
remweg <- c(28.2, 28.5 ,29.3 ,29.6 ,29.9, 30.2, 30.6, 30.6, 30.6, 30.7)
n <- length(remweg)
if (n %% 2 != 0) { # oneven aantal waarnemingen
mediaan <- remweg[(n + 1) / 2]
} else { # even aantal waarnemingen
a <- remweg[n / 2]
b <- remweg[n / 2 + 1]
mediaan <- (a + b)/2
}
Opgelet!
Hier zie je een keuzestructuur in R. Let op de syntax van de
if-else
-selectie. Opnieuw wordt er gebruik gemaakt van haakjes()
en accolades{}
. De modulo operator wordt binnen R geprogrammeer dals%%
.
Bovenstaande tabel is maar een selectie uit het volledige onderzoek. Gebruik nu de volledige dataset die je inlaadt naar een dataframe via:
data <- read.table("https://tinyurl.com/yf2jjmc8", header = TRUE)
Je kan steeds een voorsmaakje van de data opvragen via head(data)
, dit resulteert in:
model remweg
1 Porsche 911 GT3 RS 28.2
2 MCLaren Senna 28.5
3 Porsche 911 GT2 RS 29.3
4 Ferrari 488 Pista 29.6
5 Lamborghini Aventador SVJ 29.9
6 Ferrari 488 GTB 30.2
Bereken de mediaan van de remweg, pas daarvoor bovenstaande voorbeeldcode aan en gebruik de juiste accessor $
. Toon deze mediaan uiteindelijk op het scherm.