# hány személy szerepel benne?
# táblázat dimenziói: dim(táblázat): 1. sorok, 2. oszlopok
dim(soc)
# vagy csak sorok száma
nrow(soc)

# férfiak és nők megoszlása
table(soc$gender)

# loc ábrázolása
pie(table(soc$loc))
barplot(table(soc$loc))

# Itt kivételesen a kördiagramm informatívabb, mert az elrendezés miatt van hely kiírni a helyneveket. A megoldást az oszlopdiagramon a helynevek függőleges elhelyezése jelentené.

# par(): rengeteg további beállítás az ábrázoláshoz.
# las = 2: ábrafelirat merőleges legyen a tengelyre
barplot(table(soc$loc),las=2)

# néhány felirat túl hosszú, kilóg az ábrából
# ilyenkor először a par() függvénnyel nagyobbra állítjuk a margót.
# margó alapbeállítása: 
# par(mar=c(5,4,4,2))   (bottom,left,top,right)
# nagyobbra állítjuk az alsó margót:
par(mar=c(5,4,4,2))

# és utána előállítjuk az ábrát - nem fordítva!

# életkor átlag, medián:
mean(soc$age)
median(soc$age)

# dobozdiagram
boxplot(soc$age)

# az ábra előállításához szükséges paramétereket objektumba menthetjük és kiírathatjuk:

h = boxplot(soc$age)
h

# $stats után ott az öt kvartilis

# vagy - ahogy néhányan megtaláltátok
quantile(soc$age)
# interkvartilis félterjedelem: az 1. és 3. kvartilis átlaga, azaz 28

# hisztogram: nem kell táblázatba rendezni az adatokat, mert eloszlást mutat, nem gyakoriságot!
hist(soc$age)

# oszlopdiagram: táblázatba rendezett gyakoriságok
barplot(table(soc$age))

# kumulatív eloszlás: táblázatos gyakoriságok kumulatív sorrendje, majd ennek ábrázolása oszlopdiagrammal
barplot(cumsum(table(soc$age)))

# két kockával dobás: egyenként dobuk, az eredményt mentjük, majd összeadjuk a dobásokat:
dobas1 = sample(1:6,10,replace=T)
dobas2 = sample(1:6,10,replace=T)
dobas= dobas1+dobas2
median(dobas) # vagy median(dobas1+dobas2)
# ugyanígy: dobas1+dobas2 VAGY dobas
mean(dobas)

# a móduszt legegyszerűbben táblázatba gyűjtéssel, majd sorrendezéssel kapjuk meg
sort(table(kocka1+kocka2))

# ábrázolás az eddig ismert módon, csak nem egyetlen oszloppal, hanem kocka1+kocka2 vektorral