Mục đích sống

“...Sự giàu sang không thể là mục đích của đời sống. Cái giàu sang thực sự phải đến từ trái tim, không phải đến từ túi tiền...” [1]. Chắc nhiều người không đồng tình về nhận định này, đặc biệt thế hệ trẻ, trong đó có mình. Bởi đa số mọi người nghĩ rằng: “Đồng tiền sẽ giải quyết được mọi việc”. Những lợi ích do đồng tiền mang lại thật to lớn, làm cho con người dấn thân, làm việc hăng say, làm đủ thứ công việc để có thể kiếm được tiền, thậm chí những công việc vi phạm pháp luật (như buôn bán hàng cấm, chất cấm trong chăn nuôi, sử dụng thuốc bảo vệ thực vật quá mức trong thực phẩm, nông sản, xả thải chưa qua xử lý gây hủy hoại môi trường sinh thái, mua quan bán chức...) từ những tên trọc phú đến những kẻ thanh bần. Chung quy lại cũng chỉ vì đồng TIỀN (đồng tiền bất chính), bởi “Không có tài sản lớn lao nào mà không thu nhập bằng tội ác” [1].

Trong công việc, cuộc sống mỗi người (đa số) cứ thích FREE nhiều thứ sản phẩm, nhiều dịch vụ... muốn kiếm thật nhiều tiền mà bỏ ra ít công sức, lao lực. Chỉ vì những lợi ích trước mắt, lợi ích cá nhân, lợi ích nhóm ... mà hủy hoại môi trường sống, giết chết đồng loại qua thực phẩm bẩn, chất cấm trong chăn nuôi, khai thác tài nguyên vô tội vạ, vấn nạn tham nhũng ở các cấp các ngành bởi danh vọng và tiền tài.

Thi thoảng, báo chí lại đưa tin về những kẻ giết cha, giết mẹ, giết ông ba, anh em chỉ vì cái lý do lãng xẹt. Nhân danh cái nghèo để bào chữa cho bao nhiêu tội ác, từ nghịch tử, nghịch tôn đến trộm cướp lường gạt, ngáo đá... mà con người thờ phụng đồng tiền thái quá, vì tiền mà mê muội, đã gây bao nhiêu lầm lỗi, “Còn tiền còn bạc còn đệ tử/Hết tiền hết gạo hết ông tôi”. Vì tiền mà họ sẵn sàng đánh đổi tất cả.

Thiết nghĩ, đâu hẳn chúng ta chưa kinh qua những mối quan hệ làm ăn, mối quan hệ gia đình, tình bạn, tình làng nghĩa xóm,... vì đồng tiền mới nhận thấy đâu phải “có những thứ mà đồng tiền không thể mua được”. Thế hệ trẻ chúng ta đừng chỉ nghĩ tới sống và làm việc chỉ vì tiền bạc. Bởi những cám dỗ của đồng tiền thật khủng khiếp, nếu ta không chiến thắng được lòng tham thì sẽ trả cái giá rất đắt, thậm chí không có cái giá nào có thể trả được.

Cuộc sống đích thực là hãy luôn giữ cho TÂM HỒN ĐẸP, tươi trẻ, nhẹ nhàng, để sống khỏe, sống có ích cho một ngày mai tươi sáng hơn. TS Alan Phan đã đúc kết: “Đừng chỉ nghĩ tới giàu sang và làm việc chỉ vì tiền bạc. Hãy đi tìm hạnh phúc, yêu và được yêu, tìm sự thanh bình cho đầu óc và tâm hồn”, “Cái giàu tiền bạc chỉ là một con số để thiên hạ thị phi. Cái giàu thực sự là sự sung mãn về sức khỏe, về tình yêu, về nhiệt tình, về kiên nhẫn, về cá tính, về đạo đức” [1]. “ ... một suối nguồn của đức hạnh cao quý dành cho một tâm hồn biết rèn luyện chính là phải học hỏi, một cách dần dần, trước hết là phải thay đổi trong những điều hữu hình và nhất thời, để sau đó có thể bỏ tất cả chúng lại đằng sau ...” [2].

Mục đích sống của bạn là gì? cuộc đời bạn, tương lai của bạn do bạn quyết định. Chúng mình cùng chiêm nghiệm về nó và ra quyết định đúng đắn nhất nhé.

Read More

Cuộc đời tôi chính là thông điệp của tôi

Hôm nay có dịp giới thiệu đến tất cả mọi người trang blog cá nhân của mình: http://thangducle.blogspot.com/ với mong muốn được sẻ chia đôi điều về những trải nghiệm của bản thân trong cuộc sống, công việc. Điều quan trọng hơn cả đó là sự chia sẻ, trao đổi giữa cá nhân mình với tất cả mọi người nếu ai đó quan tâm về những vấn đề hiện hữu trong cuộc sống, công việc, cả những thú vui, đam mê riêng như cỏ cây hoa lá, ... Không hẳn bản thân mình hãy là cái gì đã mới sẻ chia, mà đến với nhau từ thuở trứng nước như một người bạn, trân trọng và quý mến nhau trước rồi mới sẻ chia mọi điều, không chút vụ lợi. Cùng học hỏi giúp đỡ nhau trong công việc cuộc sống để hướng đến một cuộc sống tốt đẹp hơn, hướng đến cái CHÂN – THIỆN – MỸ của cuộc đời. Mahatma Gandhi đã viết “cuộc đời tôi chính là thông điệp của tôi”, (1) và mượn đó làm tựa đề cho bài viết này.  Vậy nên bạn và tôi muốn nhắn gửi những thông điệp gì cho cuộc sống này, chúng ta cùng bắt đầu nhé. Với thông điệp nho nhỏ của bản thân: "TRẢI NGHIỆM CUỘC SỐNG - THÔNG ĐIỆP CUỘC ĐỜI". Trân trọng!

Read More

Tố chất làm khoa học

M

ột hôm, sau khi đo đếm một số chỉ tiêu sinh trưởng cây trồng rừng ngập mặn (Cửa Hội, Nghi Xuân), do trời bắt đầu mưa, tôi cầm đồ, dụng cụ đo đếm lên bờ trước và bảo anh Ng (một đồng nghiệp) lên sau mang mẫu thí nghiệm (bộ phận thân cây Bần chua, Đâng, Trang). Rửa chân tay, mặc quần xong (đo rừng ngập mặn phải mặc quần cộc) anh lững thững tay không đi lên bờ (đường đê). Tôi lên trước, quay lại nhìn thấy vậy, bảo sao anh không mang mẫu lên, trước khi lên em đã dặn rồi mà. Anh không nói chi, quay lại mang mẫu, trên đường lên bờ, tôi thấy anh có gì vui nên miệng luôn nở nụ cười. Lên tới nơi, anh bảo: Anh có TỐ CHẤT LÀM KHOA HỌC (nhà khoa học, nghiên cứu khoa học). Rất tốt, tôi nói và hỏi: Tại sao tự nhiên anh nói vậy? Anh bảo, anh hay quên do tập trung suy nghĩ một vấn đề khác (anh giải thích cho vấn đề mình quên không mang mẫu theo). Tôi cười và không nói gì.

Trưa về đi ăn cơm, hai anh em đi được nửa đường (khoảng 500m) thì anh Ng nhận ra mình quên không mang ví. Tôi nói, thêm bằng chứng, rằng anh có tố chất làm nghiên cứu khoa học. Hai anh em cười vui vẻ, ngậm ngùi quay về lấy ví. Đến lượt tôi, khi ăn cơm, anh nhắc tôi cuối tuần phải giải quyết một việc mà hôm trước tôi có nói. Em quên mất. Em cũng có tốt chất làm khoa học, anh nói. Hai anh em lại cười vui vẻ. Tôi nói, thế thì còn rất nhiều người có tốt chất làm nhà khoa học.

Hôm 20 vừa rồi, thực sự không hiểu sao (vô tình) có ngày sinh nhật vợ thôi mà tôi không nhớ, cũng chẳng lời chúc mừng sinh nhật dù một tin nhắn. Thế là biết thêm là thế nào khi phụ nữ giận dỗi. Vợ nói: Có mỗi ngày sinh nhật vợ mà còn quên. Anh còn quan tâm gì về em nữa không? Năm nào sinh nhật vợ cũng không ở nhà, được năm nay vào hôm thứ 6 thì lại quên sinh nhật. Anh bận đến nỗi cả năm có một ngày cũng không nhớ được? Tôi chẳng biết giải thích thế nào, chỉ nói cho anh xin lỗi. Hôm nay đọc lại tin nhắn và nhớ đến sự thiếu trách nhiệm của mình khi ngày sinh nhật vợ đã không bên cạnh lại còn quên, một lời chúc mừng, một tin nhắn cũng không? Nghĩ lại mà thấy buồn cho chính mình, chắc tìm xem dưới đất có chỗ nào chui được thì mình cũng chui xuống cho xong. Nhớ đến chuyện bữa trước về cách giải thích nghe có vẻ rất hợp lý khi đầu óc hay quên, rằng mình có tố chất làm khoa học. Hôm sau thử về giải thích rằng anh quên ngày sinh nhật em, bởi anh có tố chất làm khoa học, do hay tập trung suy nghĩ vấn đề gì đó nên hay quên mọi chuyện.

Thiết nghĩ đó chỉ là ngụy biện cho sự thiếu trách nhiệm của mình. Trong cuộc đô thị phồn hoa lắm thị phi, quả có rất nhiều thứ phải suy nghĩ, nhiều chuyện cần giải quyết nhưng đôi khi ta đã vô tình lãng quên món quà quý giá nhất đời, GIA ĐÌNH VÀ NGƯỜI THÂN. Người sinh thành ra ta, cả đời gian nan vất vả nuôi nấng ta nên người, luôn quan tâm lo lắng cho ta mỗi khi ta đi xa nhà, công ơn trời biển đó sao ta có thể vô trách nhiệm mà quên được. Thật đáng trách nhưng cũng thật đáng thương. Xin được gửi lời XIN LỖI chân thành đến bố mẹ, gia đình và đặc biệt là người vợ bấy lâu nay đã tần tảo, hy sinh thời gian, tuổi trẻ, nhan sắc vì gia đình. XIN LỖI EM. 

Read More

Thống kê mô tả

Thống kê mô là nói đến việc mô tả dữ liệu bằng các phép tính và chỉ số thống kê thông thường như số trung bình (mean), số trung vị (median), phương sai (variance), độ lệch chuẩn (standard deviation), ... cho các biến số liên tục và tỉ số cho các biến số không liên tục [1].

Qua ví dụ dưới đây mình đã tìm hiểu và thực hành xử lý bằng một số hàm chính dùng cho phân tích mô tả trong R. Với mục đích chính là xử lý số liệu trong quá trình thực hiện đề tài, viết bài báo nên mình lưu lại các mã đã xử lý. Nhân đây, mình chia sẻ nếu ai quan tâm, không dám múa rìu qua mặt các tiền bối, có gì mong được lượng thứ.

Dữ liệu mà mình xử lý có tên là kll1. Trong nghiên cứu này, ngoài các chỉ sinh trưởng (biến liên tục) của cây Keo lá liềm ở các công thức thí nghiệm khác nhau (CT1, CT2, CT3 và ĐC), còn có các biến không liên tục như phân thân, sống chết cho 273 đối tượng cây Keo lá liềm nghiên cứu.

1. Trước tiên, đọc dữ liệu

> attach(kll1)

> head(kll1)

             dp Age CTTN   dg  hvn   dt Thanchinh thc.50 phth sc deld delh

244 Trieu_Phong 1.2 CT 3 3.02 1.20 1.35         2      2    0  1 2.52 1.00

245 Trieu_Phong 1.2 CT 3 3.25 1.43 1.50         3      3    0  1 2.71 1.19

246 Trieu_Phong 1.2 CT 3 3.98 1.60 2.00         2      2    0  1 3.32 1.33

247 Trieu_Phong 1.2 CT 3 2.71 1.10 1.20         2      2    0  1 2.25 0.92

248 Trieu_Phong 1.2 CT 3 2.71 1.00 1.40         3      1    0  1 2.25 0.83

249 Trieu_Phong 1.2 CT 3 2.99 1.15 1.45         4      3    0  1 2.49 0.96

    deldt

244  1.13

245  1.25

246  1.67

247  1.00

248  1.17

249  1.21

2. Xem các cột trong dữ liệu có những gì?

> names(kll1)

 [1] "dp"        "Age"       "CTTN"      "dg"        "hvn"       "dt"      

 [7] "Thanchinh" "thc.50"    "phth"      "sc"        "deld"      "delh"    

[13] "deldt"  

3. Để tính các thông số như số trung bình, trung vị, sai tiêu chuẩn, ... ta dùng hàm describe trong package psych

> library(psych)

> describeBy(kll1, skew=F, range=F)

          vars   n mean   sd median trimmed  mad  min  max range  skew 

dp*          1 273 2.00 0.00   2.00    2.00 0.00 2.00 2.00  0.00   NaN      

Age          2 273 1.20 0.00   1.20    1.20 0.00 1.20 1.20  0.00   NaN      

CTTN*        3 273 2.50 0.93   3.00    2.50 1.48 1.00 4.00  3.00 -0.18    -

dg           4 247 2.52 0.78   2.39    2.46 0.70 0.32 6.05  5.73  0.75     

hvn          5 247 0.86 0.29   0.80    0.84 0.25 0.35 2.00  1.65  0.84     

dt           6 247 1.04 0.36   1.00    1.01 0.30 0.38 3.55  3.17  1.76     

Thanchinh    7 247 3.23 1.48   3.00    3.19 1.48 1.00 8.00  7.00  0.38    -

thc.50       8 247 2.08 1.13   2.00    2.04 1.48 0.00 5.00  5.00  0.25    -

phth         9 247 0.13 0.34   0.00    0.05 0.00 0.00 1.00  1.00  2.14     

sc          10 273 0.90 0.29   1.00    1.00 0.00 0.00 1.00  1.00 -2.74     

deld        11 247 2.10 0.65   1.99    2.05 0.59 0.27 5.04  4.77  0.75     

delh        12 247 0.72 0.24   0.67    0.70 0.21 0.29 1.67  1.38  0.84     

deldt       13 247 0.86 0.30   0.83    0.84 0.25 0.31 2.96  2.65  1.76     

4. Tuy nhiên, các thông số trên tính chung cho các CTTN. Để mô tả dữ liệu theo từng CTTN, chúng ta dùng hàm describeBy như sau:

> describeBy(kll1, group=CTTN, skew=F, range=F)

group: CT 1

          vars  n mean   sd   se

dp*          1 48 2.00 0.00 0.00

Age          2 48 1.20 0.00 0.00

CTTN*        3 48 1.00 0.00 0.00

dg           4 47 2.58 0.69 0.10

hvn          5 47 0.86 0.25 0.04

dt           6 47 1.04 0.25 0.04

Thanchinh    7 47 3.49 1.32 0.19

thc.50       8 47 2.30 1.08 0.16

phth         9 47 0.21 0.41 0.06

sc          10 48 0.98 0.14 0.02

deld        11 47 2.15 0.58 0.08

delh        12 47 0.72 0.21 0.03

deldt       13 47 0.87 0.21 0.03

------------------------------------------------------------------------ 

group: CT 2

          vars  n mean   sd   se

dp*          1 75 2.00 0.00 0.00

Age          2 75 1.20 0.00 0.00

CTTN*        3 75 2.00 0.00 0.00

dg           4 71 2.31 0.77 0.09

hvn          5 71 0.76 0.20 0.02

dt           6 71 0.91 0.30 0.04

Thanchinh    7 71 2.86 1.38 0.16

thc.50       8 71 1.77 1.00 0.12

phth         9 71 0.06 0.23 0.03

sc          10 75 0.95 0.23 0.03

deld        11 71 1.92 0.64 0.08

delh        12 71 0.64 0.17 0.02

deldt       13 71 0.75 0.25 0.03

------------------------------------------------------------------------ 

group: CT 3

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 115 2.00 0.00 0.00

Age          2 115 1.20 0.00 0.00

CTTN*        3 115 3.00 0.00 0.00

dg           4 110 2.67 0.81 0.08

hvn          5 110 0.95 0.33 0.03

dt           6 110 1.16 0.40 0.04

Thanchinh    7 110 3.55 1.54 0.15

thc.50       8 110 2.32 1.17 0.11

phth         9 110 0.13 0.33 0.03

sc          10 115 0.96 0.20 0.02

deld        11 110 2.23 0.68 0.06

delh        12 110 0.80 0.28 0.03

deldt       13 110 0.97 0.33 0.03

------------------------------------------------------------------------ 

group: DC

          vars  n mean   sd   se

dp*          1 35 2.00 0.00 0.00

Age          2 35 1.20 0.00 0.00

CTTN*        3 35 4.00 0.00 0.00

dg           4 19 2.20 0.58 0.13

hvn          5 19 0.71 0.24 0.06

dt           6 19 0.82 0.30 0.07

Thanchinh    7 19 2.16 1.12 0.26

thc.50       8 19 1.26 0.81 0.18

phth         9 19 0.26 0.45 0.10

sc          10 35 0.54 0.51 0.09

deld        11 19 1.83 0.48 0.11

delh        12 19 0.59 0.20 0.05

deldt       13 19 0.68 0.25 0.06

Theo địa phương

> describeBy(kll, group=dp, skew=F, range=F)

group: Le_Thuy

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 527 1.00 0.00 0.00

Age          2 527 1.84 0.50 0.02

CTTN*        3 527 2.50 1.00 0.04

dg           4 484 3.47 1.19 0.05

hvn          5 484 1.30 0.53 0.02

dt           6 484 1.60 0.59 0.03

Thanchinh    7 484 2.17 1.01 0.05

thc.50       8 484 7.75 6.78 0.31

phth         9 484 0.55 0.50 0.02

sc          10 527 0.92 0.27 0.01

deld        11 484 1.92 0.50 0.02

delh        12 484 0.72 0.21 0.01

deldt       13 484 0.86 0.20 0.01

------------------------------------------------------------------------

group: Trieu_Phong

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 889 2.00 0.00 0.00

Age          2 889 1.82 0.49 0.02

CTTN*        3 889 2.65 0.82 0.03

dg           4 822 2.93 1.35 0.05

hvn          5 822 1.20 0.55 0.02

dt           6 822 1.57 0.59 0.02

Thanchinh    7 822 2.98 1.37 0.05

thc.50       8 822 6.86 6.12 0.21

phth         9 822 0.52 0.50 0.02

sc          10 889 0.92 0.26 0.01

deld        11 823 1.67 0.68 0.02

delh        12 823 0.67 0.23 0.01

deldt       13 823 0.87 0.24 0.01

Theo tuổi

> describeBy(kll,group=Age, skew=F, range=F)

group: 1.2

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 273 2.00 0.00 0.00

Age          2 273 1.20 0.00 0.00

CTTN*        3 273 2.50 0.93 0.06

dg           4 247 2.52 0.78 0.05

hvn          5 247 0.86 0.29 0.02

dt           6 247 1.04 0.36 0.02

Thanchinh    7 247 3.23 1.48 0.09

thc.50       8 247 2.08 1.13 0.07

phth         9 247 0.13 0.34 0.02

sc          10 273 0.90 0.29 0.02

deld        11 247 2.10 0.65 0.04

delh        12 247 0.72 0.24 0.02

deldt       13 247 0.86 0.30 0.02

------------------------------------------------------------------------ 

group: 1.3

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 243 1.00 0.00 0.00

Age          2 243 1.30 0.00 0.00

CTTN*        3 243 2.56 0.90 0.06

dg           4 227 2.64 0.66 0.04

hvn          5 227 0.95 0.23 0.02

dt           6 227 1.10 0.26 0.02

Thanchinh    7 227 2.55 1.05 0.07

thc.50       8 227 1.90 0.86 0.06

phth         9 227 0.26 0.44 0.03

sc          10 243 0.93 0.25 0.02

deld        11 227 2.03 0.51 0.03

delh        12 227 0.73 0.18 0.01

deldt       13 227 0.84 0.20 0.01

------------------------------------------------------------------------ 

group: 1.6

          vars   n mean   sd   se

dp*          1 184 2.00 0.00 0.00

Age          2 184 1.60 0.00 0.00

CTTN*        3 184 3.00 0.00 0.00

dg           4 184 1.83 0.45 0.03

hvn          5 184 0.94 0.20 0.01

dt           6 184 1.41 0.25 0.02

Thanchinh    7 184 4.09 1.04 0.08

thc.50       8 184 2.86 0.92 0.07

phth         9 184 1.00 0.00 0.00

sc          10 184 1.00 0.00 0.00

deld        11 184 1.14 0.28 0.02

delh        12 184 0.59 0.13 0.01

deldt       13 184 0.88 0.15 0.01

------------------------------------------------------------------------ 

group: 2.3

          vars   n  mean   sd   se

dp*          1 716  1.60 0.49 0.02

Age          2 716  2.30 0.00 0.00

CTTN*        3 716  2.54 0.97 0.04

dg           4 648  3.90 1.33 0.05

hvn          5 648  1.57 0.56 0.02

dt           6 648  2.00 0.49 0.02

Thanchinh    7 648  2.12 0.97 0.04

thc.50       8 648 12.22 5.54 0.22

phth         9 648  0.65 0.48 0.02

sc          10 716  0.91 0.29 0.01

deld        11 649  1.72 0.59 0.02

delh        12 649  0.69 0.25 0.01

deldt       13 649  0.88 0.22 0.01

Read More

Sinh nhật vợ

Sinh nhật vợ anh chẳng ở nhà

Mà quên lời chúc quên quà tặng em

Em giận thì cho anh xin

Cho anh chuộc lỗi con tim nhói lòng

Gửi em nhành hoa ở nhà

Dù không có mặt nhưng là tình yêu

Yêu em trọn cả đời đời

Bên nhau chung sống đất trời chứng minh

Read More

Đấu tranh sinh tồn

Ranh giới giữa sự sống và cái chết (trường hợp cây Duối bị HẠN như bài trước mình có đề cập) là rất mong manh. Tuy nhiên, đó lại là YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH tạo nên SỰ KỲ DIỆU (cây đơm hoa kết quả - trường hợp cây trồng trong chậu), mà không hẳn những cây tự do bên ngoài cùng độ tuổi có được. Còn cơ chế như thế nào xin không dám bàn ở đây (chưa có nghiên cứu), nếu có điều kiện và cơ hội sẽ mạn bàn vào một dịp khác.

Tản mạn một chút, bản thân chúng ta trong cuộc sống tri thức hiện đại cũng bộn bề khó khăn, nhất thiết PHẢI tự ý thức được việc ĐỐI MẶT và VƯỢT QUA những khó khăn trước mắt mới hy vọng TRẢI NGHIỆM đúng nghĩa, chứ chưa dám nói đến thành công hay không. Theo thuyết tiến hóa của Charles Darwin, M.A đó là ĐẤU TRANH SINH TỒN, bởi mỗi cá thể bắt nguồn từ các đặc điểm có thuận lợi hay không diễn ra trong tự nhiên, có những đấu tranh đúng nghĩa mới phát huy những bản năng sinh tồn. NẾU không có những khó khăn, những bản năng vốn có sẽ yếu dần đi, đến khi gặp những điều kiện bất lợi thì không còn bản năng ĐẤU TRANH để SINH TỒN nữa.

Read More

Cớm nắng

M

ới đọc tiêu đề chắc ai cũng nghĩ đến chuyện cây trồng bị cớm nắng hay trẻ con

bị cớm nắng trở nên yếu ớt. Tuy nhiên, câu chuyện lại không hoàn toàn như vậy. Chuyện là, một nhân viên làm việc trong cơ quan, do được ưu ái về mọi mặt (CON CHÁU CÁC CỤ), nên việc chuyên môn ít được giao (NGỒI CHƠI XƠI NƯỚC). Hễ đồng nghiệp nói với sếp, việc này việc nọ nhờ em ấy làm. “NÓ BIẾT CÁI GÌ MÀ LÀM”, sếp nói. Quan điểm của sếp là vậy đó. Thiết nghĩ, nếu không giao việc, không bắt tay vào làm, sợ sai, sợ không làm được THÌ bao giờ mới làm được việc. Hàng ngày không tự ý thức được việc TU DƯỠNG CHUYÊN MÔN thì TRÌNH ĐỘ, NĂNG LỰC sẽ tỷ lệ nghịch với TUỔI ĐỜI.

Hôm nay, sếp sang hỏi cái “ấy” đi đâu?

Em ấy đi thực tế, T nói.

Cho nó đi thực tế nhiều vào, không bữa nay thấy có vẻ “CỚM NẮNG” đấy, sếp nói. Mà buồn cười. Trước nay mình nghĩ sử dụng cụm từ CỚM NẮNG cho 2 trường hợp nêu trên, nay biết thêm trường hợp này quả là thú vị.

Cái sự ưu ái CON CHÁU bị bó hẹp trong quan điểm sai lầm bấy lâu nay. Vô hình chung biến thành những cây non bị CỚM NẮNG lâu ngày, tự mất dần những bản năng vốn có, cho dù được tạo điều kiện mọi mặt để phát triển.

Read More

Kết hợp 3 packages (ggplot2, ggthemes và gridExtra) để vẽ biểu đồ

Sự hoàn chỉnh của một biểu đồ phản ảnh những ý nghĩa mà những lời văn khó mà diễn tả hết được. “... một hình ảnh có giá trị bằng 1.000 chữ. Hình ảnh và biểu đồ dễ gây ấn tượng hơn là con số hay chữ, ...” (1). Trong phạm vi bài viết chưa hẳn đã là một biểu đồ hoàn chỉnh, chỉ là ví dụ về sự kết hợp giữa các GÓI khác nhau trong R để tạo nên một biểu đồ tương đối ĐẸP, LOGIC và quan trọng hơn là, ĐỘC ĐÁO, KHOA HỌC có thể dùng cho việc in ấn, công bố hoặc trình diễn kết quả nghiên cứu, ...

Thứ nhất

library(ggplot2)

 > p=ggplot(kll_Quang_Tri, aes(x=dg, y=hvn_m))+ geom_point(aes(color=Age, size=Thanchinh))+ geom_smooth(method="lm")+ theme_bw()+ggtitle("Fig.1")

 # result Fig.1

Hoặc             

> p=ggplot(kll_Quang_Tri, aes(x=dg, y=hvn_m))+ geom_point(aes(color=Age, size=Thanchinh))+ geom_smooth(method="lm")+ theme_bw()+ggtitle("Fig.2")+ xlab("Đường kính gốc, cm")+ ylab("Chiều cao cây, m")+ theme_classic()

# result Fig.2

Nếu sử dụng gói ggplot2 thì kết quả tương đối như hình 1 và hình 2 bên trên. Tuy nhiên, nếu kết hợp thêm gói ggthemes sẽ LÀM ĐẸP hơn cho ggplot2.

Thứ hai

library (ggthemes)

 > p=ggplot(kll_Quang_Tri, aes(x=dg, y=hvn_m))+ geom_point(aes(color=Age, size=Thanchinh))+ geom_smooth(method="lm")+ theme_bw()+ xlab("Đường kính gốc, cm")+ ylab("Chiều cao cây, m")+ theme_classic()

> p1=p+ geom_rangeframe()+ theme_tufte()+ ggtitle("Fig.3")

 # chú ý đến thang trị số ở trục tung và trục hoành để thấy sự khác biệt giữa hình 3, 4 và hình 1, 2.

# result Fig.3

Hoặc

> p1=p+ geom_rangeframe()+ theme_tufte()+scale_x_continuous(breaks=extended_range_breaks()(kll_Quang_Tri$dg))+scale_y_continuous(breaks=extended_range_breaks()(kll_Quang_Tri$hvn_m))+ ggtitle("Fig.4")

# result Fig.4

Kết quả như hình 4 là tương đối đẹp cũng có thể in ấn, công bố được. Tuy nhiên, biểu đồ mới thể hiện phân bố điểm (point) trên trục tung và trục hoành theo độ tuổi (1,25-2,25) và theo số thân chính (từ 2-8). Trên cùng một biểu đồ, vừa thể hiện phân bố điểm (point) vừa thể hiện phân bố histogram (hình 5), phân bố đường (hình 6), thể hiện được tính ĐỘC ĐÁO và KHOA HỌC thì gridExtra là gói bạn cần.

Thứ ba

library (gridExtra)

Với code như sau:

> ggMarginal(p1, type="histogram", color="white", size=2)

# result Fig.5

Hoặc

> ggMarginal(p1, type="density", size=4, color="red")

 # result Fig.6

Read More