Delete Smartphone Project


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				PROYECTO: Uso del Smartphone
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# http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones 


   Directorio de trabajo
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setwd("C:/Users/Lorena/Desktop/Coursera/Toolbox Data Science/getting and cleaning data/proyecto/UCI HAR Dataset")


   Lectura de datos 'train'
   ------------------------
body_acc_x_train <- read.table("body_acc_x_train.txt")
body_acc_y_train <- read.table("body_acc_y_train.txt")
body_acc_z_train <- read.table("body_acc_z_train.txt")
body_gyro_x_train <- read.table("body_gyro_x_train.txt")
body_gyro_y_train <- read.table("body_gyro_y_train.txt")
body_gyro_z_train <- read.table("body_gyro_z_train.txt")
total_acc_x_train <- read.table("total_acc_x_train.txt")
total_acc_y_train <- read.table("total_acc_y_train.txt")
total_acc_z_train <- read.table("total_acc_z_train.txt")
x_train <- read.table("x_train.txt")
y_train <- read.table("y_train.txt")
subject_train <- read.table("subject_train.txt")



   Lectura de datos 'test'
   -----------------------
body_acc_x_test<- read.table("body_acc_x_test.txt")
body_acc_y_test<- read.table("body_acc_y_test.txt")
body_acc_z_test<- read.table("body_acc_z_test.txt")
body_gyro_x_test<- read.table("body_gyro_x_test.txt")
body_gyro_y_test<- read.table("body_gyro_y_test.txt")
body_gyro_z_test<- read.table("body_gyro_z_test.txt")
total_acc_x_test<- read.table("total_acc_x_test.txt")
total_acc_y_test<- read.table("total_acc_y_test.txt")
total_acc_z_test<- read.table("total_acc_z_test.txt")
x_test<- read.table("x_test.txt")
y_test<- read.table("y_test.txt")
subject_test<- read.table("subject_test.txt")

 # Los datos "train" contienen la muestra de entrenamiento, que corresponde 
 # al 70% de la población, formada por la unión de ficheros "train"
 # mediante la función 'cbind' unimos las tablas por columnas

colnames(subject_train) <- c("individuo")
colnames(y_train) <- c("actividad")

data_train<-cbind(body_acc_x_train,body_acc_y_train,body_acc_z_train,
                  body_gyro_x_train,body_gyro_y_train,body_gyro_z_train,
                  total_acc_x_train,total_acc_y_train,total_acc_z_train,
                  x_train,y_train,subject_train)
str(data_train) # 7352 obs. y 1715 variables
data_train[1:10,]

 # Los datos "test" contienen la muestra de prueba, que corresponde 
 # al 30% de la población, formada por la unión de ficheros "test"
 # mediante la función 'cbind' unimos las tablas por columnas

colnames(subject_test) <- c("individuo")
colnames(y_test) <- c("actividad")

data_test<-cbind(body_acc_x_test,body_acc_y_test,body_acc_z_test,
                 body_gyro_x_test,body_gyro_y_test,body_gyro_z_test,
                 total_acc_x_test,total_acc_y_test,total_acc_z_test,
                 x_test,y_test,subject_test)
str(data_test) # 2947 obs. y 1715 variables
data_test[1:10,]

 # Formamos un único conjunto de datos, uniendo los datos de entrenamiento 
 # más los datos de prueba. Esto lo haremos mediante la función 'rbind', lo
 # que indica que la unión de ambas tablas se hará por filas, ya que ambos 
 # conjuntos están formados por las mismas variables.

data<-rbind(data_train,data_test)
data[1:10,]


  Media y Desviacion tipica para cada variable (tenemos 1715 variables)
  ---------------------------------------------------------------------

  media<-apply(data[,1:1715],MARGIN=2,FUN=mean)
  sd<-apply(data[,1:1715],MARGIN=2,FUN=sd)


  Identificamos para el conjunto de datos, a que actividad corresponde cada observación
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install.packages("doBy")
library(plyr)
library(doBy)

actividad <- read.table("activity_labels.txt")
colnames(actividad) <- c("actividad","nombre_actividad")
data <- join(data,actividad, by = "actividad", type = "left", match = "all")
data[1:10,]


  Calculamos la Media por actividad e individuo
  ---------------------------------------------
solucion <- summaryBy(.~nombre_actividad+individuo, data = data, FUN = mean )