Skip to content

CodeBook.md

Latest commit

 

History

History
116 lines (106 loc) · 6.07 KB

CodeBook.md

File metadata and controls

116 lines (106 loc) · 6.07 KB
Raw

Code book for Getting and Cleaning Data Course Project

Preparing data

Samsung Data has the following signals measurements:

  • tBodyAcc-XYZ
  • tGravityAcc-XYZ
  • tBodyAccJerk-XYZ
  • tBodyGyro-XYZ
  • tBodyGyroJerk-XYZ
  • tBodyAccMag
  • tGravityAccMag
  • tBodyAccJerkMag
  • tBodyGyroMag
  • tBodyGyroJerkMag
  • fBodyAcc-XYZ
  • fBodyAccJerk-XYZ
  • fBodyGyro-XYZ
  • fBodyAccMag
  • fBodyAccJerkMag
  • fBodyGyroMag
  • fBodyGyroJerkMag

Note '-XYZ' is used to denote 3-axial signals in the X, Y and Z directions.

Note the 'f' to indicate frequency domain signals

We use estimates from these signals as follwos:

  • mean(): Mean value
  • std(): Standard deviation

Then R script calculate the average of each feauters from Samsung data for each activity and each subject the following:

  1. Merges the training and the test sets to create one data set.
  2. Extracts only the measurements on the mean and standard deviation for each measurement.
  3. Uses descriptive activity names to name the activities in the data set
  4. Appropriately labels the data set with descriptive activity names.
  5. Creates a second, independent tidy data set with the average of each variable for each activity and each subject.

Tidy Data Set

Tidy Date Set contains average of each feauters from Samsung data for each activity and each subject and has the following variables

  • Subject : Factor w/ 30 levels from 1 to 30 each stands to id of 30 volunteers within an age bracket of 19-48 years
  • ActivityName Factor w/ 6 levels "WALKING", "WALKING_UPSTAIRS", "WALKING_DOWNSTAIRS", "SITTING", "STANDING", "LAYING"
  • tBodyAcc.mean.X : num [1:180] NaN NaN 0.266 NaN NaN ...
  • tBodyAcc.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.0183 NaN NaN ...
  • tBodyAcc.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.108 NaN NaN ...
  • tBodyAcc.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.546 NaN NaN ...
  • tBodyAcc.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.368 NaN NaN ...
  • tBodyAcc.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.503 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.mean.X : num [1:180] NaN NaN 0.745 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.0826 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.mean.Z : num [1:180] NaN NaN 0.0723 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.96 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.951 NaN NaN ...
  • tGravityAcc.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.926 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.mean.X : num [1:180] NaN NaN 0.0771 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.mean.Y : num [1:180] NaN NaN 0.0166 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.00911 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.525 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.47 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerk.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.717 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.mean.X : num [1:180] NaN NaN -0.0209 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.0881 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.mean.Z : num [1:180] NaN NaN 0.0863 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.687 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.451 NaN NaN ...
  • tBodyGyro.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.597 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.mean.X : num [1:180] NaN NaN -0.0971 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.0417 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.0471 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.638 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.634 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerk.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.665 NaN NaN ...
  • tBodyAccMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.454 NaN NaN ...
  • tBodyAccMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.497 NaN NaN ...
  • tGravityAccMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.454 NaN NaN ...
  • tGravityAccMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.497 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerkMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.545 NaN NaN ...
  • tBodyAccJerkMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.516 NaN NaN ...
  • tBodyGyroMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.475 NaN NaN ...
  • tBodyGyroMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.5 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerkMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.64 NaN NaN ...
  • tBodyGyroJerkMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.652 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.mean.X : num [1:180] NaN NaN -0.532 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.406 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.596 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.553 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.39 NaN NaN ...
  • fBodyAcc.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.499 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.mean.X : num [1:180] NaN NaN -0.547 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.507 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.695 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.544 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.466 NaN NaN ...
  • fBodyAccJerk.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.738 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.mean.X : num [1:180] NaN NaN -0.623 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.mean.Y : num [1:180] NaN NaN -0.505 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.mean.Z : num [1:180] NaN NaN -0.554 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.std.X : num [1:180] NaN NaN -0.708 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.std.Y : num [1:180] NaN NaN -0.43 NaN NaN ...
  • fBodyGyro.std.Z : num [1:180] NaN NaN -0.65 NaN NaN ...
  • fBodyAccMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.478 NaN NaN ...
  • fBodyAccMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.59 NaN NaN ...
  • fBodyBodyAccJerkMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.499 NaN NaN ...
  • fBodyBodyAccJerkMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.542 NaN NaN ...
  • fBodyBodyGyroMag.mean : num [1:180] NaN NaN -0.535 NaN NaN ...
  • fBodyBodyGyroMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.567 NaN NaN ...
  • fBodyBodyGyroJerkMag.mean: num [1:180] NaN NaN -0.646 NaN NaN ...
  • fBodyBodyGyroJerkMag.std : num [1:180] NaN NaN -0.686 NaN NaN ...

Note the '.mean' to indicate mean() of signals

Note the '.std' to indicate std() of signals