To tylko jedna z 4 stron tej notatki. Zaloguj się aby zobaczyć ten dokument.
Zobacz
całą notatkę
D. Kosiorowski – Wielowymiarowa analiza danych z programem R – Laboratorium nr 1 1 PRZYKŁAD NR 1 x0] yx z
(…)
… regresji liniowej dla danych log(Animals), sporządzić
diagram rozrzutu, wykonać diagnostykę regresji, ocenić istotność statystyczną
oszacowanego modelu itd.
PRZYKŁAD NR 10
Z<-matrix(c(1,2,2,3),nrow=2,ncol=2)
b<-c(3,1)
rozw<-solve(Z,b)
Z%*%rozw
Zadanie: rozwiązać układ równań
ì 2x - 3y = 7
ï
ï
í
ï 5x + 2y = 2
ï
î
4
…
…(100,1,3)
PRZYKŁAD NR 2
x<-rt(1000,2,2)
xcdf<-ecdf(x)
xpdf<-density(x)
plot(xpdf,lwd=4)
x1<-rt(1000,2,5)
xpdf1<-density(x1)
lines(xpdf1,lwd=4,col="red")
?rt
plot(xcdf,lwd=4)
text(20,0.2,"to jest wykres dystrybuanty")
plot(x,x^2+2*(x1),pch=5,cex=1.2,cex.lab=1.6)
abline(2,15,lwd=2,col="red")
abline(15,2,lwd=2,col="blue")
zadanie: sporządzić wykres dystrybuanty empirycznej dla próby 100 obserwacji z
rozkładu Poissona o parametrze 2.
PRZYKŁAD NR 3
z1<-rexp(100,10)
z2<-rexp(100,6)
z3<-rexp(100,4)
library(lattice)
1
D. Kosiorowski – Wielowymiarowa analiza danych z programem R – Laboratorium nr 1
densityplot(z1,lwd=2)
histogram(z1)
hist(z1)
h1<-hist(z1)
h1
quantile(z1, probs = seq(0, 1, 0.25))
mean(z1)
var(z2)
cor(z3,z3^2)
zadanie: oszacować gęstość dla obserwacji (z1+z2+z3)/3
PRZYKŁAD NR 4
A<-matrix(c…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)