Будь умным!


У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

Test 1 Расчет взаимосвязи номинальных переменных в R

Работа добавлена на сайт samzan.net:


help.search("test")

1. Расчет взаимосвязи номинальных переменных в R. Интерпретация результатов.

table(piter$v101, piter$v6)

books.region<-matrix(c(2, 4, 12, 29, 35, 22, 12, 1, 2, 1, 2, 0, 7, 2, 0, 1, 0, 2, 5, 4, 1, 1, 3, 3, 2, 7, 6, 11, 2, 0, 2, 3, 4, 5, 1), nrow=5, byrow=T)

books.region                     

colnames(books.region)<-c("0", ">10", "10-20", "21-50", "51-100", "101-500", ">500")

rownames(books.region)<-c("Piter", "Big city", "Small city", "other small city", "village")

books.region

t(books.region)

chisq.test(books.region)

#для любого уровня измерения, значение в каждой ячейке не меньше 5

kruskal.test(piter$v101, piter$v6)- сила связи

2. Понятие о корреляции. Расчет коэффициентов корреляции в R. Интерпретация результатов.

cor(piter$v64, piter$v102) # Значима, если r больше 0,4

cor.test(piter$v64, piter$v102) #коэф. кор. Пирсона

 

3. Расчет средних величин в R. Тесты сравнения средних. Интерпретация результатов.

x<-c(5260, 5470, 5640, 6180, 6390, 6515, 6805, 7515, 7515, 8230, 8770)

mean(x)

t.test(x, mu=7725) # t-test для одной выборки. Сравнить среднее значение переменной с фиксированным значением

t.test(v79.n.recode~piter$v103) # t-test для двух независимых выборок

t.test(v79.n.recode~piter$v103, var.equal=T)

var.test(v79.n.recode~piter$v103) # определение гомогенности дисперсий

t.test(exam$pre.wm.s, exam$post.wm.s, paired=T) # t-test для двух зависимых выборок

4. Непараметрические тесты сравнения средних в R.

kruskal.test(v79.n.recode, piter$age)#

wilcox.test(x, mu=7725) # тест Уилкоксона для одной выборки. Среднее по рангам

wilcox.test(v79.n.recode~piter$v103) # wilcox для двух независимых выборок

5. Расчет дисперсии в R. Тесты на определение гомогенности дисперсий, интерпретация результатов.

var(piter$v102)

var.test(v79.n.recode~piter$v103) # определение гомогенности дисперсий

library(car)

leveneTest(y~soil) #(p>0,05, значимых различий дисперсий нет, они гомогенны)

library(stats)

fligner.test(y~soil)

bartlett.test(y~soil)

6. Простая линейная регрессия в R, интерпретация результатов.

modell=lm(piter$v64~piter$v102)# значимость коэф., если  T меньше 0,05. R^2

summary(modell)

plot(piter$v64~piter$v102)

abline(lm(piter$v64~piter$v102), col="red")

7. Множественная регрессия в R, интерпретация результатов.

model5=lm(rosstat2$life ~ rosstat2$disease + rosstat2$income + rosstat2$prod)

summary(model5)

model5.a=lm(rosstat2$life ~ rosstat2$disease + rosstat2$income)

summary(model5.a)

compar3 = anova(model5, model5.a)

compar3

8. Понятие о медиации, расчет в R, интерпретация результатов.

медиация это посредничество. типа на рак влияет не только курение но и наследственность
9. Понятие о модерации, расчет в R, интерпретация результатов.

модерация - это когда один икс влияет на игрек. т.е. руководитель типа говорит всем что делать

10. Однофакторный дисперсионный анализ: расчет в R, интерпретация результатов.

Значимость наблюдаемых средних значений. Гомогенность дисперсий учитывается

summary(aov(y~soil))

anova(lm(y~soil))

#детальный анализ

model<-aov(y~soil); model.tables(model, se = T)

mean(y)

model.tables(model, "means", se = T)

TukeyHSD(model)

pairwise.t.test(y, soil)

pairwise.t.test(y, soil, p.adj="bonferroni")

11. Многомерный дисперсионный анализ: расчет в R, интерпретация результатов.

v70.n<-as.numeric(v70)

v70.n

table(v70.n)

v70n.r<-recode(v70.n, '6:7=NA')

v70n.r

model1<-manova(y2.r~v70n.r)

summary(model1)

12. Бинарная логистическая регрессия в R. Интерпретация результатов.

13. Пуассоновская регрессия в R: расчет и интерпретация результатов.

fit<-glm(cases~city+age+offset(log(pop)), family=poisson)

summary(fit)

14. Факторный анализ в R: расчет и интерпретация результатов.

#уравновесить дисперсии

meteo.model<-prcomp(meteo2, scale=TRUE)

sapply(list( rainNovDec, temp, rainJuly, radiation, yield), var)

summary(meteo.model)

print(meteo.model)

#график каменистой особи получаем

plot(meteo.model)

predict(meteo.model) [, 1]

meteo.f<-factanal(x=meteo2, factors=2)

meteo.f




1. психология реабилитации и восстановления ВПФ для студентов 3 курса специальности Клиническая психоло
2. на скелет грунта от собственного веса грунта нейтрального С увеличением углов внутреннего трен
3. Реферат- Проектное и венчурное финансирование промышленных структур
4. Тоталитаризм явление и сущность
5. Анализ рычажного и зубчатого механизмов
6. Лабораторна робота 16А Перехідні процеси в колах R ~ L та R ~ C Мета роботи ~ дослідити характер перехідн
7. реферату- Харків у роки Великої Вітчизняної війниРозділ- Історія України Харків у роки Великої Вітчизняної
8. Судебное следствие
9. Учебное пособие по курсу
10. На тему Вплив молодіжних неформальних об~єднань на формування особистісного
11. Русская культура
12. РЕФЕРАТ дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата історичних наук Запоріжжя
13. Реферат Індуїзм шлях від становлення до світової релігії
14. Школьная Одиссея 8 дней-7 ночей Программа тура 1 ДЕНЬ
15. Актуальність
16. вариант- переоценка запасов тестирование нематериальных активов на обесценение списание переоц
17. по теме- ДИАЛЕКТИКА РАЗВИТИЯ ПОНЯТИЯ ФУНКЦИИ РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ ФУНКЦИЙ В ШКОЛЕ И ИССЛЕДОВАН
18. Тема 2. Компьютерные сети
19. 17 Между необходимостью сделать выбор своего профессионального пути и низшем уровнем готовности
20. Курсовая работа- Психологические аспекты деятельности страхового агента