zajecia11

This commit is contained in:
Jakub Adamski 2021-06-07 09:15:01 +02:00
parent 49e5ce18ca
commit dd107fbba8
9 changed files with 225 additions and 0 deletions

View File

@ -1,4 +1,5 @@
# Zajęcia 10
Regresja logistyczna i Poissona
## Regresja logistyczna

BIN
zajecia11/.RData Normal file

Binary file not shown.

81
zajecia11/.Rhistory Normal file
View File

@ -0,0 +1,81 @@
pomiar_1<-c(5.4,21.2,6.4,12.5,26.4,33.3,26.4,26.6,21.0,16.8,15.6,40.0,46.6,19.8,28.4,20.0,37.2)
pomiar_2<-c(16.8,34.0,5.3,33.0,26.4,22.5,13.5,11.0,12.5,8.0,14.6,42.4,55.5,25.8,23.0,25.5,24.5)
pomiar_3<-c(6.8,30.0,21.7,10.8,23.0,27.7,8.8,16.4,12.5,7.5,11.4,31.4,34.5,23.0,25.4,20.1,28.8)
pomiar_4<-c(22.5,18.0,4.3,16.8,20.0,40.0,15.5,27.0,10.2,6.5,14.4,36.6,25.5,18.4,10.0,17.2,15.5)
par(mfrow=c(2,2))
hist(pomiar_1)
hist(pomiar_2)
hist(pomiar_3)
hist(pomiar_4)
pomiary<-c(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)
pomiary<-c(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)
pomiary<-c(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)
dane<-matrix(pomiary,nrow = 17)
d1 <- data.frame(pomiar_1,pomiar_1, pomiar_2, pomiar_2)
View(dane)
View(dane)
View(d1)
View(d1)
plot(d1, main = "Wykres rozrzutu", pch = 16)
pairs(data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4))
shapiro.test(pomiar_1)
shapiro.test(pomiar_2)
shapiro.test(pomiar_3)
shapiro.test(pomiar_4)
qqnorm(pomiar_1)
qqline(pomiar_1)
g <- factor(rep(1:4, c(17, 17, 17, 17)))
require(graphics)
boxplot(as.vector(dane) ~ g)
hist(pomiar_1)
bartlett.test(as.vector(dane) ~ g, data = dane)$p.value
fligner.test(as.vector(dane) ~ g, data = dane)$p.value
summary(aov(as.vector(dane) ~ g, data = data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)))
pairwise.t.test(as.vector(dane),g,data = data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4))
plec <-ifelse(Dyslexia$gender=="female",0,1)
reka <-ifelse(Dyslexia$handed=="right",1,0)
require(Dyslexia)
require(BSDA)
install.packages("BSDA")
require(BSDA)
plec <-ifelse(Dyslexia$gender=="female",0,1)
reka <-ifelse(Dyslexia$handed=="right",1,0)
dane<-subset(Dyslexia,select=c(age,weight,height,words))
pairs(dane)
model1<-lm(words~age+weight+height,data=dane)
summary(model1) #nieistotne zmienne
step(model1)
model2<-lm(words~weight+height,data=dane)
summary(model2)
step(model2)
model3 <- lm(weight ~ height, data = dane)
summary(model3)
temp_height <- data.frame(height = seq(min(dane$height) - 10,
max(dane$height) + 10,
length = 100))
pred <- stats::predict(model3, temp_height, interval = "prediction")
plot(dane$height,dane$weight, main = "Wykres rozrzutu", pch = 16)
abline(model3, col = "red", lwd = 2)
nowa_wys<-data.frame(height=67)
predict(model3,nowa_wys,interval="prediction")
pred_67<-predict(model3,nowa_wys,interval="prediction")
pred_67<-predict(model3,nowa_wys,interval="prediction")
points(67, pred_67[, 1], col = "blue", pch = 16)
x1<-rexp(30,5)
x2<-rnorm(30,2,2)
x3<-rnorm(30,10,1)
gen<-c(x1,x2,x3)
par(mfrow=c(2,2))
plot(density(x,bw=0.1))
plot(density(gen,bw=0.1))
plot(gen)
plot(density(gen,bw=0.1))
plot(density(x,bw=0.5))
plot(density(gen,bw=0.5))
par(mfrow=c(2,2))
plot(density(gen,bw=0.1))
plot(density(gen,bw=0.5))
plot(density(x,bw=3))
plot(density(x,bw=5)) #na trzecim
plot(density(gen,bw=3))
plot(density(gen,bw=5)) #na trzecim

Binary file not shown.

6
zajecia11/README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,6 @@
# Zajęcia 11
Powtórka
## Noatki
- par - definiuje ułożenie wykresów w RStudio

122
zajecia11/zadania.R Normal file
View File

@ -0,0 +1,122 @@
pomiar_1<-c(5.4,21.2,6.4,12.5,26.4,33.3,26.4,26.6,21.0,16.8,15.6,40.0,46.6,19.8,28.4,20.0,37.2)
pomiar_2<-c(16.8,34.0,5.3,33.0,26.4,22.5,13.5,11.0,12.5,8.0,14.6,42.4,55.5,25.8,23.0,25.5,24.5)
pomiar_3<-c(6.8,30.0,21.7,10.8,23.0,27.7,8.8,16.4,12.5,7.5,11.4,31.4,34.5,23.0,25.4,20.1,28.8)
pomiar_4<-c(22.5,18.0,4.3,16.8,20.0,40.0,15.5,27.0,10.2,6.5,14.4,36.6,25.5,18.4,10.0,17.2,15.5)
par(mfrow=c(2,2))
hist(pomiar_1)
hist(pomiar_2)
hist(pomiar_3)
hist(pomiar_4)
pomiary<-c(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)
dane<-matrix(pomiary,nrow = 17)
d1 <- data.frame(pomiar_1,pomiar_1, pomiar_2, pomiar_2)
plot(d1, main = "Wykres rozrzutu", pch = 16)
# zależne czy nie
pairs(data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4))
# czy z rozkładu normalnego
shapiro.test(pomiar_1)
shapiro.test(pomiar_2)
shapiro.test(pomiar_3)
shapiro.test(pomiar_4)
qqnorm(pomiar_1)
qqline(pomiar_1)
g <- factor(rep(1:4, c(17, 17, 17, 17)))
require(graphics)
boxplot(as.vector(dane) ~ g)
# weryfikacja hipotezy o jednakowych średnich wartościach badanej cechy
bartlett.test(as.vector(dane) ~ g, data = dane)$p.value #ANOVA
fligner.test(as.vector(dane) ~ g, data = dane)$p.value
summary(aov(as.vector(dane) ~ g, data = data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4)))
#nie ma różnic między grupami
#porównania wielokrotne miedzy grupami
pairwise.t.test(as.vector(dane),g,data = data.frame(pomiar_1,pomiar_2,pomiar_3,pomiar_4))
#brak różnic
#Czy odrzucamy postawioną hipotezę badawczą
#nie ma podstaw
# PROBLEM 2
install.packages("BSDA")
require(BSDA)
# kodowanie
plec <-ifelse(Dyslexia$gender=="female",0,1)
reka <-ifelse(Dyslexia$handed=="right",1,0)
dane<-subset(Dyslexia,select=c(age,weight,height,words))
pairs(dane)
# wybieramy do analizy
model1<-lm(words~age+weight+height,data=dane)
summary(model1) #nieistotne zmienne
step(model1)
#najlepiej dopasowany model dla zależności liczby czytanych słów
model2<-lm(words~weight+height,data=dane)
summary(model2)
step(model2) #nieistotne zmienne
# najlepiej dopasowaną prostą regresji dla zależności zmiennej weight od height
# zmiana modelu
model3 <- lm(weight ~ height, data = dane)
summary(model3)
temp_height <- data.frame(height = seq(min(dane$height) - 10,
max(dane$height) + 10,
length = 100))
pred <- stats::predict(model3, temp_height, interval = "prediction")
plot(dane$height,dane$weight, main = "Wykres rozrzutu", pch = 16)
abline(model3, col = "red", lwd = 2)
nowa_wys<-data.frame(height=67)
predict(model3,nowa_wys,interval="prediction")
pred_67<-predict(model3,nowa_wys,interval="prediction")
points(67, pred_67[, 1], col = "blue", pch = 16)
# ZAD3
x1<-rexp(30,5)
x2<-rnorm(30,2,2)
x3<-rnorm(30,10,1)
gen<-c(x1,x2,x3)
# wykresy gęstości jądrowych przy różnych szerokościach okna
par(mfrow=c(2,2))
plot(density(gen,bw=0.1))
plot(density(gen,bw=0.5))
plot(density(gen,bw=3))
plot(density(gen,bw=5)) #na trzecim

13
zajecia11/zajecia11.Rproj Normal file
View File

@ -0,0 +1,13 @@
Version: 1.0
RestoreWorkspace: Default
SaveWorkspace: Default
AlwaysSaveHistory: Default
EnableCodeIndexing: Yes
UseSpacesForTab: Yes
NumSpacesForTab: 2
Encoding: UTF-8
RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX

View File

@ -1,4 +1,5 @@
# Zajęcia 8
Regresja liniowa
## Regresja

View File

@ -1,4 +1,5 @@
# Zajęcia 9
Regresja wielokrotna i krokowa
## Regresja wielokrotna