Mitmene regressioonanalüüs ja mittelineaarne regressioonanalüüs
PD
PD$d_k0,(d1+d2)/2, d1))
PD.10 & hv>0)
PD.2
names(PD.2)
PD.1.2
with(PD.1.2, table(rin,rin_2))
PD.1.2$rin12
table(PD.1.2$rin12)
PD.1.2E
# rinnaspindala juurdekasv
PD.1.2E$ig5
hist(PD.1.2E$ig5)
50 punkti
Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
~ 6 lehte
Lehekülgede arv dokumendis
2015-11-09
Kuupäev, millal dokument üles laeti
8 laadimist
Kokku alla laetud
0 arvamust
Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
AnnaAbi
Õppematerjali autor
Kodutöö: Lineaarne regressioonanalüüs PD <- read.csv("puud15.CSV") # parameeter sep="," ja dec="." PD$d_k<-with(PD, ifelse(d2>0,(d1+d2)/2, d1)) PD.<-subset(PD, prt==642 & aasta==2001) PD.<-droplevels(PD.) plot(h~d_k,data=PD.) PD.H <- subset(PD., h>0 & hv>0) table(PD.H$pl) PD.KU<-subset(PD.H, pl=="KU") par(mar=c(4.5,4.5,1,1)) plot(NULL,xlim=c(0,40),ylim=c(0,25),xlab="diameeter, cm", ylab="kõrgus, m") abline(v=seq(0,40,10),lty=3,col="grey75") abline(h=seq(0,25,5),lty=3,col="grey75") # abijooned points(h~d_k,data=subset(PD.KU),lwd=1) with(subset(PD., pl=="KU"),rug(d_k)) 1. Sirge h=a+b*d M1 <- lm(h~d_k, data=PD.KU) summary(M1) D<-0:40 M1.pred <- predict(M1,newdata=data.frame(d_k=D)) lines(D,M1.pred, col="red") coefficients(M1)[1] coefficients(M1)[2] # dobavit' p-value v tablicu v vide * summary(M1)$adj.r.squared summary(M1)$sigma # sqrt(sum(M1$residuals^2)/(length(M1$residuals)-2)) AIC(M1) > coefficients(M1)[1] (Intercept) 7.7585
R-Studio Kontrolltöö Mitu proovitükki on kogu andmestikus? #Mitu proovitükki on kogu andmestikus puud2015=read.csv("puud2015.csv",sep=";",dec=",") #Impordin andmed puud2015$D=ifelse(puud2015$D2>0,(puud2015$D1+puud2015$D2)/2,puud2015$D1) #Lisan tulba D length(table(puud2015$PRT)) #Vaatan mitu proovitükki on kogu andmestikus loetledes read > #Mitu proovitükki on kogu andmestikus > puud2015=read.csv("puud2015.csv",sep=";",dec=",") #Impordin andmed > puud2015$D=ifelse(puud2015$D2>0,(puud2015$D1+puud2015$D2)/2,puud2015$D1) #Lisan tulba D > length(table(puud2015$PRT)) #Vaatan mitu proovitükki on kogu andmestikus loetledes read [1] 229 VASTUS: Kogu andmestikus on 229 proovitükki. Mitu puud on sinu proovitükil? #Mitu puud on sinu proovitükil? PRT332=subset(puud2015,PRT=="332") #Teen eraldi andmestiku PRT332-st length(table(PRT332$PUU)) #Loetlen puude arvu PRT-l > #Mitu puud on sinu proovitükil? > PRT332=subset(puud2015,PRT=="332") #Teen eraldi andmestiku PRT332-st > leng
3 ELEKTRIAJAMITE ELEKTROONSED SÜSTEEMID 4 Valery Vodovozov, Dmitri Vinnikov, Raik Jansikene Toimetanud Evi-Õie Pless Kaane kujundanud Ann Gornischeff Käesoleva raamatu koostamist ja kirjastamist on toetanud SA Innove Tallinna Tehnikaülikool Elektriajamite ja jõuelektroonika instituut Ehitajate tee 5, Tallinn 19086 Telefon 620 3700 Faks 620 3701 http://www.ene.ttu.ee/elektriajamid/ Autoriõigus: Valery Vodovozov, Dmitri Vinnikov, Raik Jansikene TTÜ elektriajamite ja jõuelektroonika instituut, 2008 ISBN ............................ Kirjastaja: TTÜ elektriajamite ja jõuelektroonika instituut 3 Sisukord Tähised............................................................................................................................5 Sümbolid .....................
A... AA Auto Answer AAA Authentication, Authorization and Accounting AAB All-to-All Broadcast AAC Advanced Audio Coding AACS Advanced Access Control System AAL Asynchronous Transfer Mode Adaption Layer AAM Automatic Acoustic Management AAP Applications Access Point [DEC] AARP AppleTalk Address Resolution Protocol AAS All-to-All Scatter AASP ASCII Asynchronous Support Package AAT Average Access Time AATP Authorized Academic Training Program [Microsoft] .ABA Address Book Archive (file name extension) [Palm] ABAP Advanced Business Application Programming [SAP] ABC * Atanasoff-Berry Computer (First digital calculating machine that used vacuum tubes) ABEND Abnormal End ABI Application Binary Interface ABIOS Advanced BIOS ABIST Automatic Built-In Self-Test [IBM] ABLE Adaptive Battery Life Extender + Agent Building and Learning Environment [IBM] ABM Asynchronous Balanced Mode ABR Available Bit Rate ABRD
;P ulJbijlg lsBN 978-1-8432s-569-7 Illllll]ililil]t llll ||||rl 9 x781843x255697x Conlenls UNI T1 househol d & appl i ances; dw el l i ngs ln Searchof the Perfect My Home is my chores;colours& rooms;home H ome(mul ti pl choi e ce) Castle(pp. 5-19) safety TheCharmingPast:Blarney Castle- Du
;P ulJbijlg lsBN 978-1-8432s-569-7 Illllll]ililil]t llll ||||rl 9 x781843x255697x Conlenls UNI T1 househol d & appl i ances; dw el l i ngs ln Searchof the Perfect My Home is my chores;colours& rooms;home H ome(mul ti pl choi e ce) Castle(pp. 5-19) safety TheCharmingPast:Blarney Castle- Du
;P ulJbijlg lsBN 978-1-8432s-569-7 Illllll]ililil]t llll ||||rl 9 x781843x255697x Conlenls UNI T1 househol d & appl i ances; dw el l i ngs ln Searchof the Perfect My Home is my chores;colours& rooms;home H ome(mul ti pl choi e ce) Castle(pp. 5-19) safety TheCharmingPast:Blarney Castle- Du
;P ulJbijlg lsBN 978-1-8432s-569-7 Illllll]ililil]t llll ||||rl 9 x781843x255697x Conlenls UNI T1 househol d & appl i ances; dw el l i ngs ln Searchof the Perfect My Home is my chores;colours& rooms;home H ome(mul ti pl choi e ce) Castle(pp. 5-19) safety TheCharmingPast:Blarney Castle- Du
annaabi.ee 
![PD.KU$h.nsld<- 1.3+(PD.KU$d_k/(Mnsld.1$coefficients[1]+Mnsld.1$coefficients[2]*PD.KU$d_k))^3](./mpic.php?inside=150657%2FBackup-5_1.png)
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
Kõik kommentaarid