Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

R-Studio KT (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mitu proovitükki on kogu andmestikus?
  • Mitu puud on sinu proovitükil?
  • Mitu 1 rinde puud on puuliikide kaupa sinu proovitükil?
  • Mis on mudelpuude enamuspuuliigi keskmine kõrgus sinu proovitükil?
  • Keskmisest puust kõrgemaid sama liiki puid?
  • Keskmisest puust kõrgemaid sama liiki puid?
  • Keskmisest puust kõrgemaid sama liiki puid?
  • Mitu elusat puud on sinu proovitükil?

Lõik failist

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")

Vasakule Paremale
R-Studio KT #1 R-Studio KT #2 R-Studio KT #3 R-Studio KT #4 R-Studio KT #5 R-Studio KT #6 R-Studio KT #7
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 7 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2019-01-04 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 19 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Metsandus2015 Õppematerjali autor

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
18
docx

Lineaarne regressioonanalüüs

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

tehnomaterjalid
thumbnail
12
docx

Mitmene regressioonanalüüs ja mittelineaarne regressioonanalüüs

Mitmene regressioonanalüüs ja mittelineaarne regressioonanalüüs PD <- read.csv("puud15.CSV") PD$d_k<-with(PD, ifelse(d2>0,(d1+d2)/2, d1)) PD.1<-subset(PD, prt==642 & aasta==2001 & h>0 & hv>0) PD.2<-subset(PD, prt==642 & aasta==2006, select=c(puu,rin,d_k,h,hv)) names(PD.2)<-c("puu","rin_2","d_k2","h_2","hv_2") PD.1.2<-merge(PD.1,PD.2,all.x=T) with(PD.1.2, table(rin,rin_2)) PD.1.2$rin12<-with(PD.1.2, paste(rin,rin_2,sep="")) table(PD.1.2$rin12) PD.1.2E<-subset(PD.1.2, rin12 %in% c("11","22")) # rinnaspindala juurdekasv PD.1.2E$ig5<-with(PD.1.2E, (d_k2^2 - d_k^2)*pi/4) hist(PD.1.2E$ig5) # M0: ig5 = a M0<-lm(ig5~1,PD.1.2E) summary(M0) # mean(PD.1.2E$ig5); sd(PD.1.2E$ig5) # R2: 1-(sd(PD.1.2E$ig5)/var(PD.1.2E$ig5))^2 # Md: ig5 = a + b*d Md<-lm(ig5~d_k,PD.1.2E) summary(Md) # Mh: ig5 = a + b*h Mh<-lm(ig5~h,PD.1.2E) summary(Mh) # Mhv: ig5 = a + b*hv Mhv<-lm(ig5~hv,PD.1.2E) summary(Mhv) # Mdh: ig5 = a + b1*d + b2*h Mdh<-lm(ig5~d_

tehnomaterjalid
thumbnail
12
doc

Metsandusliku andmetöötluse alused 2.osa

Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakorralduse osakond Gabriel Kase Metsandusliku andmetöötluse alused II Proovitüki nr. 819 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 Juhendaja - lektor Külliki Kiviste Tartu 2012 Sisukord 2. Üldiseloomustus........................................................................................................ 3 3. Tunnuste liigid...........................................................................................................3 4. Rühmitamine............................................................................................................. 4 6. Graafikud...................................................................................................................7 11. Kasutatud kirjandus..........................................................................

Andmetöötlus alused



Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun