Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse
Sulge

"topleft" - 2 õppematerjali

Lineaarne regressioonanalüüs
18
docx

Lineaarne regressioonanalüüs

Ruutjuure teisendus h=a+b*sqrt(d) M5<-lm(h~I(sqrt(d_k)), data=PD.KU) summary(M5) M5.pred<-predict(M5,newdata=data.frame(d_k=D)) lines(D,M5.pred, col="brown") coefficients(M5)[1] coefficients(M5)[2] summary(M5)$adj.r.squared summary(M5)$sigma AIC(M5) > coefficients(M5)[1] # p-väärtus liiga suur (Intercept) -1.170556 > coefficients(M5)[2] I(sqrt(d_k)) 4.308962 > summary(M5)$adj.r.squared [1] 0.8155828 > summary(M5)$sigma [1] 1.604568 > AIC(M5) [1] 166.6462 legend("topleft", c("sirge","ruutparabool","hüperbool","logaritmiline teisendus","ruutjuure teisendus"), col=c("red","blue","green","orange","brown"), lwd=rep(2,5),bty="n",cex=0.9, y.intersp=0.7)

Tehnoloogia → tehnomaterjalid
11 allalaadimist
Mitmene regressioonanalüüs ja mittelineaarne regressioonanalüüs
12
docx

Mitmene regressioonanalüüs ja mittelineaarne regressioonanalüüs

3+(d_k/(a+b*d_k))^3, PD.KU, start=list(a=1,b=0.4)) summary(Mnsld.2) curve(1.3+(x/(coefficients(summary(Mnsld.2))[1]+coefficients(summary(Mnsld.2))[2]*x))^3, from=0, to=35, col=3,add=T,lwd=2) rect(22,7,33,12,border=3,col=0) ac2 <- round(coefficients(summary(Mnsld.2))[1:2],3) valem2 <- substitute(h==1.3+(frac(d, b0+b1*d))^3, list(b0=ac2[1],b1=ac2[2])) text(23,10,valem2,pos=4) s2 = round(summary(Mnsld.2)$sigma,2) subr2 = substitute(s[e]==s2,list(s2=s2)) text(23,8,subr2,pos=4) legend("topleft", c("lm( )","nls( )"), col=c("red","green"), lwd=1,title="lƤhendamiseks kasutatud n funktsioon", bty="n",cex=0.9,y.intersp=0.8)

Tehnoloogia → tehnomaterjalid
8 allalaadimist


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