Noter om R

(2) Transformér kolonnerne K og S ved at tage den naturlige logaritme. Kald de transformerede data
for logK og logS. Foretag med R-funktionen lm lineær regression for at bestemme den rette linje der
bedst beskriver sammenhængen mellem ln S og ln K (kald resultatet for lreg). Angiv ud fra resultatet
konstanterne a og b i modellen ln S = lnb+aln K.
(3) Lav et XY-plot af logS som funktion af logK. Tilføj derefter ved hjælp af abline den rette linje
ln S = lnb+aln K fundet i delopgave (2).
(4) Definér funktionen f (K) = bK a med de fundne værdier for a og b fra delopgave (2).
Lav nu et XY-plot af stofskifte$S som funktion af stofskifte$K og brug plot(...,add=TRUE)
til at tilføje grafen for f (K) for intervallet K ∈ [0,50].
Opgave 19 — Arbejde med data (powerdata.csv)
Filen powerdata.csv indeholder data fra et eksperiment hvor man har målt den tid det tager en computer
at “lægge” et puslespil. Man har prøvet dette for forskellige puslespil med forskellig antal brikker N. Der
er målt tidsforbrug i sekunder for to forskellige alternative løsningsstrategier, A og B.
(1) Hent fra hjemmesiden http://matdat.life.ku.dk/R-noter filen data/powerdata.csv og gem
filen på din computer.
(2) Læs datasættet fra filen ind i R. Kald det data. Check med summary at data er korrekt indlæst.
(3) Lav med plot og points et XY-plot med de to kolonner TidA og TidB som funktion af kolonnen
N. Datapunkterne fra TidA skal være røde og datapunkterne fra TidB blå. Husk at sætte intervallet
på andenaksen så ingen punkter falder udenfor (brug oplysningerne fra summary til at vælge et interval).
Akseteksterne skal være “N” på førsteaksen og “Tid” på andenaksen.
(4) Foretag med R-funktionen lm lineær regression for at bestemme den rette linje der bedst beskriver
sammenhængen mellem TidA og N. Lav herefter et XY-plot med TidA som funktion af N og tilføj den
fundne regressionslinje ved hjælp af R-funktionen abline.
(5) Transformér kolonnerne N, TidA og TidB ved at tage den naturlige logaritme. Kald de transformerede
data for logN, logA og logB.
Lav herefter med plot og points et XY-plot for de transformerede data med røde punkter for logA
som funktion af logN og blå punkter for logB som funktion af logN (ligesom i delopgave (3)). Akseteksterne
skal være “ln(N)” på førsteaksen og “ln(Tid)” på andenaksen.
(6) Foretag med R-funktionen lm lineær regression for at bestemme den rette linje der bedst beskriver
sammenhængen mellem logA og logN. Gør det samme for at finde sammenhængen mellem logB og
logN. Tilføj med abline regressionslinjerne til plottet fra delopgave (5) i hhv. rød og blå.
106