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y= β0+β1·x1+ β2·x2+...+ɛ y 160 170 180 190 200 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 20 30 40 50 60 70 x y= β0+β1·x n 1 + β2·x2+...+ɛ y 160 170 180 190 200 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 20 30 40 50 60 70 x 4.3 Regressionsanalyse y 160 170 180 190 200 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 20 30 40 50 60 70 x curve( # Linie Konfidenzintervall predict(modell, newdata = data.frame(x = x), interval = "confidence")[ , "lwr"], # lower Intervall add = TRUE, lty="dashed") # Linientyp s. 29 curve( # Linie Konfidenzintervall predict(modell, newdata = data.frame(x = x), interval = "confidence")[ , "upr"], add = TRUE, lty="dashed") # Linientyp s. 29 4 Statistik � Vorhersageintervalle analog mit interval = "prediction"; predict() und curve() funktionieren auch mit anderen (nichtlinearen) Modellgleichungen 4.3.2 Linear, multipel Ein Modell der Form y = β0 + β1 · x1 + β2 · x2 + ... + ɛ data(airquality) # Daten einlesen ?airquality # Hilfe zum Datensatz names(airquality) # welche Variablen? attach(airquality) # wenn attach(...) dann entfällt 'data=airquality'i.d.R. ozone.lm
4 Statistik data(airquality) # Daten einlesen ?airquality # Hilfe zum Datensatz names(airquality) # welche Variablen? attach(airquality) # wenn attach(...) dann entfällt 'data=airquality'i.d.R. 4.3 Regressionsanalyse � sobald man die verkürzte Schreibweise Ozone~. benutzt, muß man jedoch die Datenherkunft hinzufügen; hier durch data=airquality pairs(airquality, panel = panel.smooth, main = "airquality data") # Daten anschauen ozone.lm.wind
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Skript zum Umgang und zur multivari
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Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzei
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3.2.16 Balkendiagramme/Histogramme
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4.6.1 Umkehrpunkte . . . . . . . .
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1 Allgemeines Benutzung des Skripte
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart die Au
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart 1.2.2
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart m[1,]
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart par(ma
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1 Allgemeines 1.4 Pakete laden, her
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2 Daten log(...) # natürlicher Log
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2 Daten 2.3 Datenumgang cat(file=ff
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2 Daten 2.3 Datenumgang 2.3.4 Einge
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2 Daten 2.3 Datenumgang # Reihe än
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2 Daten 2.3 Datenumgang sich natür
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2 Daten 2.3 Datenumgang # 1 (4.33,4
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2 Daten 2.4 Transformieren . . . .
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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Seite 63 und 64: 3 Grafik 3.2 Diagramme Entsprechend
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Seite 97 und 98: 4 Statistik set.seed(25) # Zufallsg
Seite 99 und 100: 4 Statistik # allgemeine Modell Aus
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Seite 107 und 108: 4 Statistik rect.hclust(hc, h=50, w
Seite 109 und 110: 4 Statistik library(fpc) # Paket la
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Seite 113 und 114: 4 Statistik # Dendrogramm verkürze
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Glossar A abhängig X → Y - Hier
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B am Ähnlichsten ist, hat die Auto
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Chi 2 - Test Mit dem Chi-Quadrat-Te
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D Datentransformation Die Transform
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E Eigenvektor Eigenvektoren eines l
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Friedman - Test Der Friedman - Test
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horseshoe effect Siehe arch effect.
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und xi werden die Deskriptoren stan
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Manhattan-Metrik (auch City-Block-M
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Multikolinearität Das Vorliegen ei
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man schreibt das mathematisch so au
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post-hoc Tests auch a posteriori Te
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R R - Modus s. Q - Modus. R 2 auch
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skaleninvariant Skaleninvarianz ist
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Normalverteilung: Shapiro-Wilk Test
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Verteilungen Binomialverteilung, B(
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W Ward Clusteranalyse Beim Ward - V
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Literatur Amaral, G. J. A., I. L. D
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Anhang Funktion 1: Zum Zeichnen von
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# NA - data (not available) show.na
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x.max
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x=seq(from=x.axis[1] , to=x.axis[nx
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data.null[, 1], col=ifelse(length(p
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} y1
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stop("\n#> 'chain' should be a char
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} ) data
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# y
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# stop("Stop: chain data needed wit
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"theta[ni=%8$2s]:%1$32.50f psi=%2$8
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# mod.lm
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xy$y[2:3]
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R Reference Card by Tom Short, EPRI
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Where leading zeros are shown they
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character expansion font = 1 (1,2,3
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k - medoid pma(...) cluster . . . .
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Linienenden par(lend="rounded") 29
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