Zum Speichern der Datei verwenden Sie den Befehl. Der Befehl acf(x), acf(x), acf(x) berechnet die Autokorrelation der Daten mit unterschiedlichen Intervallen und erzeugt eine entsprechende Grafik. all(x), all(x) fragt ab, ob das Objekt x nur den Wahrheitswert TRUE enthält. any(x), any(x) fragt ab, ob das Objekt x den Wahrheitswert TRUE mindestens einmal enthält. Sie können auch einzelne Befehle aus dem Skriptfenster in R Studio mit Str und Enter anstelle der Schaltfläche Ausführen an die Konsole senden. Befehle können auch direkt in der Konsole ausgeführt werden (Ausführung mit der Enter-Taste). Sofern nicht anders angegeben, bezeichnet x eine Variable, die ein Einzelwert, ein Vektor, eine Liste, eine Matrix etc. sein kann.
Rückschritt mit R
Ein Rückschritt in R mag etwas ungewöhnlich sein, aber er bietet für jedes denkbare Model in sehr kurzer Zeit Rückschlüsse und gibt mit nur wenigen Kommandos eine Statistik über die Nachteile aus. Zur Rückführung übernehmen wir die Angaben von Anscombe: …. Die R-Codierung liest die Anscombe-Daten, die 4 unterschiedliche Meßreihen haben.
Die zugehörigen Größen werden in der Schlaufe in den Größen 1, 2, 3, 4 und 1, 2, 3, 4 und 4 aus dem Datenbestand in jedem Durchlauf abgespeichert und schließlich mit der plotten () Methode als Streudiagramm wiedergegeben. Der Befehl paste(Argument1, Argument2,…., sept=) kompiliert die unterschiedlichen Parameter mit dem in sep= spezifizierten Zeichen.
Er kann jedes beliebige Model an die Gegebenheiten anpassen. Es genügt, das Model in einer für R lesbaren Sprache zu formulieren. Die Beschreibung eines Modells erfolgt mit einer eigenen Schreibweise. Es gibt mehrere Verknüpfungen, die innerhalb der Rezeptur verwendet werden können:
Dies soll an einigen Beispielen verdeutlicht werden: Sie wollen die folgende Gleichung als Vorlage in R darstellen: Ich bin hier, um dir zu sagen, dass du es bist. In der Grundeinstellung ist die Verlagerung des Models auf der y-Achse eingeschlossen und es entsprechen die Reste zwischen Model und Daten. In der Formelschreibweise in R wäre dies das Modell:
Wenn zum Beispiel eine Verlagerung auf der y-Achse nicht gewünscht ist, würde die Berechnung so aussehen: als Model in R der folgenden Dimensionen: In R ist die Regressionsfunktion verb+lm()+ Die Grafik verdeutlicht, dass es sich im Diagramm 1 gegen 1 ist.
Ein linearer Rückschritt nach der Formel: Rest gegen eingepasst Das herkömmliche Residualdiagramm wendet die Residualwerte gegen die eingestellten Grenzwerte an.
Im Idealfall sollten die Reste gleich Null sein, was der Strichlinie entsprich. Der tatsächliche Rest ist mit der Markierung der rot markierten Zeile versehen. Normale Q-Q In diesem Diagramm wurden die Reste normiert und gegen die theoretische Quantile der Standard-Normalverteilung aufgerechnet. Im Idealfall sollten die Reste normalerweise verteilt sein und auf der gepunkteten Fläche aufliegen.
So können z.B. in diesem Diagramm gezielt voneinander abweichende Werte identifiziert werden. Skalierung Diese Darstellung behebt eine schräge Ausbreitung. Hebeldiagramm Das zuletzt dargestellte Diagramm stellt den Einfluß der Rückstände auf das eingestellte Model dar. Die gepunkteten Striche zeigen die Entfernung des Kochs. Diese Entfernung gibt an, wie stark der Einfluß auf das Model wäre, wenn dieser Betrag entfernt würde.
Anhand der function predict() können weitere Größen aus dem Model vorhergesagt werden. Für die Berechnung wird ein Datenrahmen mit den neuen Daten für die Vorhersage als zweites Parameter verwendet. Um die nichtlinearen Modellierungen in R einzupassen, benutzen Sie die Methode nls(), die für die nichtlinearen kleinsten Quadrate steht.
Die vorherige Grafik zeigt, dass die Angaben ( y_2 ) ( x_2 ) einem quadratischem Model folgen. reg. vierfach x
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