1.1 t Rikon * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 *
|
|
- Καλλίστρατος Καλάρης
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Copyright (c) 004,005 Hidetoshi Shimodaira t :4:14 shimo Rikon * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 37 degrees of freedom Multiple R-Squared: 0.964,Adjusted R-squared: F-statistic: on 9 and 37 DF, p-value: <.e-16 p = 9 t- p β3 Tomo p =0.33. β7 Ktan p =0.55 t- βi = 0 xi > dat <- read.table("dat000.txt") > dim(dat) [1] > names(dat) [1] "Zouka" "Ninzu" "Kaku" "Tomo" "Tandoku" "X65Sai" "Kfufu" [8] "Ktan" "Konin" "Rikon" > fit <- lm(zouka~.,dat) > summary(fit) Call: lm(formula = Zouka ~., data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) e-07 *** Ninzu e-10 *** Kaku * Tomo Tandoku e-05 *** X65Sai * Kfufu ** Ktan Konin *** 1 7 x7 Ktan x3 Tomo lm() update() > fit1 <- update(fit,~.- Ktan) # x3 (beta3=0 ) > summary(fit1) Call: lm(formula = Zouka ~ Ninzu + Kaku + Tomo + Tandoku + X65Sai + Kfufu + Konin + Rikon, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) e-10 *** Ninzu e-11 *** Kaku ** Tomo Tandoku e-07 *** X65Sai *** Kfufu ** Konin *** Rikon * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 38 degrees of freedom Multiple R-Squared: ,Adjusted R-squared: F-statistic: 16 on 8 and 38 DF, p-value: <.e-16 > fit <- update(fit1,~.- Tomo) # x7 beta7=0 > summary(fit) Call: lm(formula = Zouka ~ Ninzu + Kaku + Tandoku + X65Sai + Kfufu + Konin + Rikon, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) e-10 *** Ninzu e-11 *** Kaku ** Tandoku e-07 *** X65Sai *** Kfufu ** Konin e-05 *** Rikon * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 39 degrees of freedom Multiple R-Squared: 0.968,Adjusted R-squared: F-statistic: on 7 and 39 DF, p-value: <.e p y = β0 + β1x1 + + βpxp + ɛ S {1,..., p S y = β0 + βixi + ɛ i S S βi = 0, i {1,..., p \ S S {1,..., p p = 5 S = {1, 3 {1,..., 5 y = β0 + β1x1 + βx + β3x3 + β4x4 + β5x5 + ɛ {1, 3 y = β0 + β1x1 + β3x3 + ɛ β = β4 = β5 = 0 S S subset selection S 1. S p p = = 104 S S =. (stepwise ) S 3. =0, 1,..., p p S S S 1. (t- F - ). i {1,..., p 3 4
2 1.3 AIC AIC AIC=Akaike Information Criterion step() > dat <- read.table("dat000.txt") > fit <- lm(zouka~.,dat) > fitstep <- step(fit) Start: AIC= Zouka ~ Ninzu + Kaku + Tomo + Tandoku + X65Sai + Kfufu + Ktan + Konin + Rikon Df Sum of Sq RSS AIC - Ktan Tomo <none> X65Sai Rikon Kaku Kfufu Konin Tandoku Ninzu Step: AIC= Zouka ~ Ninzu + Kaku + Tomo + Tandoku + X65Sai + Kfufu + Konin + Rikon Df Sum of Sq RSS AIC - Tomo <none> Rikon Kfufu Kaku X65Sai Konin Tandoku Ninzu Step: AIC= Zouka ~ Ninzu + Kaku + Tandoku + X65Sai + Kfufu + Konin + Rikon Df Sum of Sq RSS AIC <none> Rikon Kaku Kfufu X65Sai Konin Tandoku Ninzu > extractaic(fit) [1] > n <- 47; p <- 10 > n*log(sum(resid(fit)^)/n) + *p # stepaic() AIC [1] > extractaic(fitstep) [1] > extractaic(fitstep) - extractaic(fit) # AIC [1] > AIC(fit) [1] > n*(1+log(*pi*sum(resid(fit)^)/n)) + *(p+1) # AIC() AIC [1] > AIC(fitstep) [1] > AIC(fitstep) - AIC(fit) # AIC [1] x7 Ktan x3(tomo) t- θ dim θ l(θ) AIC = l(ˆθ) + dim θ AIC l(ˆθ) AIC AIC AIC 6 θ = (β0, β1,..., βp, σ), dim θ = p + 1 l(ˆθ) = n { 1 + log(πˆσ ) n ˆσ i=1 = e i n AIC = n { 1 + log(πˆσ ) + (p + 1) AIC AIC() step() extractaic() AIC extractaic() n log(ˆσ ) + p AIC n (1 + log π) AIC() extractaic() S AIC 1.4 AIC # run008.r # AIC func008a <- function(p) { # p m <- ^p # wh <- matrix(logical(m*p),m) for(i in 1:p) { k <- ^(i-1) wh[,i] <- c(rep(f,k),rep(t,k)) na <- apply(wh,1,function(v) paste((1:p)[v],collapse="")) # na <- paste("(",na,")",sep="") dimnames(wh) <- list(na,1:p) wh func008b <- function(x,y,wh) { # x= y= x <- as.matrix(x); y <- as.vector(y) x <- cbind(1,x) # = X ( 1 ) wh <- cbind(t,wh) # = (beta0 ) 7 xx <- t(x) %*% x # = X X xy <- t(x) %*% y # = X y m <- nrow(wh) # aics <- rep(0,m) # AIC names(aics) <- rownames(wh) # n <- nrow(x) # for(i in 1:m) { w <- wh[i,] # pw <- sum(w) - 1 # xxw <- xx[w,w,drop=f]; xyw <- xy[w,drop=f] # bew <- solve(xxw) %*% xyw # predw <- as.vector(x[,w] %*% bew) # residw <- y - predw # rssw <- sum(residw^) # RSS aicw <- n*(1+log(*pi*rssw/n)) + *(pw+) # AIC aics[i] <- aicw # aics > source("run008.r") > dat <- read.table("dat000.txt") > x <- dat[,-1]; y <- dat[,1] # y=zouka x= > wh <- func008a(p) # 51 > dim(wh) [1] 51 9 > wh[1:10,] # () FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (1) TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE () FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (1) TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (3) FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (13) TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (3) FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (13) TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (4) FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE (14) TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > aics <- func008b(x,y,wh) # AIC > sort(aics)[1:10] # AIC (145689) ( ) ( ) ( ) (14568) (134568)
3 (145678) ( ) (146789) ( ) > order(aics)[1:10] # [1] > wh[order(aics)[1:10],] # (145689) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE ( ) TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE ( ) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ( ) TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE (14568) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE (134568) TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE (145678) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE ( ) TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE (146789) TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE ( ) TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE x3(tomo) x7 Ktan t- 1.5 AIC p p AIC AIC library(leaps) regsubsets() > library(leaps) # > dat <- read.table("dat000.txt") > rg <- regsubsets(zouka~.,dat,nvmax=100) # nvmax > srg <- summary(rg) # > srg # =1,...,9 (Intercept) 1 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE 3 TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE 4 TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE 5 TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE 6 TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE 7 TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE 8 TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE 9 TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE > srg$rss # RSS [1] [8] > n <- nrow(dat) > p <- nrow(srg) > aicrg <- *(n/)*(1+log(*pi*srg$rss/n)) + *( + (1:p)) # AIC > aicrg # =1,...,9 AIC [1] [8] > order(aicrg) # AIC [1] > srg[7,] # AIC (Intercept) Ninzu Kaku Tomo Tandoku X65Sai TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE Kfufu Ktan Konin Rikon TRUE FALSE TRUE TRUE > aicrg[7] # AIC [1] AIC 1. (stepwise). 3. # run0083.r # AIC,, # x= y= func0083a <- function(x,y) { # dat <- data.frame(x,y) # 9 10 fit <- lm(y~.,dat) # na0 <- names(coef(fit)) # fitstep <- step(fit,trace=f) # na1 <- names(coef(fitstep)) # wh <- na0 %in% na1 # na0 na1 names(wh) <- na0 # wh <- wh[-1] # (Intercept) list(which=wh,aic=aic(fitstep)) source("run008.r") func0083b <- function(x,y) { # whs <- func008a(ncol(x)) # colnames(whs) <- colnames(x) # aics <- func008b(x,y,whs) # AIC i <- order(aics)[1] # list(which=whs[i,],aic=aics[i]) library(leaps) func0083c <- function(x,y) { # dat <- data.frame(x,y) # rg <- regsubsets(y~.,dat,nvmax=100) # nvmax srg <- summary(rg) # n <- nrow(x); p <- nrow(srg) # wh0 <- srg[1,]; wh0[-1] <- F # y~1 srg <- rbind(wh0,srg) # y~1 srg$rss <- c(sum((y-mean(y))^),srg$rss) # y~1 aicrg <- *(n/)*(1+log(*pi*srg$rss/n)) + *( + (0:p)) # AIC i <- order(aicrg)[1] # list(which=srg[i,-1],aic=aicrg[i]) func0083 <- function(x,y,iss=1:3) { # nas <- c(" "," "," ")[iss]; funcs <- c(func0083a,func0083b,func0083c)[iss]; ans <- list(); # showpat <- function(v) # paste(sapply(v,function(x) if(x) "+" else "-"),collapse="") showline <- function(ra=null) # if(is.null(ra)) # cat(sprintf("# %8s %8s %16s %8s\n"," "," "," ","AIC")) else # cat(sprintf("# %8s %8g %16s %8g\n", ra$name,ra$time,showpat(ra),round(ra,))) 11 showline(); # for(i in 1:length(funcs)) { # ti <- system.time(ans[[i]] <- funcs[[i]](x,y)); # ans[[i]]$name <- nas[i]; ans[[i]]$time <- ti[1]; showline(ans[[i]]); # which <- t(sapply(ans,function(a) a)) # aic <- sapply(ans,function(a) a) # AIC time <- sapply(ans,function(a) a$time) # rownames(which) <- names(aic) <- names(time) <- nas list(which=which,aic=aic,time=time) > source("run0083.r") > dat <- read.table("dat000.txt") > x <- dat[,-1]; y <- dat[,1] > func0083a(x,y) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [1] > func0083b(x,y) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE (145689) > func0083c(x,y) TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [1] > func0083(x,y) 1
4 # # # TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE $time AIC X000 p =,..., 13 p = 14,..., 7 # run0084.r # AIC source("run0083.r") # source("run0066.r") # X000 cat("## X000 \n") code <- c("a0501","a0610","a060","f01503","a0605", "A06301","A0630","A06304","A06601","A0660") name <- c("zouka","ninzu","kaku","tomo","tandoku", "65Sai","Kfufu","Ktan","Konin","Rikon") code3 <- c(paste("a0410",3:8,sep=""),"a04307","a04405","a04406") name3 <- c(paste("mik",seq(0,45,by=5),sep=""),"shb60","rik40","rik50") code3 <- c(paste(code3,"01",sep=""),paste(code3,"0",sep="")) name3 <- c(paste(name3,"m",sep=""),paste(name3,"f",sep="")) dat <- mygetdat(c(code,code3),c(name,name3)) x <- dat[,-1]; y <- dat[,1] 13 cat("## (-13)\n") for(p in :13) { cat("## =",p,"\n") a <- func0083(x[,1:p],y) cat("## (14-7)\n") for(p in 14:7) { cat("## =",p,"\n") a <- func0083(x[,1:p],y,c(1,3)) > source("run0084.r") ### X000 # = 47 * 8 # Zouka Ninzu Kaku Tomo Tandoku 65Sai Kfufu Ktan Konin Rikon Mik0M Hokkaido Aomori Iwate Mik5M Mik30M Mik35M Mik40M Mik45M Shb60M Rik40M Rik50M Mik0F Mik5F Hokkaido Aomori Iwate Mik30F Mik35F Mik40F Mik45F Shb60F Rik40F Rik50F Hokkaido Aomori Iwate # code Imi Tani Zouka A0501 ( ) Ninzu A0610 ( :person) Kaku A060 ( ) Tomo F01503 ( ) Tandoku A0605 ( ) 65Sai A ( ) Kfufu A0630 ( ) Ktan A06304 ( ) Konin A06601 Rikon A0660 Mik0M A ( ) Mik5M A ( ) 14 Mik30M A ( ) Mik35M A ( ) Mik40M A ( ) Mik45M A ( ) Shb60M A ( ) Rik40M A ( ) Rik50M A ( ) Mik0F A ( ) Mik5F A ( ) Mik30F A ( ) Mik35F A ( ) Mik40F A ( ) Mik45F A ( ) Shb60F A ( ) Rik40F A ( ) Rik50F A ( ) ## (-13) ## = # # # ## = 3 # # # ## = 4 # # # ## = 5 # # # ## = 6 # # # ## = 7 # # # ## = 8 # # # ## = 9 # # # ## = 10 # # # ## = 11 # # # ## = 1 # # # ## = 13 # # # ## (14-7) ## = 14 # # ## = 15 16
5 # # ## = 16 # # ## = 17 # # ## = 18 # # ## = 19 # # ## = 0 # # ## = 1 # # ## = # # ## = 3 # # ## = 4 # # ## = 5 # # ## = 6 # # ## = 7 # # p step()) library(leaps) 1.8 AIC # run0086.r # AIC source("run0083.r") # cat("### \n") n <- 100; pm <- 40 # x <- matrix(runif(n*pm,-1,1),n) # x [-1,1] x <- x + runif(n,-0.5,0.5) # cat("# n=",n,", p=",pm,"\n") be <- c(rep(1,5),rep(0.,5),rep(0,pm-10)) # y <- x %*% be + 1*rnorm(n) # y cat("# beta\n") print(be) cat("# x \n") print(round(cor(x,x),3)[1:10,1:10]) cat("# x y \n") print(round(cor(y,x),3)) ans <- list() # for(p in c(:pm)) { cat("## =",p,"\n") ans[[as.character(p)]] <- func0083(x[,1:p],y,c(1,3)) kekka <- list(aic = sapply(ans,function(v) v), time = sapply(ans,function(v) v$time)) kekka$p <- as.numeric(dimnames(kekka$time)[[]]) cat("## \n") 18 print(kekka) matplot(kekka$p,t(kekka$time),log="y",type="b",xlab="p",ylab="time(sec)") legend(min(kekka$p),max(kekka$time)*0.9, c("1. step",". leaps"),lty=1:,col=1:,bty="n") dev.copyeps(file="run0086-t.eps") > source("run0086.r") ### # n= 100, p= 40 # beta [1] [0] [39] # x [,1] [,] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] [,] [3,] [4,] [5,] [6,] [7,] [8,] [9,] [10,] # x y [,1] [,] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,1] [1,] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,0] [,1] [,] [,3] [,4] [1,] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,30] [,31] [,3] [,33] [,34] [,35] [,36] [1,] [,37] [,38] [,39] [,40] [1,] ## = # # ## = 3 # # ## = 4 # # ## = 5 # # ## = 6 # # ## = 7 # # ## = 8 # # ## = 9 # # ## = 10 # # ## = 11 # # ## = 1 # # ## = 13 # # ## = 14 0
6 # # ## = 15 # # ## = 16 # # ## = 17 # # ## = 18 # # ## = 19 # # ## = 0 # # ## = 1 # # ## = # # ## = 3 # # ## = 4 # # ## = 5 # # ## = 6 # # ## = 7 # # ## = 8 # # ## = 9 # # ## = 30 # # ## = 31 # # ## = 3 # # ## = 33 # # ## = 34 # # ## = 35 # # ## = 36 # # ## = 37 # # ## = 38 # # ## = 39 # # ## = 40 # # ## $time $p [1] [6] time(sec) step. leaps p run0086-t step() library(leaps) 1.9 4
7 # run0085.r # AIC source("run0083.r") # b func0085a <- function(x,y,b,func=func0083c,...) { ans <- list(); n <- nrow(x) for(j in 1:b) { i <- sample(1:n,replace=t) # ans[[j]] <- func(x[i,],y[i],...) # func ans # func0085b <- function(ans) { whs <- t(sapply(ans,function(v) v)) # "which" b pattern <- whpa(whs) # b tab <- rev(sort(table(pattern))) # tab # AIC func0085c <- function(x,y,tab,aic.dif=t,wh0=null,func=func0083c) { calcaic <- function(wh,x,y) AIC(lm(y~.,data.frame(x[,wh],y))) whs <- pawh(names(tab),colnames(x)) # "which" aic <- apply(whs,1,calcaic,x,y) # AIC if(aic.dif&&is.null(wh0)) wh0 <- func(x,y) # AIC if(!is.null(wh0)) aic <- aic - calcaic(wh0,x,y) # wh0 list(pattern=names(tab),frequency=as.numeric(tab), which=whs,aic=aic) # func0085d <- function(a) { cat("# \n") print(apply(a * a$frequency,,sum)) cat("# AIC \n") out <- data.frame(a$pattern,a$frequency,a) names(out) <- c(" "," ","AIC") print(out) 5 # "which"( ) ( ) whpa <- function(whs) { whpa1 <- function(wh) # "which" paste(sapply(wh,function(x) if(x) "+" else "-"),collapse="") if(is.matrix(whs)) apply(whs,1,whpa1) # "which" else whpa1(whs) # ( ) "which"( ) pawh <- function(pa,col.names=null) { pawh1 <- function(ch) { # p <- length(ch); wh <- logical(p) for(i in 1:p) wh[i] <- ch[i] == "+" wh chs <- strsplit(pa,"") # whs <- t(sapply(chs,pawh1)) # "which" dimnames(whs)[[]] <- col.names whs > source("run0085.r") > dat <- read.table("dat000.txt") > x <- dat[,-1]; y <- dat[,1] > system.time(ans <- func0085a(x,y,1000)) [1] > length(ans) [1] 1000 > ans[[1]] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [1] > ans[[]] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 6 [1] > tab <- func0085b(ans) > length(tab) [1] 47 > tab[1] > tab[] > a <- func0085c(x,y,tab) > a $pattern [1] " " " " " " " " " " " " [7] " " " " " " " " " " " " [13] " " " " " " " " " " " " [19] " " " " " " " " " " " " [5] " " " " " " " " " " " " [31] " " " " " " " " " " " " [37] " " " " " " " " " " " " [43] " " " " " " " " " " $frequency [1] [0] [39] [1,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [3,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE [4,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE [5,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [6,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE [7,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [8,] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [9,] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE [10,] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [11,] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [1,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE 7 [13,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [14,] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [15,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE [16,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [17,] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE [18,] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [19,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE [0,] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [1,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE [,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE [3,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE [4,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE [5,] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [6,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE [7,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE [8,] TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [9,] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [30,] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE [31,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE [3,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE [33,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE [34,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE [35,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE [36,] TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE [37,] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE [38,] TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE [39,] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [40,] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE [41,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE [4,] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE [43,] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE [44,] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE [45,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE [46,] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE [47,] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE [1] [7] [13] [19] [5]
8 [31] [37] [43] > func0085d(a) # # AIC AIC Tomo Ktan 37% 30% AIC AIC AIC AIC 3% % 4.9% X000 japan.pref t- ( 5%) AIC AIC t p- AIC x, y, pm p=1,,...,pm p ˆβ0,..., ˆβp ˆβp t- p- p 1 p RSS F - p- p- AIC
η π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ
ΜΕΜ264: Εφαρμοσμένη Στατιστική 1 ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ 1. Σε μελέτη της επίδρασης γεωργικών χημικών στην προσρόφηση ιζημάτων και εδάφους, δίνονται στον πιο κάτω πίνακα 13 δεδομένα για το δείκτη
Διαβάστε περισσότεραΓραµµική Παλινδρόµηση
Κεφάλαιο 8 Γραµµική Παλινδρόµηση Η γραµµική παλινδρόµηση είναι ένα από τα πιο σηµαντικά ϑέµατα της Στατιστική ϑεωρείας. Στη συνέχεια αυτή η πολύ γνωστή µεθοδολογία ϑα αναπτυχθεί στην R µέσω των τύπων για
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Poisson Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Linear Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραΛογιστική Παλινδρόµηση
Κεφάλαιο 10 Λογιστική Παλινδρόµηση Στο κεφάλαιο αυτό ϑα δούµε την µέθοδο της λογιστικής παλινδρόµησης η οποία χρησιµεύει στο να αναπτύξουµε σχέση µίας δίτιµης ανεξάρτητης τυχαίας µετα- ϐλητής και συνεχών
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 28 Μαρτίου /36
Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 28 Μαρτίου 2017 1/36 Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Σε αρκετά προβλήματα η μεταβλητή απόκρισης
Διαβάστε περισσότερα5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016
5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016 Contents logistic regression model 1 1992 vote 1 data..................................................... 1 model....................................................
Διαβάστε περισσότεραFunktionsdauer von Batterien in Abhängigkeit des verwendeten Materials und der Umgebungstemperatur
Beispiel: Funktionsdauer von Batterien in Abhängigkeit des verwendeten aterials und der Umgebungstemperatur emp. = 15 emp. = 70 emp. = 125 130 155 34 40 20 70 aterial 1 74 180 80 75 82 58 150 188 136 122
Διαβάστε περισσότερα519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Διαβάστε περισσότεραΓραμμική. Παλινδρόμηση. με την R
Γραμμική Παλινδρόμηση με την R Δεδομένα των Sams και Shadman (1986) Για τη μελέτη απόδοσης σε φυσικό αέριο κοιτασμάτων άνθρακα έγινε ένα πείραμα στο οποίο μετρήθηκε η απόδοση (y) σε σχέση με την περιεκτικότητα
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R
Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Αναπληρωτής Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Εφαρμογών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότερα1. Εισαγωγή...σελ Δεδομένα της εργασίας...σελ Μεθοδολογία...σελ Ανάλυση των δεδομένων.σελ Συγκριτικά αποτελέσματα..σελ.
Περιεχόμενα 1. Εισαγωγή...σελ. 2 2. Δεδομένα της εργασίας......σελ. 3 3. Μεθοδολογία......σελ. 6 4. Ανάλυση των δεδομένων.σελ.13 5. Συγκριτικά αποτελέσματα..σελ.20 6. Συμπεράσματα.....σελ.20 7. Παράρτημα
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R
Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Εφαρμογών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή στη
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση της ιακύµανσης
Κεφάλαιο 9 Ανάλυση της ιακύµανσης Η ανάλυση της διακύµανσης είναι µια από τις πλέον σηµαντικές µεθόδους για ανάλυση δεδοµένων. Η µέθοδος αυτή αναφέρετε στη διαµέριση του συνολικού αθροίσµατος τετραγώνων
Διαβάστε περισσότερα(i) Περιγραφική ανάλυση των μεταβλητών PRICE
Με τις εντολές > data fdata names(fdata)=c("price", "SQFT",
Διαβάστε περισσότεραTable 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed
Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 30 Μαρτίου /32
Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 30 Μαρτίου 2017 1/32 Ανάλυση Παλινδρόμησης: Γενικά. Με την ανάλυση παλινδρόμησης εξετάζουμε
Διαβάστε περισσότεραDirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R
DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R Marco J. Maier Wirtschaftsuniversität Wien Abstract Full R Code for Maier, M. J. (2014). DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο
Παράδειγμα 1 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τις πωλήσεις (ζήτηση) ενός προϊόντος Υ (σε κιλά) από το delicatessen μιας περιοχής και τις αντίστοιχες τιμές Χ του προϊόντος (σε ευρώ ανά κιλό) για μια ορισμένη χρονική
Διαβάστε περισσότεραGeneralized additive models in R
www.nr.no Generalized additive models in R Magne Aldrin, Norwegian Computing Center and the University of Oslo Sharp workshop, Copenhagen, October 2012 Generalized Linear Models - GLM y Distributed with
Διαβάστε περισσότεραSECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
Διαβάστε περισσότεραΕκτίµηση Μη-Γραµµικών Μοντέλων
Κεφάλαιο 16 Εκτίµηση Μη-Γραµµικών Μοντέλων 16.1 Περιγραφή των εδοµένων Τα δεδοµένα που ϑα χρησιµοποιηθούν στο κεφάλαιο αυτό λήφθηκαν από µια δοκιµή µε δέκτη-ορµονών σχετικά µε τον όγκο στο στήθος στους
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Συσχέτιση επιδόσεων οδικής ασφάλειας με δείκτες υγείας και οικονομίας στην Ευρωπαϊκή Ένωση της Μυρτώς Δαμιανού Αθήνα,
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότεραΕπιχειρηματικές Προβλέψεις: Μέθοδοι & Τεχνικές Γραμμική Παλινδρόμηση Διάλεξη 10
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Γραμμική Παλινδρόμηση Διάλεξη 10 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση
Διαβάστε περισσότεραModern Regression HW #8 Solutions
36-40 Modern Regression HW #8 Solutions Problem [25 points] (a) DUE: /0/207 at 3PM This is still a linear regression model the simplest possible one. That being the case, the solution we derived before
Διαβάστε περισσότεραΕργασία. στα. Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα
Εργασία στα Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα Μ. Παρζακώνης ΜΕΣ/ 06015 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τα αποτελέσματα 800 αιτήσεων για δάνειο σε μία τράπεζα. Ο πίνακας παρουσιάζει τον αριθμό των δανείων που εγκρίθηκαν,
Διαβάστε περισσότερα3 Regressionsmodelle für Zähldaten
Übung zur Vorlesung Kategoriale Daten Blatt 6 Gerhard Tutz, Moritz Berger WiSe 15/16 3 Regressionsmodelle für Zähldaten Aufgabe 21 Analyse des Datensatz bike bike
Διαβάστε περισσότεραΜάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος
ΤΜΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΜΑΤΩΝ Μάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος - Στο παρόν µάθηµα δίνεται µε κάποια απλά παραδείγµατα-ασκήσεις
Διαβάστε περισσότεραLampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Διαβάστε περισσότεραwaffle Chris Parrish June 18, 2016
waffle Chris Parrish June 18, 2016 Contents Waffle House 1 data..................................................... 2 exploratory data analysis......................................... 2 Waffle Houses.............................................
Διαβάστε περισσότεραΓενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα
Σηµειώσεις για το εργαστήριο υπολογιστών για το µάθηµα Γενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα. Μέρος δεύτερο: Γενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα στην SPLUS Οι σηµειώσεις γράφτηκαν από το Γιώργο Τζουγά, υποψήφιο διδάκτορα
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο
ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ Παιεάο Δπζηξάηηνο ΑΘΗΝΑ 2014 1 ΠΔΡΙΔΥΟΜΔΝΑ 1) Δηζαγσγή 2) Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε 3) ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 4) Πξνβιεπηηθά / Δξκελεπηηθά Μνληέια
Διαβάστε περισσότεραInterpretation of linear, logistic and Poisson regression models with transformed variables and its implementation in the R package tlm
Interpretation of linear, logistic and Poisson regression models with transformed variables and its implementation in the R package tlm Jose Barrera-Gómez a jbarrera@creal.cat a Centre for Research in
Διαβάστε περισσότεραΕπιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata
One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is
Διαβάστε περισσότεραTABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics
TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics Exploring Data: Distributions Look for overall pattern (shape, center, spread) and deviations (outliers). Mean (use a calculator): x = x 1 + x
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ
ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ Ενότητα 5: ΠΡΟΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΚΑΙ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ ΠΩΛΗΣΕΩΝ ΚΥΡΙΑΖΟΠΟΥΛΟΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ Τμήμα ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 2. i β. 1 ου έτους (Υ i )
Άσκηση Ο επόμενος πίνακας δίνει τους βαθμούς φοιτητών (Χ i ) στις εισαγωγικές εξετάσεις ενός κολεγίου και τους αντίστοιχους βαθμούς τους (Υ i ) στο τέλος της πρώτης χρονιάς φοίτησης στο συγκεκριμένο κολέγιο.
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης
ΜΑΘΗΜΑ 3ο Υποδείγματα μιας εξίσωσης Οι βασικές υποθέσεις 1. Ο διαταρακτικός όρος u t είναι μια τυχαία μεταβλητή με μέσο το μηδέν. Eu t = 0 για t = 1,2,3..n 2. Η διακύμανση της τυχαίας μεταβλητής u t είναι
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 7. Παλινδρόµηση Γενικά Επέκταση της έννοιας της συσχέτισης: Πώς µπορούµε να προβλέπουµε τη µια µεταβλητή από την άλλη; Απλή παλινδρόµηση (simple regression): Κατασκευή µοντέλου πρόβλεψης
Διαβάστε περισσότεραR 28 February 2014
R (minato-nakazawa@umin.net) 28 February 2014 2011 http://minato.sip21c.org/swtips/factor-in-r.pdf 1 Timothy Bates *1 *2 2 *3 3 300 2:1 10:1 1.0 (1) *4 (2) *1 http://www.psy.ed.ac.uk/people/tbates/lectures/methodology/
Διαβάστε περισσότεραModeling heteroskedasticity: GARCH modeling Hedibert Freitas Lopes 5/28/2018
Modeling heteroskedasticity: GARCH modeling Hedibert Freitas Lopes 5/28/2018 Glossary of ARCH models Bollerslev wrote the article Glossary to ARCH (2010) which lists several families of ARCH models. You
Διαβάστε περισσότεραΠροβλέψεις ισοτιμιών στο EViews
Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews Θεωρητικό πλαίσιο προβλέψεων σημείου Σημαντικές επιλογές πλαισίου: Τί θα κάνουμε με την πρόβλεψη; Θα την μοιραστούμε με πολλούς πελάτες, που θα την χρησιμοποιήσουν με διαφορετικό
Διαβάστε περισσότεραНелинеарни регресиони модели и линеаризациjа
Нелинеарни регресиони модели и линеаризациjа 3.час 15. март 2016. Боjана Тодић Статистички софтвер 4 15. март 2016. 1 / 23 Регресионa анализа Регресиона анализа jе скуп статистичких метода коjима се открива
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Βιολέττα Δάλλα Τµήµα Οικονοµικών Επιστηµών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών 1 Εισαγωγή Οικονοµετρία (Econometrics) είναι ο τοµέας της Οικονοµικής επιστήµης που περιγράφει και αναλύει
Διαβάστε περισσότεραΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ. (TEST: Unit Root-Cointegration )
ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ (TEST: Unit Root-Cointegration ) ΦΑΙΝΟΜΕΝΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Η στασιμότητα των δεδομένων (χρονοσειρών) είναι θεωρητική προϋπόθεση για την παλινδρόμηση, δηλ. την εκτίμηση
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:
Άσκηση. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις: X X X X Y 7 50 6 7 6 6 96 7 0 5 55 9 5 59 6 8 8 5 0 59 7 7 8 8 5 5 0 7 69 9 6 6 7 6 9 5 7 6 8 5 6 69 8 0 50 66 0 0 50 8 59 76 8 7 60 7 87 6 5 7 88 9 8 50 0 5
Διαβάστε περισσότεραPENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI
155 Lampiran 6 Yayan Sumaryana, 2014 PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI Universitas Pendidikan Indonesia
Διαβάστε περισσότεραStatistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Διαβάστε περισσότεραDeming regression. MethComp package May
Deming regression MethComp package May 2007 Anders Christian Jensen Steno Diabetes Center, Gentofte, Denmark acjs@steno.dk Contents 1 Introduction 1 2 Deming regression 1 3 The likelihood function 1 4
Διαβάστε περισσότεραΛυμένες Ασκήσεις για το μάθημα:
Λυμένες Ασκήσεις για το μάθημα: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ ΖΑΦΕΙΡΟΠΟΥΛΟΣ Τμήμα: ΔΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative
Διαβάστε περισσότερα+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, 6-5-0 Άσκηση 8. Δίνονται οι παρακάτω 0 παρατηρήσεις (πίνακας Α) με βάση τις οποίες θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα γραμμικό μοντέλο για την πρόβλεψη της Υ μέσω των ανεξάρτητων μεταβλητών
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 1. Πληθυσμός (Χ i1 )
Άσκηση Μία αντιπροσωπεία πωλήσεως αυτοκινήτων διαθέτει καταστήματα σε 5 διαφορετικές πόλεις. Ο επόμενος πίνακας δίνει τις πωλήσεις Υ i του τελευταίου μήνα καθώς επίσης και τον πληθυσμό Χ i και το οικογενειακό
Διαβάστε περισσότεραΛογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυςη Συνδιακφμανςησ (Analysis of covariance) Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ
Ανάλυςη Συνδιακφμανςησ (Alysis of covrice Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ 08 Ανάλυςη Συνδιακφμανςησ Σε πολλζσ περιπτϊςεισ δεν είναι δυνατόν ο ζλεγχόσ μιασ εξωγενοφσ πθγισ παραλλακτικότθτασ παρά τθν ομαδοποίθςθ.
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο ανεξάρτητα δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,..., Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ )
Διαβάστε περισσότεραSzabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio
Statistical Tools for SWGTOX Method Validation of 11 Benzodiazepines in Whole Blood by SPE and GC/MS Szabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio Disclaimer Neither I nor any member of my immediate
Διαβάστε περισσότεραη πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p
ΑΣΚΗΣΗ 1 ΣΕΜΦΕ 14-15 i. Έστω yi ο αριθμός των προσπαθειών κάθε μαθητή μέχρι να πετύχει τρίποντο. Ο αριθμός των προσπαθειών πριν ο μαθητής να πετύχει τρίποντο θα είναι xi = yi - 1, i = 1,,18. 2 2 3 2 1
Διαβάστε περισσότεραΗΛΙΑΣΚΟΣ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ. Τεχνολογικής Κατεύθυνσης Προγραμματισμός Γ Λυκείου Μέρος 2 ο ΥΠΗΡΕΣΙΕΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΥΨΗΛΟΥ ΕΠΙΠΕΔΟΥ ΣΤΕΦΑΝΟΣ ΗΛΙΑΣΚΟΣ
ΗΛΙΑΣΚΟΣ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΥΠΗΡΕΣΙΕΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΥΨΗΛΟΥ ΕΠΙΠΕΔΟΥ Τεχνολογικής Κατεύθυνσης Προγραμματισμός Γ Λυκείου Μέρος 2 ο ΣΤΕΦΑΝΟΣ ΗΛΙΑΣΚΟΣ e-mail: info@iliaskos.gr www.iliaskos.gr 4 - - 75 - true true - false
Διαβάστε περισσότεραOptimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology
2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing
Διαβάστε περισσότεραLast Lecture. Biostatistics Statistical Inference Lecture 19 Likelihood Ratio Test. Example of Hypothesis Testing.
Last Lecture Biostatistics 602 - Statistical Iferece Lecture 19 Likelihood Ratio Test Hyu Mi Kag March 26th, 2013 Describe the followig cocepts i your ow words Hypothesis Null Hypothesis Alterative Hypothesis
Διαβάστε περισσότερα/
: 2014 2010 2015/2014 : 2014 2010 2015/2014 I II الملخص The aim of this study is to know the effect of the number of the financial indicators on the prices of organizations shares in Dubai s stock exchange,
Διαβάστε περισσότεραΤο στατιστικό κριτήριο που μας επιτρέπει να. μιας ή πολλών άλλων γνωστών μεταβλητών. Η σχέση ανάμεσα στις μεταβλητές που μελετώνται
Κεφάλαιο 10 Η Ανάλυση Παλινδρόμησης Η Ανάλυση Παλινδρόμησης Το στατιστικό κριτήριο που μας επιτρέπει να προβλέψουμε τις τιμές μιας μεταβλητής από τις τιμές μιας ή πολλών άλλων γνωστών μεταβλητών Η σχέση
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Επίλυση: Oneway Anova Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραLAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.
LAMPIRAN Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk. 2. BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 3. BABP PT Bank MNC Internasional Tbk. 4. BBCA
Διαβάστε περισσότεραΕρωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)
Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις) 1. Έχοντας στη διάθεσή μας ένα δείγμα, προκύπτει ότι το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το μέσο μ ενός κανονικού
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 3: Ανάλυση γραμμικού υποδείγματος Απλή παλινδρόμηση (2 ο μέρος) Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana
Διαβάστε περισσότεραΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 2342 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: Οικονομετρικά. Εργαστήριο 15/05/11
ΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 34 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: 17 Οικονομετρικά Εργαστήριο 15/5/11 ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΜΑΘΗΜΑ 7 ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ Σκοπός του παρόντος µαθήµατος είναι η
Διαβάστε περισσότεραLampiran 1 Hasil Kuesioner NO CI1 CI2 CI3 CT1 CT2 CT3 CS1 CS2 CS3 CL1 CL2 CL
Lampiran 1 Hasil Kuesioner NO CI1 CI2 CI3 CT1 CT2 CT3 CS1 CS2 CS3 CL1 CL2 CL3 1 5 5 4 4 4 3 4 3 4 3 4 5 2 4 4 3 5 4 4 4 4 5 4 3 4 3 2 2 3 2 3 3 3 3 4 2 3 2 4 4 4 5 3 4 4 4 3 4 4 5 4 5 5 5 4 2 3 3 3 4 3
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Πολλαπλή Παλινδρόμηση Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Ανάλυση Δεδομένων (Εργαστήριο) Διαφάνεια
Διαβάστε περισσότερα8. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Ι
8. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Ι Απλή γραμμική παλινδρόμηση είναι μία στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη μελέτη της σχέσης μεταξύ δύο ποσοτικών μεταβλητών εκ των οποίων μία είναι η ανεξάρτητη
Διαβάστε περισσότεραο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x
η &, ε ε 007!# # # ι, ι, η ιι ι ι ι ι η (.. ι, η ι η, ι & ι!ι η 50, ι ηιη 000 ι, ι, ',!,! )!η. (, ηι, ι ι ι ι "!η. #, ι "ι!η ι, ηι, ι ι ι η. ι, ι ι, ' ι ι ι η ι ι ι ι # ι ι ι ι ι 7. ο),,),--,ο< $ι ιι!η
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Περιεχόμενα Εισαγωγή Το πρόβλημα - Συντελεστής συσχέτισης Μοντέλο απλής γραμμικής παλινδρόμησης
Διαβάστε περισσότεραΚαμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10)
Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10) 1 2 y t = β 0 + β 1 x t + u t y t = Πληθωρισμός x t = Ανεργία 3 Dependent Variable: INFLATION Method: Least Squares Sample: 1948-1996 (49) C
Διαβάστε περισσότεραΜαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,...,Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ ) S σ Τ ( Χ,Y)
Διαβάστε περισσότεραNI it (dalam jutaan rupiah)
NI it (dalam jutaan rupiah) No Kode Emiten 2009 2010 1 AISA 34.763 75.235 2 ARNA 63.888 79.039 3 ASII 10.040 14.366 4 AUTO 768.265 1.141.179 5 BATA 52.980 60.975 6 BRNA 20.260 34.760 7 BTON 9.388 8.393
Διαβάστε περισσότεραt ts P ALEPlot t t P rt P ts r P ts t r P ts
t ts P ALEPlot 2 2 2 t t P rt P ts r P ts t r P ts t t r 1 t2 1 s r s r s r 1 1 tr s r t r s s rt t r s 2 s t t r r r t s s r t r t 2 t t r r t t2 t s s t t t s t t st 2 t t r t r t r s s t t r t s r t
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότεραOverview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation
Overview Transition Semantics Configurations and the transition relation Executions and computation Inference rules for small-step structural operational semantics for the simple imperative language Transition
Διαβάστε περισσότεραΠροϋποθέσεις : ! Και οι δύο µεταβλητές να κατανέµονται κανονικά και να έχουν επιλεγεί τυχαία.
. ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ. Υπολογισµός συντελεστών συσχέτισης Προκειµένου να ελέγξουµε την ύπαρξη γραµµικής σχέσης µεταξύ δύο ποσοτικών µεταβλητών, χρησιµοποιούµε συνήθως τον παραµετρικό συντελεστή συσχέτισης
Διαβάστε περισσότερα! : ;, - "9 <5 =*<
ITU-R M.473- (00/0)! (TDMA/FDMA) ""# $ %!& ' " ( ) 34 --./ 0, (MSS) * * )! +, 56 78 89 : ;, - "9
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ Ονοματεπώνυμο: Όνομα Πατρός:... Σ ΑΜ:. Ημερομηνία: Παρακαλώ μη γράφετε στα παρακάτω
Διαβάστε περισσότεραMIDWEEK CYBET REGULAR COUPON
MIDWEEK CYBET REGULAR COUPON BOTH TEAMS INFORMATION RESULTS HOME TEAM 3 - WAY ODDS (1X2) AWAY TEAM DOUBLE CHANCE TOTALS2.5 1ST HALF - 3 WAY HALFTIME/FULLTIME TO SCORE GAME CODE 1 / 2 1/ 12 /2 2.5-2.5+
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, -- Άσκηση. Δίνονται τα παρακάτω δεδομένα 5 7 8 9 5 X 8 5 5 5 9 7 Y. 5.. 7..7.7.9.. 5.... 8.. α) Να γίνει το διάγραμμα διασποράς β) εξετάστε τα μοντέλα Υ = β + β Χ + ε, (linear),
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ Μάθηµα: Εφαρµοσµένη Οικονοµετρία (Aκαδηµαϊκό έτος: 2008-2009) Σπύρος Σκούρας Ονοµατεπώνυµο: ΘΕΜΑΤΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΙΟΥΛΙΟΥ 2009
Διαβάστε περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ Επιστήμη του Διαδικτύου «Web Science»
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ Επιστήμη του Διαδικτύου «Web Science» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Βιοστατιστική: Η περίπτωση της χρήσης της
Διαβάστε περισσότεραΠροσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού
Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Viola adorata Σκηνή Πρώτη Ερωτήσεις Σωστού-Λάθους (µέρος Ι). Ο µέσος όρος
Διαβάστε περισσότερα1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm
HASIL PENELITIAN 1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm NO KADAR ( pg/ml) ABSORBANSI 1. 0 0.055 2. 15.6 0.207 3. 31.5 0.368 4. 62.5 0.624
Διαβάστε περισσότεραSMD Power Inductor. - SPRH127 Series. Marking. 1 Marking Outline: 1 Appearance and dimensions (mm)
Marking Outline: Low DCR, high rated current. Magnetic shielded structure Lead free product, RoHS compliant. RoHS Carrier tape packing, suitable for SMT process. SMT Widely used in buck converter, laptop,
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στη Fortran. Μάθημα 3 ο. Ελευθερία Λιούκα
Εισαγωγή στη Fortran Μάθημα 3 ο Ελευθερία Λιούκα liouka.eleftheria@gmail.com Περιεχόμενα Loops External Functions Subroutines Arrays Common mistakes Loops Ανάγκη να εκτελέσουμε τις ίδιες εντολές πολλές
Διαβάστε περισσότεραLampiran 2 Hasil Kuesioner No. BA1 BA2 BA3 BA4 PQ1 PQ2 PQ3 PQ4 PQ
Lampiran 2 Hasil Kuesioner No. BA1 BA2 BA3 BA4 PQ1 PQ2 PQ3 PQ4 PQ5 1 4 3 3 4 4 5 4 5 4 2 5 5 4 5 4 4 3 5 4 3 2 1 3 2 3 3 4 3 3 4 2 3 3 2 4 4 4 3 4 5 2 3 2 2 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 4 4 4 5 4 7 4 3 3 4 3 3
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
Διαβάστε περισσότερα2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΤΟΥ ΜΕΓΕΘΟΥΣ ΤΩΝ ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΩΝ
1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ SPSS Το SPSS είναι ένα στατιστικό πρόγραμμα γενικής στατιστικής ανάλυσης αρκετά εύκολο στη λειτουργία του. Για να πραγματοποιηθεί ανάλυση χρονοσειρών με τη βοήθεια του SPSS θα πρέπει απαραίτητα
Διαβάστε περισσότεραΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ
ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΜΑΘΗΜΑ ΤΕΤΑΡΤΟ-ΠΕΜΠΤΟ ΘΕΩΡΙΑΣ- ΠΟΛΛΑΠΛΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΥΠΟ ΕΙΓΜΑ Σηµειώσεις: Θωµόπουλος Γιώργος Ρογκάκος Γιώργος Καθηγητής: Κουνετάς
Διαβάστε περισσότεραSupplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Διαβάστε περισσότεραΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ
ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΙΙ 7-6-1012 Landis Conrad ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ Για τθν άςκθςθ χρθςιμοποιοφμε τισ παρακάτω μεταβλθτζσ, ςε θμεριςια κλίμακα,
Διαβάστε περισσότερα