Εργαστηριακή Άσκηση 5

Σχετικά έγγραφα
Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

Η τελεία χρησιμοποιείται ως υποδιαστολή (π.χ 3 14 τρία κόμμα δεκατέσσερα) Παρακαλώ παραδώστε τα θέματα μαζί με το γραπτό σας ΟΝΟΜΑ: ΕΠΩΝΥΜΟ: ΑΜ:

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισόδημα Κατανάλωση

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

SOURCE DF SUM OF SQUARES MEAN SQUARE F VALUE PR F MODEL (a) E04 (e) (g) (h) ERROR (b) (d) (f) TOTAL (c) E04 R SQUARE (i) PARAMETER

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116)

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)


ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ

Στατιστική Ι. Ανάλυση Παλινδρόμησης

Άσκηση 1: Λύση: Για το άθροισμα ισχύει: κι επειδή οι μέσες τιμές των Χ και Υ είναι 0: Έτσι η διασπορά της Ζ=Χ+Υ είναι:

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΜΕΡΟΣ ΙΙ - ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι Ι ΑΣΚΩΝ : ΤΣΕΡΚΕΖΟΣ ΙΚΑΙΟΣ ΑΣΚΗΣΗ 1. Ν'αποδειχθεί η σχέση : σ 2 =Ε(Χ 2 )-µ 2 ΑΣΚΗΣΗ 2

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 6 Σχέσεις μεταξύ μεταβλητών

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

Οικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση. Υποθέσεις του γραμμικού υποδείγματος και ιδιότητες των εκτιμητών. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης

10.7 Λυμένες Ασκήσεις για Διαστήματα Εμπιστοσύνης

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ MSc Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...

ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΤΑΞΗΣ ΜΕΓΕΘΟΥΣ

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου. Αθήνα Σημειώσεις. Εκτίμηση των Παραμέτρων β 0 & β 1. Απλό γραμμικό υπόδειγμα: (1)

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 30 Μαρτίου /32

ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Πολλαπλή παλινδρόμηση (Multivariate regression)

Σκοπός του κεφαλαίου είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων μιας στατιστικής έρευνας.

Χρονικές σειρές 6 Ο μάθημα: Αυτοπαλίνδρομα μοντέλα (2)

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 3η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΙΠΛΩΜΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΕ. Ι..Ε.

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΜΕΣΟΛΟΓΓΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 5: Ανάλυση της Διακύμανσης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

1. Θα χρησιμοποιηθεί το αρχείο Ο γονικός έλεγχος στην εφηβική ηλικία. Στο. i. Με ποιες μεταβλητές που αφορούν σε σχέσεις εφήβων με τους γονείς τους

Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Western Macedonia University of Applied Sciences Κοίλα Κοζάνης Kozani GR 50100

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων


Αναλυτική Στατιστική

Stochastic Signals Class Estimation Theory. Andreas Polydoros University of Athens Dept. of Physics Electronics Laboratory

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1

Οικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση. Έλεγχοι υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης των συντελεστών. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 8ο

τρόπος για να εμπεδωθεί η θεωρία. Για την επίλυση των παραδειγμάτων χρησιμοποιούνται στατιστικά πακέτα, ώστε να είναι δυνατή η ανάλυση μεγάλου όγκου

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 4: Διάστημα Εμπιστοσύνης - Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ για τη λήψη αποφάσεων

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ II ΗΜΗΤΡΙΟΣ ΘΩΜΑΚΟΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

Εργαστήριο Οικονομετρίας Προαιρετική Εργασία 2016 Χειμερινό Εξάμηνο

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Α μέρος: Πολυσυγγραμμικότητα. Παπάνα Αγγελική

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

και y και κατά συνέπεια SST=SSE. Μονάδες 2.5 (i) Δείξτε ότι το άθροισμα τετραγώνων λόγω παλινδρόμησης είναι SSR=y'(H- J

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΩΝ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

Εναλλακτικά του πειράματος

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

ΑΣΚΗΣΕΙΣ Πρόβλημα απουσιών στ)

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

cv = κατάλληλη κριτική (κρίσιμη) τιμή από τους πίνακες της Ζ ή t κατανομής

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Β μέρος: Ετεροσκεδαστικότητα. Παπάνα Αγγελική

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 2: Ανάλυση Παλινδρόμησης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Διάλεξη 2. Εργαλεία θετικής ανάλυσης Ή Γιατί είναι τόσο δύσκολο να πούμε τι συμβαίνει; Ράπανος-Καπλάνογλου 2016/7

Γραμμικά Μοντέλα. Βιολέττα Ε. Πιπερίγκου. Τμήμα Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Πατρών. h p://

Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Transcript:

Δ.Φουσκάκης- Ανάλυση Δεδομένων με Η/Υ 1 Εργαστηριακή Άσκηση 5 Θέμα: Ανάλυση Παλινδρόμησης Ο παρακάτω πίνακας περιέχει δεδομένα 12 υπαλλήλων μιας εταιρείας που πλησιάζουν στη συνταξιοδότηση, και περιλαμβάνει την ωριαία αποζημίωση τους (Y), την ηλικία τους (Χ) και τα χρόνια εργασίας τους (Z) στην εν λόγω εταιρεία. Υ Χ Ζ 64 57 8 71 59 10 53 49 6 67 62 11 55 51 8 58 50 7 77 55 10 57 48 9 56 52 10 51 42 6 76 61 12 68 57 9 1. Εισάγετε τα δεδομένα στην R και δημιουργήστε ένα πλαίσιο δεδομένων. 2. Περιγράψτε κατάλληλα τα δεδομένα σας. 3. Προσαρμόστε το απλό γραμμικό μοντέλο με μεταβλητή απόκρισης Υ και επεξηγηματική μεταβλητή Χ. Δώστε το γράφημα της ευθείας ελαχίστων τετραγώνων. 4. Ερμηνεύστε τους εκτιμητές των συντελεστών του παραπάνω γραμμικού μοντέλου και προβείτε σε στατιστική συμπερασματολογία για αυτούς, συμπεριλαμβανομένων και διαστημάτων εμπιστοσύνης. Εκτιμήστε την τυπική απόκλιση των σφαλμάτων σας. 5. Υπολογίστε τον συντελεστή συσχέτισης των μεταβλητών Υ και Χ και συγκρίνετέ τον με τον συντελεστή προσδιορισμού του απλού γραμμικού μοντέλου. Ελέγξτε, παραμετρικά και μη παραμετρικά, σε ε.σ. 5% την υπόθεση ότι ο εν λόγω συντελεστής συσχέτισης είναι μηδέν. 6. Ελέγξτε τις προϋποθέσεις του απλού γραμμικού μοντέλου που προσαρμόσατε στο ερώτημα 2. Σχολιάστε τα ευρήματά σας. 7. Δώστε ένα 95% Δ.Ε. για την τιμή του Υ όταν Χ = 60. 8. Προσαρμόστε το γενικό γραμμικό μοντέλο με μεταβλητή απόκρισης Υ και επεξηγηματικές μεταβλητές Χ και Ζ. 9. Ερμηνεύστε τους εκτιμητές των συντελεστών του παραπάνω γενικού γραμμικού μοντέλου και προβείτε σε στατιστική συμπερασματολογία για

Δ.Φουσκάκης- Ανάλυση Δεδομένων με Η/Υ 2 αυτούς συμπεριλαμβανομένων και διαστημάτων εμπιστοσύνης. Εκτιμήστε την τυπική απόκλιση των σφαλμάτων σας. 10. Ελέγξτε τις προϋποθέσεις του γενικού γραμμικού μοντέλου που προσαρμόσατε στο ερώτημα 8. Σχολιάστε τα ευρήματά σας. 11. Δώστε ένα 95% Δ.Ε. για την τιμή του Υ όταν Χ = 60 και Ζ = 10. 12. Δημιουργήστε μια νέα κατηγορική μεταβλητή Α η οποία παίρνει την τιμή 0 όταν Ζ < 10 και 1 αλλιώς. Προσαρμόστε το γενικό γραμμικό μοντέλο με μεταβλητή απόκρισης Υ και επεξηγηματικές μεταβλητές Χ και Α. Ποια είναι η κατηγορία αναφοράς για την κατηγορική μεταβλητή Α; Ερμηνεύστε τους εκτιμητές των συντελεστών του παραπάνω γενικού γραμμικού μοντέλου και προβείτε σε στατιστική συμπερασματολογία για αυτούς. Ελέγξτε τις προϋποθέσεις του εν λόγω γενικού γραμμικού μοντέλου.

Δ.Φουσκάκης- Ανάλυση Δεδομένων με Η/Υ 1 Εργαστηριακή Άσκηση 5 Θέμα: Ανάλυση Παλινδρόμησης 1. 2. 3. > Y<-c(64,71,53,67,55,58,77,57,56,51,76,68) > X<-c(57,59,49,62,51,50,55,48,52,42,61,57) > Z<-c(8,10,6,11,8,7,10,9,10,6,12,9) > data<-cbind(y,x,z) > data<-as.data.frame(data) > summary(data$y) > summary(data$x) > summary(data$z) > sd(data$y) > sd(data$x) > sd(data$z) > hist(data$y) > hist(data$x) > hist(data$z) > result<-lm(data$y~data$x) > plot(data$x,data$y) > abline(result) 4. 5. > result > confint(result) > summary(result) > cor(data$y,data$x) > cor.test(data$y,data$x) > cor.test(data$y,data$x, method="spearman")

Δ.Φουσκάκης- Ανάλυση Δεδομένων με Η/Υ 2 6. > plot(data$x,data$y) > abline(result) > qqnorm(result$res) > qqline(result$res) > hist(result$res) > plot(result$res, result$fitted) > plot(1:12,result$res) 7. 8. 9. > Y<-data$Y > X<-data$X > result1<-lm(y~x) > predict(result1,list(x=60), int="c") > predict(result1,list(x=60), int="p") > result2<-lm(data$y~data$x+data$z) > result2 > confint(result2) > summary(result2) 10. > plot(residuals(result2, "partial")[,1],data$x) > plot(residuals(result2, "partial")[,1],data$z) > qqnorm(result2$res) > qqline(result2$res) > hist(result2$res) > plot(result2$res, result2$fitted) > plot(1:12,result2$res)

Δ.Φουσκάκης- Ανάλυση Δεδομένων με Η/Υ 3 11. 12. > Y<-data$Y > X<-data$X > Z<-data$Z > result3<-lm(y~x+z) > predict(result3,list(x=60, Z=10), int="c") > A<-rep(1, 12) > A[data$Z<10]<-0 > A<-as.factor(A) > table(a) > result4<-lm(data$y~data$x+a) > result4 > confint(result4) > model.matrix(result4) > plot(residuals(result4, "partial")[,1],data$x) > qqnorm(result4$res) > qqline(result4$res) > hist(result4$res) > plot(result4$res, result4$fitted) > plot(1:12,result4$res)