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Diferenças

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dicas:rstudio [2011/04/15 18:53]
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dicas:rstudio [2011/04/25 10:44] (atual)
walmes
Linha 7: Linha 7:
   * Histograma com controle no número de classes, intervalo de classe e tipo de frequência;​   * Histograma com controle no número de classes, intervalo de classe e tipo de frequência;​
   * ✔ Gráfico de densidade controlando o bandwidth e tipo de função kernel (Walmes);   * ✔ Gráfico de densidade controlando o bandwidth e tipo de função kernel (Walmes);
-  * Boxplot com controle no critério de representação dos extremos;+  * ✔ Boxplot com controle no critério de representação dos extremos ​(Walmes);
   * Gráfico para ilustrar poder do teste controlando a diferença entre as médias;   * Gráfico para ilustrar poder do teste controlando a diferença entre as médias;
   * ✔ Gráfico da densidade normal padrão com destaque para área acumulada até o quantil (Walmes);   * ✔ Gráfico da densidade normal padrão com destaque para área acumulada até o quantil (Walmes);
Linha 17: Linha 17:
   * ✔ Outras Aproximações pela normal;   * ✔ Outras Aproximações pela normal;
   * Convergência da média de realizações binomial, Poisson, beta, etc, para uma distribuição normal controlando tamanho da amostra;   * Convergência da média de realizações binomial, Poisson, beta, etc, para uma distribuição normal controlando tamanho da amostra;
 +  * ✔ Gráfico para estudo de medidas de influência em modelos de regressão linear (Walmes);
 +  * ✔ Teste de normalidade aplicado aos dados e aos resíduos (Walmes);
 +  * ✔ Teste de correlação para dados e resíduos de experimentos (Walmes);
 +  * ✔ Taxa de erro tipo I e tipo II (Walmes).
  
 Dicas sobre o editor: Dicas sobre o editor:
Linha 116: Linha 120:
     curve(dnorm(x),​ -4, 4, add=T, col=2)     curve(dnorm(x),​ -4, 4, add=T, col=2)
     legend("​topright", ​     legend("​topright", ​
-    ​c("​t",​ "​normal"​),​ lty=1, col=1:2) +      ​c(substitute(t[nu == a], list(a=df)), ​expression(N(0,​1))),​  
-#      ​substitute(t[nu == a], list(a=df)),​ lty=1, col=1+      ​lty=1, col=1:2)
-    title(substitute(nu == df, list(df=df)))+
   },   },
     df = slider(1, 40)     df = slider(1, 40)
Linha 126: Linha 129:
 ## Chi^2 e normal ## Chi^2 e normal
 ## ##
- 
 manipulate( manipulate(
   {   {
-    curve(dchisq(x,​ df=df), 0, df+4*sqrt(2*df),​ ylab="​densidade f(x)"​) +    curve(dchisq(x,​ df=df), 0, df+4*sqrt(2*df), ​ 
-    curve(dnorm(x,​ m=df, sd=sqrt(2*df)),​ 0, df+4*sqrt(2*df),​ add=T, col=2) +          ​ylab="​densidade f(x)"​) 
-    legend("​topright",​ c(expression(chi^2), "​Normal"​),​ lty=1, col=1:2) +    curve(dnorm(x,​ m=df, sd=sqrt(2*df)),​ 0, df+4*sqrt(2*df), ​ 
-    title(substitute(nu == df, list(df=df))) ​    +          ​add=T, col=2) 
-},+    legend("​topright", ​ 
 +    leg=eval(substitute(c(expression(chi[nu==df]^2), 
 +             expression(N(mu==df,sigma^2==df2))),​  
 +             list(df2=2*df, ​df=df))
 +), 
 +          lty=1, col=1:2
 +  },
   df=slider(1,​50)   df=slider(1,​50)
 ) )
 +</​code>​
 +
 +==== Gráfico de duas densidades normais com destaque para áreas acumuladas até o quantil ====
 +(Veja o enunciado deste exemplo em [[http://​www.leg.ufpr.br/​~silvia/​CE055/​node49.html]])
 +
 +<code R>
 +# por Silvia ------------------------------------------------
 +
 +manipulate(
 +  {
 +  curve(dnorm(x,​ 1.25, 0.12), 0.8, 2, ylab="​f(x)",​xlim=c(0.8,​2))
 +  x <- seq(0.8, q, by=0.01)
 +  fx <- dnorm(x, 1.25, 0.12)
 +  polygon(c(x,​ rev(x)),
 +          c(fx, rep(0, length(fx))),​
 +          col="​gray90"​)
 +  Pr1 <- round(pnorm(q,​ 1.25, 0.12), digits=3)
 +  legend("​topleft",​ bty="​n",​
 +         ​legend=substitute(P(X1<​q)==Pr1,​ list(q=q, Pr1=Pr1)))
 +  curve(dnorm(x,​ 1.55, 0.13), 1.1, 2.0, ylab="​f(x)",​add=TRUE)
 +  x <- seq(0.8, q, by=0.01)
 +  fx <- dnorm(x, 1.55, 0.13)
 +  polygon(c(x,​ rev(x)),
 +          c(fx, rep(0, length(fx))),​
 +          col="​gray70"​)
 +  Pr2 <- round(pnorm(q,​ 1.55, 0.13), digits=3)
 +  legend("​topright",​ bty="​n",​
 +         ​legend=substitute(P(X2<​q)==Pr2,​ list(q=q, Pr2=Pr2)))
 +},
 +  q=slider(0.8,​ 2.0, step=0.01, initial=0.8)
 +  )
 + 
 +#​------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +==== Boxplot com controle no critério de representação dos extremos ====
 +
 +<code R>
 +# por Walmes ------------------------------------------------
 +
 +require(manipulate)
 +
 +manipulate(
 +  {
 +    x <- rep(1:10, 2)
 +    x[20] <- extreme
 +    gr <- gl(2, 10)
 +    bp <- boxplot(x~gr,​ outline=outline,​ range=range,​
 +                  notch=notch,​ plot=FALSE)
 +    inf <- bp$stats[4,​2]
 +    sup <- inf+range*diff(bp$stats[c(2,​4),​2])
 +    ylim <- extendrange(r=c(min(x),​ max(c(x,​sup))),​ f=0.05)
 +    boxplot(x~gr,​ outline=outline,​ range=range,​
 +            notch=notch,​ ylim=ylim)
 +    arrows(1.5, inf, 1.5, sup, angle=90, code=3, length=0.1)
 +  },
 +  extreme=slider(10,​ 30, step=0.5, initial=10),​
 +  range=slider(1,​ 4, step=0.1, initial=1.5),​
 +  outline=checkbox(TRUE,​ "​show.outlier"​),​
 +  notch=checkbox(FALSE,​ "​show.interval"​)
 +  )
 +  ​
 +#​------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +==== Gráfico para estudo de medidas de influência em modelos de regressão linear ====
 +
 +<code R>
 +# por Walmes ------------------------------------------------
 +
 +require(manipulate)
 +data(anscombe)
 +ans0 <- anscombe[,​c("​x1","​y1"​)]
 +ans0 <- ans0[order(ans0$x1),​]
 +rownames(ans0) <- NULL
 +ans1 <- ans0
 +rx <- 2*diff(range(ans1$x1))
 +ry <- 2*diff(range(ans1$y1))
 +cols <- rep(1,​nrow(ans0))
 +
 +layout(matrix(c(1,​2,​1,​3,​4,​5),​2,​3))
 +
 +manipulate({
 +  ans1[po,] <- ans0[po,​]+c(dx,​dy)
 +  plot(ans1)
 +  points(ans1[po,​],​ col="​red",​ pch=19)
 +  abline(a=3, b=0.5, col="​gray50",​ lty=2)
 +  m1 <- lm(y1~x1, data=ans1)
 +  abline(m1, col=2)
 +  h <- hatvalues(m1)[po]
 +  r <- residuals(m1)[po]
 +  legend("​topleft",​ bty="​n",​
 +         ​legend=c(substitute(h==ha,​ list(ha=round(h,​3))),​
 +                  substitute(r==re,​ list(re=round(r,​3)))))
 +  legend("​bottomright",​ legend=po, bty="​n"​)
 +  plot(m1)
 +  },
 +  po=slider(1,​nrow(ans0),​ step=1, initial=5),
 +  dx=slider(-rx+0.001,​ rx, initial=0),
 +  dy=slider(-ry,​ ry, initial=0))
 +
 +#​------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +==== Teste de normalidade aplicado aos dados e aos resíduos ====
 +
 +<code R>
 +# por Walmes ------------------------------------------------
 +
 +par(mfrow=c(2,​1))
 +
 +manipulate({
 +  m <- rep(seq(0,​by=h1,​length.out=nlev),​ nrep)
 +  x <- rnorm(m, m, sd)
 +  xp <- qqnorm(x); qqline(x)
 +  rug(xp$x); rug(xp$y, side=2)
 +  legend("​topleft",​ legend=shapiro.test(x)$p,​ bty="​n"​)
 +  m0 <- lm(x~factor(m))
 +  xp <- qqnorm(residuals(m0));​ qqline(residuals(m0))
 +  rug(xp$x);​rug(xp$y,​ side=2)
 +  legend("​topleft",​ bty="​n",​
 +         ​legend=shapiro.test(residuals(m0))$p)
 +  },
 +  h1=slider(0.001,​ 10, initial=1),
 +  nlev=slider(2,​ 15, initial=5),
 +  nrep=slider(2,​ 25, initial=5),
 +  sd=slider(0.01,​ 10, initial=1))
 +  ​
 +#​------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +==== Teste de correlação para dados e resíduos de experimentos ====
 +
 +<code R>
 +# por Walmes ------------------------------------------------
 +
 +require(MASS)
 +par(mfrow=c(2,​1))
 +
 +manipulate({
 +  m <- rep(seq(0,​by=h1,​length.out=nlev),​ nrep)
 +  x <- mvrnorm(length(m),​ mu=c(0,0),
 +               ​Sigma=matrix(c(1,​cor,​cor,​1),​2,​2))
 +  x[,1] <- x[,1]+m; x[,2] <- x[,2]+m
 +  plot(x)
 +  legend("​topleft",​ legend=cor.test(x[,​1],​ x[,2])$est, bty="​n"​)
 +  m0 <- aov(x~factor(m))
 +  r <- residuals(m0)
 +  plot(r)
 +  legend("​topleft",​ legend=cor.test(r[,​1],​ r[,2])$est, bty="​n"​)
 +  },
 +  h1=slider(0,​19.99,​initial=0.01),​
 +  nrep=slider(10,​300,​initial=20),​
 +  nlev=slider(2,​15,​initial=5),​
 +  cor=slider(-0.99,​0.99,​initial=0))
 +
 +#​------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +==== Taxa de erro tipo I e tipo II  ====
 +
 +<code R>
 +# por Walmes ------------------------------------------------
 +
 +require(manipulate)
 +
 +n <- 70
 +xx <- seq(qnorm(0.9),​ 4, l=n)
 +yy <- dnorm(xx, 0, 1)
 +
 +area <- function(x,​y){
 +  da <- rbind(cbind(x,​y),​ c(x[1],​y[1]))
 +  DA <- sapply(1:​length(x),​
 +               ​function(o){
 +                 dir <- da[o,​1]*da[o+1,​2]
 +                 esp <- da[o,​2]*da[o+1,​1]
 +                 ​c(dir,​ -esp)
 +               }
 +               )
 +  abs(sum(apply(DA,​ 1, sum)/2))
 +}
 +
 +manipulate({
 +  curve(dnorm(x,​ 0, 1), -4, 9, col=1,
 +        ylim=c(-0.15,​0.5),​ yaxt="​n",​ ylab="​f(x)"​)
 +  axis(2, at=seq(0,​0.4,​0.1))
 +  curve(dnorm(x,​ i, 1), col=2, add=TRUE)
 +  xx2 <- seq(-4+i, qnorm(0.9, i, 1)+2, l=n)
 +  yy2 <- dnorm(xx2, i, 1)
 +  xx2 <- c(min(xx2), xx2, max(xx2))
 +  yy2 <- c(0,yy2,0)
 +  yy2 <- pmin(yy2, dnorm(xx2, 0, 1))
 +  polygon(xx2,​ yy2, col="​gray90"​)
 +  polygon(c(xx,​ rev(xx)),
 +          c(yy, rep(0, length(yy))),​ den=10)
 +  segments(i, 0, i, 0.4, col=2)
 +  segments(0, 0, 0, 0.4, col=1)
 +  tipo2 <- round(area(xx2,​yy2),​ 3)
 +  text(2, -0.075, pos=1, label=expression(alpha==0.10))
 +  arrows(2, -0.075, 2, -0.01, length=0.1)
 +  text(i/2, 0.45, pos=3, label=substitute(beta==b,​ list(b=tipo2)))
 +  arrows(i/2, 0.45, i/2, max(yy2)+0.01,​ length=0.1)
 +  },
 +  i=slider(0, 6, step=0.01, initial=0)
 +  )
 +
 +#​------------------------------------------------------------
 </​code>​ </​code>​
  

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