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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/07 19:20] walmes |
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/09 18:27] walmes |
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|---|---|---|---|
| Linha 194: | Linha 194: | ||
| * Resíduos studentizados (ou externamente studentizados) | * Resíduos studentizados (ou externamente studentizados) | ||
| <latex> | <latex> | ||
| - | r_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_{i}}}\\ | + | t_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_{i}}}\\ |
| \hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} | \hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} | ||
| </latex> | </latex> | ||
| Linha 201: | Linha 201: | ||
| <latex> | <latex> | ||
| D_i = \dfrac{(\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})^\top (\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})}{p\hat{\sigma}^2} = | D_i = \dfrac{(\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})^\top (\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})}{p\hat{\sigma}^2} = | ||
| - | \dfrac{1}{p}\cdot\dfrac{h_i}{(1-h_i)}\cdot\dfrac{e_i^2}{\sigma^2(1-h_i)} | + | \dfrac{1}{p}\cdot\dfrac{h_i}{(1-h_i)}\cdot\dfrac{e_i^2}{\hat{\sigma}^2(1-h_i)} |
| </latex> | </latex> | ||
| * DFfits | * DFfits | ||
| <latex> | <latex> | ||
| - | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_i}} = \left( \dfrac{p\cdot D_i \hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} | + | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_i}} = \left( \dfrac{p\cdot D_i \cdot\hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} |
| </latex> | </latex> | ||
| Linha 214: | Linha 214: | ||
| \hat{\beta}_{-i} = \hat{\beta}-\dfrac{e_i}{1-h_i}\cdot (X^\top X)^{-1} x_i | \hat{\beta}_{-i} = \hat{\beta}-\dfrac{e_i}{1-h_i}\cdot (X^\top X)^{-1} x_i | ||
| </latex> | </latex> | ||
| - | |||
| - | |||
| - | </code> | ||
| <code R> | <code R> | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| + | ## Definições da sessão. | ||
| + | require(lattice) | ||
| + | require(latticeExtra) | ||
| require(car) | require(car) | ||
| + | |||
| + | ## RSiteSearch("VIF regression") | ||
| + | ## require(faraway) ## tem a função vif() | ||
| + | ## require(fmsb) ## tem a função VIF() | ||
| + | |||
| + | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
| + | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
| + | |||
| + | ## Several packages in R provide functions to calculate VIF: vif in | ||
| + | ## package HH, vif in package car, VIF in package fmsb, vif in package | ||
| + | ## faraway, and vif in package VIF. The number of packages that provide | ||
| + | ## VIF functions is surprising given that they all seem to accomplish | ||
| + | ## the same thing. | ||
| + | ## | ||
| + | ## http://beckmw.wordpress.com/2013/02/05/collinearity-and-stepwise-vif-selection | ||
| + | |||
| + | ## http://courses.ttu.edu/isqs5349-westfall/images/5349/multicollinearity_99.htm | ||
| + | ## Considere o conjunto de dados turtles.txt em | ||
| + | ## http://westfall.ba.ttu.edu/isqs5349/Rdata/turtles.txtx | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| - | ## Dados sobre o preço de leitão (price) de relógios antigos (do avô) em | ||
| - | ## função da idade do relógio (age) e do número de potenciais | ||
| - | ## compradores (bidders). | ||
| - | da <- | + | prelink <- "http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset" |
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/GFCLOCKA.DAT", | + | |
| - | header=FALSE) | + | |
| + | da <- read.table(paste(prelink, "/EXAMPLES/FTC.DAT", sep=""), | ||
| + | header=FALSE) | ||
| str(da) | str(da) | ||
| - | ## Essa coluna removida é o produto de age*bidders | + | names(da) <- c("tar", "nicotine", "weight", "co") |
| - | da <- da[,-4] | + | |
| - | + | ||
| - | names(da) <- c("age", "bidders", "price") | + | |
| str(da) | str(da) | ||
| - | ##----------------------------------------------------------------------------- | + | ## tar: conteúdo de alcatrão; |
| - | ## Dados sobre o salário em função dos anos de experiência de uma | + | ## nicotine: conteúdo de nicotina; |
| - | ## amostra de trabalhadores sociais. | + | ## weight: peso; |
| + | ## co: monoxido de carbono; | ||
| + | |||
| + | ## Os valores no data.frame são dos valores de alcatrão, nicotina e | ||
| + | ## monoxido de carbono (mg) e peso (g) para uma amostra de 25 marcas de | ||
| + | ## filtros testados. Deseja-se modelar o monoxido de carbono como função | ||
| + | ## das demais variáveis. | ||
| - | db <- | + | m0 <- lm(co~tar+nicotine+weight, data=da) |
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/SOCWORK.DAT", | + | summary(m0) |
| - | header=FALSE) | + | |
| - | names(db) <- c("yrsexp", "salary") | + | par(mfrow=c(2,2)) |
| + | plot(m0) | ||
| + | layout(1) | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
