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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/14 19:40] walmes |
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/23 18:47] walmes |
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Linha 195: | Linha 195: | ||
<latex> | <latex> | ||
t_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^2}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} |
</latex> | </latex> | ||
Linha 206: | Linha 206: | ||
* 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 \cdot\hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} | + | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{h_i}} = t_i\left( \dfrac{h_i}{1-h_i} \right )^{1/2} |
</latex> | </latex> | ||
Linha 225: | Linha 225: | ||
## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
- | |||
- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
- | ## Dados de gasto com alimentação (foodcons) em função da receita da | ||
- | ## família (income) e do número de membros (size). | ||
- | ## | ||
- | ## Ajuste um modelo com foodcons~income+size. Faça uma análise | ||
- | ## completa do modelo e verifique se há necessidade de modificações. Se | ||
- | ## sim, proceda e justifique. | ||
da <- | da <- | ||
- | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXERCISE/DCFOOD.DAT") | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/MontgomeryASPE5th/Example12.14.txt", |
- | names(da) <- c("house","foodcons","income","size") | + | header=TRUE, sep="\t") |
+ | names(da) <- tolower(names(da)) | ||
str(da) | str(da) | ||
- | |||
- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
- | ## Engenheiros mediram o comprimento (length, cm) e o peso (weight, g) e | ||
- | ## o nível de DDT (ddt, ppm) para 144 peixes capturados. Além do mais, a | ||
- | ## distância de captura rio acima (mile), o rio (river) e a espécie do | ||
- | ## peixe (species) também foram registrados. | ||
- | ## | ||
- | ## Ajuste um modelo com ddt~mile+length+weight. Faça uma análise | ||
- | ## completa do modelo e verifique se há necessidade de modificações. Se | ||
- | ## sim, proceda e justifique. | ||
- | |||
- | db <- | ||
- | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXERCISE/DDT.DAT") | ||
- | names(db) <- c("river","mile","species","length","weight","ddt") | ||
- | str(db) | ||
##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- |