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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/14 19:40]
walmes
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/23 18:47]
walmes
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) 
  
 ##​----------------------------------------------------------------------------- ##​-----------------------------------------------------------------------------

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