R-codes statistiek I

January 16, 2018 | Author: Anonymous | Category: Math, Statistics And Probability, Statistiek
Share Embed Donate


Short Description

Download R-codes statistiek I...

Description

Statistiek I: R-Codes Hoofdstuk 1: Inleiding Zie cursus, makkelijke codes (optellen, aftrekken, vermenigvulgdigen, delen).

Hoofdstuk 2: Visualiseren van data 

Dim() = Dimensie opvragen. Geeft aantal rijen en kolommen van tabel weer.



Head() = Geeft eerste 6 rijen en alle kolommen van tabel weer.



Names() = Geeft namen van variabelen weer.



$ = Geeft waarden van een variabele uit tabel weer. Bv.: DataIAT$geslacht



Table() = Berekent de absolute frequenties.  Relatieve frequentie = absolute frequentie gedeeld door steekproefgrootte



Pie() = Cirkeldiagram.



Barplot() = Staafdiagram.



Cut() = Geeft klassen weer.  breaks = grenzen van de klassen



Hist() = Histogram.



Cumsum() = Op basis van de absolute frequenties bekomen we de cumulatieve frequenties.

1



Ecdf() en plot() = Cumulatieve frequentiecurve  Geeft cumulatieve relatieve frequenties i.p.v. cumulatieve absolute frequenties.

Hoofdstuk 3: Samenvatten van data 

Mean() = Rekenkundig gemiddelde berekenen.



Median() = Mediaan berekenen.



Min() en max() = variatiebreedte berekenen. Om deze te berekenen heb je het minimum en maximum nodig.  Max() – Min() = vraiatiebreedte



Aad() = gemiddelde absolute afwijking (average absolute deviation)



Var() = variantie berekenen  R zal steeds 𝑠𝑋2 berekenen i.p.v. 𝑠𝑑𝑋2



Sd() = standaarddeviatie sX berekenen



Sqrt() = vierkantswortel doen van de variantie (square root = vierkantswortel) Bv.: sqrt(var()) = sd()



Quantile() = verschillende percentielen berekenen, waaronder de kwartielen



IQR() = interkwartielafstand bekomen



Boxplot() = boxplot bekomen

2

Hoofdstuk 4: Samenhang tussen twee variabelen 

Plot() = spreidingsdiagram bekomen



Cov() = covariantie tussen twee variabelen berekenen.



Cor() = correlatiecoëfficiënt berekenen.



Kendall en cor() = door de optie kendall te gebruiken, kunnen we via cor() Kendall’s  berekenen. Bv.: cor(DataIQ$Hersengrootte, DataIQ$VIQ, method = kendall)

Hoofdstuk 5: De populatie en verdelingsfuncties 

Dbinom(k, N, p) = kansdichtheid P(X = k) bekomen



Pbinom(k, N, p) = cumulatieve verdelingsfunctie P (X≤k) bekomen



Pnorm(x) = Voor standaardnormale variabele X, kunnen we rechtstreeks de kansen P(X≤x) vinden



Dnorm(x) = kansdichtheid fX(x)



Pchisq(y, k) = kansen P(Y≤y) bekomen voor variabele Y ~ 𝑋𝑘2



Pt(t,k) = De kansen P(T ≤ t) bekomen voor een variabele T ~ tk

Hoofdstuk 6: De steekproevenverdeling Geen R-Codes.

3

Hoofdstuk 7: Betrouwbaarheidsintervallen en statistische toetsen voor het populatiegemiddelde 

t.test(data,mu) = t-toets voor één steekproef uitvoeren

4

View more...

Comments

Copyright � 2017 NANOPDF Inc.
SUPPORT NANOPDF