Statystyka RStudio
: 21 cze 2022, o 14:39
Dzień dobry!
Czy znalazłaby się jakaś dobra duszyczka która byłaby w stanie pomóc z tymi zadaniami z RStudio?
Zadanie 1.
Narysuj rozkład standaryzowanej średniej, jeśli liczba obserwacji wzrasta.
Wykonaj to dla zmiennej losowej o rozkładzie jednostajnym w przedziale
[0, 1]. Wykonaj symulację dla n=10, 25, 100 obserwacji oraz 1000
powtórzeń. Czy kształt krzywej gęstości staje się normalny?
Zadanie 2.
W pewnym mieście stwierdzono, że liczba wypadków komunikacyjnych
przypadająca na każdy dzień w ciągu 200 dni jest następująca:
Liczba wypadków 0 1 2 3 4 5 6 7 8
Liczba dni 14 31 47 41 29 21 10 5 2
Czy na podstawie tych danych można sądzić, ze liczba wypadków ma rozkład
POISSONA (przyjąć poziom istotności 0.05)?
Zadanie 3.
a. Wczytaj zbiór danych chmiss z pakietu faraway i zapoznaj się ze
zmiennymi tego zbioru.
b. Brakujące dane zastąpić wartością średnią dla danej zmiennej.
c. Zbadać zależność liniową zmiennej involact od pozostałych zmiennych.
d. Wybrać optymalny model liniowy stosując metodę krokową.
Czy znalazłaby się jakaś dobra duszyczka która byłaby w stanie pomóc z tymi zadaniami z RStudio?
Zadanie 1.
Narysuj rozkład standaryzowanej średniej, jeśli liczba obserwacji wzrasta.
Wykonaj to dla zmiennej losowej o rozkładzie jednostajnym w przedziale
[0, 1]. Wykonaj symulację dla n=10, 25, 100 obserwacji oraz 1000
powtórzeń. Czy kształt krzywej gęstości staje się normalny?
Zadanie 2.
W pewnym mieście stwierdzono, że liczba wypadków komunikacyjnych
przypadająca na każdy dzień w ciągu 200 dni jest następująca:
Liczba wypadków 0 1 2 3 4 5 6 7 8
Liczba dni 14 31 47 41 29 21 10 5 2
Czy na podstawie tych danych można sądzić, ze liczba wypadków ma rozkład
POISSONA (przyjąć poziom istotności 0.05)?
Zadanie 3.
a. Wczytaj zbiór danych chmiss z pakietu faraway i zapoznaj się ze
zmiennymi tego zbioru.
b. Brakujące dane zastąpić wartością średnią dla danej zmiennej.
c. Zbadać zależność liniową zmiennej involact od pozostałych zmiennych.
d. Wybrać optymalny model liniowy stosując metodę krokową.