Document information
- University
- Politecnico di Milano
- Degree programme
- Mathematical Engineering
- Subject
- Modelli e Metodi dell'Inferenza Statistica
- Material language
- Italian
- Classification
- Other study material
- Original format
- Text
- Searchable text
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Laboratorio conR-2 Metodi e Modelli per l’Inferenza Statistica - Ing. Matematica - a.a. 2019-20 Contents 0. Librerie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1. Visualizzazione della decomposizione della varianza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2. One-way ANOV A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3. Costruzione della matrice disegno di ANOV A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4. One-way ANOV A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 5. Two-ways ANOV A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 0. Librerie library( MASS ) library( car )#for LEVENETEST library( faraway ) library( Matrix ) Lavoreremo con il dataset presente nel documento ciclisti.txt. Sono state considerate dieci strade con pista ciclabile ed è stata misurata la distanza tra la linea di mezzeria (linea longitudinale che scorre in mezzo alla strada, dividendo la carreggiata in diverse corsie) e un ciclista sulla pista ciclabile. In queste stesse dieci strade è stata determinata attraverso fotografie la distanza tra lo stesso ciclista e una macchina passante per la strada considerata. •Center -> distanza tra la linea di mezzeria e un ciclista sulla pista ciclabile [misuarata in piedi] •Car -> distanza tra lo stesso ciclista e una macchina passante per la strada considerata [misuarata in piedi] 1. Visualizzazione della decomposizione della varianza Quando operiamo una regressione lineare semplice, possiamo usare le sequenti tre quantità per scomporre la varianza (l’informazione) del modello. Explained sum of squaresoSum of Squares Regression: SSreg= nÿ i=1…
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