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Diferenças
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cursos:mct:sessao0 [2011/05/05 07:57] paulojus |
cursos:mct:sessao0 [2012/06/14 01:13] (atual) paulojus |
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|---|---|---|---|
| Linha 15: | Linha 15: | ||
| obj1 <- 3 + log(20) | obj1 <- 3 + log(20) | ||
| obj1 | obj1 | ||
| - | obj2 <- "MCT" | + | obj2 <- "CNJ" |
| obj2 | obj2 | ||
| obj3 <- rpois(1, lam=5) | obj3 <- rpois(1, lam=5) | ||
| Linha 277: | Linha 277: | ||
| plot(1:13, 1:13, col=gray(seq(1,0,len=13)), pch=19, cex=2) | plot(1:13, 1:13, col=gray(seq(1,0,len=13)), pch=19, cex=2) | ||
| par(bg="white") | par(bg="white") | ||
| + | </code> | ||
| + | <fs medium>Um breve exemplo de operações matriciais - coeficientes de regressao(modelo) linear | ||
| + | </fs><code R> | ||
| + | require(MASS) | ||
| + | data(hills) | ||
| + | names(hills) | ||
| + | X <- cbind(1, hills$dist) | ||
| + | y <- hills$time | ||
| + | ## Há formas e formas de fazer operações... | ||
| + | ## uma forma não muito adequada: | ||
| + | solve(t(X) %*% X) %*% t(X) %*% y | ||
| + | ## outra melhor: | ||
| + | solve(crossprod(X), crossprod(X, y)) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | Há funções que já implementam modelos estatísticos usuais. | ||
| + | <code R> | ||
| with(hills, plot(time~dist)) | with(hills, plot(time~dist)) | ||
