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Manuale di formulario di statistica con R


 









Manuale di formulario di statistica con R

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Indice di Manuale di formulario di statistica con R


I Background
1 Funzioni matematiche
Operatori matematici
+

*
/
**
ˆ
%/%
%%
Operatori relazionali
<
>
< =
> =
!=
==
Operatori logici
&
&&
|
||
xor()
!
Funzioni di base
sum()
prod()
abs()
sign()
sqrt()
Funzioni insiemistiche
union()
intersect()
setdiff()
is.element()
%in%
setequal()
Funzioni indice
which()
which.min()
which.max()
Funzioni combinatorie
choose()
lchoose()
factorial()
lfactorial()
Funzioni trigonometriche
sin()
cos()
tan()
asin()
acos()
atan()
atan2()
sinh()
cosh()
tanh()
asinh()
acosh()
atanh()
Funzioni esponenziali e logaritmiche
exp()
expm1()
log2()
log10()
log()
logb()
log1p()
Funzioni di successione
:
rep()
rep.int()
ave()
sequence()
seq()
Funzioni di ordinamento
sort()
rev()
order()
Funzioni di arrotondamento
trunc()
floor()
ceiling()
round()
signif()
fractions()
rational()
Funzioni avanzate
gamma()
lgamma()
digamma()
trigamma()
psigamma()
beta()
lbeta()
Funzioni sui numeri complessi
complex()
Re()
Im()
Mod()
Conj()
Arg()
Funzioni cumulate
cumsum()
cumprod()
cummin()
cummax()
Funzioni in parallelo
pmin()
pmax()
Funzioni di analisi numerica
uniroot()
polyroot()
D()
integrate()
Funzioni user - defined
function()
args()
body()
Miscellaneous
list()
lapply()
duplicated()
pi
.Last.value
any()
all()
match()
outer()
expression()
eval()
replace()
e
2 Vettori e Matrici
Creazione di Vettori
c()
scan()
[ ]
vector()
numeric()
complex()
complex()
head()
tail()
%o%
Creazione di Matrici
matrix()
dim()
[ ]
head()
tail()
length()
cbind()
rbind()
toeplitz()
Operazioni sulle Matrici
det()
determinant()
as.vector()
norm()
solve()
eigen()
crossprod()
%  %
kronecker()
diag()
t()
aperm()
dim()
nrow()
NROW()
ncol()
NCOL()
rowSums()
rowMeans()
colSums()
colMeans()
rowsum()
apply()
solveCrossprod()
model.matrix()
kappa()
lower.tri()
upper.tri()
backsolve()
forwardsolve()
Fattorizzazioni di Matrici
svd()
qr.Q()
qr.R()
chol()
chol2inv()
ginv()
II Statistica Descrittiva
3 Funzioni statistiche
Funzioni di base
length()
min()
max()
Indici di posizione
mean()
mean.default()
weighted.mean()
mean.a()
mean.g()
Indici di variabilit`a
range()
quantile()
median()
IQR()
mad()
cv()
sigma2()
var()
Var()
sd()
COV()
cov()
cov.wt()
Indici di forma
skew()
skewness()
kurt()
kurtosis()
Indici di correlazione
cor()
cancor()
partial.cor()
corr()
acf()
pacf()
Indici di connessione e di dipendenza in media
eta()
gini()
chi2()
E()
Funzioni di sintesi
summary()
fivenum()
basicStats()
boxplot.stats()
Funzioni di distribuzione di frequenza
tabulate()
table()
unique()
hist()
cut()
Funzioni di adattamento normale
qqnorm()
ppoints()
Funzioni di distanza
mahalanobis()
dist()
Funzioni logistiche
logit()
ilogit()
inv.logit()
Funzioni di distribuzione discrete
Bernoulli
Binomiale
Geometrica
Poisson
Binomiale Negativa
Ipergeometrica
Multinomiale
Funzioni di distribuzione continue
Normale
Student
Student non centrale
Chi - Quadrato
Chi - Quadrato non centrale
Fisher
Fisher non centrale
Esponenziale
Gamma
Gamma 2
Gamma inversa
Gamma inversa 2
LogNormale
Weibull
Beta
Beta non centrale
Logistica
Cauchy
Uniforme
Normale inversa
Wilcoxon signed rank
Mann - Whitney
Funzioni ai valori mancanti
is.na()
is.nan()
Miscellaneous
ic.var()
sample()
rank()
is.finite()
is.infinite()
diff()
scale()
moment()
cum3()
sweep()
nsize()
array()
4 Analisi delle componenti principali (ACP)
ACP con matrice di correlazione
Simbologia
prcomp()
summary()
ACP con matrice di varianza
Simbologia
prcomp()
summary()
III Statistica Inferenziale
5 Test di ipotesi parametrici
Test di ipotesi sulla media con uno o due campioni
Test Z con un campione
Test di Student con un campione
Test Z con due campioni indipendenti
Test di Student con due campioni indipendenti con varianze non note ma supposte uguali
Test di Student con due campioni indipendenti con varianze non note e diverse
Test di Student per dati appaiati
Test di ipotesi sulla media con uno o due campioni (summarized data)
Test Z con un campione
Test di Student con un campione
Test Z con due campioni indipendenti
Test di Student con due campioni indipendenti con varianze non note ma supposte uguali
Test di Student con due campioni indipendenti con varianze non note e diverse
Test di ipotesi sulla varianza con uno o due campioni
Test Chi-Quadrato con un campione
Test di Fisher con due campioni
Test di ipotesi su proporzioni
Test con un campione
Potenza nel Test con un campione
Test con due campioni indipendenti
Test con k campioni indipendenti
Test di ipotesi sull’omogeneit`a delle varianze
Test di Bartlett
6 Analisi della varianza (Anova)
Simbologia
Comandi utili in analisi della varianza
factor()
as.factor()
relevel()
by()
tapply()
gl()
levels()
nlevels()
ordered()
letters[ ]
LETTERS[ ]
Modelli di analisi della varianza
Anova ad un fattore
Anova a due fattori senza interazione
Anova a due fattori con interazione
7 Confronti multipli
Simbologia
Metodo di Tukey
Applicazione in Anova ad un fattore
Applicazione in Anova a fattori senza interazione
Applicazione in Anova a due fattori con interazione
Metodo di Bonferroni
Applicazione in Anova ad un fattore
Metodo di Student
Applicazione in Anova ad un fattore
8 Test di ipotesi su correlazione ed autocorrelazione
Test di ipotesi sulla correlazione lineare
Test di Pearson
Test di Kendall
Test di ipotesi sulla autocorrelazione
Test di Box - Pierce
Test di Ljung - Box
9 Test di ipotesi non parametrici
Simbologia
Test di ipotesi sull’omogeneit`a delle varianze
Test di Levene
Test di ipotesi sulla mediana con uno o due campioni
Test esatto Wilcoxon signed rank
Test asintotico Wilcoxon signed rank
Test esatto di Mann - Whitney
Test asintotico di Mann - Whitney
Test esatto Wilcoxon signed rank per dati appaiati
Test asintotico Wilcoxon signed rank per dati appaiati . . 303
Test di ipotesi sulla mediana con pi`u campioni
Test di Kruskal - Wallis
Anova non parametrica a due fattori senza interazione
Test di Friedman
Test di ipotesi su una proporzione
Test di Bernoulli
Test sul ciclo di casualit`a
Test dei Runs
Test sulla differenza tra parametri di scala
Test di Mood
10 Tabelle di contingenza
Simbologia
Test di ipotesi
Test Chi - Quadrato di indipendenza
Test di McNemar
Test esatto di Fisher
Test di Mantel - Haenszel
Test di ipotesi generalizzati
Test Chi - Quadrato di indipendenza
Test di McNemar
Comandi utili per le tabelle di contingenza
margin.table()
prop.table()
xtabs()
summary
11 Test di adattamento
Adattamento alla distribuzione normale
Test di Kolmogorov - Smirnov
Test di Jarque - Bera
Test di Cramer - von Mises
Test di Anderson - Darlin
Test di Shapiro - Francia
Test di Lilliefors
Adattamento ad una distribuzione non normale
Test Chi - Quadrato GOF
IV Statistica di Regressione
12 Regressione lineare
Simbologia
Stima
lm()
summary.lm()
vcov()
lm.fit()
lsfit()
confint()
coef()
coefficients()
coeftest()
boxcox()
box.cox()
box.cox.var()
bc()
fitted()
fitted.values()
predict()
predict.lm()
linear.hypothesis.lm()
lm.ridge()
Adattamento
logLik()
dwtest()
AIC()
BIC()
extractAIC()
deviance()
leaps()
anova()
drop1()
add1()
bptest()
Diagnostica
ls.diag()
cooks.distance()
cookd()
rstandard()
stdres()
rstudent()
studres()
lmwork()
dffits()
covratio()
lm.influence()
residuals()
residuals.default()
resid()
df.residual()
hatvalues()
hat()
dfbeta()
dfbetas()
vif.lm()
outlier.test.lm()
13 Regressione lineare pesata
Simbologia
Stima
lm()
summary.lm()
vcov()
lm.wfit()
lsfit()
confint()
coef()
coefficients()
coeftest()
fitted()
fitted.values()
predict()
predict.lm()
linear.hypothesis.lm()
Adattamento
logLik()
deviance()
AIC()
BIC()
extractAIC()
Diagnostica
weights()
weighted.residuals()
residuals()
residuals.default()
resid()
outlier.test.lm()
df.residual()
hatvalues()
hat()
rstandard()
stdres()
rstudent()
studres()
lmwork()
dffits()
covratio()
cooks.distance()
cookd()
V Appendice
14 Librerie installate

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