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Elaborato 2 con R
_1) Creo il file con i dati della tabella in Excel e lo salvo in formato csv nella cartella “elaborato” presente sul Desktop
- Apro RStudio e carico i dati con il comando:
- Creo le variabili x per i Clienti e y per i Profitti
- Calcolo le statistiche di base per x e per y
- Creo il boxplot (un grafico per rappresentare la distribuzione di un campione. Viene rappresentato tramite un rettangolo che è delimitato dal 1° e dal 3° quartile, e diviso al suo interno dalla mediana. I segmenti, invece, sono delimitati dal minimo e dal massimo dei valori.)_
Guardando i grafici noto che sono presenti valori anomali. Se voglio che i due grafici presentino l’asse delle y compreso tra gli stessi valori (in questo caso scelgo 0 e 3200), scriverò: In questo caso i boxplot saranno i seguenti:
10. La funzione utilizzata per lo studio dei modelli lineari è lm(), il cui argomento principale è la formula che rappresenta il modello da utilizzare
Che ci restituisce il valore
dell’intercetta (β
=-65,25) e del coefficiente
di regressione (β
a questo risultato associamo
la variabile ”regressione”
Che ci dà il valore dell’intercetta (-65,25) e del coefficiente di regressione (22,19);
11. A questo risultato associo la variabile ”regressione” e calcolo il summary()
Elaborato di statistica
“ELABORATO 2 CON R”
Paolo Leonarda
MATR. 0082000256
e calcoliamo il summary()
E infine con il comando
“abline(lm(Tabella$Profitti ~
Tabella$Clienti), col =
"blue")” ci creiamo la retta
var(y) sd(x) sd(y) cor(x,y) plot(x,y, main = "Scatterplot", xlab = "Clienti", ylab = "Profitti") lm(formula = y ~ x) regressione= lm (y ~ x) summary(regressione) plot(x,y, main = "Retta di regressione", xlab = "Clienti", ylab = "Profitti") abline(lm(Tabella$Profitti ~ Tabella$Clienti), col = "blue")
