Выборы-2011 и ЕГЭ-2011
Окт 09
Новости баллы ЕГЭ, выборы, госдума, ЕГЭ, результаты выборов No Comments
Математика
Русский язык
Средний балл по математике (ЕГЭ-2011) и % голосов за ЕР (2011)
Окт 09
Новости баллы ЕГЭ, результаты выборов 3 Comments
Оценка уровня криминогенности и 100-балльные результаты ЕГЭ (2011)
Окт 09
Новости баллы ЕГЭ, криминогенность No Comments
Оценка уровня криминогенности и младенческая смертность в субъектах РФ (2011)
Окт 08
Новости криминогенность, младенческая смертность No Comments
Младенческая смертность в России (2011-2012) и результаты выборов в госдуму (2011) по регионам РФ
Окт 05
Новости R, выборы, диаграммы рассеяния, корреляция, младенческая смертность, статистика No Comments
Пытаюсь делать простые вещи в R, поэтому решил проверить одну гипотезу. В России младенческая смертность в 2012 году увеличилась на 18%. Это результат изменений вљ критериях учета в 2012 году: љв статистике перинатальной смертности учитываются все плоды массой от 500 грамм или сроком от 22 полных недель гестации, а также новорожденные до 7 дней. После перехода на новые правила младенческая смертность в России выросла. К слову, по мнению Леонида Рошаля, статистика детской смертности была занижена примерно вдвое. Да, в СССР были приняты не соответствующие нормам ВОЗ стандарты для учета младенческой смертности, в результате чего статистика младенческой смертности в СССР и затем в России занижалась. Теперь она приближается к более реальному положению дел. Интересен не сам факт ожидаемого скачка в официальных цифрах младенческой смертности. Я решил посмотреть то, как связаны показатели детской смертности в регионах и голоса за партии на выборах в госдуму в 2011 году. More
Statistics 1, Assignment 3
Сен 26
# Stat1, A3
# MRA
# Загружаем библиотеку
library(psych)
#Загружаем данные
setwd("~/Загрузки/Statistics One")
endur < - read.table('DAA.03.TXT', header=T)
# Строим диаграмму рассеяния (endurance~age)
plot(endur$endurance~endur$age, main='Scatterplot', ylab='Endurance', xlab='Age')
# Добавляем линию регрессии
abline(lm(endur$endurance~endur$age), col='blue')
# Строим диаграмму рассеяния (endurance~activeyears)
plot(endur$endurance~endur$activeyears, main='Scatterplot', ylab='Endurance', xlab='Active years')
# Добавляем линию регрессии
abline(lm(endur$endurance~endur$activeyears), col='blue')
# Пример простой линейной регрессии Model1 (endurance~age)
model1=lm(endur$endurance~endur$age)
summary(model1)
# Пример простой линейной регрессии Model2 (endurance~activeyears)
model2=lm(endur$endurance~endur$activeyears)
summary(model2)
# Множественная регрессия (2 предиктора)
model3=lm(endur$endurance~endur$age + endur$activeyears)
summary(model3)
# Регрессионный анализ (станд. коэф.)
model1.z=lm(scale(endur$endurance)~scale(endur$age))
summary(model1.z)
model2.z=lm(scale(endur$endurance)~scale(endur$activeyears))
summary(model2.z)
model3.z=lm(scale(endur$endurance)~scale(endur$age) + scale(endur$activeyears))
summary(model3.z)
# Сравнение моделей (1~3 и 2~3)
comp1 = anova(model1.z, model3.z)
comp1
comp2 = anova(model2.z, model3.z)
comp2
# Корреляция
cor(endur[-1])
