学習環境
- Surface 3 (4G LTE)、Surface 3 タイプ カバー、Surface ペン(端末)
- Windows 10 Pro (OS)
- Nebo(Windows アプリ)
- iPad Pro + Apple Pencil
- MyScript Nebo(iPad アプリ)
- Numbers - Apple(表計算ソフト)
- Excel(Office 365 Solo)
- R言語(プログラミング言語)
- 参考書籍
Head Firstデータ解析 (Michael Milton (著)、大橋 真也 (監訳)、 木下 哲也 (翻訳)、オライリージャパン)の11章(誤差 - 誤差を適切に示す)、自分で考えてみよう(p. 355)を取り組んでみる。
自分で考えてみよう(p. 355)
-
y = 0.7933468 + 0.9424946 x
y = 7.813403 + 0.302609 x
-
10パーセント以下の昇給を要求した人。
10パーセントより大きい昇給を要求した人。
-
1.374526パーセントの誤差。
4.544424パーセントの誤差。
コード(Emacs)
R言語
#!/usr/bin/env Rscript url <- "http://www.oreilly.co.jp/pub/9784873114644/hfda_ch10_employees.csv" employees <- read.csv(url, header=TRUE) myLmBig <- lm(received[negotiated==TRUE & requested > 10]~ requested[negotiated==TRUE & requested > 10], data=employees) myLmSmall <- lm(received[negotiated==TRUE & requested <= 10]~ requested[negotiated==TRUE & requested <= 10], data=employees) svg('sample2.svg') plot(employees$requested[employees$negotiated==TRUE], employees$received[employees$negotiated==TRUE]) ## 積極的な交渉者の回帰式の係数とRMS誤差 summary(myLmSmall)$coefficients summary(myLmSmall)$sigma ## 臆病な交渉者の回帰式の係数とRMS誤差 summary(myLmBig)$coefficients summary(myLmBig)$sigma
入出力結果(Terminal)
$ ./sample2.r Estimate Std. Error t value (Intercept) 0.7933468 0.22472009 3.530378 requested[negotiated == TRUE & requested <= 10] 0.9424946 0.03151835 29.903041 Pr(>|t|) (Intercept) 4.378156e-04 requested[negotiated == TRUE & requested <= 10] 6.588020e-134 [1] 1.374526 Estimate Std. Error t value (Intercept) 7.813403 1.8760371 4.164845 requested[negotiated == TRUE & requested > 10] 0.302609 0.1420151 2.130824 Pr(>|t|) (Intercept) 4.997597e-05 requested[negotiated == TRUE & requested > 10] 3.457618e-02 [1] 4.544424 $
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