Preberemo datoteko sola.dat z rezultati kolokvijev + spol (m/z) + nacin studija (redni-r / izredni-i). ??????????????? Frekvencna porazdelitev po spolu ??????????????? Histogram za t1 ??????????????? Histogram za t1 z mejami razredov 30, 40,...,90, 100 ??????????????? Kontingencna tabela / spol*nacin ??????????????? hi-kvadrat test chisq.test(table(x$spol, x$nacin)) Za vsakega studenta izracunaj njegovo povprecje ??????????????? Korelacija med vsemi tremi testi: motijo nestevilske spremenljivke, zato samo iz stevilskih spremenljivk naredimo nov data.frame (okvir podatkov): y<-data.frame(x$t1,x$t2,x$t3) Do posameznih spremenljivk potem dostopamo takole: y$x.t1, y$x.t2, y$x.t3 cor(y) - ne more izracunati zaradi manjkajocih vrednosti, moramo povedati, kako naj obravnava manjkajoce vrednosti: cor(y,use="complete.obs") cor(y,use="pairwise.complete.obs") boxplot(y) Narise Mediano, Q1, Q3, Min in Max in izstopajoce vrednosti. ************************************************* Ali sta povprecji na prvih dveh kolokvijih enaki ??????????????? *********************************************** Ali sta varianci enaki var(x$t1) - ne dela zaradi manjkajocih vrednosti, zato var(x$t1,use="pairwise.complete.obs") [1] 236.7995 var(x$t2,use="pairwise.complete.obs") [1] 649.6951 var.test(x$t1,x$t2) var.test(x$t1,x$t2) p-value = 0.002560 - varianci razlicni *********************************************** ?????????????? Independent samples (m,z) Izloci samo ocene prvega testa za moske v novo tabelo ??????????????? Izloci samo ocene prvega testa za zenske v novo tabelo ??????????????? Stevilo moskih/zensk ??????????????? summary(a) summary(b) Ali sta povprecji statisticno znacilno razlicni ??????????????? p-value = 0.7838 - povprecji nista razlicni Enakost varianc var(a,use="pairwise.complete.obs") [1] 269.3727 var(b,use="pairwise.complete.obs") [1] 231.3599 var.test(a,b) p-value = 0.7137 - nista razlicni varianci ************************************************************** Napoved ocene tretjega testa z oceno prvega testa (linearna regresija) ??????????????? Napoved ocene tretjega testa z oceno drugega testa (linearna regresija) ??????????????? Napoved ocene tretjega s prvim in drugim testom ??????????????? plot(x) **************************************************************