library(mosaicCalc)
## Loading required package: mosaic
## Registered S3 method overwritten by 'mosaic':
##   method                           from   
##   fortify.SpatialPolygonsDataFrame ggplot2
## 
## The 'mosaic' package masks several functions from core packages in order to add 
## additional features.  The original behavior of these functions should not be affected by this.
## 
## Attaching package: 'mosaic'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     count, do, tally
## The following object is masked from 'package:Matrix':
## 
##     mean
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     stat
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     binom.test, cor, cor.test, cov, fivenum, IQR, median, prop.test,
##     quantile, sd, t.test, var
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     max, mean, min, prod, range, sample, sum
## Loading required package: mosaicCore
## 
## Attaching package: 'mosaicCore'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     count, tally
## 
## Attaching package: 'mosaicCalc'
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     D

Bab 3 Parameter dan fungsi

3.1 Parameter versus variabel 3.2 Parameter fungsi pemodelan

Idenya adalah untuk membuat argumen ke fungsi matematika berdimensi.

Parameter dan logaritma – Anda dapat mengambil log apa pun yang Anda suka. Satuan muncul sebagai konstanta

3.3 Polinomial dan parameter Setiap parameter memiliki dimensinya sendiri

3.4 Parameter danmakeFun() Jelaskan cara makeFun()kerjanya di sini.

3.5 Fungsi tanpa parameter: splines dan smooths hiper-parameter. Ini adalah angka yang mengatur bentuk fungsi, tetapi dapat diatur secara sewenang-wenang dan masih cocok dengan data.

“Smoothers” dan “splines” adalah dua jenis fungsi tujuan umum yang dapat menangkap pola dalam data, tetapi tidak ada bentuk aljabar sederhana. pertimbangkan beberapa data sederhana. Kumpulan data Loblollyberisi 84 pengukuran usia dan tinggi pinus loblolly.

library(mosaicCalc)
gf_point(height ~ age, data=datasets::Loblolly)

Beberapa pinus berusia tiga tahun dengan tinggi yang sangat mirip diukur dan dilacak dari waktu ke waktu: usia lima tahun, usia sepuluh tahun, dan seterusnya. Pohon-pohon berbeda satu sama lain, tetapi semuanya sangat mirip dan menunjukkan pola sederhana: pertumbuhan linier pada awalnya yang tampaknya menurun seiring waktu. Untuk banyak tujuan, mengukur bagaimana laju pertumbuhan berubah seiring bertambahnya usia pohon, yang dibutuhkan hanyalah fungsi mulus yang terlihat seperti data. Mari kita pertimbangkan dua

1.Sebuah “spline kubik”, yang mengikuti kelompok titik data dan kurva dengan mulus dan anggun.

Definisi fungsi-fungsi ini mungkin tampak aneh pada awalnya — mereka sepenuhnya ditentukan oleh data: tidak ada parameter! Meskipun demikian, mereka adalah fungsi asli dan dapat bekerja dengan seperti fungsi lainnya. Misalnya, Anda dapat memasukkan input dan mendapatkan output:

Anda dapat membuat grafiknya:

library(mosaicCalc)
gf_point(height ~ age, data = datasets::Loblolly)

gf_point(height ~ age, data = datasets::Loblolly)

Anda bahkan dapat “menyelesaikan” mereka, misalnya menemukan usia di mana ketinggian akan menjadi 35 kaki:

Dalam semua hal, ini adalah fungsi yang sangat biasa. Semua hal kecuali satu: tidak ada formula sederhana untuk mereka. Anda akan melihat ini jika Anda pernah mencoba melihat definisi fungsi dalam bahasa komputer: f2 ## function (age) ## { ## x <- get(fnames[2]) ## if (connect) ## SF(x) ## else SF(x, deriv = deriv) ## } ## <environment: 0x7ff1bf85ec18>

Spline dan konektor tidak selalu sesuai dengan yang Anda inginkan, terutama bila data tidak dibagi menjadi kelompok-kelompok terpisah, seperti data pinus loblolly. Misalnya, trees.csvkumpulan data adalah pengukuran volume, ketebalan, dan tinggi pohon ceri hitam. Pohon-pohon ditebang untuk diambil kayunya, dan minat dalam melakukan pengukuran adalah untuk membantu memperkirakan berapa banyak volume kayu yang dapat digunakan yang dapat diperoleh dari sebuah pohon, berdasarkan lingkar (yaitu, keliling) dan tinggi. Ini akan berguna, misalnya, dalam memperkirakan berapa nilai uang sebuah pohon. Namun, tidak seperti data pinus loblolly, data ceri hitam tidak melibatkan pohon yang jatuh dengan baik ke dalam kelompok yang ditentukan.

library(mosaicCalc)
Cherry <- datasets::trees
gf_point(Volume ~ Girth, data = Cherry)

g1 = spliner(Volume ~ Girth, data = Cherry)
## Warning in regularize.values(x, y, ties, missing(ties)): collapsing to unique
## 'x' values
g2 = connector(Volume ~ Girth, data = Cherry)
## Warning in regularize.values(x, y, ties, missing(ties), na.rm = na.rm):
## collapsing to unique 'x' values
slice_plot(g1(x) ~ x, domain(x = 8:18)) 

  gf_point(Volume ~ Girth, data = Cherry) 

g1 = spliner(Volume ~ Girth, data = Cherry)
## Warning in regularize.values(x, y, ties, missing(ties)): collapsing to unique
## 'x' values
g2 = connector(Volume ~ Girth, data = Cherry)
## Warning in regularize.values(x, y, ties, missing(ties), na.rm = na.rm):
## collapsing to unique 'x' values
slice_plot(g1(x) ~ x, domain(x = 8:18)) %>%
  slice_plot(g2(x) ~ x, color ="red") %>%
  gf_point(Volume ~ Girth, data = Cherry) %>%
  gf_labs(x = "Girth (inches)")

Gerakan naik turun adalah fungsi yang sulit dipercaya. Untuk situasi seperti itu, di mana Anda memiliki alasan untuk percaya bahwa fungsi mulus lebih tepat daripada fungsi dengan banyak pasang surut, jenis fungsi yang berbeda sesuai: lebih halus.

g3 <- smoother(Volume ~ Girth, data = Cherry, span=1.5)
gf_point(Volume~Girth, data=Cherry) 

g3 <- smoother(Volume ~ Girth, data = Cherry, span=1.5)
gf_point(Volume~Girth, data=Cherry) %>%
  slice_plot(g3(Girth) ~ Girth) %>%
  gf_labs(x = "Girth (inches)")

Smoother diberi nama yang baik: mereka membangun fungsi smooth yang mendekati data. Anda memiliki kendali atas seberapa mulus fungsi tersebut. Parameter hiper spanmengatur ini

g4 <- smoother(Volume ~ Girth, data=Cherry, span=1.0)
gf_point(Volume~Girth, data = Cherry) %>%
  slice_plot(g4(Girth) ~ Girth) %>%
  gf_labs(x = "Girth (inches)", y = "Wood volume")

Tentu saja, seringkali Anda ingin menangkap hubungan di mana ada lebih dari satu variabel sebagai input. Smoother melakukan ini dengan sangat baik; cukup tentukan variabel mana yang akan menjadi input.

g5 <- smoother(Volume ~ Girth+Height, 
               data = Cherry, span = 1.0)
gf_point(Height ~ Girth, data = Cherry) %>%
  contour_plot(g5(Girth, Height) ~ Girth + Height) %>%
  gf_labs(x = "Girth (inches)", 
          y = "Height (ft)", 
          title = "Volume (ft^3)")

Saat Anda ingin memplot suatu fungsi, tentu saja Anda perlu memilih rentang untuk nilai input. Seringkali masuk akal untuk memilih rentang yang sesuai dengan data yang menjadi dasar fungsi. Anda dapat menemukan ini dengan range()perintah, misalnya

range(Cherry$Height)
## [1] 63 87

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.