Rot modelo 1

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

rh <- read.table(file="C:/Users/Suzanny/Desktop/MEAEF 2014/rh213.txt",header=T)
rh
names (rh)
#variaveis#
lnh <- log(rh$h)
lnh
invd <- 1/(rh$d)
invd
lnh= log(rh$h)
lnh
invd= (1/rh$d)
invd
lnhd= log(rh$hd)
lnhd
ddq= (rh$d/rh$dq)
ddq
lnd= log(rh$d)
lnd
d2= (rh$d^2)
d2
lninvd= log(1/rh$d)
lninvd
hhd= (rh$h/rh$hd)
hhd
hhd= (rh$h/rh$hd)
hhd
dhd= (rh$d/rh$hd)
dhd
d2hd= (rh$d^2/rh$hd)
d2hd
#modelos#
md1 <- lm(lnh~invd+lnhd)#tem que modificar a equação devido a ser lnh e não h#
md1
names(md1)
residuals(md1)
md1est<- exp(fitted.values(md1))#valores estimados para h ou hestimado#
md1est
#erro#
emd1<-(rh$h-md1est)
emd1
epmd1<-(emd1/rh$h)*100
epmd1
media1<- mean(epmd1) #media é do erro em porcentagem#
media1
summary(md1)
#DF=graus de liberdadede grees of freedom
#syx #erro padrão da estimativa#
variaveis
somaemd1<- sum(emd1^2) #sq do residuo#
somaemd1
glres<- (69-3)
glres
syx<-sqrt(somaemd1/glres)
syx
syxporc<- (syx/mean(rh$h))*100
syxporc
#R²#
variaveis
Cmd1<- (sum(rh$h))^2/69
Cmd1
h2<- rh$h^2
h2
n1<- (69-1)
n1
sqtotal1<- (sum(h2))-Cmd1
sqtotal1
r²<- 1-(somaemd1/sqtotal1)
r²
r²ajus<- 1-((1-r²)*(n1/glres))
r²ajus
#gráfico
par(mfrow=c(2,3))
plot(rh$d,epmd1,xlim=c(0,20),ylim=c(-5,5),main="modelo 1",xlab="DAP",ylab="erro %")
abline(h=0)