मैं घुन की कार्यात्मक प्रतिक्रिया के क्षेत्र पर अनुसंधान कर रहा हूं। मैं रोजर्स टाइप II फ़ंक्शन के मापदंडों (हमले की दर और हैंडलिंग समय) का अनुमान लगाने के लिए एक प्रतिगमन करना चाहता हूं। मेरे पास माप का डेटासेट है। मैं आउटलेर्स को सबसे अच्छा कैसे निर्धारित कर सकता हूं?
मेरे प्रतिगमन के लिए मैं R (एक गैर रेखीय प्रतिगमन) में निम्न स्क्रिप्ट का उपयोग करता हूं: (डेटसेट एक साधारण 2 कॉलम टेक्स्ट फाइल है, जिसे मानों (प्रारंभिक शिकार की संख्या) और मान (24 घंटे के दौरान खाया शिकार की संख्या ) के data.txtसाथ फाइल कहा जाता है :N0FR
library("nlstools")
dat <- read.delim("C:/data.txt")
#Rogers type II model
a <- c(0,50)
b <- c(0,40)
plot(FR~N0,main="Rogers II normaal",xlim=a,ylim=b,xlab="N0",ylab="FR")
rogers.predII <- function(N0,a,h,T) {N0 - lambertW(a*h*N0*exp(-a*(T-h*N0)))/(a*h)}
params1 <- list(attackR3_N=0.04,Th3_N=1.46)
RogersII_N <- nls(FR~rogers.predII(N0,attackR3_N,Th3_N,T=24),start=params1,data=dat,control=list(maxiter= 10000))
hatRIIN <- predict(RogersII_N)
lines(spline(N0,hatRIIN))
summary(RogersII_N)$parameters
मैं निम्नलिखित स्क्रिप्ट का उपयोग करने वाले कालसिक अवशेषों की साजिश रचने के लिए:
res <- nlsResiduals (RogersII_N)
plot (res, type = 0)
hist (res$resi1,main="histogram residuals")
qqnorm (res$resi1,main="QQ residuals")
hist (res$resi2,main="histogram normalised residuals")
qqnorm (res$resi2,main="QQ normalised residuals")
par(mfrow=c(1,1))
boxplot (res$resi1,main="boxplot residuals")
boxplot (res$resi2,main="boxplot normalised residuals")
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- मैं यह कैसे निर्धारित कर सकता हूं कि कौन से डेटा बिंदु आउटलेयर हैं?
- क्या ऐसे परीक्षण हैं जो मैं आर में उपयोग कर सकता हूं जो उद्देश्य हैं और मुझे दिखाते हैं कि कौन से डेटा बिंदु आउटलेयर हैं?