मेरे पास एक उदाहरण डेटा सेट निम्नानुसार है:
Volume <- seq(1,20,0.1)
var1 <- 100
x2 <- 1000000
x3 <- 30
x4 = sqrt(x2/pi)
H = x3 - Volume
r = (x4*H)/(H + Volume)
Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r))
Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1)
plot(Volume,Power)
आकृति से, यह सुझाव दिया जा सकता है कि 'वॉल्यूम' और 'पावर' की एक निश्चित सीमा के बीच संबंध रैखिक है, फिर जब 'वॉल्यूम' अपेक्षाकृत छोटा हो जाता है तो संबंध गैर-रैखिक हो जाता है। क्या इसे दर्शाने के लिए कोई सांख्यिकीय परीक्षण है?
ओपी के जवाबों में दिखाई गई कुछ सिफारिशों के संबंध में:
यहां दिखाया गया उदाहरण केवल एक उदाहरण है, मेरे द्वारा देखे गए डेटासेट यहां देखे गए रिश्ते के समान हैं, हालांकि नोइज़ियर। मैंने अब तक किए गए विश्लेषण से पता चलता है कि जब मैं किसी विशिष्ट तरल की मात्रा का विश्लेषण करता हूं, तो कम मात्रा होने पर एक सिग्नल की शक्ति काफी बढ़ जाती है। तो, मान लीजिए कि मेरे पास केवल एक ऐसा वातावरण था जहां मात्रा 15 और 20 के बीच थी, यह लगभग एक रैखिक संबंध जैसा दिखेगा। हालांकि, अंकों की सीमा में वृद्धि करने से यानी छोटे वॉल्यूम होने से, हम देखते हैं कि संबंध बिल्कुल रैखिक नहीं है। मैं अब कुछ सांख्यिकीय सलाह की तलाश कर रहा हूं कि यह कैसे सांख्यिकीय रूप से दिखाया जाए। आशा है कि यह समझ में आता है।
Rकोड: plot(s <- by(cbind(Power, Volume), groups <- cut(Volume, 10), function(d) summary(lm(Power ~ Volume, data=d))$sigma), xlab="Volume range", ylab="Residual SD", ylim=c(0, max(s))); abline(h=mean(s), lty=2, col="Blue")। यह पूरी श्रृंखला में लगभग स्थिर अवशिष्ट आकार दिखाता है।