1   Exploratory Data Analysis
Vice informaci je k dispozici na webové adrese https://yihui.name/knitr/options/.
1.1   Načteni dat
#setwd('/home/pgs/xbendovav/cox')
setwd('C:/Disk D/ND-Skola/02-Vyuka/06-Statistická inference II 2017/17-05-16') data <- read.delim(115-anova-means-skull.txt1, stringsAsFactors=F)
data <- na.omit(data)
data$upface_cat <- car::recode(data$upface.H, " lo:70=l; 70.001:hi=2") head(data)
id pop	sex	upface.H upface.	.cat
1    1 nem	m	73	2
2   2 nem	m	73	2
3   3 nem	m	67	1
4   4 nem	m	75	2
5   5 nem	m	70	1
6   6 nem	m	62	1
dim(data)			
[1] 163	5		
1.2 Tabulky
	m	s	med	ql	q3
malajska peruánská	70.1304 70.6136	4.9525 4.1102	70.0000 70.0000	67.0000 67.7500	73.0000 74.0000
Tabulka 1: Tabulka základních charakteristik
Z tabulky zakladnich charakteristik 1 vidime, ze vyska horni časti tvare malajské populace je mirne nizsi nez vyska horni časti tvare peruánské populace.
	X	s	XO.5	«0.25	XO.75
malajska peruánská	70.1304 70.6136	4.9525 4.1102	70.0000 70.0000	67.0000 67.7500	73.0000 74.0000
Tabulka 2: Tabulka základních charakteristik
Z tabulky 2 vidime, ze směrodatná odchylka výsky horni časti tvare malajské populace je mirne vyssi nez směrodatná odchylka výsky horni časti tvare peruánské populace.
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
malajska	35	34	69
peruánská	23	21	44
E	58	55	113
Tabulka 3: Kontingencni tabulka absolutních četnosti
1
1.3   Grafy, obrázky
Malajska populace
Peruánská populace
55
60
"T" 65
70
I
75
I
80
85
Výska hôrni časti tvare
Obrázek 1: Výska hôrni časti tvare - malajska populace
Peruánská populace
Peruánská populace
65
"T"
70
"T"
75
~I
80
Vyska horni časti tvare
Obrázek 2: Vyska horni časti tvare - peruánská populace
Z obrázku 1 a 2 je vidět, ze rozděleni horni výsky tvare malajské populace je blize normalnimu rozděleni nez rozděleni horni výsky tvare peruánské populace.
2
1.4 Animace
like <- function(x,N,p){ like <- p~x*(l-p)~N return(like)
}
monotónnost <- function(N, pi, p2){ x <- seq(0:N)
L <- like(x, N, p2)/like(x, N, pl)
plot (x, L, type='ľ, ylab='', main='', col='reď, lwd=2)
mtext(expression(L(p[1] ,x)/L(p[2] ,x)), side=2, line=2.5)
mtext(1 Monotónni pomer věrohodnosti1, side=3, line=1.5, font = 2)
mtext(paste(1N=1, N,  ';    pl=', pl,  ';    p2=', p2, sep=''), line=0.4, cex=0.8)
}
p2 <- 0.5
pl <- seq(p2-0.01, 0.01, by=-0.01)
for (j in 1:length(pl)) { monotónnost(20, pl[j],p2)
}
Monotónni pomer věrohodnosti
N=20; p1=0.49; p2=0.5
X
Obrázek 3: Monotónní poměr věrohodnosti Na obrázku 3 je zachycena monotónnost poměru věrohodnosti pro X ~ Bin(7V, p).
3
1.5   Mnohonásobne generováni tabulek:
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
malajska	35	34	69
německa	6	13	19
E	41	47	88
Tabulka 4: Kontingencni tabulka absolutních četnosti - malajska a německa populace
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
malajska	8	5	13
cinska	35	34	69
E	43	39	82
Tabulka 5: Kontingencni tabulka absolutnich četnosti - malajska a cinska populace
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
malajska	7	11	18
bantuska	35	34	69
E	42	45	87
Tabulka 6: Kontingencni tabulka absolutnich četnosti - malajska a bantuska populace
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
peruánská	6	13	19
německa	23	21	44
E	29	34	63
Tabulka 7: Kontingencni tabulka absolutnich četnosti - peruánská a německa populace
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
peruánská	8	5	13
cinska	23	21	44
E	31	26	57
Tabulka 8: Kontingencni tabulka absolutnich četnosti - peruánská a cinska populace
populace	kate^	rorie	
	< 70	> 70	E
peruánská	7	11	18
bantuska	23	21	44
E	30	32	62
Tabulka 9: Kontingencni tabulka absolutnich četnosti - peruánská a bantuska populace
4
1.6   Mnohonásobne generováni grafu:
malajska populace
malajska populace
55
60
65
70
75
80
—I
85
vyska horni časti tvare
peruánská populace
peruánská populace
65
70
75
—I
80
vyska horni časti tvare
německa populace
německa populace
62
64
66
68
70
72
74
—I
76
vyska horni časti tvare
5
cinska populace
čínska populace
o _
CO
60
—r-
65
—r-
70
—r-
75
-n
80
výska hôrni časti tvare
bantuska populace
bantuska populace
60
—r-
65
—r-
70
—r-
75
-n
80
výska hôrni časti tvare
6