Publications by Mikhail Kharlamau
Skuska
title: “Priprava_skuska” author: “Mikhail Kharlamau” date: “2025-01-14” output: html_document library(datasets) library(moments) library(vioplot) ## Warning: package 'vioplot' was built under R version 4.3.3 ## Loading required package: sm ## Warning: package 'sm' was built under R version 4.3.3 ## Package 'sm', version 2.2-6.0: typ...
677 sym R (12380 sym/74 pcs) 5 img
Cv.12_Kharlamau
Cv12_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-12-16 ## corrplot 0.95 loaded ## Type 'citation("pROC")' for a citation. ## ## Attaching package: 'pROC' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## cov, smooth, var Cvičenie 12.1 Jednoduchá logistická regresia Zadanie: Vytvorte logistický regresný model modelujúci prejdeni...
3367 sym Python (7662 sym/89 pcs) 12 img
Skuska
library(datasets) library(moments) data("ChickWeight") 1. #a max_values <- sapply(airquality, max, na.rm = TRUE) max_variable <- names(which.max(max_values)) max_variable ## [1] "Solar.R" #b missing_vars <- names(airquality)[sapply(airquality, function(x) any(is.na(x)))] airquality_clean <- na.omit(airquality) #c sk_...
985 sym R (28663 sym/52 pcs) 5 img
Cv11_Kharlamau
Cv11_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-12-07 Cvičenie 11.1 Jednoduchá regresia Zadanie: Urobte lineárny regresný model pre premennú dist z datasetu cars, pričom prediktorom je premenná speed. Overte predpoklady pre tento model a otestujte jeho štatistickú významnosť. Vizualizujte vzťah reálnych a predikovaných hodnôt pre target. J...
10929 sym Python (24037 sym/121 pcs) 10 img
Cv10_Kharlamau
Cv10_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-11-29 ## Loading required package: MASS ## corrplot 0.95 loaded Cvičenie 10.1 Korelacny koeficient Zadanie: Vypocitajte Pearsonov korelacny koeficient medzi dvomi vami vybranymi premennymi datasetu mtcars a nasledne vizualizujte tento vztah pomocou scatter plotu. Vypočítajme korelačný koeficient medzi...
2975 sym 2 img
Cv9_Kharlamau
Cv9_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-11-24 Cvičenie 9.1 Testy náhodnosti Zadanie: Otestujte náhodnosť výberu pomocou testu sérií (Wald-Wolfowitz run test) ako aj pomocou testu kritických bodov. Hladina významnosti je 0.05. H0: Merania sú náhodné. H1: Merania nie sú náhodné. Wald-Wolfowitz run test: data1 <- c(10, 12, 15, 8, 13,...
3236 sym 4 img
Cv8_Kharlamau
Cv8_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-11-12 Cvičenie 8.1 Test zhody s normálnym rozdelením Zadanie: Náhodným výberom, ktorý je daný v tabuľke bola vybratá vzorka rozsahu n = 50. Overte na hladine významnosti 0.05, či empirické rozdelenie početností zodpovedá normálnemu rozdeleniu. Použite Kolmogorv-Smirnovov a Liliesfordov test...
4063 sym 3 img
Cv6_Kharlamau
Cv7_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-11-02 Cvičenie 7.1 Jednofaktorová ANOVA Zadanie: Chcete porovnať priemerný úbytok hmotnosti pre tri rôzne diétne plány (diéta A, diéta B a diéta C). Zhromažďujete údaje od skupín účastníkov dodržiavajúcich každý diétny plán počas jedného mesiaca. Otestujte na hladine významnosti 0....
5155 sym 5 img
Cv6_Kharlamau
Cv6_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-10-25 Cvičenie 6.1 Jednovýberový t-test Zadanie: Spoločnosť tvrdí, že priemerný denný predaj ich produktu je 500 dolárov. Na overenie tohto tvrdenia ste zhromaždili náhodnú vzorku údajov o predaji za 30 dní. Chcete otestovať, či sa skutočný priemerný predaj líši od 500 USD. Otestujte na...
3014 sym 2 img
Staticticke_metody_cv.5_Kharlamaut
Cv5_Kharlamau Mikhail Kharlamau 2024-10-15 Cvičenie 5.1 Zadanie: Popisná štatistika a grafická analýza dát. Ake by muselo byt n, aby boli splnene podmienky : α <= 0.05, β <= 0.2, p2 = 0.6 ? poz_alpha = 0.05 poz_beta = 0.2 p1 = 0.5 p2 = 0.6 n=10 alpha <- poz_alpha + 1 beta <- poz_beta + 1 while (alpha >= poz_alpha...
203 sym