Mam przykładowy zestaw danych w następujący sposób:
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)
Na podstawie rysunku można zasugerować, że między pewnym zakresem „objętości” i „mocy” związek jest liniowy, a gdy „objętość” staje się stosunkowo mała, związek staje się nieliniowy. Czy istnieje statystyczny test ilustrujący to?
W odniesieniu do niektórych zaleceń przedstawionych w odpowiedziach na PO:
Pokazany tutaj przykład jest po prostu przykładem, zestaw danych, który mam, wygląda podobnie do relacji widzianej tutaj, chociaż jest głośniejszy. Analiza, którą do tej pory przeprowadziłem, pokazuje, że kiedy analizuję objętość określonej cieczy, moc sygnału drastycznie wzrasta, gdy jest mała objętość. Powiedzmy, że miałem tylko środowisko, w którym objętość wynosiła od 15 do 20, prawie wyglądałoby to na relację liniową. Jednak zwiększając zakres punktów, tj. Mając mniejsze objętości, widzimy, że zależność wcale nie jest liniowa. Teraz szukam porady statystycznej, jak statystycznie to pokazać. Mam nadzieję, że to ma sens.
Rkodu: 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"). Pokazuje prawie stały rozmiar resztkowy w pełnym zakresie.