quinta-feira, 16 de outubro de 2008

Agora sim!!!!


### Agora sim, existe correlação.
set.seed(1133)
x<-rnorm(200)
y<-x^2
dados<-cbind(x,y)

chi.plot<-function(dados,ro){
n<-nrow(dados)
x<-dados[,1]
y<-dados[,2]
H<-c(rep(0,n))
F<-c(rep(0,n))
G<-c(rep(0,n))
S<-c(rep(0,n))
chi<-c(rep(0,n))
lambda<-c(rep(0,n))
for(i in 1:n){
k1<-0
k2<-0
k3<-0
for(j in 1:n){
if(j!=i){
k1<-ifelse((x[j]<=x[i] & y[j]<=y[i]),k1+1,k1)
k2<-ifelse((x[j]<=x[i]),k2+1,k2)
k3<-ifelse((y[j]<=y[i]),k3+1,k3)
}
}
H[i]<-k1/(n-1)
F[i]<-k2/(n-1)
G[i]<-k3/(n-1)
S[i]<-sign((F[i]-0.5)*(G[i]-0.5))
c<-c((F[i]-0.5)^2,(G[i]-0.5)^2)
lambda[i]<-4*S[i]*max(c)
chi[i]<-(H[i]-F[i]*G[i])/sqrt(F[i]*(1-F[i])*G[i]*(1-G[i]))
}
nf <- layout(cbind(c(0,1,1,0), c(0,2,2,0)))
plot(x,y,pch=19,main='Scatterplot')
plot(lambda,chi,pch=19,xlim=c(-1,1),ylim=c(-1,1),
main='Chi-plot, p=0.95',sub=paste('ro=',ro),xlab=expression(lambda),
ylab=expression(chi),las=2)
abline(h=0,lty=2)
abline(v=0,lty=2)
abline(h=-1.78/sqrt(n),lty=2)
abline(h=1.78/sqrt(n),lty=2)
}

chi.plot(dados,0.91)

Nenhum comentário: