Package 'MPV' - R project

Package ‘MPV’ April 12, 2015 Title Data Sets from Montgomery, Peck and Vining's Book Version 1.38 Author W.J. Braun Description Most of this package consists of data sets from the textbook Introduction to Linear Regression Analysis (3rd ed), by Montgomery et al. Some additional data sets and functions useful in an undergraduate regression course are included. Maintainer W.J. Braun LazyLoad true LazyData true Depends R (>= 2.0.1) ZipData no License Unlimited NeedsCompilation no Repository CRAN Date/Publication 2015-04-12 22:54:19

R topics documented: cement . . GANOVA GFplot . . GRegplot Juliet . . . oldwash . p11.12 . . p11.15 . . p12.11 . . p12.12 . . p12.8 . . p13.1 . .

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3 4 4 6 7 8 10 10 11 12 13 13

R topics documented:

2 p13.16 . . . p13.2 . . . p13.20 . . . p13.3 . . . p13.4 . . . p13.5 . . . p13.6 . . . p13.7 . . . p14.1 . . . p14.2 . . . p15.4 . . . p2.10 . . . p2.12 . . . p2.13 . . . p2.14 . . . p2.15 . . . p2.16 . . . p2.7 . . . . p2.9 . . . . p4.18 . . . p4.19 . . . p4.20 . . . p5.1 . . . . p5.10 . . . p5.11 . . . p5.2 . . . . p5.3 . . . . p5.4 . . . . p5.5 . . . . p7.1 . . . . p7.11 . . . p7.15 . . . p7.16 . . . p7.19 . . . p7.2 . . . . p7.4 . . . . p7.6 . . . . p8.11 . . . p8.3 . . . . p9.10 . . . pathoeg . . PRESS . . . qqANOVA . quadline . . Qyplot . . . softdrink . . solar . . . . stackloss . .

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cement

3 table.b1 . table.b10 . table.b11 . table.b12 . table.b13 . table.b14 . table.b2 . table.b3 . table.b4 . table.b5 . table.b6 . table.b7 . table.b8 . table.b9 . tplot . . . Uplot . .

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Index cement

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Cement Data

Description The cement data frame has 13 rows and 5 columns. Usage data(cement) Format This data frame contains the following columns: y a numeric vector x1 a numeric vector x2 a numeric vector x3 a numeric vector x4 a numeric vector Source Montgomery, D.C., Peck, E.A., and Vining, C.G. (2001) Introduction to Linear Regression Analysis. 3rd Edition, John Wiley and Sons. Examples data(cement) pairs(cement)

4

GFplot

GANOVA

Graphical ANOVA Plot

Description Graphical analysis of one-way ANOVA data. It allows visualization of the usual F-test. Usage GANOVA(dataset, var.equal=TRUE, type="QQ") Arguments dataset

A data frame, whose first column must be the factor variable and whose second column must be the response variable.

var.equal

Logical: if TRUE, within-sample variances are assumed to be equal

type

"QQ" or "hist"

Value A QQ-plot or a histogram and rugplot Author(s) W. John Braun Source Braun, W.J. 2013. Naive Analysis of Variance. Journal of Statistics Education.

GFplot

Graphical F Plot for Significance in Regression

Description This function analyzes regression data graphically. It allows visualization of the usual F-test for significance of regression. Usage GFplot(X, y, plotIt=TRUE, sortTrt=FALSE, type="hist", includeIntercept=TRUE, labels=FALSE)

GFplot

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Arguments X

The design matrix.

y

A numeric vector containing the response.

plotIt

Logical: if TRUE, a graph is drawn.

sortTrt

Logical: if TRUE, an attempt is made at sorting the predictor effects in descending order.

type "QQ" or "hist" includeIntercept Logical: if TRUE, the intercept effect is plotted; otherwise, it is omitted from the plot. labels

logical: if TRUE, names of predictor variables are used as labels; otherwise, the design matrix column numbers are used as labels

Value A QQ-plot or a histogram and rugplot, or a list if plotIt=FALSE Author(s) W. John Braun Source Braun, W.J. 2013. Regression Analysis and the QR Decomposition. Preprint. Examples # Example 1 X