Progress test 2011 [email protected]. pie(table(annodicorso)) annodicorso 3 4 51 40.

progress test 2011

[email protected]

pie(table(annodicorso))

annodicorso

3 4

51 40

3

4

table(annodicorso, genere)


genere

annodicorso F M

3 25 26

4 17 19

plot(table(annodicorso, genere))table(annodicorso, genere)

annodicorsog

en

ere

3 4

FM


annodicorso

ge

ne

re

3 4

FM


table(annodicorso, genere) genereannodicorso F M 3 25 26 4 17 19 fisher.test(table(annodicorso, genere))data: table(annodicorso, genere) p-value = 1alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.4201946 2.7551684 sample estimates:odds ratio 1.073765

boxplot(mediavoti)

22

24

26

28

30

F M

22

24

26

28

30

boxplot(mediavoti ~ genere)

qqnorm(mediavoti)

-2 -1 0 1 2

22

24

26

28

30

Normal Q-Q Plot

Theoretical Quantiles

Sa

mp

le Q

ua

ntil

es

boxplot(mediavoti ~ genere)

fligner.test(mediavoti ~ genere)

Fligner-Killeen:

med chi-squared = 3.7769, df = 1,

p-value = 0.05197

wilcox.test(mediavoti ~ genere)

data: mediavoti by genere

W = 885, p-value = 0.2971

alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

F M

22

24

26

28

30

boxplot(mediavoti ~ annodicorso)

3 4

22

24

26

28

30

boxplot(mediavoti ~ annodicorso)

fligner.test(mediavoti ~ annodicorso)data: mediavoti by annodicorso Fligner-Killeen:med chi-squared = 0.0053, df = 1,

p-value = 0.9418

wilcox.test(mediavoti ~ annodicorso)data: mediavoti by annodicorso W = 615.5, p-value = 0.1713alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

pie(table(deltaesami))

0

1

2

34

deltaesami

0 1 2 3 4

66 14 4 1 1

table(genere, deltaesami)

deltaesamigenere 0 1 2 3 4 F 35 5 1 0 1 M 31 9 3 1 0

chisq.test(table(genere, deltaesami))

X-squared = 4.3411, df = 4, p-value = 0.3618

Warning message:In chisq.test(table(genere, deltaesami)) : L'approssimazione al Chi-quadrato potrebbe essere

inesatta

table(genere, deltaesami)

deltaesami

genere 0 1 2 3 4

F 35 5 1 0 1

M 31 9 3 1 0

fisher.test(table(genere, deltaesami))

data: table(genere, deltaesami)

p-value = 0.3107

alternative hypothesis: two.sided

table(annodicorso, deltaesami)

table(annodicorso, deltaesami) deltaesamiannodicorso 0 1 2 3 4 3 41 5 3 1 1 4 25 9 1 0 0

fisher.test(table(annodicorso, deltaesami))

data: table(annodicorso, deltaesami) p-value = 0.2161alternative hypothesis: two.sided

boxplot(indicegradim)

45

67

89

table(indicegradim)

indicegradim

4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9

1 1 1 18 1 27 5 22 1 1

05

10

15

20

25

indicegradim

tab

le(i

nd

ice

gra

dim

)

4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9

boxplot(indicegradim ~ annodicorso)

3 4

45

67

89

boxplot(indicegradim ~ annodicorso)

fligner.test(indicegradim ~ annodicorso)

data: indicegradim by annodicorso Fligner-Killeen:med chi-squared = 5.8816, df = 1,

p-value = 0.0153

wilcox.test(indicegradim ~ annodicorso) data: indicegradim by annodicorso W = 658.5, p-value = 0.5145

3 44

56

78

9

boxplot(indicegradim ~ genere)

F M

45

67

89

boxplot(indicegradim ~ genere)

fligner.test(indicegradim ~ genere)

med chi-squared = 0.4171, df = 1,

p-value = 0.5184

wilcox.test(indicegradim ~ genere)

W = 735.5, p-value = 0.8029

F M4

56

78

9

plot(jitter(indicegradim) , jitter(mediavoti))

22 24 26 28 30

45

67

89

jitter(mediavoti)

jitte

r(in

dic

eg

rad

im)

summary.lm

Call:lm(formula = indicegradim ~ mediavoti)

Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 3.70487 2.31754 1.599 0.114mediavoti 0.12211 0.08454 1.444 0.153

Residual standard error: 0.928 on 70 degrees of freedom (19 observations deleted due to missingness)Multiple R-squared: 0.02894, Adjusted R-squared: 0.01507F-statistic: 2.086 on 1 and 70 DF, p-value: 0.1531

plot.lm

6.7 6.9 7.1 7.3

-3-2

-10

12

Fitted values

Res

idua

ls

Residuals vs Fitted

3550

18

-2 -1 0 1 2

-3-2

-10

12


Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Normal Q-Q

3550

18

6.7 6.9 7.1 7.3

0.0

0.5

1.0

1.5

Fitted values

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Scale-Location35

5018

0.00 0.04 0.08

-3-1

01

2

Leverage

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Cook's distance0.5

0.5

Residuals vs Leverage

35

3086

plot(jitter(deltaesami), jitter(indicegradim))

0 1 2 3 4

45

67

89

jitter(deltaesami)

jitte

r(in

dic

eg

rad

im)

coplot(indicegradim ~ deltaesami |annodicorso)

0 1 2 3 4

45

67

89

0 1 2 3 4

jitter(deltaesami)

jitte

r(in

dic

eg

rad

im)

3

4

Given : factor(annodicorso)

coplot(indicegradim ~ deltaesami | genere)

0 1 2 3 4

45

67

89

0 1 2 3 4

jitter(deltaesami)

jitte

r(in

dic

eg

rad

im)

F

M

Given : genere

c(sum(corrette), sum(nondate), sum(sbagliate))

7818 12526 69561

2

3

boxplot(sommaesatte / 300)

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

performancestudente

<- sum(corrette[studente])

plot(sommaesatte, sommasbagliate)

40 60 80 100 120 140 160

50

10

01

50

20

0

sommaesatte

som

ma

sba

glia

te


plot(reg)

60 70 80 90 100-5

00

5010

0

Fitted values

Res

idua

ls

Residuals vs Fitted

924

80

-2 -1 0 1 2

-10

12

34


Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Normal Q-Q

924

80

60 70 80 90 100

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

Fitted values

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Scale-Location924

80

0.00 0.04 0.08-2

01

23

4

Leverage

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Cook's distance

0.5

1


24

7853


40 60 80 100 120 140 160

50

10

01

50

20

0

sommaesatte

som

ma

sba

glia

te


plot(reg2)

20 30 40 50 60 70 80 90-5

00

5010

0

Fitted values

Res

idua

ls

Residuals vs Fitted

924

80

-2 -1 0 1 2

-10

12

34


Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Normal Q-Q

924

80

20 30 40 50 60 70 80 90

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

Fitted values

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Scale-Location924

80

0.0 0.1 0.2 0.3-2

01

23

4

Leverage

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Cook's distance1

0.5

0.5

1


53

249

plot(sommaesatte, logsommasbagliate)

40 60 80 100 120 140 160

3.5

4.0

4.5

5.0

sommaesatte

log

som

ma

sba

glia

te


plot(reglog)

3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4-0

.50.

00.

51.

0

Fitted values

Res

idua

ls

Residuals vs Fitted

92480

-2 -1 0 1 2

-2-1

01

23


Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Normal Q-Q

92480

3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4

0.0

0.5

1.0

1.5

Fitted values

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Scale-Location9

2480

0.0 0.1 0.2 0.3-2

-10

12

3

Leverage

Sta

ndar

dize

d re

sidu

als

Cook's distance 1

0.5

0.5

1


53

16

6

boxplot(corrette / somma ~ insegnamento)

biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita

biochimica comportam fisiologia microimmuno ostgineco patologia sanita

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

tapply(corrette / somma,insegnamento, median)

biochimica chir comportam

0.3200000 0.1500000 0.3333333

farmaco fisiologia medint

0.2000000 0.4400000 0.1750000

microimmuno morfologia ostgineco

0.4800000 0.3500000 0.4000000

patofisio patologia pediatria

0.2800000 0.2000000 0.2000000

sanita

0.2000000

boxplot(sbagliate / somma ~ insegnamento)

biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita

biochimica comportam fisiologia microimmuno ostgineco patologia sanita

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

tapply(sbagliate / somma,insegnamento, median)

biochimica chir comportam

0.2000000 0.2250000 0.2666667

farmaco fisiologia medint

0.2000000 0.3200000 0.2250000

microimmuno morfologia ostgineco

0.2400000 0.4000000 0.2500000

patofisio patologia pediatria

0.2400000 0.1000000 0.2000000

sanita

0.2000000

glm (correttesusomma ~ scienze + annodicorso + genere + mediavoti + deltaesami + indicegradim, family = poisson)

Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.033868 0.152218 6.792 1.11e-11 ***scienzecliniche -0.467722 0.012833 -36.447 < 2e-16 ***annodicorso 0.297164 0.012229 24.301 < 2e-16 ***genereM 0.019252 0.012217 1.576 0.115 mediavoti 0.036037 0.005562 6.480 9.19e-11 ***deltaesami -0.076604 0.013048 -5.871 4.33e-09 ***indicegradim 0.079345 0.007022 11.300 < 2e-16 ***

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