# KOMMANDOER TIL FORELESNINGENE FOR UKE 4 

# ===============

# EKSEMPEL 11.5 (enveis variansanalyse og simultane konfidensintervall)

# Les inn dataene:
exmp11.5=read.table("http://www.uio.no/studier/emner/matnat/math/STK2120/v13/exmp11-05.txt", header=T,sep=",") 

# Plott av dataene:
plot(exmp11.5$treat,exmp11.5$sleep,ylim=c(0,100))

# Boksplott av dataene:
boxplot(sleep~treat,data=exmp11.5)

# Enveis variananalyse:
fit.exmp11.5=aov(sleep~factor(treat),data=exmp11.5)
summary(fit.exmp11.5)

# Normalfordelingsplott
qqnorm(fit.exmp11.5$residuals)

# Test for lik varians:
library(car)
leveneTest(sleep~factor(treat),data=exmp11.5,center=mean)

# Simultane konfidensintervall
tukey.exmp11.5=TukeyHSD(fit.exmp11.5,ordered=T)
print(tukey.exmp11.5)
plot(tukey.exmp11.5)

# ===============


# EKSEMPEL 11.7 (teststyrke)

# Vi vil se hvordan vi kan gj?re beregningene i eksempel 11.7
# ved hjelp av kommandoen "power.anova.test" (det er ikke n?dvendig
# ? forst? hvordan en bruker diagrammene p? side 562 i D&B)

# Setter verdi for antall grupper og antall observasjoer pr gruppe:
I=4
J=8

# Setter verdier for my-ene og sigma
my=c(0,0,0,1)
s=1

# Bestemmer teststyrken:
power.anova.test(groups=I, n=J, between.var=var(my), within.var=s^2, power=NULL)

# Bestemmer antall observasjoner pr gruppe som gir 95% styrke
power.anova.test(groups=I, n=NULL, between.var=var(my), within.var=s^2, power=0.95)


# ====================


# EKSEMPEL 11.10 (tilfeldige effekter)

# Leser dataene:
exmp11.10=read.table("http://www.uio.no/studier/emner/matnat/math/STK2120/v13/exmp11-10.txt", header=T,sep=",")

# Plot av dataene:
plot(exmp11.10$Rail,exmp11.10$time)

# Enveis variansanalyse
summary(aov(time~factor(Rail),data=exmp11.10))