#' Gráfico de influência (data.frame)
#'
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#'
#'
infl_gamma_ <- function(modelo){
X <- model.matrix(modelo)
n <- nrow(X)
p <- ncol(X)
H <- X%*%solve(t(X)%*%X)%*%t(X)
h <- diag(H)
cut <- 2*p/n
df <- data.frame(
ind = fitted.values(modelo),
h = h
)
return(df)
}
#' Gráfico de influencia feito no ggplot2
#'
#'
#'
infl_gamma_gg <- function(modelo){
df <- infl_gamma_(modelo)
p <- ggplot(df, aes(x = ind, y = h)) + geom_point() +
ylim(0, NA) +
xlab("Valor Ajustado") +
ylab("Medida h")
return(p)
}
#' Gráfico de influência para o modelo gamma
#'
#' @param modelo modelo ajustado
#'
#' @examples
#' clotting <- data.frame(
#' u = c(5,10,15,20,30,40,60,80,100),
#' lot1 = c(118,58,42,35,27,25,21,19,18),
#' lot2 = c(69,35,26,21,18,16,13,12,12))
#' modelo <- glm(lot1 ~ log(u), data = clotting, family = Gamma)
#' modelo %>% infl_gamma()
#' @export
infl_gamma <- function(modelo){
infl_gamma_gg(modelo)
}
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