28096

dane.pr <- read.table("DANE_Predkosc_reakcji.txt", header = TRUE) attach(dane.pr)

result.lm <- Im(Koncentracja-Predkosc) plot(Koncent rac j a, P redkosc)

plot(Koncentrac ja,Prędkość,log="y") plot(Koncentrac ja,Prędkość,log="xy") plot(Koncentrac ja,Prędkość,log="x")

par(mfrow=c(1,3))    # jeden wiersz na dwa rysunki

Im.outl = lm(log(Predkosc) - Koncentracja)    # model wykładniczy

Im.outl

plot(Im.outl$fitted. Im.outl$resid) # rysunek reszt

lm.out2 = Im(log(Prędkość) - log(Koncentrac ja))    # transformacja log dla x i y

lm.out2

plot(Im.out2$fitted. Im.out2$resid) # rysunek reszt

lm.out3 = Im(Prędkość - log(Koncentracja))    # transformacja log dla x

lm.out3

plot(Im.out3$fitted. Im.out3$resid) # rysunek reszt ### regresja wielomianowa

polyfit2 <- Im(Predkosc-Koncentracja+I(Koncentracja^A2)) par(mfrow=c(l,l))

plot(Koncentrac ja. Prędkość, xlim=c(0,0.4), ylim=c(0,5),xlab="Koncentracja", ylab="Predkosc reakcji")

curve ( polyfit2$coefficients(l]+polyfit2$coefficients[2)*x +polyfit2$coefficients[3)*x *2, add =T)

###

polyfit6 <-

Im(Predkosc-Koncentracja+I(Koncent racja^A2)+I(Koncent racja*3)+I(Koncentracja^A4)+I (Koncent rac j8^5)+1 (Koncent rac ja*6))

curve ( polyfit6$coefficients[l]+polyfit6$coefficients[2J*x +polyfit6$coefficients[3)*x ^/'2+polyfit6$coefficients[4]*x ^3+polyfit6$coefficients[5 ] *x ^A4+polyfit6$coefficients[6 J *x ^/'5+polyfit6$coefficients[7]*x *6, lty=3, add =T)